Bài 1: AI, Machine Learning và Deep Learning - Hiểu rõ sự khác biệt

[atblue]

Trong vài năm trở lại đây, các khái niệm như Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML), và Deep Learning (DL) xuất hiện ngày càng nhiều trên các phương tiện truyền thông, diễn đàn công nghệ, và cả trong tuyển dụng. Tuy nhiên, không ít người vẫn nhầm lẫn hoặc chưa thực sự hiểu rõ ba khái niệm này khác nhau như thế nào. Bài viết này sẽ giúp bạn làm rõ mọi sự mơ hồ ban đầu và xây dựng nền tảng vững chắc để tiếp tục khám phá các chủ đề chuyên sâu hơn trong lĩnh vực này.

1. AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?​

AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện những nhiệm vụ mà bình thường chỉ có con người mới làm được. Những nhiệm vụ này bao gồm nhận thức, suy luận, học hỏi, giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên, và ra quyết định.


AI không phải là một công nghệ đơn lẻ mà là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm nhiều hướng đi khác nhau – từ những hệ thống đơn giản làm theo các quy tắc định sẵn, đến những mô hình cực kỳ phức tạp có thể học từ dữ liệu và thích nghi theo thời gian.


Ví dụ dễ thấy nhất của AI là trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, hay các hệ thống đề xuất phim, nhạc trên Netflix và Spotify.

2. Machine Learning – Khi máy tự học từ dữ liệu​

Machine Learning là một nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán giúp máy tính có thể học từ dữ liệu mà không cần phải lập trình tường tận từng bước.


Thay vì nói cho máy biết "nếu thấy ảnh có hình tròn màu cam và vạch đen thì đó là quả bóng rổ", bạn chỉ cần đưa cho máy hàng ngàn bức ảnh có và không có bóng rổ. Hệ thống sẽ tự tìm ra những đặc trưng phân biệt dựa trên dữ liệu, và sử dụng nó để nhận diện các bức ảnh mới.


Machine Learning được chia làm nhiều loại: học có giám sát (supervised learning), không giám sát (unsupervised learning), và học tăng cường (reinforcement learning). Các ứng dụng phổ biến bao gồm phân loại email spam, phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính, và dự đoán nhu cầu khách hàng.

3. Deep Learning – Tầng sâu của học máy​

Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, sử dụng cấu trúc mô phỏng theo bộ não con người – gọi là mạng nơ-ron nhân tạo – để xử lý thông tin. Khi các mạng này có nhiều lớp (layer), chúng trở thành mạng nơ-ron sâu (deep neural networks).


Điểm nổi bật của Deep Learning là khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu mà không cần con người can thiệp. Với ML truyền thống, bạn phải nghĩ xem đâu là đặc trưng phù hợp để phân tích, nhưng với DL, bạn chỉ cần cung cấp đủ dữ liệu, hệ thống sẽ tự học cách biểu diễn thông tin tốt nhất.


Deep Learning đặc biệt hiệu quả trong các bài toán liên quan đến xử lý hình ảnh, giọng nói, ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu phi cấu trúc. Một số ứng dụng nổi bật bao gồm: xe tự lái, nhận diện khuôn mặt, dịch máy, chatbot thông minh và tạo hình ảnh từ văn bản.

4. Mối quan hệ giữa AI, ML và DL​

Có thể hình dung mối quan hệ giữa ba khái niệm này như sau:

• AI là khái niệm lớn nhất – mục tiêu là mô phỏng trí tuệ con người.
• ML là phương pháp để đạt được AI – bằng cách dạy máy học từ dữ liệu.
• DL là kỹ thuật học sâu hơn trong ML – hiệu quả với bài toán phức tạp và dữ liệu lớn.

Nói cách khác, mọi hệ thống DL đều là ML, và mọi ML đều nằm trong phạm vi của AI. Nhưng không phải AI nào cũng là ML, và không phải ML nào cũng cần DL.

5. Tổng kết​

Việc hiểu rõ ranh giới giữa AI, Machine Learning và Deep Learning sẽ giúp bạn định hình rõ lộ trình học, cũng như áp dụng đúng công nghệ vào từng bài toán cụ thể. Trong những bài tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau đi sâu vào từng mảnh ghép: các loại học trong ML, cách huấn luyện mô hình, những mô hình DL phổ biến, và nhiều ứng dụng thực tế hấp dẫn.