Khai thác học tăng cường trong các dự án thị giác máy tính

Một cách đơn giản để giải thích trí tuệ nhân tạo (AI) là đây là một lĩnh vực tập trung vào việc tái tạo cách con người suy nghĩ và học hỏi. Đây là nguồn gốc của ý tưởng về các kỹ thuật học trong AI, bao gồm 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 tìm hiểu các kỹ thuật học AI quan trọng, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và học chuyển giao, cũng như cách mỗi kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các model 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 các hệ thống AI học hỏi 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 trực quan từ thế giới xung quanh.

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

Học tăng cường là gì?#

Học tăng cường là một nhánh của machine learning, trong đó 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 xác định những hành động nào dẫn đến kết quả tốt nhất theo thời gian.

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

Điều này khác với học có giám sát, trong đó model AI được cung cấp nhiều ví dụ về các câu trả lời đúng. Chẳng hạn, model có thể được cho xem hình ảnh một chú chó và được nói rằng: "Đây là một chú chó."

Ngược lại, học tăng cường không phụ thuộc vào dữ liệu được gắn nhãn. Thay vào đó, phương pháp này học bằng cách thử các hành động khác nhau và rút kinh nghiệm từ kết quả, giống như chơi một trò chơi và tìm ra những nước đi giúp bạn chiến thắng.

Hình 1. Học tăng cường và học có giám sát.

Học tăng cường rất quan trọng đối với các tác vụ trong đó 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 điện tử chiến thuật để làm cho trải nghiệm chơi game trở nên thử thách và hấp dẫn hơn đối với người chơi.

Cách học tăng cường hoạt động trong các giải pháp AI#

Hãy thử hình dung cách bạn học đi xe đạp. Lúc đầu, bạn có thể bị ngã. Nhưng qua luyện tập, bạn dần hiểu được điều gì giúp mình giữ thăng bằng. Bạn đạp xe càng nhiều thì càng tiến bộ. Bạn học bằng cách thực hành, chứ không chỉ bằng việc được chỉ dẫn phải làm gì.

Học tăng cường hoạt động theo cách tương tự đối với AI. AI học thông qua trải nghiệm — bằng cách thử các hành động khác nhau, quan sát điều xảy ra và dần cải thiện khả năng đưa ra lựa chọn đúng theo thời gian.

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

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

• Tác nhân: Tác nhân là đối tượng học hoặc ra quyết định. Tác nhân tương tác với môi trường bằng cách thực hiện các hành động và hướng tới một mục tiêu cụ thể.
• Môi trường: Môi trường bao gồm mọi thứ mà tác nhân tương tác. Môi trường thay đổi để phản hồi các hành động của tác nhân và cung cấp phản hồi dựa trên kết quả.
• Trạng thái: Trạng thái đại diện cho ảnh chụp nhanh của tình huống hiện tại trong môi trường. Tác nhân quan sát trạng thái để hiểu bối cảnh xung quanh và xác định hành động tiếp theo.
• Hành động: Hành động là một nước đi hoặc quyết định do tác nhân thực hiện, có ảnh hưởng đến môi trường. Mỗi hành động dẫn đến một trạng thái mới và có thể tác động đến các phần thưởng trong tương lai.
• Phần thưởng: Phần thưởng đơn giản là phản hồi từ môi trường cho tác nhân biết hành động của nó 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 kém.
• Policy: Policy là chiến lược lựa chọn hành động của tác nhân dựa trên trạng thái hiện tại. Theo thời gian, tác nhân tinh chỉnh policy để tối đa hóa tổng phần thưởng có thể nhận được.

Bằng cách kết hợp các thành phần này, học tăng cường giúp các hệ thống AI có thể học những hành vi hiệu quả thông qua quá trình thử và sai liên tục. Sau mỗi lần thử, tác nhân trở nên tốt hơn trong việc lựa chọn các hành động dẫn đến phần thưởng cao hơn và kết quả tốt hơn.

Học tăng cường trong các đổi mới về 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 model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ những tác vụ này và có thể được dùng để xây dựng các ứng dụng tạo ra những thông tin trực quan hữu ích.

Tuy nhiên, khi các tác vụ AI thị giác này được 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 những thông tin trực quan và ngày càng cải thiện 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 nhà kho. 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 món hàng, xác định hình dạng và kích thước của món hàng, cũng như hiểu cách món hàng được đặt trên kệ.

Mỗi khi robot cố gắng gắp một món hàng, nó sẽ nhận được phản hồi — thành công nếu gắp đúng hoặc thất bại nếu làm rơi món hàng. Theo thời gian, robot học được những hành động nào phù hợp nhất với từng loại hàng. Thay vì tuân theo một tập hướng dẫn cố định, robot liên tục cải thiện thông qua trải nghiệm.

Hình 3. Cánh tay robot sử dụng AI thị giác và học tăng cường để gắp đồ vật.

