Ngày 5 tháng 6 năm 2025
Khám phá cách học tăng cường trong các ứng dụng thị giác máy tính giúp các hệ thống nhìn thấy, đưa ra quyết định và cải thiện trong các ứng dụng thực tế trên nhiều ngành công nghiệp.
Một cách đơn giản để giải thích về trí tuệ nhân tạo (AI) là đây là lĩnh vực tập trung vào việc tái tạo cách con người suy nghĩ và học tập. Đây chính là nơi xuất phát ý tưởng về các kỹ thuật học tập trong AI, là những phương pháp khác nhau cho phép máy móc cải thiện hiệu suất theo thời gian, giống như con người.
Trước đây, chúng ta đã khám phá các kỹ thuật học AI chính, bao gồm học có giám sát, không giám sát, tăng cường và học chuyển giao, cũng như cách mỗi kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các mô hình AI xử lý thông tin và đưa ra quyết định.
Hôm nay, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về học tăng cường , một kỹ thuật dạy các hệ thống AI học thông qua kinh nghiệm bằng cách tương tác với môi trường và cải thiện dựa trên phản hồi. Cụ thể, chúng ta sẽ khám phá cách học tăng cường có thể được áp dụng cho các ứng dụng thị giác máy tính - các hệ thống cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan từ thế giới.
Việc kết hợp các khái niệm như học tăng cường và thị giác máy tính đang mở ra những khả năng mới thú vị và là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Nó cho phép các hệ thống AI nhận ra những gì chúng nhìn thấy và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin trực quan đó.
Học tăng cường là một nhánh của học máy, trong đó tác nhân AI học bằng cách thực hiện hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu là tìm ra hành động nào dẫn đến kết quả tốt nhất theo thời gian.
Bạn có thể nghĩ về học tăng cường giống như huấn luyện một chú chó. Khi một chú chó ngồi xuống theo lệnh, bạn sẽ thưởng cho nó một món ăn. Sau một thời gian, chú chó học được rằng ngồi xuống sẽ dẫn đến phần thưởng. Trong học tăng cường, tác nhân hoặc mô hình AI giống như chú chó; môi trường là thế giới xung quanh nó, và phần thưởng giúp nó hiểu được liệu nó có thực hiện đúng động tác hay không.
Điều này khác với học có giám sát, trong đó mô hình AI được hiển thị nhiều ví dụ về các câu trả lời đúng. Ví dụ, mô hình có thể được hiển thị hình ảnh một con chó và được nói, "Đây là một con chó".
Mặt khác, học tăng cường không dựa vào dữ liệu được gắn nhãn. Thay vào đó, nó liên quan đến việc học bằng cách thử các hành động khác nhau và học từ kết quả, giống như chơi trò chơi và tìm ra nước đi nào giúp bạn chiến thắng.
Học tăng cường rất quan trọng đối với các nhiệm vụ mà quyết định được đưa ra từng bước và mỗi lựa chọn sẽ thay đổi những gì xảy ra tiếp theo. Kiểu học này được sử dụng trong các trò chơi video chiến lược để làm cho lối chơi trở nên thử thách và hấp dẫn hơn đối với người chơi.
Hãy xem xét cách bạn học đi xe đạp. Lúc đầu, bạn có thể ngã. Nhưng với sự luyện tập, bạn bắt đầu tìm ra cách giúp bạn giữ thăng bằng. Càng đạp xe nhiều, bạn càng giỏi. Bạn học bằng cách thực hành, không chỉ bằng cách được bảo phải làm gì.
Học tăng cường hoạt động theo cách tương tự đối với AI. Nó học thông qua kinh nghiệm - bằng cách thử các hành động khác nhau, quan sát những gì xảy ra và dần dần cải thiện khả năng đưa ra lựa chọn đúng đắn theo thời gian.
Sau đây là cái nhìn tổng quan về một số thành phần chính của phương pháp học tăng cường:
Bằng cách sử dụng các thành phần này cùng nhau, học tăng cường giúp các hệ thống AI có thể học các hành vi hiệu quả thông qua thử nghiệm và sai sót liên tục. Với mỗi lần thử, tác nhân trở nên giỏi hơn trong việc lựa chọn các hành động dẫn đến phần thưởng cao hơn và kết quả tốt hơn.
Thị giác máy tính được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện đối tượng trong hình ảnh, phân loại nội dung trong ảnh và phân đoạn hình ảnh thành các phần khác nhau. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như vậy và có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng có tác động có thể thu thập thông tin chi tiết trực quan.
Tuy nhiên, khi các tác vụ Vision AI này được kết hợp với học tăng cường, kết quả sẽ là một giải pháp AI không chỉ nhìn mà còn học cách hành động dựa trên thông tin trực quan và ngày càng tốt hơn theo thời gian.
