Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning

Chắc hẳn trong chúng ta đều đã từng nghe qua một trong ba cụm từ AI, Machine Learning và Deep Learning. Nhưng chắc chắn sẽ có bạn từng bị nhầm lẫn giữa 3 cái này, vậy hôm nay chúng ta cùng tìm hiểu xem chúng khác nhau như thế nào ở mức độ cơ bản nhất nhé.

1. AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?

Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như con người. Xử lý dữ liệu ở mức độ rộng hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.

AI có ba mức độ khác nhau:

  • Narrow AI: Trí tuệ nhân tạo được cho là hẹp khi máy có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể tốt hơn so với con người. Nghiên cứu hiện tại về AI hiện đang ở cấp độ này.
  • General AI: Trí tuệ nhân tạo đạt đến trạng thái chung khi nó có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào có cùng độ chính xác như con người.
  • Strong AI: AI rất mạnh khi nó có thể đánh bại con người trong nhiều nhiệm vụ cụ thể.

2. Machine Learning là gì?

Machine Learning còn được gọi là học máy. Bạn có thể viết ứng dụng có AI mà không sử dụng học máy, nhưng bạn phải viết cả triệu triệu dòng code để xây dựng các trường hợp xảy ra.

Học máy là cách để có được AI, máy tự học mà không cần phải code nhiều như không có học máy. Nói cách khác, nếu AI là mục tiêu thì học máy là phương tiện để đạt được mục tiêu đó.

Máy sẽ được “học” bằng cách train nó với một lượng dữ liệu khổng lồ với một thuật toán, thuật toán có khả năng điều chỉnh và xây dựng model. Tuy nhiên, nếu như trong training dữ liệu có ngôn ngữ khác trong thực tế (tiếng Việt thay vì tiếng Anh…) thì rất có thể máy sẽ dự báo không chính xác nữa.

3. Deep Learning (học sâu) là gì?

Deep Learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network của AI, là một ngành nhỏ của Machine Learning.

Deep learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ như nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Trí tuệ nhân tạo có thể được hiểu đơn giản là được cấu thành từ các lớp xếp chồng lên nhau, trong đó mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, Machine learning nằm ở tầng tiếp theo và Deep learning nằm ở tầng trên cùng.

6 Likes