AI Inference là gì? Một số thông tin về suy luận AI nên biết

Trong cuộc sống hàng ngày, suy luận là quá trình chúng ta rút ra kết luận từ những thông tin và bằng chứng có được. Tương tự như vậy, trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI), suy luận (Inference) thể hiện năng lực của một hệ thống AI đã qua đào tạo có thể phân tích và đưa ra kết luận từ những dữ liệu mới, bên ngoài tập dữ liệu huấn luyện ban đầu.

Nắm vững khái niệm AI Inference là gì là nền tảng để thấu hiểu cách thức vận hành của Trí tuệ Nhân tạo. Bài viết này sẽ đi sâu vào vai trò của Inference trong tổng thể hệ thống AI, đồng thời giúp bạn khám phá chi tiết những lợi ích, thách thức, cũng như các ứng dụng thực tế đa dạng của nó. Cùng theo dõi!

AI Inference là gì?

Suy luận AI (AI Inference), có thể hiểu là giai đoạn ứng dụng của một mô hình Trí tuệ Nhân tạo, mô hình đã qua huấn luyện sẽ tiếp nhận dữ liệu đầu vào và tiến hành phân tích để cho ra các dự đoán hoặc quyết định tương ứng.

Về bản chất, quá trình huấn luyện cho phép mô hình “học” từ một tập dữ liệu lớn, từ đó có khả năng khái quát hóa và áp dụng kiến thức đã học để xử lý những dữ liệu mới, chưa từng gặp.

Có thể hình dung AI Inference như giai đoạn “làm việc” thực tế của mô hình. Sau khi “học” xong, mô hình sẽ bắt đầu thực hiện nhiệm vụ của mình: tạo ra các kết quả đầu ra, phân tích thông tin, hoặc hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu mới nhận được.

AI Inference hoạt động như thế nào?

Để hiểu rõ về AI Inference là gì, chúng ta cần xem xét song song với cách hoạt động của giai đoạn huấn luyện.

Giai đoạn Huấn luyện

Đây là giai đoạn “học tập” của mô hình AI. Các thuật toán sẽ được “dạy” bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu. Thông qua quá trình này, mô hình sẽ điều chỉnh các tham số nội tại, dần dần hình thành khả năng nhận biết các đặc trưng, quy luật ẩn chứa trong dữ liệu. Mục tiêu của giai đoạn huấn luyện là giúp mô hình có thể đưa ra các kết luận chính xác.

Giai đoạn Suy diễn (Inference)

Sau khi hoàn tất quá trình huấn luyện, mô hình bước vào giai đoạn suy diễn. Lúc này, mô hình sẽ vận dụng những “kiến thức” đã tích lũy (thể hiện qua các tham số đã được tối ưu) để đưa ra dự đoán trên những dữ liệu đầu vào mới. Giai đoạn này bao gồm các bước cụ thể:

• Tiếp nhận Dữ liệu: Mô hình nhận dữ liệu đầu vào mới. Dữ liệu này có thể đến từ người dùng trực tiếp, hoặc từ các hệ thống, cảm biến khác.
• Tiền xử lý: Dữ liệu đầu vào thường cần được xử lý trước. Các bước tiền xử lý có thể bao gồm: làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa định dạng, hoặc biến đổi dữ liệu để phù hợp với cấu trúc của mô hình.
• Đưa ra Dự đoán: Mô hình sử dụng các thuật toán và các tham số đã được học trong giai đoạn huấn luyện để phân tích dữ liệu đã qua tiền xử lý và tạo ra dự đoán hoặc quyết định.
• Trả về Kết quả: Kết quả của quá trình suy diễn được trả về cho người dùng, hoặc được chuyển đến các hệ thống khác để thực hiện các hành động tiếp theo, tùy thuộc vào mục đích ứng dụng.

Vì sao suy luận trong AI lại quan trọng?

Suy luận trong AI là cơ chế biến các mô hình toán học thành những công cụ thực tiễn, có thể ứng dụng trong đời sống để cung cấp thông tin, hỗ trợ ra quyết định, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Đây là một yếu tố then chốt trong hoạt động của AI, vì nhiều lý do sau:

