Tận dụng học tăng cường trong các dự án thị giác máy tính

Một cách đơn giản để giải thích về trí tuệ nhân tạo (AI) là coi đây là lĩnh vực tập trung vào việc mô phỏng cách con người suy nghĩ và học tập. Đây chính là nguồn gốc của các kỹ thuật học trong AI, bao gồm các phương pháp cho phép máy móc cải thiện hiệu suất theo thời gian, tương tự như con người.

Trước đây, chúng ta đã khám phá các kỹ thuật học AI then chốt, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và học chuyển đổi, cũng như vai trò quan trọng của từng loại trong việc hỗ trợ các mô hình AI xử lý thông tin và đưa ra quyết định.

Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về học tăng cường, một kỹ thuật dạy cho các hệ thống AI cách học thông qua trải nghiệm bằng cách tương tác với môi trường và cải thiện dựa trên phản hồi. Cụ thể, chúng ta sẽ khám phá cách áp dụng học tăng cường vào các ứng dụng thị giác máy tính - những hệ thống cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới thực.

Việc kết hợp các khái niệm như học tăng cường và thị giác máy tính đang mở ra những khả năng mới đầy thú vị và là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Nó cho phép các hệ thống AI nhận diện những gì chúng nhìn thấy và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin hình ảnh đó.

Link to this sectionHọc tăng cường là gì?#

Học tăng cường là một nhánh của học máy, nơi một tác nhân AI học bằng cách thực hiện các hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu là tìm ra những hành động nào dẫn đến kết quả tốt nhất theo thời gian.

Bạn có thể coi học tăng cường giống như việc huấn luyện một chú chó. Khi chó ngồi theo lệnh, bạn thưởng cho nó một miếng bánh. Sau một thời gian, chú chó học được rằng việc ngồi sẽ mang lại phần thưởng. Trong học tăng cường, tác nhân hoặc mô hình AI đóng vai trò như chú chó; môi trường là thế giới xung quanh nó, và phần thưởng giúp nó hiểu liệu mình đã thực hiện đúng hành động hay chưa.

Điều này khác với học có giám sát, nơi mô hình AI được cung cấp nhiều ví dụ về câu trả lời đúng. Ví dụ, mô hình có thể được xem một bức ảnh con chó và được bảo rằng, "Đây là một con chó."

Mặt khác, học tăng cường không dựa vào dữ liệu có nhãn. Thay vào đó, nó bao gồm việc học thông qua thử nghiệm các hành động khác nhau và rút kinh nghiệm từ kết quả, giống như chơi một trò chơi và tìm ra những nước đi nào giúp bạn chiến thắng.

Hình 1. Học tăng cường so với học có giám sát.

Học tăng cường rất quan trọng đối với các tác vụ yêu cầu đưa ra quyết định từng bước, trong đó mỗi lựa chọn đều thay đổi những gì xảy ra tiếp theo. Loại học tập này được sử dụng trong các trò chơi điện tử chiến thuật để làm cho lối chơi trở nên thách thức và hấp dẫn hơn đối với người chơi.

Link to this sectionHọc tăng cường hoạt động như thế nào trong các giải pháp AI#

Hãy xem xét cách bạn học đi xe đạp. Lúc đầu, bạn có thể bị ngã. Nhưng với việc luyện tập, bạn bắt đầu tìm ra cách giữ thăng bằng. Bạn càng đi nhiều, bạn càng trở nên giỏi hơn. Bạn học bằng cách thực hiện, chứ 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 trải 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.

Hình 2. Tìm hiểu cách thức hoạt động của học tăng cường.

Dưới đây là một số thành phần chính của học tăng cường:

• Tác nhân (Agent): Tác nhân là người học hoặc người ra quyết định. Nó tương tác với môi trường bằng cách thực hiện các hành động và hướng tới việc đạt được một mục tiêu cụ thể.
• Môi trường (Environment): Môi trường bao gồm tất cả những gì tác nhân tương tác. Nó thay đổi để phản hồi lại các hành động của tác nhân và cung cấp phản hồi dựa trên kết quả đạt được.
• Trạng thái (State): Trạng thái đại diện cho một ảnh chụp nhanh về tình hình hiện tại trong môi trường. Tác nhân quan sát trạng thái để hiểu môi trường xung quanh và xác định hành động tiếp theo cần thực hiện.
• Hành động (Action): Hành động là một động thái hoặc quyết định do tác nhân thực hiện, có tác động đến môi trường. Mỗi hành động dẫn đến một trạng thái mới và có thể ảnh hưởng đến các phần thưởng trong tương lai.
• Phần thưởng (Reward): Phần thưởng đơn giản là phản hồi từ môi trường cho biết tác nhân liệu hành động đó có mang lại lợi ích hay không. Phần thưởng tích cực khuyến khích tác nhân lặp lại các hành động tốt, trong khi phần thưởng tiêu cực ngăn cản các hành động không hiệu quả.
• Chính sách (Policy): Chính sách là chiến lược của tác nhân để chọn hành động dựa trên trạng thái hiện tại. Theo thời gian, tác nhân tinh chỉnh chính sách của mình để tối đa hóa tổng số phần thưởng có thể nhận được.

Bằng cách sử dụng các thành phần này cùng nhau, học tăng cường cho phép các hệ thống AI học các hành vi hiệu quả thông qua quá trình thử và sai liên tục. Với mỗi lần thử, tác nhân trở nên giỏi hơn trong việc chọn các hành động mang lại phần thưởng cao hơn và kết quả tốt hơn.

Link to this sectionHọc tăng cường trong các đổi mới thị giác máy tính#

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 tầm ảnh hưởng lớn nhằm thu thập thông tin thị giác.

