Mạng Bayes có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng trong AI và học máy (machine learning – ML). Trong bài “Mạng Bayes: Chìa khóa để khai mở tiềm năng thực sự của AI” ta đã xem xét một số ví dụ về ứng dụng của mạng Bayes trong AI qua các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, xe tự lái. Dưới đây là một số nhóm các cách sử dụng phổ biến của mạng Bayes: [1]
1. Suy diễn xác suất (hay Suy diễn Bayes): Mạng Bayes cho phép suy diễn xác suất, có nghĩa là chúng có thể trả lời các truy vấn về phân bố xác suất của các biến qua các bằng chứng quan sát được. Mạng Bayes có thể giúp tính toán xác suất hậu nghiệm của các biến không được quan sát dựa trên sự phụ thuộc xác suất trong mạng.
2. Chẩn đoán và hỗ trợ quyết định: Mạng Bayes được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống hỗ trợ quyết định và chẩn đoán y tế. Bằng cách quan sát các triệu chứng hoặc bằng chứng, mạng Bayes có thể tính toán xác suất của các bệnh hoặc tình trạng khác nhau, hỗ trợ quá trình chẩn đoán. Mạng Bayes cũng có thể hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách xem xét các xác suất và lợi ích gắn với các lựa chọn khác nhau.
3. Mô hình hóa dự đoán: Mạng Bayes có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ mô hình hóa dự đoán. Với các biến quan sát được, mạng Bayes có thể giúp dự đoán giá trị của các biến không quan sát được hoặc ước tính xác suất của chúng. Điều này làm cho chúng hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dự báo thời tiết, phân tích tài chính và phân tích hành vi khách hàng.
4. Đánh giá và quản lý rủi ro: Mạng Bayes có giá trị trong việc đánh giá và quản lý rủi ro. Chúng có thể mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các yếu tố rủi ro và ước tính xác suất của các kết quả hoặc sự kiện khác nhau. Điều này rất hữu ích trong các lĩnh vực như bảo lãnh bảo hiểm, quản lý dự án [2] và phân tích rủi ro môi trường.
5. Phát hiện bất thường: Mạng Bayes còn có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phát hiện bất thường. Bằng cách tìm hiểu hành vi bình thường của một hệ thống hoặc quy trình, chúng có thể phát hiện những sai lệch hoặc bất thường so với các mô hình dự kiến. Điều này rất hữu ích trong an ninh mạng, phát hiện gian lận và giám sát các quy trình công nghiệp.
6. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mạng Bayes cũng được ứng dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể được sử dụng cho các tác vụ như gắn thẻ một phần lời nói (part-of-speech), nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích ngữ nghĩa. Mạng Bayes có thể biểu diễn được sự phụ thuộc giữa các yếu tố ngôn ngữ và suy diễn những cách diễn giải hoặc cấu trúc có khả năng xảy ra nhất.
7. Mô hình hóa môi trường: Mạng Bayes được sử dụng trong mô hình hóa môi trường để hiểu các hệ thống phức tạp và đánh giá tác động môi trường. Chúng có thể được dùng để lập mô hình tương tác giữa các biến số như khí hậu, các hệ sinh thái và hoạt động của con người, từ đó đưa ra các dự đoán và phân tích kịch bản.
8. Tin sinh và gen: Mạng Bayes được sử dụng trong tin sinh học (bioinformatics) và gen để mô hình hóa và phân tích các tương tác di truyền và protein. Chúng có thể giúp hiểu được các mạng điều hòa gen, tương tác protein-protein và các mối liên hệ giữa bệnh-gen.
Mạng Bayes đại diện cho một công cụ mạnh mẽ để khai thác tiềm năng thực sự của AI. Bằng cách cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học hỏi từ dữ liệu hạn chế và mô hình nhân quả, mạng Bayes có thể giúp vượt qua một số thách thức chính mà nghiên cứu AI ngày nay phải đối mặt.
Đọc được bài dịch trên VnExpress nhưng thấy nội dung dịch chưa rõ, chưa sát ý nên xin được dịch lại bài này.
—
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một chặng đường dài kể từ khi ra đời, với các kỹ thuật học máy và học sâu thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ ấn tượng, vẫn còn nhiều thách thức phải vượt qua trước khi AI thực sự có thể phát huy hết tiềm năng của mình. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này là sử dụng mạng Bayes, một mô hình đồ họa xác suất mạnh mẽ có khả năng mở ra các cấp độ hiểu biết và lý luận mới trong các hệ thống AI.
Mạng Bayes, được đặt theo tên của nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes, là một đồ thị có hướng biểu diễn một tập các biến và sự ràng buộc có điều kiện giữa chúng(*). Nói một cách đơn giản hơn, chúng cung cấp một cách để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến bằng cách nắm bắt cấu trúc xác suất cơ bản của dữ liệu. Điều này cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học tập từ nguồn dữ liệu hạn chế và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ kiện sẵn có.
Một trong những ưu điểm chính của mạng Bayes là khả năng xử lý sự bất định (uncertainty) và thông tin khuyết thiếu. Trong nhiều tình huống thực tế, các hệ thống AI phải đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu khuyết thiếu hoặc bị nhiễu. Các kỹ thuật máy học truyền thống, chẳng hạn như mạng thần kinh, thường gặp khó khăn trong các tình huống này vì chúng yêu cầu lượng lớn dữ liệu được đào tạo để đạt được mức độ chính xác cao. Ngược lại, Mạng Bayes có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả khi phải đối mặt với hạn chế dữ liệu, vì chúng có thể kết hợp kiến thức trước đó và cập nhật thông tin khi có bằng chứng mới. (**)
Một lợi ích khác của mạng Bayes là khả năng cung cấp AI có thể hiểu và giải thích được. Khi các hệ thống AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, điều quan trọng là chúng ta phải hiểu lý do đằng sau các quyết định của chúng. Cấu trúc đồ họa của mạng Bayes cho phép hình dung rõ ràng mối quan hệ giữa các biến, giúp con người dễ dàng hiểu được quá trình ra quyết định hơn. Sự minh bạch này rất cần thiết để xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI và đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức.
Hơn nữa, mạng Bayes có thể được sử dụng để mô hình hóa quan hệ nhân quả – một khía cạnh quan trọng trong lý luận và ra quyết định của con người. Mặc dù các kỹ thuật học máy truyền thống có thể xác định mối tương quan giữa các biến, nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc xác định mối quan hệ nhân quả làm nền tảng cho những mối tương quan này. Bằng cách mô hình hóa rõ ràng các mối quan hệ nhân quả, mạng Bayes có thể giúp các hệ thống AI hiểu rõ hơn về cơ chế cơ bản của các hệ thống phức tạp và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.
Trong những năm gần đây, mối quan tâm về mạng Bayes trong cộng đồng nghiên cứu AI đang gia tăng trở lại. Điều này một phần là do sự phát triển của các thuật toán và kỹ thuật tính toán mới giúp làm việc với mạng Bayes quy mô lớn dễ dàng hơn. Ngoài ra, sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu và độ phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng AI đã làm nổi bật nhu cầu về khả năng suy luận và ra quyết định phức tạp hơn.
Một lĩnh vực mà mạng Bayes đã thể hiện nhiều hứa hẹn là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bằng cách mô hình hóa mối quan hệ phức tạp giữa các triệu chứng của bệnh nhân, tiền sử bệnh và các lựa chọn điều trị, mạng Bayes có thể giúp các bác sĩ đưa ra chẩn đoán và khuyến nghị điều trị chính xác hơn. Điều này có khả năng cải thiện đáng kể kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác của mạng Bayes là trong lĩnh vực xe tự lái. Bằng cách mô hình hóa các tương tác phức tạp giữa các phương tiện, người đi bộ và môi trường, mạng Bayes có thể giúp cải thiện độ an toàn và độ tin cậy của ô tô tự lái. Điều này đặc biệt quan trọng do mức độ không chắc chắn và khó lường cao liên quan đến các tình huống lái xe trong thế giới thực.
