Tìm hiểu AI, Học máy, Học sâu khác nhau như thế nào?

Rất nhiều người cho rằng AI, Học máy, Học sâu là một nhưng chúng có một số điểm khác biệt quan trọng. Bài viết này sẽ giải thích cho bạn. 

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

AI, Học máy, Học sâu là các khái niệm phổ biến nhưng vẫn thường hay bị nhầm lẫn giữa những người tìm hiểu và mong muốn theo đuổi lĩnh vực này. Cùng FUNiX tìm hiểu sự khác biệt giữa các khái niệm AI, Học máy, Học sâu trong bài viết dưới đây:

1. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo, thường được gọi là AI, là một khái niệm hơn là một hệ thống. Thông minh vốn được coi là một đặc điểm “độc quyền” của con người. Máy móc được cho là có thể có kiến ​​thức, nhưng không có trí thông minh hay trí tuệ. Nhà khoa học máy tính Alan Turing đã dành phần lớn khoảng thời gian cuối đời để xem xét liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không.

Ông đã nghĩ ra Bài kiểm tra Turing (Turing test) nhằm mục đích xác định xem liệu một cỗ máy có thể biểu hiện hành vi thông minh thay vì bản thân nó là thông minh hay không. Đây là một sự khác biệt quan trọng vì bản thân chúng ta vẫn chưa hiểu hết về suy nghĩ hay trí thông minh.

Thay vì cố gắng định nghĩa trí thông minh, các nhà khoa học hy vọng tạo ra những cỗ máy có thể thể hiện các hành vi thông minh.

AI bản thân nó không phải là một công nghệ, mà là một phương tiện để mô tả các hệ thống. Các hệ thống này có thể được gắn nhãn là Narrow AI và General AI. Narrow AI – AI trong phạm vi hẹp là một hệ thống thông minh nhưng chỉ dừng lại ở một nhiệm vụ cụ thể. General AI là loại mà chúng ta quen thuộc hơn từ văn hóa đại chúng.

Những loại hệ thống này sẽ có khả năng hiển thị tất cả các yếu tố của trí thông minh con người. Skynet từ loạt phim Terminator, hay HAL từ bộ phim 2001: A Space Odyssey là những ví dụ hư cấu về Tướng AI. 

>>> Đọc ngay: Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào? Tại sao nó quan trọng?

2. Học máy (machine learning) là gì?

Tất cả chúng ta đều biết rằng dữ liệu có thể hữu ích. Cho dù đó là biết con đường nào để đi đến văn phòng hay theo dõi sức khỏe của chúng ta, dữ liệu cung cấp thông tin cho các quyết định của chúng ta và hướng dẫn chúng ta trong suốt cuộc đời. Tuy nhiên, con người tạo ra quá nhiều dữ liệu mỗi ngày mà chúng ta không thể phân tích được.

Vì vậy, chúng ta nên có máy móc để đảm nhận công việc nặng nhọc này. 

Khóa học học máy của Google tóm tắt học máy là “sử dụng dữ liệu để trả lời câu hỏi”. Họ chia nó thành hai phần: đào tạo và dự đoán. Hãy tưởng tượng bạn có một bộ sưu tập các hình ảnh có các hình mà bạn muốn nhận dạng. Nếu hình ảnh được đưa vào thuật toán học máy, hệ thống sẽ bắt đầu tìm hiểu các đặc điểm của hình dạng đó.

Khi gặp một hình ảnh mới, hình trong ảnh đó đó sẽ được so sánh với các phần tử từ dữ liệu huấn luyện để xác định xem nó có trùng khớp hay không.

Mặc dù bạn có thể không nhận ra, nhưng kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa, danh sách phát Spotify và các đề xuất sản phẩm của Amazon cũng là kết quả của công nghệ học máy. Netflix thậm chí còn sử dụng các thuật toán học máy để cá nhân hóa ảnh bìa hiển thị cho bạn.

3. Học sâu (deep learning) là gì?

Trong khi chúng ta chưa hiểu đầy đủ về trí thông minh, các nhà khoa học đã chứng minh được rằng não bộ tạo ra thông tin thông qua một mạng lưới tế bào thần kinh phức tạp. Bộ não của chúng ta được tạo thành từ các kết nối điện này, chúng tạo thành các đường dẫn thần kinh (neural pathway). Những đường dẫn này mang thông tin đi xung quanh cơ thể chúng ta, cho phép chúng ta di chuyển, thở và suy nghĩ.

Tuy nhiên, nếu mỗi con đường thần kinh này độc lập với nhau thì thời gian phản ứng của chúng ta sẽ cực kỳ chậm và chúng ta có thể không tạo được kết nối giữa các suy nghĩ. Sự thành công của hệ thống phụ thuộc vào mối quan hệ giữa tất cả các con đường này, dẫn đến việc xử lý dữ liệu đồng thời.

Học sâu là một phương pháp tái tạo mạng lưới tế bào thần kinh dày đặc này. Bằng cách xử lý nhiều luồng dữ liệu cùng một lúc, máy tính đã có thể giảm đáng kể thời gian xử lý dữ liệu. Việc áp dụng kỹ thuật này vào học sâu đã tạo ra mạng nơ-ron nhân tạo.

Các mạng này được tạo thành từ một loạt các nút. Có các nút đầu vào để nhận dữ liệu, các nút đầu ra cho dữ liệu kết quả và các lớp ẩn của các nút ở giữa. Mục đích là chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành thứ mà các nút đầu ra có thể sử dụng. Ở đây chúng ta sẽ thấy vai trò của các lớp ẩn. Khi dữ liệu tiến triển qua các nút ẩn này, mạng nơ-ron sử dụng logic để quyết định nút nào sẽ chuyển dữ liệu đến nút tiếp theo.

