Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Trong thế giới công nghệ hiện đại, chúng ta thường nghe đến ba khái niệm quan trọng: AI, Machine Learning và Deep Learning. Mặc dù có sự gắn kết với nhau, nhưng chúng có những sự khác biệt quan trọng. Hãy cùng tìm hiểu về sự khác biệt giữa chúng để hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động và ứng dụng trong thế giới số hóa ngày nay.

Tổng quan về AI, Machine Learning và Deep Learning

Trước khi so sánh sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning, cùng điểm qua các khái nghiệm của 3 thuật ngữ trong ngành Trí tuệ nhân tạo này:

AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển máy tính hoặc hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông thường đòi hỏi sự hiểu biết, học hỏi, ra quyết định và thực hiện các hoạt động tương tự như con người.
Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các chương trình máy tính hoặc hệ thống có khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu, hiểu và thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới thực hiện được.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể áp dụng để giải quyết một loạt các vấn đề, bao gồm:

• Lập luận và giải quyết vấn đề

• Tổ chức tri thức

• Lập kế hoạch và ra quyết định

• Học tập từ dữ liệu

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• Sự nhận thức và hiểu biết

• Điều khiển chuyển động và thao tác (Motion and Manipulation)

• Trí tuệ xã hội (Social Intelligence)

• Trí thông minh tổng quan (General Intelligence)

Machine Learning (Học máy) là gì?

Học máy (Machine Learning) là một phần của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng tự học từ dữ liệu.
Thay vì lập trình máy tính thủ công để thực hiện nhiều nhiệm vụ cụ thể, học máy cho phép máy tính tự điều chỉnh và nâng cao khả năng hoạt động thông qua tiếp xúc với dữ liệu.

Mô hình học máy được huấn luyện bằng cách cung cấp một lượng lớn dữ liệu đầu vào, mỗi mẫu dữ liệu đã được gán nhãn hoặc chứa thông tin đúng/sai. Dựa trên dữ liệu này, mô hình tự điều chỉnh các tham số để tìm ra các mẫu và quy tắc bên trong dữ liệu. Khi đã được huấn luyện, mô hình có khả năng áp dụng kiến thức đã học để thực hiện dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới.
Trong Machine Learning, có ba hình thức học tập chính:

• Học tập có giám sát và bán giám sát

• Học tập không giám sát

• Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Ứng dụng của Machine Learning bao gồm:

• Thu thập dữ liệu

• Lọc và tiền xử lý dữ liệu

• Phân tích dữ liệu

• Huấn luyện mô hình

• Kiểm thử mô hình

• Sử dụng mô hình cho việc dự đoán trong tương lai

Deep Learning (Học sâu) là gì?

Deep Learning là một phân nhánh của học máy (Machine Learning) tập trung vào việc sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo sâu (deep neural networks) để hiểu và biểu diễn dữ liệu.
Deep Learning chú trọng đến việc xây dựng các kiến trúc mạng thần kinh sâu, với nhiều lớp xử lý thông tin (hay còn gọi là lớp ẩn) để trích xuất đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào.

Các mô hình Deep Learning, đặc biệt là các mạng thần kinh sâu như mạng nơ-ron nhiều lớp (Deep Neural Networks - DNN) và mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) cho thấy sự mạnh mẽ trong việc giải quyết nhiều bài toán phức tạp, như xử lý hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng khác.

Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Hiểu sự khác biệt giữa những thuật ngữ này có thể giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về sức mạnh và ứng dụng của chúng trong thế giới số hóa ngày nay.

Kết luận 

Hiểu sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning là quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của công nghệ số hóa hiện nay. Chúng mở ra cơ hội rộng lớn và thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh, cũng như là cách chúng ta tiếp cận với các máy móc và ứng dụng công nghệ. Đây là những công cụ quan trọng trong cuộc cách mạng số hóa của chúng ta và hiểu biết về chúng có thể giúp chúng ta khai thác mọi tiềm năng.