Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning, Deep Learning là gì?

AI, Machine Learning và Deep Learning đều là những công nghệ được nhắc đến nhiều nhất hiện nay. Các công ty đã và đang sử dụng những cải tiến này để xây dựng máy móc, ứng dụng thông minh. Mặc dù những thuật ngữ này thống trị các chủ đề kinh doanh trên toàn thế giới, nhưng nhiều người vẫn gặp khó khăn trong việc phân biệt chúng. 

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ba khái niệm này cũng như sự khác biệt giữa chúng.

AI là gì?

AI là viết tắt của Artifical Intelligence hay còn có nghĩa là trí tuệ nhân tạo. Đây là quá trình truyền tải dữ liệu, thông tin và trí tuệ con người vào máy móc. Mục tiêu chính của AI là phát triển những cỗ máy tự vận hành có khả năng suy nghĩ, hành động giống con người. Những máy móc này có thể mô phỏng hành vi con người, thực hiện các nhiệm vụ thông qua việc học hỏi và giải quyết vấn đề. Hầu hết các hệ thống AI đều mô phỏng trí thông minh tự nhiên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Hãy cùng xem một ví dụ về sản phẩm do AI điều khiển - Amazon Echo.

Amazon Echo là một loa thông minh sử dụng Alexa – công nghệ trợ lý ảo AI được phát triển bởi Amazon. Amazon Alexa có thể tương tác bằng giọng nói, phát nhạc, đặt báo thức, đọc sách nói và cung cấp thông tin theo thời gian thực như tin tức, thời tiết, thể thao và giao thông.

Các loại trí tuệ nhân tạo AI

Dưới đây là các loại trí tuệ nhân tạo (AI):

Reactive Machines – Máy phản ứng

Đây là những hệ thống chỉ phản ứng với tình huống hiện tại. Chúng không có khả năng ghi nhớ và không sử dụng kinh nghiệm quá khứ để đưa ra quyết định trong tương lai.

Limited Memory – Trí nhớ giới hạn

Các hệ thống này có thể tham chiếu thông tin từ quá khứ, và dữ liệu được lưu trữ trong một khoảng thời gian ngắn. Thông tin được dùng để hỗ trợ quá trình ra quyết định, nhưng không được lưu giữ lâu dài.

Theory of Mind – Lý thuyết về tâm trí

Loại này bao gồm những hệ thống có thể hiểu được cảm xúc, suy nghĩ của con người và cách chúng ảnh hưởng đến việc ra quyết định. AI được huấn luyện để điều chỉnh hành vi sao cho  phù hợp với cảm xúc và hành vi xã hội.

Self-awareness – Tự nhận thức

Đây là những hệ thống được thiết kế để có ý thức về chính mình. Chúng hiểu được trạng thái nội tại của bản thân, có thể dự đoán cảm xúc của người khác và hành xử một cách phù hợp.

Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo AI

• Dịch máy – Ví dụ như Google Translate
• Phương tiện tự lái – Chẳng hạn như Waymo của Google
• Robot trí tuệ nhân tạo – Ví dụ như Sophia và Aibo
• Ứng dụng nhận diện giọng nói – Như Siri của Apple hoặc OK Google

Các doanh nghiệp sử dụng AI như thế nào?

Các doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang sử dụng AI đa năng để tối ưu hóa hoạt động. Tùy vào mục đích cụ thể, các thuật toán AI khác nhau sẽ phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn:

• Giao tiếp. Các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) được dùng để tạo văn bản, tự động hóa email và phản hồi cuộc gọi. Ví dụ, các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như phân loại văn bản và phân tích cảm xúc giúp hệ thống AI hiểu nội dung email hoặc cuộc trò chuyện, từ đó tạo ra phản hồi phù hợp dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện.
• Dịch vụ khách hàng. Chatbot AI hiện đại hơn nhiều so với các chatbot truyền thống vốn chỉ phản hồi theo kịch bản định sẵn. Chatbot AI có thể phân tích ngữ cảnh của người dùng và sử dụng NLP để tạo ra phản hồi phù hợp với câu hỏi cũng như mối quan tâm của họ.
• Lập trình. Các mô hình transformer còn giúp tự động hóa các tác vụ lập trình đơn giản, hỗ trợ cho lập trình viên phần mềm và web. Loại AI này giúp giảm bớt các công việc nhàm chán như dò lỗi (debugging).
• Sản xuất. AI đa năng được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình trong sản xuất, cũng như điều khiển robot hoặc robot cộng tác (cobots) trong các nhà máy.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính sử dụng các thuật toán và phân tích dữ liệu để xây dựng các mô hình dự đoán, giúp giải quyết các bài toán kinh doanh.

