Gen AI cho Marketer: Khi AI Tự Khám Phá

Chào bạn, Trí đây!

Ở bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu về AI Dự đoán qua phương pháp Học có giám sát (Supervised Learning), nơi chúng ta "dạy" máy móc bằng cách dán nhãn dữ liệu, giống như việc chỉ cho nó đâu là "ngăn đựng vớ".

Phương pháp này rất hiệu quả, nhưng nó có một hạn chế lớn: Chúng ta chỉ tìm thấy những gì chúng ta đang tìm kiếm. Nếu chỉ chăm chăm tìm "vớ", chúng ta sẽ bỏ lỡ toàn bộ dữ liệu quý giá về "găng tay", "mũ", hay "khăn choàng".

Vậy sẽ ra sao nếu chúng ta để AI tự do khám phá toàn bộ "tủ quần áo dữ liệu" và tự nó tìm ra những quy luật mà chính chúng ta cũng không ngờ tới? Chào mừng bạn đến với thế giới của Học Không Giám Sát và Học Tăng Cường.

Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning): Để Máy Tự Tìm Ra "Kho Báu"

Hãy tưởng tượng bạn giao cho AI một kho dữ liệu khổng lồ về hành vi mua sắm của khách hàng mà không có bất kỳ nhãn mác hay chỉ dẫn nào. Thay vì yêu cầu nó "tìm những người hay đi nhà hàng", bạn chỉ nói: "Hãy xem trong này có gì thú vị không".

Đó chính là bản chất của Học Không Giám Sát.

Sự Khác Biệt Cốt Lõi: Phân Loại vs. Gom Cụm

Điểm khác biệt lớn nhất giữa hai phương pháp học này nằm ở mục tiêu.

Ví Dụ "Thần Thánh": Những Gợi Ý Bạn Không Ngờ Tới

Bạn có thấy quen không?

• Trên các trang thương mại điện tử: "Những người mua sản phẩm này cũng mua..."
• Trên Spotify hoặc YouTube Music: Tự động tạo ra một playlist những bài hát "cùng tâm trạng" mà bạn chưa từng nghe.

Đây chính là sản phẩm của Unsupervised Learning. Hệ thống không được dạy trước rằng "những người mua bỉm sẽ mua bia", nó chỉ đơn giản là phân tích hàng tỷ giao dịch và nhận ra một cụm (cluster) những người có hành vi mua hai sản phẩm này cùng lúc.

Nhiệm vụ của con người lúc này là đi sau và diễn giải: "À, có lẽ đây là các ông bố trẻ được vợ nhờ đi mua bỉm cho con và tiện tay mua luôn vài lon bia cho mình".

Khi AI "Thông Minh" Hơn Marketer

Hãy quay lại ví dụ công ty thẻ tín dụng. Thay vì dùng Học có giám sát, họ dùng Học không giám sát và để AI phân tích hàng triệu giao dịch. Kết quả, AI có thể tạo ra hàng chục cụm khách hàng khác nhau.

Các cụm này sẽ không có nhãn sẵn như "sinh viên" hay "người hay đi nhà hàng". Nó chỉ đơn giản là: "Cụm số 1", "Cụm số 2",...

Lúc này, đội ngũ marketing phải vào cuộc và tự hỏi:

• Cái máy đã nhìn thấy điều gì vậy?
• Những người trong cụm này có điểm gì chung?

Có thể họ phát hiện ra một cụm những người thường mua sắm tại các cửa hàng thời trang nhỏ lẻ vào tối thứ Năm, sau khi lướt Instagram. Lúc này, con người mới đặt tên cho cụm đó là "Instagram Shoppers". Unsupervised Learning cho phép hệ thống tìm ra những kết nối phức tạp đến mức con người khó có thể tự mình nhận ra.

Học Tăng Cường (Reinforcement Learning): Tạo Động Lực Để AI Vượt Qua Giới Hạn

Nếu Unsupervised Learning là để AI tự khám phá, thì Reinforcement Learning (Học tăng cường) còn đi xa hơn: Để AI tự dạy chính nó cách trở nên giỏi hơn thông qua một hệ thống thưởng phạt.

AlphaGo vs. AlphaGo Zero: Khi Học Trò Vượt Xa Thầy

Bạn còn nhớ AlphaGo, cỗ máy đã đánh bại kỳ thủ Cờ Vây số 1 thế giới không? AlphaGo học bằng cách "xem" hàng trăm ngàn ván cờ của con người (một dạng Supervised Learning).

Nhưng ngay sau đó, Google đã tự đặt ra một câu hỏi táo bạo hơn: Liệu cỗ máy có cần dữ liệu của con người để trở nên xuất sắc không? Hay nó có thể tự học từ con số 0?

Và AlphaGo Zero ra đời, sử dụng kỹ thuật Học Tăng Cường.

• Nó không được xem bất kỳ ván cờ nào của con người.
• Nó chỉ được dạy luật chơi cơ bản.
• Nó tự chơi hàng triệu ván cờ với chính nó.

Nguyên Lý Hoạt Động: Hệ Thống "Thưởng - Phạt"

Cách AlphaGo Zero học rất đơn giản:

1. Nó thực hiện một nước đi.
2. Nếu nước đi đó giúp nó tiến gần hơn đến chiến thắng, hệ thống sẽ tự "thưởng" cho nó một điểm.
3. Mục tiêu của nó là tối đa hóa số điểm thưởng nhận được.

Nó liên tục thử nghiệm, sai, và rút kinh nghiệm để tìm ra chiến lược tốt nhất. Quá trình này có lợi thế khổng lồ:

• Tốc độ kinh hoàng: AlphaGo cũ mất vài năm để học từ dữ liệu con người. AlphaGo Zero có thể chơi gần 5 triệu ván cờ máy trong vài ngày.
• Không bị giới hạn bởi tư duy con người: Nó không học theo lối mòn của các kiện tướng. Nó tự sáng tạo ra những chiến lược hoàn toàn mới, những nước đi mà con người chưa từng nghĩ đến.

Kết quả? Chỉ sau 3 ngày tự học, AlphaGo Zero đã đánh bại phiên bản AlphaGo trước đó với tỷ số 100-0. Sau 21 ngày, nó trở thành kỳ thủ Cờ Vây vĩ đại nhất thế giới.

Giá Trị Thực Tiễn: Khi AI Không Chỉ Để Chơi Cờ

Nhiều người đã tự hỏi tại sao Google lại tốn công sức như vậy cho một trò chơi cổ. Câu trả lời nằm ở giá trị kinh doanh khổng lồ của Học Tăng Cường:

• Nghiên cứu dược phẩm: Các công ty dược phẩm dùng nó để tìm ra các loại kháng sinh hiệu quả hơn. Hệ thống sẽ được "thưởng" mỗi khi nó tìm thấy một cấu trúc phân tử có khả năng tiêu diệt vi khuẩn.
• Tối ưu hóa logistics: Các hãng hàng không sử dụng nó để tìm ra đường bay và lịch trình bay giúp tiết kiệm nhiên liệu tối đa, một bài toán với vô số biến số mà con người khó lòng giải quyết triệt để.

Những chiến lược do máy móc tạo ra có thể hoạt động theo những cách mà con người chưa bao giờ thử hoặc thậm chí không thể tưởng tượng được.

Lời Kết

Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới, nơi AI không còn là một công cụ chỉ làm theo lệnh. Với Học Không Giám Sát, nó là một nhà thám hiểm giúp ta khám phá những insight ẩn sâu trong dữ liệu. Với Học Tăng Cường, nó là một nhà sáng tạo có khả năng tự rèn luyện để vượt qua cả giới hạn của người thầy tạo ra nó.

Hiểu về những công nghệ này sẽ mở ra cho bạn những góc nhìn mới về cách chúng ta có thể tận dụng AI trong marketing và kinh doanh, không chỉ để dự đoán mà còn để kiến tạo tương lai.

Bạn nghĩ sao về tiềm năng của hai phương pháp học này? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn ở phần bình luận nhé!