Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo, có một công cụ rất mạnh mẽ có thể được so sánh với một trò chơi thú vị từ thời ấu thơ của chúng ta - thuật toán di truyền (GA). Trò chơi này có tên là "Bánh xe may rủi", một cách thú vị để hiểu về GA trong thực tế.
Thuật toán di truyền và Bánh xe may rủi đều sử dụng cùng một nguyên tắc: Tự nhiên chọn lọc thông qua quá trình tự nhiên như đột biến và chọn lọc tự nhiên. Trong GA, các giải pháp cho một vấn đề được coi là "cá nhân" và mỗi cá nhân có một tập hợp các đặc điểm được gọi là "gen". Các gen này tạo thành "đoàn thể" - một tập hợp tất cả các giải pháp có thể. Thuật toán GA sau đó sẽ tiến hành đột biến (biến đổi ngẫu nhiên một phần của giải pháp), lai ghép (kết hợp hai giải pháp khác nhau để tạo ra một giải pháp mới) và chọn lọc (lựa chọn giải pháp tốt nhất dựa trên hiệu quả giải quyết vấn đề).
Ví dụ về cách GA hoạt động có thể dễ dàng hình dung thông qua một trò chơi mà ai trong chúng ta cũng đã từng chơi - Bánh xe may rủi. Hãy tưởng tượng bạn đang ở trong một cuộc chơi truyền hình, nơi mà có ba cánh của bánh xe, mỗi cánh có giá trị riêng. Để trúng thưởng, bạn cần quay bánh xe nhiều lần và hy vọng rằng nó sẽ dừng lại tại cánh có giá trị lớn. Điều này giống như việc GA chọn giải pháp tốt nhất từ hàng loạt giải pháp khác nhau.
Một trong những lĩnh vực ứng dụng phổ biến của GA là tối ưu hóa kỹ thuật. Trong đó, GA được sử dụng để xác định cấu hình tốt nhất của hệ thống máy tính hoặc mạng lưới, để tối ưu hóa quá trình sản xuất hoặc tối ưu hóa quản lý dự án. GA cũng đã và đang được sử dụng trong việc tối ưu hóa tài chính và phân tích dữ liệu lớn, nơi mà việc tìm ra giải pháp tối ưu nhất là một thách thức.
Nhưng, GA không chỉ giúp cải thiện các quy trình kinh doanh hay sản xuất. Nó còn góp phần quan trọng vào nghiên cứu khoa học, y học và công nghệ, từ việc phát hiện bệnh tật sớm hơn, thiết kế và điều khiển robot, đến việc nghiên cứu sự tiến hóa của loài.
Như vậy, mặc dù thuật toán di truyền và Bánh xe may rủi có thể nhìn bề ngoài đơn giản, nhưng chúng thực sự chứa đựng tiềm năng to lớn. Với sự hỗ trợ của thuật toán di truyền, chúng ta có thể tạo ra các mô hình và giải quyết vấn đề một cách tối ưu hơn bao giờ hết.
