Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) là ba khái niệm thường xuyên xuất hiện trong thời đại công nghệ số, nhưng không ít người vẫn nhầm lẫn giữa chúng. Về cơ bản, AI là khái niệm tổng quát, dùng để chỉ các hệ thống có thể mô phỏng trí thông minh con người. Trong khi đó, Machine Learning là một nhánh của AI, cho phép máy học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Còn Deep Learning là một phần nâng cao hơn của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron sâu để xử lý dữ liệu phức tạp với độ chính xác cao. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ và phân biệt được ba công nghệ này một cách chi tiết và dễ hiểu.
1. Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI)
AI technology – source: CRN
Trí tuệ nhân tạo (AI) từng được xem là sản phẩm của trí tưởng tượng của con người, và cũng là chủ đề chính được thảo luận tại nhiều phòng thí nghiệm kể từ Hội nghị Dartmouth năm 1956.
Trong những năm gần đây, AI thực sự bùng nổ trên toàn cầu, mang lại nhiều lợi ích từ GPU – công cụ giúp lập trình viên xử lý dữ liệu nhanh hơn, rẻ hơn và mạnh hơn. Ngoài ra, AI còn liên quan đến dung lượng lưu trữ không giới hạn và dữ liệu khổng lồ (Big Data) bao gồm xử lý hình ảnh, văn bản, giao dịch,…
AI được định nghĩa là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và dựa trên các lý thuyết có thể áp dụng vào thực tiễn. Dễ hiểu hơn, AI là trí thông minh của máy móc do con người tạo ra, có khả năng suy nghĩ, học hỏi, bắt chước như con người. Đặc biệt, AI xử lý dữ liệu có hệ thống, khoa học và quy mô hơn con người.
Tuy nhiên, chúng ta vẫn chưa khai thác được toàn bộ tiềm năng của AI, hiện tại chủ yếu chỉ mới phát triển AI hẹp (Narrow AI) và nó vẫn chưa thể vượt qua bài kiểm tra Turing.
2. Học máy (Machine Learning) là gì?
Machine learning technology – Source: Becominghuman
Là một phần trong phương pháp tiếp cận của AI, học máy liên quan đến việc hệ thống sẽ trở nên tốt hơn khi thực hiện các công việc lặp đi lặp lại nhiều lần. Nói cách khác, học máy sử dụng các thuật toán để phân tích thông tin có sẵn và học hỏi từ đó nhằm đưa ra quyết định hoặc dự đoán cho các vấn đề liên quan.
Thay vì tạo ra phần mềm có các bước hướng dẫn cụ thể để thực hiện một nhiệm vụ, máy tính được huấn luyện bằng dữ liệu và thuật toán để tự học cách thực hiện.
Nếu không có học máy, AI sẽ bị hạn chế rất nhiều – bởi học máy chính là nguồn năng lượng giúp máy tính khám phá những điều chưa được lập trình sẵn.
Ví dụ, bạn muốn xây dựng chương trình có thể nhận diện mèo trong hình ảnh, bạn cần:
Cung cấp cho AI một tập các đặc điểm của mèo như màu lông, hình dạng, kích thước,… để máy học cách nhận biết cơ bản.
Tiếp theo, bạn đưa thêm các hình ảnh có nhãn “mèo” để AI chọn lọc, học kỹ hơn các đặc trưng liên quan.
Khi AI đã tiếp nhận đủ dữ liệu, nó có thể nhận diện mèo trong ảnh với tỷ lệ chính xác có thể đạt đến 95%.
Như vậy, có thể hiểu học máy là một ứng dụng của AI cho phép máy tiếp cận và học hỏi dữ liệu một cách độc lập.
3. Học sâu (Deep Learning)
Deep learning – Source: Hackernoon
Học sâu được xem là một kỹ thuật trong học máy với hệ thống mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) giúp xử lý dữ liệu tương tự như não bộ con người.
Điểm khác biệt lớn giữa học sâu và học máy đó là học sâu không cần con người huấn luyện từng bước như ví dụ về mèo ở trên. Thay vào đó, chỉ cần cung cấp dữ liệu hình ảnh chi tiết về mèo, học sâu sẽ tự học và tưởng tượng theo các bước như sau:
Cung cấp nhiều hình ảnh về mèo.
Thuật toán sẽ kiểm tra các hình ảnh với các đặc điểm và chi tiết giữa các ảnh.
Mỗi hình ảnh sẽ được giải mã qua nhiều tầng – từ hình dạng lớn đến chi tiết nhỏ hơn, thậm chí cực nhỏ. Nếu một hình dạng hoặc đường nét nào đó lặp lại nhiều lần, thuật toán sẽ đánh dấu đó là đặc trưng quan trọng.
Sau khi phân tích đủ hình ảnh, thuật toán sẽ hiểu mô hình nào thể hiện rõ ràng hình ảnh của mèo – tức là con người chỉ cần cung cấp dữ liệu thô, phần còn lại thuật toán sẽ xử lý.
Tóm lại, học sâu là một dạng nâng cao của học máy, nhưng nó tự học và huấn luyện hoàn toàn độc lập. Tuy nhiên, nó đòi hỏi nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn học máy.
Một số công ty lớn đang ứng dụng học sâu vào hệ thống nội bộ như:
Facebook
Amazon
Kết luận
Đây là sự khác biệt giữa AI (trí tuệ nhân tạo), ML (học máy), và DL (học sâu) mà chúng tôi muốn giúp bạn phân biệt. Dù là hình thức nào, chúng cũng đều mang lại nhiều lợi ích khi được ứng dụng vào cuộc sống thực tế.
Về phát triển AI, BAP tự hào là đơn vị đã giúp các đối tác thành công với những ứng dụng như:
Ngoài ra, BAP còn có thể triển khai nhiều công nghệ khác như Blockchain, Big Data, Web service, ERP,…
👉 Vui lòng liên hệ với chúng tôi nếu bạn muốn trao đổi thêm về giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp của mình.
