AI, Machine Learning và Deep Learning là gì? Điểm khác nhau ở 3 thuật ngữ này là gì?

Trong thời đại công nghệ hiện nay, các thuật ngữ AI, Machine Learning và Deep Learning xuất hiện ngày càng thường xuyên. Nhiều người thậm chí sử dụng chúng như các khái niệm tương đương, nhưng thực tế đây là ba khái niệm liên quan chặt chẽ nhưng không hề đồng nhất.

Ví dụ, khi chương trình AlphaGo của Google đánh bại kỳ thủ cờ vây Lee Sedol vào năm 2016, giới truyền thông đã thay nhau sử dụng thuật ngữ AI, machine learning và deep learning để mô tả chiến thắng này. Thực chất cả AI, machine learning và deep learning đều góp phần tạo nên chiến công của AlphaGo, nhưng chúng không phải là một.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning, cũng như mối quan hệ giữa chúng. Cùng INVIAI tìm hiểu chi tiết ngay!

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính bao quát, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy móc có thể mô phỏng trí thông minh và các chức năng nhận thức của con người.

Nói cách khác, AI bao gồm mọi kỹ thuật giúp máy tính thực hiện những tác vụ mà bình thường cần đến trí tuệ con người, chẳng hạn như giải quyết vấn đề, ra quyết định, nhận thức môi trường, hiểu ngôn ngữ, v.v. AI không chỉ gói gọn trong các phương pháp học từ dữ liệu, mà còn bao hàm cả những hệ thống dựa trên luật hoặc tri thức được con người lập trình sẵn.

Trên thực tế, các hệ thống AI có thể được thiết kế theo nhiều cách khác nhau: dựa trên luật cố định, dựa trên tri thức chuyên gia, hoặc dựa trên dữ liệu và khả năng tự học. Chúng ta thường phân loại AI thành hai nhóm chính:

• AI hẹp (AI yếu): Trí tuệ nhân tạo có phạm vi hẹp, chỉ thông thạo một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: đánh cờ vua, nhận diện khuôn mặt). Hầu hết các hệ thống AI hiện nay thuộc loại này.
• AI tổng quát (AI mạnh): Trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu biết và thực hiện được bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Đây vẫn là mục tiêu tương lai, hiện chưa tồn tại trong thực tế.

>>> Click để hiểu hơn về: AI là gì?

Machine Learning (Học máy) là gì?

Machine Learning (ML, học máy) là một tập hợp con của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính tự học từ dữ liệu để cải thiện dần độ chính xác mà không cần được lập trình rõ ràng từng bước. Thay vì con người viết sẵn mọi hướng dẫn, thuật toán ML sẽ phân tích dữ liệu đầu vào để rút ra quy luật, từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định khi gặp dữ liệu mới.

Một định nghĩa kinh điển do Arthur Samuel đưa ra năm 1959 mô tả Machine Learning là “lĩnh vực nghiên cứu giúp máy tính có khả năng tự học mà không cần được lập trình cụ thể”. Các thuật toán ML thường được chia thành một số loại chính:

• Học có giám sát (supervised learning): Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu có sẵn nhãn (ví dụ: dự đoán giá nhà từ dữ liệu nhà quá khứ đã biết giá trị thực).
• Học không giám sát (unsupervised learning): Mô hình tự tìm cấu trúc hoặc nhóm trong dữ liệu không có nhãn (ví dụ: phân cụm khách hàng thành các nhóm hành vi giống nhau).
• Học củng cố (reinforcement learning): Mô hình tương tác với môi trường và học cách hành động thông qua phần thưởng hoặc phạt (ví dụ: AI chơi game tự cải thiện kỹ năng qua mỗi ván chơi).

Quan trọng cần lưu ý rằng không phải mọi hệ thống AI đều là Machine Learning, nhưng mọi thuật toán Machine Learning đều thuộc phạm trù AI. AI rộng hơn ML – tương tự như mọi hình vuông là hình chữ nhật nhưng không phải mọi hình chữ nhật đều là hình vuông.