Tóm lại, mạng Bayes đại diện cho một công cụ mạnh mẽ để khai thác tiềm năng thực sự của AI. Bằng cách cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học hỏi từ dữ liệu hạn chế và mô hình nhân quả, mạng Bayes có thể giúp vượt qua một số thách thức chính mà nghiên cứu AI ngày nay phải đối mặt. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, có khả năng chúng ta sẽ thấy mạng Bayes đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI thông minh, minh bạch và đáng tin cậy.
(*) Thực ra theo [1] mạng Bayes là một đồ thị dạng đặc biệt, ngoài các nút (các biến) và đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa các nút, thì mỗi nút còn gắn với một bảng phân phối xác suất. Hình dưới đây biểu diễn rõ điều đó qua ví dụ về mạng Bayes đơn giản gồm 3 biến (giả sử việc chậm tiến độ một công việc nào đó – delay in task, có quan hệ nhân quả với khả năng đúng hạn của nhà thầu phụ – subcontract, và chất lượng nhân viên – staff quality)
(**) Chính vì vậy mạng Bayes còn được gọi là mạng niềm tin Bayes (Bayesian Belief Networks), do “niềm tin” trước đó được cập nhật khi có bằng chứng mới.
Mạng Bayes dựa trên Định lý hay luật Bayes, với công thức nổi tiếng ở dạng đơn giản biểu diễn xác suất giữa các biến như sau:
P(R/S) = P(S/R)*P(R)/P(S)
Quy tắc Bayes ở trên được hiểu theo nghĩa cập nhật niềm tin (xác suất hậu nghiệm của từng trạng thái có thể có của một biến, nghĩa là các xác suất trạng thái sau khi xem xét tất cả các bằng chứng có sẵn) về giả thuyết R dưới góc độ bằng chứng mới S. Vì vậy, niềm tin hậu nghiệm P(R/S) được tính bằng cách nhân niềm tin trước đó P(R) với khả năng P(S/R) rằng S sẽ xảy ra nếu R đúng.[1]
Công thức trên cũng có tính đối xứng (hai chiều) nên có thể biết hoặc tiên đoán 1 đại lượng sau nếu biết hoặc giả định các đại lượng khác.
(***) Thomas Kehler, thành viên của Global Enlightenment Mountain, Giám đốc Khoa học của CrowdSmart nhận xét về bài viết như sau [2]:
“Bài báo đưa ra quan điểm cực kỳ quan trọng – Mạng Bayes trao quyền cho một thế hệ AI mới, mở ra cơ hội đưa trí tuệ tập thể của con người vào. Trong 8 năm qua, trọng tâm công việc của tôi và công việc của CrowdSmart là sử dụng Mạng niềm tin Bayes* như một phương tiện tích hợp thế hệ AI hiện tại với trí tuệ tập thể của con người. Judea Pearl, người đóng góp quan trọng ban đầu cho Mạng niềm tin Bayes, đã tuyên bố ‘Bạn thông minh hơn dữ liệu của mình’. Cho đến nay, với tất cả những tiến bộ vượt bậc mà chúng tôi đã đạt được trong lĩnh vực AI, việc học tập đều dựa trên dữ liệu chúng tôi đã tạo ra, tức dữ liệu của chúng tôi. Hãy nghĩ về việc sức mạnh của AI hiện tại và trí tưởng tượng chung của con người cùng nhau sáng tạo. Đó là tương lai và Mạng Bayes đóng vai trò quan trọng trong tương lai đó.”
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đi được một chặng đường dài kể từ khi ra đời, với các kỹ thuật học máy và học sâu thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, dù có những tiến bộ ấn tượng nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua trước khi AI thực sự có thể phát huy hết tiềm năng của mình. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này là sử dụng mạng Bayes, một mô hình đồ họa xác suất mạnh mẽ có tiềm năng mở ra những cấp độ hiểu biết và lý luận mới trong các hệ thống AI.
KNVM 