Theo McKinsey & Co., machine learning dựa trên các thuật toán có khả năng học từ dữ liệu mà không cần dựa vào lập trình theo quy tắc cố định.

Cuốn sách về machine learning của Tom Mitchell có đoạn: "Một chương trình máy tính được cho là học từ kinh nghiệm E đối với một số loại tác vụ T và thước đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó ở các tác vụ trong T, được đo bằng P, được cải thiện theo kinh nghiệm E".

Machine Learning hoạt động như thế nào?

Machine Learning truy cập vào lượng lớn dữ liệu (bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc) và học từ đó để đưa ra dự đoán cho tương lai. Nó học từ dữ liệu thông qua nhiều thuật toán và kỹ thuật khác nhau. 

Các loại Machine Learning

Thuật toán học máy được chia thành ba nhóm chính:

1. Học có giám sát

Trong học có giám sát, dữ liệu đã được gán nhãn, nghĩa là bạn biết trước biến mục tiêu (output). Với phương pháp này, hệ thống có thể dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Mô hình cần ít nhất một biến đầu vào và một biến đầu ra để có thể được huấn luyện.

2. Học không giám sát

Học không giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn để tự động phát hiện các mẫu và cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Các hệ thống này có thể nhận diện các đặc điểm tiềm ẩn từ dữ liệu đầu vào. Khi dữ liệu dễ đọc hơn, các mẫu và điểm tương đồng trở nên rõ ràng hơn.

3. Học tăng cường

Học tăng cường là phương pháp huấn luyện một tác nhân (agent) để hoàn thành một nhiệm vụ trong môi trường không chắc chắn. Tác nhân sẽ nhận thông tin quan sát và phần thưởng từ môi trường, đồng thời thực hiện các hành động để tác động ngược lại lên môi trường. Phần thưởng này giúp đánh giá mức độ thành công của hành động trong việc hoàn thành mục tiêu đặt ra.

Ứng dụng Machine Learning

• Dự báo doanh số cho các sản phẩm khác nhau
• Phân tích khả năng gian lận trong ngân hàng
• Khuyến nghị sản phẩm
• Dự đoán giá cổ phiếu

Các doanh nghiệp sử dụng Machine Learning như thế nào?

Machine Learning (ML) phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn, có thể lên tới hàng triệu điểm dữ liệu. Các mô hình ML có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ quy mô lớn như phân tích dự đoán, nhận diện hình ảnh và giọng nói, cũng như phân loại dữ liệu — và kết quả nhận được hiệu quả hơn rất nhiều so với con người.

Machine Learning được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn, nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán. Các thuật toán như hồi quy tuyến tính thường được dùng cho các tác vụ dự đoán. Sau đây là một số ví dụ về cách doanh nghiệp sử dụng sức mạnh dự đoán của ML:

• Công cụ đề xuất sản phẩm trong bán lẻ: Các doanh nghiệp bán lẻ hoặc thương mại điện tử sử dụng mô hình Machine Learning để phân tích lịch sử mua sắm và duyệt web của khách hàng, từ đó đề xuất những sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất.
• Dự báo thời tiết: Các tổ chức hoặc cơ quan dự báo thời tiết ứng dụng Machine Learning để phân tích khối lượng dữ liệu lớn từ các mẫu thời tiết trong quá khứ, từ đó dự đoán điều kiện thời tiết tương lai.
• Quản lý hàng tồn kho: Machine Learning được sử dụng trong các nhà kho để phân tích xu hướng tiêu dùng, tình trạng thiếu hoặc dư hàng để dự đoán các mặt hàng cần được dự trữ và các mặt hàng có mức độ ưu tiên thấp.

