AI, DEEP LEARNING VÀ MACHINE LEARNING LÀ GÌ? SO SÁNH SỰ KHÁC NHAU GIỮA CHÚNG.

AI, Machine Learning, và Deep Learning đang dẫn dắt làn sóng công nghệ mới, đóng vai trò cốt lõi trong sự phát triển của các hệ thống tự động hóa và trí tuệ nhân tạo. Những tiến bộ này không chỉ thay đổi cách chúng ta sống và làm việc mà còn tạo ra những cơ hội đột phá trong nhiều lĩnh vực từ y tế, tài chính đến giao thông. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về ba công nghệ quan trọng, đặt nền tảng cho các bài viết chi tiết hơn trong thời gian tới.
Ví dụ:
Chẳng hạn, khi bạn sử dụng điện thoại để mở khóa bằng khuôn mặt, hệ thống nhận diện này dựa trên các công nghệ AI và Deep Learning để phân tích và xác định các đặc điểm khuôn mặt của bạn.

Mục lục

AI - Khởi nguồn của trí tuệ nhân tạo và cuộc cách mạng công nghệ

AI xuất hiện từ giữa thế kỷ 20, với những nền tảng lý thuyết được đặt ra từ thập niên 1950 bởi các nhà khoa học như Alan Turing, người đã phát triển bài kiểm tra Turing để đánh giá xem một cỗ máy có thể biểu hiện trí thông minh như con người hay không. Năm 1956, tại Hội nghị Dartmouth, thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" lần đầu được giới thiệu và kể từ đó, AI phát triển thành một lĩnh vực độc lập. Qua nhiều thập kỷ, AI trải qua nhiều thăng trầm, từ những kỳ vọng lớn đến các giai đoạn suy thoái (AI winters) khi tiến bộ chậm lại. Tuy nhiên, với sự bùng nổ dữ liệu và sức mạnh tính toán, AI ngày nay đã tiến bộ vượt bậc và trở thành một trong những trụ cột công nghệ hiện đại.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là lĩnh vực khoa học và công nghệ nghiên cứu cách phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây chỉ con người mới có thể làm. AI có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, ra quyết định, và nhiều ứng dụng khác. Mục tiêu của AI là tạo ra các hệ thống có thể "học" từ dữ liệu, tự động cải thiện hiệu suất và làm việc mà không cần sự can thiệp từ con người.

AI bao gồm nhiều lĩnh vực con khác nhau như Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, và Robotics. AI có thể được chia thành hai loại:

• AI yếu (Narrow AI): Là loại AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, ví dụ như hệ thống nhận diện khuôn mặt hoặc trợ lý ảo.
• AI mạnh (General AI): Là loại AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau và có thể hiểu và học từ bất kỳ nhiệm vụ nào giống như con người. Tuy nhiên, AI mạnh vẫn là một khái niệm lý thuyết và chưa được phát triển hoàn thiện.

Machine Learning - Bước tiến đột phá trong khả năng học hỏi của máy móc

Machine Learning bắt nguồn từ AI nhưng đã nhanh chóng phát triển thành một lĩnh vực độc lập vào thập niên 1980 và 1990 khi các nhà khoa học nhận ra tầm quan trọng của việc giúp máy tính học từ dữ liệu thay vì phải lập trình tất cả các quy tắc. Arthur Samuel được coi là một trong những người đầu tiên đặt nền móng cho học máy khi ông phát triển chương trình chơi cờ vào những năm 1950. Từ đó, các thuật toán ML không ngừng phát triển, bao gồm việc ứng dụng các mô hình như cây quyết định, hồi quy, và sau đó là các phương pháp học sâu hơn.

Machine Learning (ML) là một nhánh con của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy tính "học" từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. Thay vì đưa ra các quy tắc cụ thể, ML cho phép máy tính học từ các mẫu dữ liệu và dự đoán kết quả dựa trên thông tin đó.

Các phương pháp chính trong ML:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Máy tính học từ một tập dữ liệu có nhãn (kết quả mong muốn đã được biết trước).
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Máy học từ dữ liệu mà không có nhãn và phải tự tìm ra cấu trúc từ dữ liệu.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Máy học cách tương tác với môi trường và cải thiện quyết định dựa trên phản hồi từ kết quả hành động.

Deep Learning - Sức mạnh của mạng nơ-ron và tương lai tự động hoá

Deep Learning, mặc dù được phát triển từ khái niệm mạng nơ-ron từ những năm 1940, nhưng chỉ thực sự bùng nổ trong thập kỷ gần đây. Năm 1980, Geoffrey Hinton và các cộng sự đã giới thiệu thuật toán "backpropagation" (lan truyền ngược), giúp huấn luyện các mạng nơ-ron. Tuy nhiên, do hạn chế về dữ liệu và sức mạnh tính toán, Deep Learning không được áp dụng rộng rãi cho đến khi các công nghệ GPU phát triển mạnh vào thập kỷ 2000. Kể từ đó, Deep Learning trở thành phương pháp tiên tiến nhất trong việc xử lý dữ liệu phức tạp, với những thành công nổi bật trong nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xe tự lái.

Deep Learning (DL) là một nhánh của Machine Learning nhưng phức tạp và mạnh mẽ hơn nhiều, dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (Artificial Neural Networks). Deep Learning có khả năng xử lý một lượng dữ liệu lớn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, dịch ngôn ngữ tự động, và thậm chí là chơi các trò chơi ở cấp độ cao.

Điểm nổi bật của Deep Learning nằm ở việc các tầng của mạng nơ-ron có thể tự động học các đặc trưng (features) từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Các mạng nơ-ron nhiều tầng (deep networks) có thể xử lý các dữ liệu có cấu trúc phức tạp như hình ảnh hoặc âm thanh.

So sánh AI, Machine Learning, và Deep Learning

Kết luận

AI là khái niệm rộng bao gồm cả Machine Learning và Deep Learning. Machine Learning là một phần của AI với trọng tâm là phát triển các thuật toán học từ dữ liệu, trong khi Deep Learning, một nhánh của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhiều tầng để học từ dữ liệu phức tạp hơn. Sự phát triển của cả ba công nghệ này đang ngày càng tác động mạnh mẽ đến nhiều lĩnh vực trong đời sống.
Nếu bạn thật sự quan tâm đến các giải pháp AI và muốn khám phá tiềm năng to lớn mà công nghệ này có thể mang lại, Long Vân hiện đang phát triển các sản phẩm máy chủ chuyên dụng cho nhu cầu phát triển AI. Truy cập ngay AI - Deep Learning hoặc  liên hệ theo số hotline: 1800 6070 để được tư vấn chi tiết và tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu của bạn!

Tác giả: Bảo Lâm