>>> Xem thêm: Tương lai của AI: 5 điều mong đợi trong 10 năm tới

4. AI, Học máy, Học sâu khác nhau như thế nào?

Có thể nhận thấy, AI, Học máy, Học sâu có nhiều điểm khác biệt to lớn. Mặc dù học máy là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta tạo ra, nhưng nó không thể hiện suy nghĩ độc lập. Thuật toán được thiết kế bởi các lập trình viên và họ đặt ra các quy tắc mà hệ thống học máy phải thực hiện. Những thành kiến ​​của các nhà phát triển, cho dù có ý thức hay không, đều gây ra những tác động nhất định.

Một trong những trở ngại quan trọng đầu tiên đối với công nghệ học máy được phát hiện bởi một trong những kỹ sư của Google. Vào năm 2015, anh nhận thấy rằng thuật toán nhận dạng ảnh của công ty đã dán nhãn anh và những người bạn da đen của anh là khỉ đột. Google ngay lập tức xin lỗi và triển khai các bản sửa lỗi ngắn hạn.

Tuy nhiên, hai năm sau, WIRED đưa tin rằng giải pháp của Google là xóa hoàn toàn khỉ đột khỏi dữ liệu huấn luyện.

Mặt khác, học sâu đưa chúng ta tiến gần hơn đến trí tuệ nhân tạo nói chung. Bằng cách cố gắng tái tạo tâm trí con người thông qua một tập hợp nhiều lớp, mỗi lớp bao gồm nhiều nút, các cấu trúc học sâu không cần phải được đào tạo với một tập dữ liệu ban đầu lớn. Chúng đưa ra quyết định dựa trên thông tin được cung cấp và logic của hệ thống.

Sự không minh bạch trong việc ra quyết định của một mạng lưới nơ-ron có vẻ đáng lo ngại nhưng điều này cũng có nghĩa là nó thành công trong việc tái tạo trí thông minh của con người. Ví dụ, chúng ta thậm chí còn không hiểu hết cách chúng ta đưa ra những suy nghĩ và quyết định của riêng mình.

5. Trí tuệ nhân tạo cho mọi người

Cuối cùng, không cần phải so sánh học máy với AI, hay học sâu với học máy, vì tất cả chúng đều phục vụ các mục đích khác nhau. AI mô tả khái niệm trí thông minh kiểu con người trong máy móc, trong khi học máy và học sâu là những nỗ lực hướng tới việc tạo ra một General AI.

Điều đó không có nghĩa là lĩnh vực AI hoàn toàn trừu tượng. Google đang tận dụng bộ dữ liệu khổng lồ của mình bằng cách thêm AI vào hầu hết các sản phẩm của mình. Gmail gần đây đã được cải tiến với tính năng Trả lời thông minh, trong khi AI Duplex của công ty đang triển khai trên khắp Hoa Kỳ và có thể xử lý các cuộc gọi điện thoại thay cho người nhận.

6. Khóa học Khoa học máy tính hàng đầu tại FUNiX

Sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ AI, học máy và học sâu là không thể phủ nhận. Tuy nhiên để có thể hiểu rõ các mảng kiến thức trên, người học không thể bỏ qua kiến thức về khoa học máy tính, nhất là các bạn trẻ.

FUNiX đã thiết kế chương trình Khoa học máy tính với Python dành riêng cho các bạn học sinh cấp 2, cấp 3 để giúp các bạn trang bị những kiến thức cần thiết về máy tính và ứng dụng vào quá trình học tập hiệu quả. Khóa học bao gồm 3 học phần bài bản:

• Khoa học máy tính: Làm quen với khoa học máy tính, tìm hiểu về các khái niệm, cú pháp, câu lệnh trong lập trình với ngôn ngữ Python.
• Lập trình Website: Tìm hiểu về website, học cách viết Website bằng HTML, CSS và JavaScript.
• Game với Python: Lên ý tưởng thiết kế game, học các câu lệnh, cú pháp để xây dựng một trò chơi hoàn chỉnh.

Sau khóa học, các bạn trẻ được trang bị các kiến thức và kỹ năng về: 

• Có những hiểu biết cơ bản về khoa học máy tính, lập trình phần mềm.
• Sử dụng máy tính làm công cụ học tập và làm việc tốt hơn
• Hình thành tư duy logic mạch lạc và khả năng sáng tạo.
• Sử dụng được ngôn ngữ lập trình Python để tạo chương trình đơn giản.
• Tự thiết kế và xây dựng được trò chơi, website.
• Tận dụng được thế mạnh áp dụng công nghệ trong tất cả các môn học trên trường hoặc các lĩnh vực mà con theo đuổi trong tương lai. 
• Phát triển các kỹ năng mềm: tự học, giao tiếp, giải quyết vấn đề,…

Với hình thức học online linh hoạt cùng Mentor hỗ trợ 1-1; các bạn trẻ có thể dễ dàng tạo ra những sản phẩm mang màu sắc cá nhân cũng như nuôi dưỡng đam mê công nghệ trong mình.

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm bài viết:

Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

Ngôn ngữ lập trình nên học khi học lập trình trí tuệ nhân tạo

Những phẩm chất cần thiết để phát triển trí tuệ nhân tạo

Tìm hiểu các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể bạn chưa biết

Vân Nguyễn

Dịch từ: https://www.makeuseof.com/tag/deep-learning-machine-learning-artificial-intelligence/