Ngoài dự đoán, phân loại cũng là một ứng dụng phổ biến của Machine Learning. Các thuật toán như hồi quy logistic và mạng nơ-ron tích chập (CNN) rất hiệu quả với các bài toán phân loại, đặc biệt là phân loại nhị phân. Một số ứng dụng thực tế trong việc phân loại dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và hình ảnh bao gồm:

• Phát hiện thư rác (spam): Các tổ chức sử dụng bộ lọc hỗ trợ Machine Learning để phân loại email là hợp lệ hay thư rác. Bộ lọc được huấn luyện trên tập dữ liệu gồm cả thư hợp lệ và thư rác để học cách nhận diện các đặc điểm của từng loại.
• Nhận diện hình ảnh: Hàng loạt hình ảnh được phân tích và phân loại dựa trên các tiêu chí cụ thể, ví dụ như chúng là thật hay giả. 

Ngoài ra, các thuật toán ML cũng được sử dụng để huấn luyện máy móc — như robot hoặc cobot — thực hiện các công việc trên dây chuyền sản xuất. Ví dụ, các thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) sẽ thưởng cho hành động đúng và hạn chế hành động sai, giúp máy học tối ưu hành vi của mình theo thời gian.

Deep Learning là gì?

Deep Learning (học sâu) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo.

Vì các thuật toán học sâu cũng cần dữ liệu để học và giải quyết vấn đề, nên có thể coi nó là một phân nhánh của Machine Learning (học máy). Hai thuật ngữ "học máy" và "học sâu" thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng trên thực tế, chúng có những năng lực khác nhau.

Khác với học máy, deep learning sử dụng một cấu trúc gồm nhiều lớp thuật toán, được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (neural network).

Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng đặc biệt cho phép các mô hình học sâu giải quyết những bài toán mà học máy truyền thống không thể làm được.

Tất cả những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đến từ deep learning. Nếu không có học sâu, chúng ta sẽ không có xe tự lái, chatbot hay các trợ lý ảo như Alexa hay Siri. Google Dịch sẽ vẫn còn thô sơ, và Netflix sẽ không thể đề xuất bộ phim hay chương trình phù hợp với bạn.

Chúng ta thậm chí có thể nói rằng cuộc cách mạng công nghiệp mới được thúc đẩy bởi mạng nơ-ron nhân tạo và deep learning. Đây là phương pháp tiến gần nhất đến trí tuệ nhân tạo thực sự mà chúng ta có cho đến nay, nhờ vào hai lợi thế lớn của học sâu so với học máy:

• Deep learning có khả năng học trực tiếp từ dữ liệu chưa xử lý (raw data) mà không cần lập trình rõ ràng từng đặc trưng.
• Deep learning có thể mở rộng quy mô và giải quyết các vấn đề phức tạp hơn nhiều so với học máy truyền thống.

Các loại mạng nơ-ron sâu

Dưới đây là các loại mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) phổ biến nhất hiện nay, mỗi loại có những ưu điểm riêng phù hợp với từng bài toán khác nhau trong trí tuệ nhân tạo:

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN)

CNN là một loại mạng nơ-ron sâu phổ biến nhất được sử dụng trong phân tích hình ảnh. Mạng này có khả năng tự động nhận diện các đặc trưng trong ảnh như cạnh, hình dạng, kết cấu... và rất hiệu quả trong các tác vụ như phân loại ảnh, nhận diện khuôn mặt, xe tự lái, v.v.

Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Network - RNN)

RNN sử dụng thông tin tuần tự để xây dựng mô hình. Nó hoạt động tốt với các bài toán cần ghi nhớ dữ liệu trong quá khứ, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, nhận dạng giọng nói hay dự báo chuỗi thời gian.

Mạng đối kháng sinh (Generative Adversarial Network - GAN)

GAN là kiến trúc thuật toán gồm hai mạng nơ-ron "đối kháng" nhau để tạo ra dữ liệu mới có tính tổng hợp nhưng giống thật. Ví dụ, một GAN được huấn luyện với ảnh chụp có thể tạo ra những hình ảnh mới trông như thật đối với mắt người.

Mạng niềm tin sâu (Deep Belief Network - DBN)

DBN là một mô hình đồ họa sinh (generative graphical model) gồm nhiều lớp biến ẩn (hidden units). Các lớp này được kết nối với nhau theo chiều sâu, nhưng các nút trong mỗi lớp thì không kết nối với nhau. DBN thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu và khởi tạo trọng số cho mạng nơ-ron sâu.

Ứng dụng Deep Learning

• Phát hiện khối u ung thư
• Captionbot để chú thích cho hình ảnh
• Tạo nhạc
• Tô màu cho hình ảnh
• Phát hiện đối tượng

Các doanh nghiệp sử dụng Deep Learning như thế nào?

Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) là các thuật toán tiên tiến có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, thậm chí lên đến hàng tỷ điểm dữ liệu. So với machine learning truyền thống, deep learning tận dụng dữ liệu quy mô lớn hiệu quả hơn nhiều. Một số ứng dụng nổi bật của deep learning bao gồm: hệ thống nhận diện khuôn mặt, xe tự lái và công nghệ deepfake.

Một số ví dụ thực tế về cách doanh nghiệp ứng dụng deep learning:

An ninh mạng và phòng chống gian lận

Các tập đoàn lớn bảo vệ dữ liệu nhạy cảm sử dụng mạng nơ-ron để phát hiện bất thường và ngăn chặn truy cập trái phép.

Ví dụ, các tổ chức tài chính sử dụng lượng dữ liệu giao dịch lịch sử khổng lồ để huấn luyện mạng nơ-ron, từ đó nhận diện được các hành vi gian lận khi có giao dịch bất thường xuất hiện so với mô hình dữ liệu thông thường.

Bảo trì dự đoán

Trong lĩnh vực sản xuất, việc bảo trì thiết bị cần được thực hiện liên tục và chính xác.

Deep learning giúp phân tích dữ liệu hiệu suất thiết bị, phát hiện dấu hiệu hỏng hóc tiềm ẩn trước khi sự cố thực sự xảy ra – nhờ đó doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí sửa chữa.

Chăm sóc sức khỏe và phòng ngừa bệnh tật

Các đơn vị y tế áp dụng deep learning để phân tích dữ liệu bệnh nhân với hàng triệu điểm dữ liệu khác nhau nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý.

Công nghệ này hỗ trợ bác sĩ xác định mối liên hệ phức tạp giữa các triệu chứng, giúp chẩn đoán chính xác hơn và phòng ngừa bệnh hiệu quả hơn.

Sự khác biệt và điểm tương đồng giữa AI, Machine Learning, Deep Learning là gì?

Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) đều là những cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI). Cả hai đều yêu cầu phần cứng tiên tiến như GPU hiệu suất cao và nguồn điện năng mạnh mẽ để hoạt động. Tuy nhiên, các mô hình deep learning thường học nhanh hơn và mang tính tự động cao hơn so với các mô hình machine learning truyền thống.

Ngoài những điểm khác biệt này, AI, học máy và học sâu có những điểm tương đồng sau:

• Cả ba đều đóng vai trò trong việc tạo ra các hệ thống máy móc thông minh.
• Chúng có thể giải quyết các vấn đề phức tạp ngày nay dễ dàng hơn so với các phương pháp lập trình cũ.
• Chúng dựa vào các thuật toán để đưa ra dự đoán, phân biệt các mô hình quan trọng trong dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ.

Cả ba lĩnh vực (AI, Machine Learning và Deep Learning) đều sử dụng dữ liệu để huấn luyện các mô hình. Các mô hình được cung cấp các tập dữ liệu nhằm phân tích và học hỏi những thông tin quan trọng như các mẫu hình hoặc những hiểu biết sâu sắc. Qua quá trình học từ kinh nghiệm, các mô hình này dần trở nên hiệu quả và chính xác hơn.

Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu là những yếu tố quan trọng trong mỗi dạng AI. Các tập dữ liệu đa dạng giúp giảm thiểu thiên lệch vốn có trong dữ liệu huấn luyện, từ đó tránh tạo ra các kết quả sai lệch. Dữ liệu chất lượng cao giúp giảm lỗi, đảm bảo mô hình hoạt động đáng tin cậy. Giống như con người, mô hình AI cũng cần học hỏi lặp đi lặp lại để cải thiện khả năng dự đoán, giải quyết vấn đề và ra quyết định theo thời gian.

Kết luận

AI, Machine Learning và Deep Learning là ba khái niệm có mối quan hệ chặt chẽ nhưng không giống nhau. AI là lĩnh vực rộng lớn bao gồm mọi nỗ lực nhằm tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Machine Learning là một nhánh của AI, tại đây máy học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Deep Learning là một nhánh nâng cao của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp ở quy mô lớn.

Trong thời đại số, AI, ML và DL không chỉ là xu hướng mà còn là động lực cốt lõi cho đổi mới và phát triển công nghệ trong tương lai.

Hoàng Duyên