Nhiều hệ thống AI truyền thống, như chương trình chơi cờ dựa trên thuật toán tìm kiếm, không hề “học” từ dữ liệu mà chỉ tuân theo luật do con người lập trình – chúng vẫn được coi là AI, nhưng không phải ML.

Deep Learning (Học sâu) là gì?

Deep Learning (DL, học sâu) là một nhánh chuyên biệt của Machine Learning, trong đó các mô hình sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo (neural network) nhiều lớp để học từ dữ liệu.

Thuật ngữ “deep” (sâu) ám chỉ việc mạng lưới có nhiều tầng ẩn (thông thường trên 3 tầng) – cấu trúc nhiều lớp này cho phép mô hình học được các đặc trưng phức tạp ở mức độ trừu tượng cao. Deep Learning được lấy cảm hứng từ cách hoạt động của não bộ con người, với các “nơ-ron” nhân tạo kết nối với nhau mô phỏng mạng nơ-ron sinh học.

Điều làm nên sức mạnh của Deep Learning là khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô: các mô hình học sâu có thể tự tìm ra những mẫu và đặc điểm quan trọng mà không cần con người cung cấp sẵn bộ thuộc tính đầu vào. Nhờ đó, Deep Learning đặc biệt hiệu quả với các dạng dữ liệu phức tạp như ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên – nơi mà việc xác định thủ công các đặc trưng hữu ích là rất khó.

Tuy nhiên, để đạt hiệu quả cao, mô hình deep learning thường cần lượng dữ liệu rất lớn và tài nguyên tính toán mạnh (GPU, TPU, v.v.) để huấn luyện. Đổi lại, khi được cung cấp đủ dữ liệu và tính toán, Deep Learning có thể vượt trội trong các nhiệm vụ như nhận diện hình ảnh, nhận dạng giọng nói, dịch máy, chơi game, v.v., thậm chí đạt kết quả ngang ngửa hoặc hơn cả con người trong một số lĩnh vực.

Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Như đã đề cập, Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI: AI là lĩnh vực bao quát nhất, Machine Learning nằm bên trong AI, và Deep Learning lại là một phần của Machine Learning. Điều này có nghĩa là mọi thuật toán deep learning đều là một thuật toán machine learning, và mọi phương pháp machine learning đều thuộc về AI.

Tuy nhiên, điều ngược lại không phải lúc nào cũng đúng – không phải mọi hệ thống AI đều sử dụng machine learning, và bản thân machine learning chỉ là một trong nhiều cách tiếp cận để hiện thực hóa AI.

Ví dụ, một hệ thống AI có thể chỉ dựa trên tập luật do con người lập trình (không có machine learning), như chương trình AI phân loại trái cây dựa trên mã vạch nhãn dán. Ngược lại, khi vấn đề phức tạp hơn và dữ liệu nhiều hơn, người ta mới cần đến các phương pháp học máy và học sâu để đạt hiệu quả.

Sự khác nhau chính giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Mặc dù có mối quan hệ thứ bậc như trên, AI, ML và DL có những điểm khác biệt rõ rệt về phạm vi, cách thức hoạt động cũng như yêu cầu kỹ thuật:

Phạm vi lĩnh vực

AI là khái niệm tổng quát, bao gồm mọi phương pháp giúp máy mô phỏng trí tuệ (cả dựa trên luật lẫn học từ dữ liệu). Machine Learning thu hẹp hơn, chỉ bao gồm các phương pháp AI dựa trên việc máy tự học từ dữ liệu. Deep Learning lại thu hẹp hơn nữa – đó là tập con của ML, sử dụng mạng neural nhiều lớp để học, nên DL cũng đồng thời là ML và là AI.