• Ứng dụng thực tiễn: Suy luận chính là “khoảnh khắc sự thật” của mô hình AI, khi mô hình đã được huấn luyện bắt đầu xử lý dữ liệu thời gian thực trong thực tế.
• Giá trị kinh doanh: Khả năng suy luận nhanh và chính xác giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kịp thời, tự động hóa quy trình và cung cấp dịch vụ AI đến tay khách hàng. Điều này giúp chuyển hóa năng lực của AI thành giá trị thực tế cho doanh nghiệp.
• Vận hành: Trong môi trường thực tế, các mô hình AI chủ yếu hoạt động ở chế độ suy luận. Do đó, tối ưu hóa hiệu suất suy luận là yếu tố trọng tâm khi triển khai AI ở quy mô sản xuất.
• Chi phí: Việc huấn luyện mô hình thường chỉ diễn ra một lần, nhưng chi phí cho suy luận sẽ phát sinh liên tục. Đối với các doanh nghiệp triển khai AI ở quy mô lớn – chẳng hạn như vận hành hàng triệu lượt tương tác chatbot mỗi ngày – hiệu suất suy luận ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vận hành.
• Tác động môi trường: Suy luận góp phần lớn vào lượng khí thải carbon của mô hình AI. Nâng cao hiệu suất suy luận sẽ giúp giảm thiểu tác động của AI đến môi trường.
• Trải nghiệm người dùng: Suy luận nhanh hơn đồng nghĩa với ứng dụng phản hồi nhanh hơn, mang lại sự hài lòng cao hơn cho người dùng.
• Tối ưu phần mềm: Những thách thức trong suy luận là động lực thúc đẩy cải tiến các kỹ thuật nén mô hình, cải thiện phần mềm trung gian và tối ưu hóa thời gian chạy, từ đó nâng cao hiệu năng tổng thể.

Các loại suy luận trong AI

Dưới đây là một số loại suy luận phổ biến trong trí tuệ nhân tạo (AI):

• Suy luận theo lô (Batch inference): Xử lý một lượng lớn dữ liệu theo từng nhóm, thường được thực hiện ngoại tuyến khi không cần kết quả ngay lập tức. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể phân tích dữ liệu mua hàng của khách vào ban đêm để tạo ra gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho ngày hôm sau.
• Suy luận theo thời gian thực (Real-time inference): Dữ liệu được xử lý ngay khi được gửi đến, mang lại kết quả tức thì. Ví dụ, một chatbot phản hồi câu hỏi của người dùng ngay lập tức nhờ vào các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và tạo phản hồi phù hợp.
• Suy luận tại thiết bị biên (Edge inference): Diễn ra trực tiếp trên các thiết bị cục bộ – gần nơi dữ liệu được tạo ra – giúp giảm độ trễ và tăng cường quyền riêng tư. Ví dụ, một camera an ninh thông minh tại nhà có thể sử dụng AI tích hợp để phát hiện và cảnh báo về người lạ mà không cần gửi video lên đám mây.
• Suy luận xác suất (Probabilistic inference): Còn gọi là suy luận thống kê, ước lượng xác suất và mức độ bất định, thường được dùng trong các hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Ví dụ, một hệ thống dự báo thời tiết sẽ dự đoán khả năng mưa dựa trên các điều kiện khí quyển khác nhau.
• Suy luận dự đoán (Predictive inference): Dựa vào dữ liệu lịch sử để dự báo các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Ví dụ, một mô hình tài chính có thể dự đoán giá cổ phiếu dựa trên xu hướng thị trường trong quá khứ và các chỉ số kinh tế hiện tại.
• Suy luận dựa trên luật (Rule-based inference): Sử dụng các quy tắc logic được định nghĩa trước để đưa ra quyết định hoặc kết luận. Ví dụ, một hệ thống AI được huấn luyện có thể chẩn đoán lỗi xe dựa trên tập hợp các quy tắc “nếu – thì” lấy từ kinh nghiệm của chuyên gia sửa xe.
• Suy luận từ thị giác máy tính (Machine vision inference): Phân tích và hiểu dữ liệu hình ảnh hoặc video. Ví dụ, xe tự lái sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng để nhận diện người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác trong thời gian thực.
• Suy luận ngôn ngữ tự nhiên (NLP inference): Tập trung vào việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Ví dụ, ứng dụng dịch thuật ngôn ngữ có thể ngay lập tức dịch lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Các thành phần trong AI Inference

Suy luận AI là một quy trình phức tạp, bao gồm việc huấn luyện mô hình AI trên các bộ dữ liệu phù hợp cho đến khi nó có thể đưa ra các phản hồi chính xác. Đây là một quá trình tiêu tốn rất nhiều tài nguyên tính toán, đòi hỏi phần cứng và phần mềm chuyên biệt.

Trước khi tìm hiểu về quy trình huấn luyện mô hình AI phục vụ cho suy luận, hãy cùng điểm qua một số phần cứng chuyên dụng giúp suy luận AI hoạt động hiệu quả:

Bộ xử lý trung tâm (CPU)

CPU là thành phần cốt lõi đảm nhiệm hoạt động chính của máy tính. Trong quá trình huấn luyện và suy luận AI, CPU vận hành hệ điều hành và quản lý tài nguyên tính toán cần thiết cho việc huấn luyện.

Bộ xử lý đồ họa (GPU)

GPU – hay các mạch điện tử chuyên xử lý đồ họa và hình ảnh hiệu năng cao – được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị như card đồ họa, bo mạch chủ, và điện thoại di động.

Nhờ khả năng xử lý song song mạnh mẽ, GPU ngày càng được ứng dụng phổ biến trong huấn luyện mô hình AI. Một phương pháp thường dùng là kết nối nhiều GPU với một hệ thống AI duy nhất để tăng cường sức mạnh xử lý.

Mảng cổng lập trình trường (FPGA)

FPGA là bộ gia tốc AI có thể tùy chỉnh cao, yêu cầu kiến thức chuyên môn để lập trình lại nhằm phục vụ mục đích cụ thể. Khác với các bộ gia tốc AI khác, FPGA có thiết kế đặc biệt phù hợp với các chức năng riêng biệt, thường liên quan đến xử lý dữ liệu theo thời gian thực – yếu tố then chốt trong suy luận AI.

FPGA có thể được lập trình lại ngay ở cấp độ phần cứng, cho phép tùy biến sâu hơn.

Mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC)

ASIC là các bộ gia tốc AI được thiết kế riêng cho một mục đích hoặc khối lượng công việc cụ thể, chẳng hạn như học sâu (deep learning) – điển hình là bộ tăng tốc WSE-3 của Cerebras. ASIC giúp các nhà khoa học dữ liệu tăng tốc độ suy luận AI và giảm chi phí triển khai.

Không giống như FPGA, ASIC không thể lập trình lại. Tuy nhiên, do được xây dựng với mục tiêu duy nhất, chúng thường có hiệu năng vượt trội hơn các bộ gia tốc đa dụng.

Một ví dụ nổi bật là Tensor Processing Unit (TPU) của Google, được phát triển để phục vụ học máy với mạng nơ-ron, sử dụng phần mềm TensorFlow của chính Google.

So sánh giữa suy luận AI và huấn luyện AI

Huấn luyện là giai đoạn đầu tiên trong vòng đời của một mô hình AI. Quá trình này có thể bao gồm việc thử – error hoặc đưa cho mô hình xem nhiều ví dụ về đầu vào và đầu ra mong muốn, hoặc kết hợp cả hai phương pháp.

Suy luận là giai đoạn tiếp theo sau khi mô hình đã được huấn luyện. Mô hình càng được huấn luyện tốt và tinh chỉnh kỹ càng thì kết quả suy luận càng chính xác – dù không bao giờ đảm bảo tuyệt đối.

Chẳng hạn, để mô hình có thể nhận diện được biển báo dừng ở những vị trí mới, hoặc dự đoán hiệu suất của một vận động viên chuyên nghiệp, nó phải trải qua quá trình huấn luyện.

Trong trường hợp xe tự lái, các nhà phát triển đã cho mô hình xem hàng nghìn, thậm chí hàng triệu hình ảnh về biển báo dừng. Chiếc xe chạy mô hình đó có thể còn được vận hành thực tế trên đường (với người điều khiển dự phòng), giúp mô hình học hỏi thông qua thử – error. Sau một quá trình huấn luyện đủ dài, mô hình sẽ có thể tự nhận diện biển báo dừng một cách chính xác.

Ưu và nhược điểm của AI Inference là gì?

Để hiểu hơn về suy luận (AI Inference), dưới đây là một số ưu điểm và nhược điểm của AI Inference bạn nên biết:

Ưu điểm của AI Inference

• Quyết định thời gian thực: AI Inference cho phép các hệ thống AI đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu mới, giúp tăng cường khả năng phản ứng và điều chỉnh trong thời gian thực.

• Tối ưu hóa chi phí: Việc sử dụng AI Inference có thể giảm thiểu chi phí bằng cách cung cấp các dự đoán nhanh chóng và chính xác, giúp giảm thiểu chi phí cho mỗi lần suy luận.

• Tăng cường trải nghiệm người dùng: AI Inference giúp tạo ra các trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa thông qua việc xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác, từ đó cải thiện giao diện người dùng và tăng cường sự tương tác.