Các ứng dụng của học tăng cường trong thị giác máy tính#

Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn 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 việc học tăng cường và thị giác máy tính được sử dụng cùng nhau.

Tích hợp AI thị giác và học tăng cường để tạo ra phương tiện thông minh hơn#

Phương tiện tự hành có thể dựa vào cả AI thị giác để hiểu môi trường xung quanh và học tăng cường để đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng nhìn thấy. AWS DeepRacer là một ví dụ điển hình cho ứng dụng này.

AWS DeepRacer là một xe đua tự hành hoàn toàn có tỷ lệ 1/18, học cách lái bằng camera và học tăng cường. Thay vì được chỉ dẫn phải làm gì, xe tự tìm ra cách vận hành bằng cách thử nghiệm, mắc lỗi và rút kinh nghiệm.

Camera của chiếc xe nhỏ này hoạt động như một đôi mắt, ghi lại đường đua phía trước. Dựa trên những gì nhìn thấy, xe học cách đánh lái và điều chỉnh tốc độ. Sau mỗi vòng đua, xe lại tiến bộ hơn. Chẳng hạn, xe có thể học cách vào cua rộng hơn hoặc giảm tốc trước các góc cua gấp bằng cách rút kinh nghiệm từ những lần thử trước.

Quá trình huấn luyện DeepRacer bắt đầu trong một môi trường ảo, nơi model thực hành và tinh chỉnh kỹ năng lái. Khi đạt đến một mức hiệu suất nhất định, các kỹ năng đó được chuyển sang đường đua thực với những chiếc xe vật lý.

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

Hướng tới robot phẫu thuật tự hành#

Một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn đang nhận được nhiều sự quan tâm là việc tích hợp AI thị giác và học tăng cường trong phẫu thuật robot. Hiện tại, ứng dụng này phần lớn vẫn mang tính lý thuyết. Các nhà nghiên cứu đang thực hiện những mô phỏng trong môi trường ảo.

Tuy nhiên, các thử nghiệm ban đầu đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn, cho thấy robot phẫu thuật cuối cùng có thể thực hiện các thủ thuật phức tạp và tinh vi với độ chính xác, khả năng thích ứng cao hơn cùng mức can thiệp tối thiểu của con người.

Hình 5. Robot phẫu thuật ngày càng tiên tiến.

Ví dụ, hãy hình dung một tình huống trong đó cần nhẹ nhàng nhấc một miếng gạc khỏi vùng phẫu thuật. Robot được trang bị AI thị giác trước tiên sẽ phân tích hiện trường, sử dụng phân đoạn để xác định miếng gạc và các mô xung quanh.

Sau đó, học tăng cường sẽ giúp robot phẫu thuật quyết định cách tiếp cận nhiệm vụ, xác định góc tốt nhất để gắp miếng gạc, lực cần tác động và cách nhấc lên mà không làm ảnh hưởng đến các vùng nhạy cảm lân cận. Theo thời gian và qua quá trình luyện tập lặp lại trong môi trường mô phỏng, robot có thể học cách thực hiện những chuyển động tinh tế và quan trọng này ngày càng thành thạo, tự tin hơn.

Ưu và nhược điểm của học tăng cường trong AI thị giác#

Học tăng cường cho phép các hệ thống AI thị giác vượt ra ngoài việc nhận diện đơn thuần 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 theo thời gian thực.

Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc tích hợp học tăng cường vào workflow AI thị giác:

• Ít phụ thuộc hơn vào dữ liệu được gắn nhãn: Các hệ thống này có thể học từ tương tác, nên không cần những dataset khổng lồ đã được gắn nhãn để bắt đầu.
• Xử lý bất định tốt hơn: Học tăng cường có thể xử lý thông tin trực quan không đầy đủ hoặc nhiễu bằng cách điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu hoàn hảo.
• Hỗ trợ học dài hạn: Phương pháp này giúp các model cải thiện theo thời gian bằng cách học từ chuỗi hành động, thay vì chỉ từ các quyết định một bước.

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

• Bài toán gán công lao: Tác nhân có thể gặp khó khăn trong việc xác định những hành động cụ thể nào đã góp phần tạo nên kết quả cuối cùng, đặc biệt trong các chuỗi quyết định dài.
• Rủi ro khám phá không an toàn: Trong quá trình huấn luyện, tác nhân có thể thử những hành động không an toàn hoặc không mong muốn, vốn không thể chấp nhận 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 model thực sự đạt được hiệu suất tốt, đặc biệt đối với các tác vụ phức tạp.

Những điểm chính#

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 model 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 nhìn thấy.

Phương pháp 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. Phương pháp này hỗ trợ việc học liên tục và giúp xây dựng các hệ thống AI thị giác linh hoạt, thích ứng và thông minh hơn, ngày càng cải thiện theo thời gian.

Hãy tham gia cộng đồng đang ngày càng phát triển của chúng tôi. Truy cập repository GitHub để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy 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.