Cách thức học và can thiệp của con người

Trong machine learning truyền thống, con người vẫn phải tham gia đáng kể – ví dụ kỹ sư cần chọn và trích xuất đặc trưng (feature) phù hợp từ dữ liệu để cung cấp cho thuật toán học máy.

Ngược lại, deep learning tự động đảm nhiệm phần lớn việc trích xuất đặc trưng đó; mạng neural nhiều lớp có thể tự học ra các đặc trưng quan trọng ở các mức độ trừu tượng khác nhau từ dữ liệu thô, giảm bớt sự phụ thuộc vào chuyên gia con người.

Nói một cách đơn giản, với bài toán phức tạp (ví dụ nhận dạng ảnh), một mô hình ML truyền thống có thể cần kỹ sư cung cấp các đặc trưng như hình dạng, màu sắc, cạnh... để nhận biết đối tượng, trong khi mô hình DL có thể tự “nhìn” ảnh và học ra những đặc trưng đó một cách tự động.

Yêu cầu về dữ liệu

Các thuật toán machine learning thông thường thường cho kết quả tốt ngay cả với lượng dữ liệu vừa và nhỏ, miễn là dữ liệu có chất lượng và đặc trưng rõ ràng. Ngược lại, mô hình deep learning thường cần tập dữ liệu rất lớn (hàng triệu mẫu) mới phát huy được ưu thế.

Chẳng hạn, một hệ thống nhận dạng giọng nói dựa trên deep learning có thể phải huấn luyện trên hàng chục ngàn giờ tiếng nói để đạt độ chính xác cao. Điều này khiến deep learning đặc biệt phù hợp trong thời đại “dữ liệu lớn”, khi mà hơn 80% dữ liệu của tổ chức là dạng phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh) cần phương pháp học sâu để xử lý hiệu quả.

Yêu cầu về hạ tầng tính toán

Do mô hình deep learning thường rất phức tạp và phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, việc huấn luyện chúng đòi hỏi sức mạnh tính toán cao. Các thuật toán ML truyền thống có thể chạy tốt trên CPU, thậm chí trên máy tính cá nhân, trong khi deep learning gần như bắt buộc phải có sự hỗ trợ của GPU (hoặc TPU, FPGA) để tăng tốc tính toán ma trận song song.

Thời gian huấn luyện mô hình deep learning cũng lâu hơn đáng kể so với mô hình ML đơn giản, đôi khi phải tính bằng nhiều giờ hoặc nhiều ngày tùy khối lượng dữ liệu.

Hiệu năng và độ chính xác

Mục tiêu tối thượng của AI nói chung là giải quyết được nhiệm vụ đề ra một cách thành công, không nhất thiết thông qua học từ dữ liệu. Trong khi đó, machine learning hướng tới việc tối ưu độ chính xác dự đoán thông qua việc học từ tập dữ liệu huấn luyện, chấp nhận hy sinh tính “giải thích được” của mô hình. 

Deep learning thậm chí có thể đạt độ chính xác rất cao vượt trội so với các phương pháp ML truyền thống nếu được cung cấp đủ dữ liệu và tính toán – nhiều bài toán nhận dạng với học sâu đã đạt độ chính xác kỷ lục, nhưng đi kèm là chi phí tính toán lớn.

Ứng dụng phù hợp

Machine Learning thường được dùng cho các ứng dụng phân tích dữ liệu và dự đoán khi lượng dữ liệu ở mức vừa phải và yêu cầu tính toán không quá cao. Ví dụ, ML rất hữu ích trong việc dự đoán hành vi khách hàng, phân tích tín dụng, phát hiện gian lận giao dịch hay lọc spam email – những tác vụ có dữ liệu cấu trúc không quá phức tạp.

Ngược lại, Deep Learning tỏ ra vượt trội ở các bài toán phức tạp đòi hỏi độ chính xác cao, xử lý dữ liệu phi cấu trúc như nhận dạng hình ảnh, giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lái xe tự động,... Những lĩnh vực này thường có dữ liệu đồ sộ và yêu cầu mô hình phải “nhận biết” được các đặc trưng tinh vi, điều mà mạng neural nhiều lớp có thể đảm nhiệm tốt.

Ứng dụng thực tế của AI, ML và Deep Learning

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt, chúng ta có thể điểm qua một số ví dụ ứng dụng tiêu biểu của từng công nghệ:

Trí tuệ nhân tạo (AI): AI hiện diện trong nhiều hệ thống thông minh xung quanh ta, từ những thuật toán dự đoán nhu cầu người dùng trên Google, các ứng dụng đặt xe Uber/Grab tìm lộ trình tối ưu, cho đến hệ thống lái tự động trên máy bay thương mại. Những chương trình như Deep Blue chơi cờ vua hay AlphaGo chơi cờ vây cũng được coi là AI.

Lưu ý rằng một số hệ thống AI có thể không dùng học máy, ví dụ chương trình AI điều khiển NPC (nhân vật máy) trong game có thể chỉ dựa trên luật cố định do lập trình viên viết ra.

Machine Learning: Học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Điển hình là các trợ lý ảo thông minh như Siri, Alexa, Google Assistant – chúng học từ dữ liệu người dùng để hiểu câu lệnh và phản hồi phù hợp. Các bộ lọc email spam và phần mềm độc hại cũng dùng thuật toán ML để nhận diện thư rác dựa trên mẫu email đã học.

Ngoài ra, ML truyền thống còn được dùng trong dự báo kinh doanh, phân tích rủi ro tài chính, và nhiều hệ thống đề xuất (recommendation) như gợi ý phim trên Netflix hoặc sản phẩm trên Amazon.

Deep Learning: Học sâu đứng sau những tiến bộ vượt bậc gần đây trong AI. Các hệ thống nhận dạng tiếng nói (như chuyển giọng nói thành văn bản, trợ lý ảo), nhận diện hình ảnh (phát hiện vật thể, khuôn mặt trong ảnh), xe tự lái phân tích video theo thời gian thực – tất cả đều sử dụng deep learning để đạt độ chính xác cao.

Deep Learning cũng là công nghệ nền tảng cho các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) nổi bật hiện nay, chẳng hạn như GPT-4 đứng sau ChatGPT. Những mô hình foundation model khổng lồ này được huấn luyện bằng lượng dữ liệu văn bản hay hình ảnh khổng lồ, cho phép chúng tạo ra nội dung mới và thực hiện nhiều nhiệm vụ đa dạng. Thực tế cho thấy việc ứng dụng các mô hình deep learning mạnh mẽ như generative AI có thể tăng tốc độ tạo ra giá trị lên nhiều lần so với cách làm truyền thống.

Tóm lại, AI, Machine Learning và Deep Learning không phải là các thuật ngữ đồng nghĩa, mà có quan hệ thứ bậc và khác biệt rõ ràng.

AI là bức tranh tổng quát về trí tuệ máy móc, trong đó Machine Learning và Deep Learning là những cách tiếp cận quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu ấy. Machine Learning cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu và dần cải thiện, còn Deep Learning đi sâu hơn bằng các mô hình mạng nơ-ron nhiều lớp có thể đạt được sức mạnh vượt trội khi có dữ liệu lớn.

Việc hiểu đúng sự khác nhau giữa AI, ML và DL không chỉ giúp chúng ta dùng thuật ngữ chính xác, mà còn giúp trong việc lựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp: đôi khi chỉ một mô hình machine learning đơn giản đã đủ giải quyết bài toán, nhưng có những bài toán phức tạp đòi hỏi phải dùng đến deep learning. Trong tương lai, khi dữ liệu ngày càng nhiều và yêu cầu càng cao, deep learning được dự đoán sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt thúc đẩy những tiến bộ mới trong lĩnh vực AI.