• Khả năng mở rộng: AI Inference cho phép triển khai mô hình AI trên nhiều nền tảng khác nhau, từ điện thoại di động đến các hệ thống máy tính phức tạp, giúp tăng khả năng mở rộng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

• Cải thiện hiệu suất: AI Inference giúp tăng cường hiệu suất của các mô hình AI bằng cách cho phép chúng học tập liên tục và cải thiện dựa trên dữ liệu mới.

Nhược điểm của AI Inference

• Yêu cầu tính toán lớn: Quá trình AI Inference đòi hỏi sự tính toán lớn từ các thiết bị và hạ tầng mạng, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu phức tạp hoặc lớn.

• Vấn đề bảo mật: Sử dụng AI Inference trên các thiết bị cuối hoặc trong đám mây có thể đặt ra một số vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm.

• Rào cản suy luận: AI Inference có thể gặp phải rào cản khi xử lý dữ liệu phức tạp hoặc không đầy đủ, dẫn đến sai sót trong việc dự đoán và phân tích.

• Sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện: Chất lượng của AI Inference phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu không đầy đủ hoặc bị thiên vị có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không công bằng.

• Khả năng tổng quát hóa hạn chế: Các mô hình AI thường được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể và có thể không hoạt động tốt khi áp dụng vào các tình huống mới hoặc khác biệt.

Ứng dụng của AI Inference hiện nay

Suy luận AI (AI Inference) có tiềm năng ứng dụng to lớn trong nhiều khía cạnh của đời sống và các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một vài minh họa cụ thể:

• Trong Y học: Suy luận AI hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng lâm sàng và kết quả chẩn đoán hình ảnh. Chẳng hạn, các mô hình học sâu (Deep Learning) có khả năng phân tích ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) để hỗ trợ phát hiện sớm các khối u và các dấu hiệu bệnh lý khác.
• Trong lĩnh vực Tài chính: Các tổ chức tài chính ứng dụng Suy luận AI để đánh giá rủi ro tín dụng và phát hiện các hành vi gian lận. Hệ thống có thể phân tích lịch sử giao dịch, hành vi của khách hàng để đưa ra các quyết định cho vay, đồng thời cảnh báo về các giao dịch đáng ngờ.
• Trong Giao thông Vận tải: Suy luận AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hệ thống giao thông. Bằng cách phân tích dữ liệu thu thập từ các cảm biến và camera, hệ thống có thể dự báo tình trạng ùn tắc, đưa ra các lộ trình thay thế, và cải thiện trải nghiệm lái xe.
• Trong Tiếp thị và Bán hàng: Các doanh nghiệp sử dụng Suy luận AI để thấu hiểu hành vi và sở thích của khách hàng. Từ đó, họ có thể dự đoán xu hướng mua sắm, cá nhân hóa các chiến dịch quảng cáo, và nâng cao hiệu quả tiếp thị.

Suy luận AI (AI Inference) đóng vai trò then chốt trong việc hiện thực hóa giá trị của các mô hình Trí tuệ Nhân tạo. Giai đoạn này chính là cầu nối giữa quá trình “học tập” của mô hình và việc ứng dụng kiến thức đã học vào thực tế để đưa ra các dự đoán, quyết định có giá trị. Với sự tiến bộ không ngừng của AI, Suy luận AI sẽ ngày càng đóng góp quan trọng vào việc giải quyết các bài toán phức tạp và nâng cao hiệu quả hoạt động trong nhiều ngành nghề.

Mong rằng bài viết đã cung cấp cho bạn những kiến thức tổng quan và sâu sắc về Suy luận AI, từ khái niệm cơ bản, cơ chế hoạt động đến những ứng dụng thiết thực trong cuộc sống hiện nay.

Để triển khai hiệu quả các mô hình AI Inference, đặc biệt là những mô hình đòi hỏi khả năng tính toán lớn, bạn cần một hạ tầng máy chủ mạnh mẽ và ổn định. InterData cung cấp dịch vụ thuê VPS chất lượng giá rẻ với phần cứng thế hệ mới, CPU AMD EPYC/Intel Xeon Platinum, ổ cứng SSD NVMe U.2, giúp tối ưu hóa hiệu suất suy luận.

Bên cạnh đó, nếu ứng dụng AI của bạn có yêu cầu cao về khả năng mở rộng và độ sẵn sàng, dịch vụ thuê Cloud Server giá rẻ tốc độ cao của InterData là một lựa chọn đáng cân nhắc. Với băng thông lớn, dung lượng lưu trữ được tối ưu, bạn có thể yên tâm triển khai các mô hình AI phức tạp, xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

INTERDATA

• Website: Interdata.vn
• Hotline: 1900-636822
• Email: [email protected]
• VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
• VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh