Minh Nguyệt
Intern Writer
Các hệ thống agentic AI đang mở ra một hướng phát triển mới cho trí tuệ nhân tạo: những hệ thống có thể tự đưa ra quyết định, học hỏi và thích nghi với môi trường mà không cần con người can thiệp liên tục. Điều này đặc biệt hữu ích trong nhiều lĩnh vực như y tế, chuỗi cung ứng, robot và xe tự hành.
Một trong những yếu tố quan trọng giúp agentic AI thực sự trở nên hiệu quả là sự hỗ trợ từ biểu đồ tri thức tân tiến, gọi là NSKGs (Neuro-Symbolic Knowledge Graphs). Đây là những cấu trúc dữ liệu thông minh, không chỉ lưu trữ thông tin về các thực thể (như bệnh nhân, khách hàng hay máy bay) mà còn nắm được mối quan hệ, sự kiện và ngữ cảnh liên quan. NSKGs cho phép các hệ thống AI suy luận, ghi nhớ lâu dài, và phản ứng linh hoạt trong các tình huống phức tạp.
NSKGs là sự kết hợp giữa ba hướng tiếp cận lớn của AI: học máy để phát hiện mô hình và dự đoán; lý luận logic để đưa ra quyết định có cấu trúc; và trí tuệ sinh tạo (GenAI) để xử lý dữ liệu phi cấu trúc – như văn bản, hình ảnh, hay đoạn hội thoại. Nhờ đó, hệ thống không chỉ hiểu "ai đang làm gì", mà còn có thể giải thích lý do, dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, và thậm chí tự động phản ứng lại.
Về phần lý luận, dù trí tuệ sinh tạo đang phát triển nhanh, thì logic quy tắc, đặc biệt là logic bậc nhất (FOL), vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu các quy luật cơ bản. Với FOL hoặc các trình biên dịch như Prolog, hệ thống có thể xử lý những tình huống đòi hỏi phân tích sâu và chính xác.
Trong khi đó, học máy, đặc biệt là các mạng nơ-ron như RNN hay LSTM, rất giỏi trong việc nhận diện các chuỗi sự kiện theo thời gian, như theo dõi tình trạng bệnh nhân hoặc hành vi khách hàng để dự đoán rủi ro. GenAI thì lại tỏa sáng khi xử lý dữ liệu chưa có cấu trúc rõ ràng – như trích xuất thông tin từ văn bản, tạo truy vấn, hoặc làm giàu dữ liệu cho biểu đồ tri thức.
Sự kết hợp giữa agentic AI và NSKGs không chỉ mang lại khả năng hành động thông minh mà còn giúp các hệ thống giao tiếp tốt hơn với nhau. Trong một thế giới có nhiều tác nhân AI cùng hoạt động, một “ngôn ngữ chung” là rất cần thiết để chúng hiểu và phối hợp. NSKGs đóng vai trò như nền tảng dữ liệu có ngữ nghĩa, giúp các tác nhân AI không chỉ trao đổi thông tin mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh.
Điểm mạnh nữa của NSKGs là khả năng lưu trữ trí nhớ dài hạn, rất giống con người. Các hệ thống có thể ghi nhớ các sự kiện, hành vi, quyết định trong quá khứ và học từ đó để điều chỉnh hành vi trong tương lai. Đây là yếu tố sống còn để một tác nhân AI có thể thích nghi, cải thiện hiệu suất và giảm lỗi theo thời gian.
Trong những hệ thống phức tạp, nơi nhiều tác nhân AI cùng tương tác, NSKGs còn có thể giúp điều phối, phân tích toàn cục và thậm chí hướng dẫn các hành vi phối hợp giữa các hệ thống. Nó như một “trung tâm điều phối thông minh” giúp mỗi tác nhân hiểu rõ vai trò và bối cảnh của mình trong bức tranh chung.
Tất nhiên, kể cả các tác nhân AI có được trang bị đầy đủ GenAI, học máy và logic biểu tượng thì cũng vẫn có thể mắc sai lầm. Nhưng nhờ NSKGs lưu lại đầy đủ lý do, hành động và kết quả, chúng ta có thể dễ dàng phân tích lại để học hỏi và điều chỉnh hành vi. Đây là một chu trình học tập liên tục, giúp hệ thống ngày càng thông minh hơn.
Tóm lại, để agentic AI phát huy hết tiềm năng, từ khả năng ra quyết định độc lập cho đến học tập lâu dài, chúng cần một nền tảng vững chắc về cấu trúc, ngữ nghĩa và trí nhớ. NSKGs chính là chiếc “xương sống” dữ liệu có thể làm được điều đó. Khi kết hợp lại, chúng mở ra khả năng xây dựng những hệ thống AI thực sự tự chủ, vừa lý trí vừa linh hoạt, và có khả năng thích nghi tốt trong những môi trường phức tạp và luôn thay đổi.
(Nguồn: datasciencecentral)
Một trong những yếu tố quan trọng giúp agentic AI thực sự trở nên hiệu quả là sự hỗ trợ từ biểu đồ tri thức tân tiến, gọi là NSKGs (Neuro-Symbolic Knowledge Graphs). Đây là những cấu trúc dữ liệu thông minh, không chỉ lưu trữ thông tin về các thực thể (như bệnh nhân, khách hàng hay máy bay) mà còn nắm được mối quan hệ, sự kiện và ngữ cảnh liên quan. NSKGs cho phép các hệ thống AI suy luận, ghi nhớ lâu dài, và phản ứng linh hoạt trong các tình huống phức tạp.
NSKGs là sự kết hợp giữa ba hướng tiếp cận lớn của AI: học máy để phát hiện mô hình và dự đoán; lý luận logic để đưa ra quyết định có cấu trúc; và trí tuệ sinh tạo (GenAI) để xử lý dữ liệu phi cấu trúc – như văn bản, hình ảnh, hay đoạn hội thoại. Nhờ đó, hệ thống không chỉ hiểu "ai đang làm gì", mà còn có thể giải thích lý do, dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, và thậm chí tự động phản ứng lại.
Về phần lý luận, dù trí tuệ sinh tạo đang phát triển nhanh, thì logic quy tắc, đặc biệt là logic bậc nhất (FOL), vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu các quy luật cơ bản. Với FOL hoặc các trình biên dịch như Prolog, hệ thống có thể xử lý những tình huống đòi hỏi phân tích sâu và chính xác.
Trong khi đó, học máy, đặc biệt là các mạng nơ-ron như RNN hay LSTM, rất giỏi trong việc nhận diện các chuỗi sự kiện theo thời gian, như theo dõi tình trạng bệnh nhân hoặc hành vi khách hàng để dự đoán rủi ro. GenAI thì lại tỏa sáng khi xử lý dữ liệu chưa có cấu trúc rõ ràng – như trích xuất thông tin từ văn bản, tạo truy vấn, hoặc làm giàu dữ liệu cho biểu đồ tri thức.
Sự kết hợp giữa agentic AI và NSKGs không chỉ mang lại khả năng hành động thông minh mà còn giúp các hệ thống giao tiếp tốt hơn với nhau. Trong một thế giới có nhiều tác nhân AI cùng hoạt động, một “ngôn ngữ chung” là rất cần thiết để chúng hiểu và phối hợp. NSKGs đóng vai trò như nền tảng dữ liệu có ngữ nghĩa, giúp các tác nhân AI không chỉ trao đổi thông tin mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh.
Điểm mạnh nữa của NSKGs là khả năng lưu trữ trí nhớ dài hạn, rất giống con người. Các hệ thống có thể ghi nhớ các sự kiện, hành vi, quyết định trong quá khứ và học từ đó để điều chỉnh hành vi trong tương lai. Đây là yếu tố sống còn để một tác nhân AI có thể thích nghi, cải thiện hiệu suất và giảm lỗi theo thời gian.
Trong những hệ thống phức tạp, nơi nhiều tác nhân AI cùng tương tác, NSKGs còn có thể giúp điều phối, phân tích toàn cục và thậm chí hướng dẫn các hành vi phối hợp giữa các hệ thống. Nó như một “trung tâm điều phối thông minh” giúp mỗi tác nhân hiểu rõ vai trò và bối cảnh của mình trong bức tranh chung.
Tất nhiên, kể cả các tác nhân AI có được trang bị đầy đủ GenAI, học máy và logic biểu tượng thì cũng vẫn có thể mắc sai lầm. Nhưng nhờ NSKGs lưu lại đầy đủ lý do, hành động và kết quả, chúng ta có thể dễ dàng phân tích lại để học hỏi và điều chỉnh hành vi. Đây là một chu trình học tập liên tục, giúp hệ thống ngày càng thông minh hơn.
Tóm lại, để agentic AI phát huy hết tiềm năng, từ khả năng ra quyết định độc lập cho đến học tập lâu dài, chúng cần một nền tảng vững chắc về cấu trúc, ngữ nghĩa và trí nhớ. NSKGs chính là chiếc “xương sống” dữ liệu có thể làm được điều đó. Khi kết hợp lại, chúng mở ra khả năng xây dựng những hệ thống AI thực sự tự chủ, vừa lý trí vừa linh hoạt, và có khả năng thích nghi tốt trong những môi trường phức tạp và luôn thay đổi.
(Nguồn: datasciencecentral)