Tuy nhiên, khi các tác vụ Vision AI này kết hợp với học tăng cường, kết quả là một giải pháp AI không chỉ nhìn thấy mà còn học cách hành động dựa trên các thông tin thị giác và trở nên 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. Các 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, kích thước và hiểu cách chúng được đặt trên kệ.

Mỗi lần robot cố gắng lấy một mặt hàng, nó sẽ nhận được phản hồi - thành công nếu mặt hàng được lấy chính xác hoặc thất bại nếu nó bị rơi. Theo thời gian, robot học được hành động nào hiệu quả nhất cho từng loại mặt hàng. Thay vì tuân theo một tập hợp hướng dẫn cố định, nó liên tục cải thiện thông qua trải nghiệm.

Hình 3. Cánh tay robot sử dụng Vision AI và học tăng cường để gắp vật thể.

Link to this sectionCác ứng dụng của học tăng cường trong thị giác máy tính#

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 kết hợp với nhau.

Link to this sectionTích hợp Vision AI và học tăng cường cho các phương tiện thông minh hơn#

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 là AWS DeepRacer.

AWS DeepRacer là một chiếc xe đua tự hành hoàn toàn có tỷ lệ 1/18, học cách lái xe bằng cách sử dụng camera và học tăng cường. Thay vì được bảo phải làm gì, nó tự mình tìm ra cách giải quyết thông qua việc thử nghiệm, mắc lỗi và rút kinh nghiệm từ đó.

Camera của chiếc xe nhỏ bé này hoạt động như một cặp mắt, ghi lại đường đua phía trước. Dựa trên những gì nhìn thấy, chiếc xe học cách lái và tốc độ cần đi. Sau mỗi vòng đua, nó lại giỏi hơn. Ví dụ, nó có thể học cách cua rộng hơn hoặc giảm tốc độ trước những khúc cua gấp bằng cách học từ những lần thử trước đó.

Quá trình đào tạo cho DeepRacer bắt đầu trong một 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 các đường đua thực tế với những chiếc xe vật lý.

Hình 4. AWS DeepRacer sử dụng thị giác và học tăng cường để lái xe tự hành. Nguồn ảnh: Amazon.

Link to this sectionHướng tới các robot phẫu thuật tự hành#

Một lĩnh vực nghiên cứu thú vị đang thu hút sự chú ý là việc tích hợp Vision AI và học tăng cường trong phẫu thuật bằng robot. Hiện tại, ứng dụng này phần lớn vẫn mang tính 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 đầy hứa hẹn, gợi ý rằng các 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 linh hoạt và ít cần sự can thiệp của con người hơn.

Hình 5. Robot phẫu thuật đang ngày càng trở nên tiên tiến hơn.

Ví dụ, hãy tưởng tượng một tình huống cần lấy miếng gạc ra khỏi vị trí phẫu thuật một cách cẩn thận. Một robot được trang bị Vision AI sẽ phân tích hiện trường trước tiên, sử dụng phân đoạn để xác định vị trí miếng gạc và các mô xung quanh.

Học tăng cường sau đó sẽ giúp robot phẫu thuật quyết định cách tiếp cận tác vụ, xác định góc tốt nhất để nắm miếng gạc, mức áp lực cần áp dụng và cách nhấc nó lên mà không làm ảnh hưởng đến các khu vực 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.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của học tăng cường trong Vision AI#

Học tăng cường cho phép các hệ thống Vision AI vượt ra ngoài việc nhận diện đơn giản và bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng thấy. Điều này mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như robot, tự động hóa và tương tác thời gian thực.

Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc tích hợp học tăng cường vào quy trình làm việc của Vision AI:

• Giảm phụ thuộc vào dữ liệu có nhãn: Những hệ thống này có thể học từ tương tác, vì vậy chúng không cần các tập dữ liệu khổng lồ có nhãn để bắt đầu.
• Xử lý sự không chắc chắn tốt hơn: Học tăng cường có thể xử lý thông tin thị giác không đầy đủ hoặc bị nhiễu bằng cách điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu hoàn hảo.
• Hỗ trợ học tập dài hạn: Nó giúp các mô hình cải thiện theo thời gian bằng cách học từ các chuỗi hành động, thay vì chỉ dựa vào các quyết định đơn lẻ.

Mặt khác, dưới đây là một số hạn chế của học tăng cường cần xem xét:

• Vấn đề phân bổ tín dụng: Tác nhân có thể khó xác định hành động cụ thể nào đóng góp vào kết quả cuối cùng, đặc biệt là trong các chuỗi quyết định dài.
• Rủi ro khám phá không an toàn: Trong quá trình đào tạo, tác nhân có thể thử các hành động không an toàn hoặc không mong muốn, điều này không thể chấp nhận được trong các ứng dụng thực tế như chăm sóc sức khỏe hoặc lái xe tự hành.
• Hội tụ chậm: Có thể mất nhiều thời gian để mô hình thực sự đạt được hiệu suất tốt, đặc biệt là đối với các tác vụ phức tạp.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Học tăng cường trong các dự án thị giác máy tính cho phép các hệ thống AI hiểu môi trường xung quanh và học cách hành động thông qua trải nghiệm. Với các mô hình như Ultralytics YOLO11 cung cấp khả năng phát hiện đối tượng thời gian thực, hệ thống có thể đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên những gì nó thấy.

Phương pháp này vượt xa các cách tiếp cận truyền thống bằng cách cho phép AI cải thiện thông qua thử nghiệm và phản hồi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu có 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 trở nên tốt hơn theo thời gian.

Hãy tham gia cộng đồng đang ngày càng phát triển của chúng tôi. Ghé thăm kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn 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 Vision AI trong ngành ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi.