Thị giác máy tính (Computer Vision) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và khoa học máy tính tập trung vào nghiên cứu và phát triển các thuật toán, phương pháp, và công nghệ để máy tính có khả năng hiểu và tương tác với dữ liệu hình ảnh và video giống như con người.
Mục tiêu chính của thị giác máy tính là xử lý thông tin từ dữ liệu hình ảnh để có thể hiểu và trích xuất thông tin ý nghĩa từ các hình ảnh và video. Các ứng dụng của thị giác máy tính rất đa dạng và bao gồm nhận dạng đối tượng, phát hiện khuôn mặt, nhận dạng biển số xe, phân tích hành động trong video, tạo ra các ứng dụng tương tác như trợ lý ảo, xử lý hình ảnh y tế, tự động hóa trong sản xuất, và nhiều lĩnh vực khác.
Sơ lược về lịch sử thị giác máy tính
Vào năm 1966, hai nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo là Seymour Papert và Marvin Minsky đã khởi động dự án “Summer Vision Project” nhằm tạo ra một hệ thống máy tính có khả năng nhận dạng các vật thể trong ảnh. Dự án kéo dài trong hai tháng và có sự tham gia của 10 người.
Tuy nhiên, để hoàn thành nhiệm vụ này, máy tính phải đối mặt với khó khăn là phải xác định các pixel nào trong ảnh thuộc về đối tượng nào. Điều này dễ dàng với hệ thống thị giác của con người nhờ kiến thức về thế giới thực và quá trình tiến hóa hàng tỷ năm. Nhưng đối với máy tính, hình ảnh chỉ là một loạt con số, điều này tạo ra một nhiệm vụ đầy thách thức.
Vào thời điểm đó, phân nhánh thống trị chủ lực của trí tuệ nhân tạo là AI dựa trên quy tắc (symbollic AI hay rule-based AI). Các lập trình viên tự thiết lập các quy tắc để máy tính có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Nhưng vấn đề là các đối tượng có thể xuất hiện từ nhiều góc độ và trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Đối tượng cũng có thể bị che khuất bởi các đối tượng khác, dẫn đến các giá trị pixel khác nhau. Điều này làm cho việc tạo ra quy tắc thủ công cho từng tình huống trở nên không thực tế.
Dự án “Summer Vision Project” đã không đạt được kết quả như mong đợi và gặp hạn chế lớn. Vào năm 1979, nhà khoa học Nhật Bản Kunihiko Fukushima đã đề xuất neocognitron, một hệ thống thị giác máy tính dựa trên nghiên cứu về cấu trúc não và thị giác của con người. Mặc dù neocognitron của Fukushima không thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó đã đặt nền tảng cho một trong những phát triển quan trọng trong lịch sử thị giác máy tính. Từ đó, lĩnh vực thị giác máy tính tiếp tục phát triển và tiến bộ mạnh mẽ.
Cuộc cách mạng học sâu – Deep Learning
Những năm 1980s, nhà khoa học máy tính người Pháp Yan LeCun đã giới thiệu mạng thần kinh tích chập (CNN), lấy cảm hứng từ neocognitron của Kunihiko Fukushima. CNN bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo, mô phỏng hoạt động của các phiên bản sinh học.
Khi một CNN xử lý hình ảnh, mỗi lớp sẽ trích xuất các đặc trưng từ các pixel. Lớp đầu tiên phát hiện các đặc trưng cơ bản như cạnh dọc và ngang. Các lớp sau đó dần phát hiện các đặc trưng phức tạp hơn, bao gồm góc và hình dạng. Cuối cùng, các lớp cuối cùng phát hiện các đối tượng cụ thể như khuôn mặt, cửa và xe hơi. Kết quả đầu ra của CNN là một bảng xác suất cho biết đối tượng cụ thể có xuất hiện trong ảnh.
Mạng thần kinh tích chập của LeCun hứa hẹn nhưng đối mặt với hạn chế do yêu cầu lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán không có sẵn. Tuy nhiên, vào năm 2012, AlexNet, một CNN phát triển bởi các nhà nghiên cứu AI từ Toronto, thắng cuộc trong cuộc thi ImageNet và chứng minh tiềm năng của CNN với sự gia tăng dữ liệu và tài nguyên tính toán.
Kể từ đó, nhờ các tiến bộ trong CNN và học sâu, lĩnh vực thị giác máy tính đã trải qua một cách mạng với những bước nhảy vọt trong Deep Learning – một phân nhánh của Machine Learning liên quan đến việc sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo nhiều lớp. Điều này đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ và tiềm năng vô hạn trong lĩnh vực này.
Ứng dụng của Thị giác Máy tính
Đúng vậy, thị giác máy tính đã trở thành một công nghệ quan trọng và có nhiều ứng dụng trong đời sống hàng ngày và các lĩnh vực chuyên biệt. Dưới đây là một số ví dụ về những ứng dụng phổ biến của thị giác máy tính:
- Tìm kiếm hình ảnh: Các công ty như Google sử dụng thị giác máy tính để giúp bạn tìm kiếm các đối tượng và cảnh vật trong thư viện hình ảnh của bạn chỉ bằng cách nhập từ khóa như “con chó” hoặc “hoàng hôn”.
- Tăng cường hình ảnh: Các ứng dụng như Adobe Lightroom CC sử dụng thị giác máy tính và học máy để tăng cường chi tiết của hình ảnh khi được phóng to, cải thiện chất lượng và sắc nét.
- Nhận diện khuôn mặt: Apple sử dụng thuật toán nhận dạng khuôn mặt để mở khóa iPhone, Facebook sử dụng nhận dạng khuôn mặt để phát hiện người dùng trong ảnh.
- Thanh toán qua nhận diện khuôn mặt: Nhiều nhà bán lẻ ở Trung Quốc hiện cung cấp công nghệ thanh toán qua nhận diện khuôn mặt, giúp khách hàng không cần phải tiếp cận ví tiền của họ.
- Y học: Thị giác máy tính được sử dụng trong y học để phân tích hình ảnh y tế và dự đoán các loại ung thư khác nhau bằng cách kiểm tra tia X và quét MRI.
- Xe tự lái: Các thuật toán thị giác máy tính giúp xe tự lái hiểu được môi trường xung quanh thông qua phân tích các dữ liệu video từ camera để phát hiện người, xe hơi, mặt đường và các vật thể khác, hỗ trợ xe tự lái di chuyển an toàn.
Những hạn chế của thị giác Máy tính
Những hạn chế của thị giác máy tính đang là những thách thức lớn trong việc phát triển công nghệ này. Mặc dù các hệ thống thị giác máy tính có thể phân loại hình ảnh và định vị các đối tượng tốt khi được đào tạo đầy đủ, chúng vẫn chưa thực sự hiểu được những gì đang diễn ra trong hình ảnh.
Việc hiểu mối quan hệ giữa con người và các đối tượng trong dữ liệu trực quan đòi hỏi sự cảm nhận và kiến thức cơ bản chung. Các thuật toán thị giác máy tính thường gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa những nội dung khỏa thân an toàn và nội dung khiêu dâm, hay giữa tuyên truyền cực đoan và một phim tài liệu về các nhóm cực đoan. Con người có thể dễ dàng điền vào các khoảng trống thông qua kiến thức rộng lớn về thế giới, nhưng các thuật toán thị giác máy tính cần phải được đào tạo kỹ lưỡng với nhiều ví dụ và không thể hiểu các tình huống hiếm hoi.
Giải pháp hiện tại để vượt qua những hạn chế này là đào tạo các thuật toán thị giác máy tính với nhiều dữ liệu hơn, nhằm cải thiện hiệu suất và bao quát nhiều tình huống hơn. Tuy nhiên, việc thiếu sự nhận thức theo tình huống vẫn dẫn đến những góc khuất trong hiệu suất của các thuật toán AI.
Nhiều chuyên gia cho rằng thị giác máy tính thực sự chỉ đạt đến sự tiến bộ khi chúng ta phát triển trí thông minh nhân tạo chung (artificial general intelligence), một loại AI có khả năng giải quyết các vấn đề giống như con người. Tạo ra trí thông minh nhân tạo với sự trừu tượng, kiến thức chung và kỹ năng ngôn ngữ là mục tiêu cuối cùng để vượt qua những hạn chế của thị giác máy tính và đem lại sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này.
Tổng kết
Thị giác máy tính đã và đang thay đổi cuộc sống của chúng ta một cách tích cực. Từ ứng dụng trong y học giúp dự đoán ung thư và chẩn đoán bệnh, cho đến phát triển xe tự lái để cải thiện giao thông và an toàn, công nghệ này đã đem lại nhiều lợi ích đáng kể. Tuy nhiên, chúng ta cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để giải quyết những thách thức còn lại và đưa thị giác máy tính đến một tầm cao mới, mang lại sự tiện ích và tiến bộ trong tương lai không xa.