Một ví dụ thú vị về học tăng cường trong các ứng dụng thị giác máy tính là việc sử dụng robot trong kho hàng . Robot được trang bị camera và hệ thống thị giác máy tính có thể phân tích môi trường xung quanh, phát hiện vị trí của từng mặt hàng, xác định hình dạng và kích thước của mặt hàng đó và hiểu cách đặt mặt hàng đó trên kệ.
Mỗi lần robot cố gắng nhặt một vật, nó sẽ nhận được phản hồi - thành công nếu vật được nhặt đúng cách hoặc thất bại nếu vật bị rơi. Theo thời gian, robot sẽ học được hành động nào hiệu quả nhất với các vật khác nhau. Thay vì tuân theo một bộ hướng dẫn cố định, nó liên tục cải thiện thông qua kinh nghiệm.
Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về học tăng cường là gì và vai trò của nó trong thị giác máy tính, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ví dụ về nơi học tăng cường và thị giác máy tính được sử dụng cùng nhau.
Xe tự hành có thể dựa vào cả Vision AI để hiểu môi trường xung quanh và học tăng cường để đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng nhìn thấy. Một ví dụ tuyệt vời về điều này trong thực tế là AWS DeepRacer.
AWS DeepRacer là một chiếc xe đua hoàn toàn tự động tỷ lệ 1/18, học cách lái xe bằng camera và học tăng cường. Thay vì được bảo phải làm gì, nó tự tìm ra cách bằng cách thử, mắc lỗi và học hỏi từ chúng.
Chiếc camera nhỏ bé này hoạt động như một đôi mắt, ghi lại đường đua phía trước. Dựa trên những gì nó nhìn thấy, chiếc xe học cách lái và tốc độ cần đi. Với mỗi vòng, nó trở nên tốt hơn. Ví dụ, nó có thể học cách rẽ rộng hơn hoặc giảm tốc độ trước những góc cua gấp bằng cách học hỏi từ những lần thử trước.
Quá trình đào tạo cho DeepRacer bắt đầu trong môi trường ảo, nơi mô hình thực hành và tinh chỉnh các kỹ năng lái xe của mình. Khi đạt đến một mức hiệu suất nhất định, các kỹ năng đó sẽ được chuyển sang đường đua thực tế với những chiếc xe thực tế.
Một lĩnh vực nghiên cứu thú vị đang thu hút sự chú ý là tích hợp Vision AI và học tăng cường trong phẫu thuật bằng robot. Hiện tại, ứng dụng này vẫn chủ yếu là lý thuyết. Các nhà nghiên cứu đang chạy mô phỏng trong môi trường ảo.
Tuy nhiên, các thí nghiệm ban đầu đang cho thấy kết quả khả quan, cho thấy robot phẫu thuật cuối cùng có thể thực hiện các quy trình phức tạp, tinh vi với độ chính xác cao hơn, khả năng thích ứng tốt hơn và sự can thiệp tối thiểu của con người.
Ví dụ, hãy tưởng tượng một tình huống mà một miếng gạc cần được nhấc cẩn thận ra khỏi vị trí phẫu thuật. Một robot được trang bị Vision AI sẽ phân tích hiện trường trước, sử dụng phân đoạn để xác định miếng gạc và các mô xung quanh.
Học tăng cường sau đó sẽ giúp robot phẫu thuật quyết định cách tiếp cận nhiệm vụ, xác định góc tốt nhất để nắm gạc, áp lực cần tác dụng và cách nhấc gạc lên mà không làm ảnh hưởng đến các vùng nhạy cảm gần đó. Theo thời gian và thông qua quá trình luyện tập lặp đi lặp lại trong môi trường mô phỏng, robot có thể học cách thực hiện các chuyển động tinh tế, quan trọng này với kỹ năng và sự tự tin ngày càng tăng.
Học tăng cường cho phép các hệ thống Vision AI vượt ra ngoài nhận dạng đơn giản và bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng nhìn thấy. Điều này mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như robot, tự động hóa và tương tác thời gian thực.
Sau đây là một số lợi thế chính của việc tích hợp học tăng cường vào quy trình làm việc của Vision AI:
Mặt khác, sau đây là một số hạn chế của phương pháp học tăng cường cần cân nhắc:
Học tăng cường trong các dự án thị giác máy tính cho phép các hệ thống AI hiểu được môi trường xung quanh và học cách hành động thông qua kinh nghiệm. Với các mô hình như Ultralytics YOLO11 cung cấp khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực, hệ thống có thể đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những gì nó nhìn thấy.
Cách tiếp cận này vượt ra ngoài các phương pháp truyền thống bằng cách cho phép AI cải thiện thông qua thử nghiệm và phản hồi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được gắn nhãn. Nó hỗ trợ học tập liên tục và giúp xây dựng các hệ thống Vision AI linh hoạt, thích ứng và thông minh hơn, ngày càng tốt hơn theo thời gian.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi . Tìm hiểu thêm về AI trong sản xuất và AI thị giác trong ngành ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
AR
