Deep learning là một phương pháp học máy (machine learning) và là một nhánh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Phương pháp này sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (deep neural networks) để mô phỏng khả năng ra quyết định phức tạp tương tự như bộ não con người, giúp máy tính có thể nhận dạng các mẫu thông tin ẩn trong dữ liệu một cách hiệu quả.

Trên thực tế, phần lớn các ứng dụng AI hiện đại xung quanh chúng ta đều được vận hành bởi một dạng công nghệ deep learning, từ nhận diện giọng nói, hình ảnh đến các hệ thống đề xuất và chatbot thông minh.

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Deep learning hoạt động dựa trên mô hình mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Mạng nơ-ron bao gồm một lớp đầu vào, nhiều lớp ẩn ở giữa, và một lớp đầu ra. Dữ liệu thô (ví dụ hình ảnh, âm thanh, văn bản) được đưa vào lớp đầu vào, sau đó truyền qua từng lớp ẩn để mạng trích xuất dần các đặc trưng ở mức độ trừu tượng hóa cao hơn, và cuối cùng tạo ra kết quả dự đoán ở lớp đầu ra. Quá trình lan truyền thông tin từ đầu vào đến đầu ra này được gọi là lan truyền xuôi (forward propagation).

Sau khi nhận được kết quả dự đoán, mô hình sẽ so sánh kết quả đó với giá trị kỳ vọng (nhãn thực tế, nếu có) để tính toán sai số. Tiếp theo, lan truyền ngược (backpropagation) được sử dụng để điều chỉnh các trọng số (weights) trong mạng: sai số được truyền ngược từ đầu ra về lại các lớp trước, và các trọng số kết nối giữa các neuron sẽ được cập nhật nhằm giảm sai số đó. Hai quá trình lan truyền xuôi và lan truyền ngược diễn ra liên tục trong quá trình huấn luyện mô hình, giúp mạng nơ-ron ngày càng cải thiện độ chính xác của dự đoán sau mỗi vòng lặp học.

Với kiến trúc nhiều tầng, mỗi lớp neuron trong mạng học một cấp độ đặc trưng khác nhau từ dữ liệu. Ví dụ: Trong mô hình nhận diện khuôn mặt, lớp đầu tiên có thể học nhận biết các nét đơn giản như cạnh hoặc đường thẳng; lớp tiếp theo học cách kết hợp các nét đó thành hình dạng phức tạp hơn như mắt, mũi; và các lớp ẩn sâu hơn nữa sẽ nhận diện được đối tượng hoàn chỉnh – chẳng hạn xác định bức ảnh có chứa khuôn mặt người hay không. Điều quan trọng là mạng deep learning tự học được những đặc trưng phù hợp ở mỗi tầng từ dữ liệu thô, thay vì cần con người lập trình sẵn đặc trưng đầu vào như ở một số phương pháp học máy truyền thống.

Deep Learning và Machine Learning khác nhau thế nào?

Mặc dù deep learning thực chất là một phương pháp nằm trong machine learning, nó có một số điểm khác biệt quan trọng so với các kỹ thuật học máy truyền thống:

• Cấu trúc mô hình: Mô hình deep learning có từ 3 lớp ẩn trở lên, thường là hàng chục hoặc hàng trăm lớp, trong khi các mô hình học máy "nông" trước đây thường chỉ có 1-2 lớp (hoặc sử dụng các thuật toán không phải mạng nơ-ron). Nói cách khác, mạng deep learning sâu hơn với nhiều tầng nơ-ron kết nối, cho phép học các đặc trưng phức tạp hơn.
• Khả năng học đặc trưng: Deep learning có khả năng tự trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô. Trước đây, với các thuật toán machine learning truyền thống, kỹ sư phải thực hiện bước feature engineering (thiết kế đặc trưng) thủ công – tức là chọn lọc và biến đổi dữ liệu thành những đặc trưng phù hợp cho thuật toán học. Với deep learning, mạng nơ-ron tự động học được những đặc trưng quan trọng từ dữ liệu, giảm bớt sự phụ thuộc vào chuyên gia trong việc chuẩn bị dữ liệu đầu vào.
• Phương thức học: Nhiều mô hình deep learning hiện đại có thể kết hợp học không giám sát (unsupervised learning) – tức tự phát hiện cấu trúc và mẫu thông tin trong dữ liệu không có nhãn. Trong khi đó, phần lớn thuật toán máy học truyền thống dựa trên học có giám sát, đòi hỏi dữ liệu phải được gán nhãn sẵn để mô hình học và đưa ra kết quả chính xác. Khả năng học từ dữ liệu không nhãn giúp deep learning tận dụng được lượng dữ liệu khổng lồ chưa được gắn nhãn có sẵn trong thực tế.

Ứng dụng của Deep Learning

Deep learning đã và đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực với khả năng vượt trội trong việc phân tích dữ liệu phức tạp. Dưới đây là một số lĩnh vực tiêu biểu mà công nghệ này được ứng dụng mạnh mẽ:

Thị giác máy tính (Computer Vision): 

Deep learning giúp máy tính "nhìn" và hiểu nội dung hình ảnh, video. Các mô hình mạng nơ-ron tích chợp (CNN) có thể phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể, nhận diện khuôn mặt,... với độ chính xác cao.

Ứng dụng thực tế gồm xe tự lái (nhận biết làn đường, người đi bộ để hỗ trợ lái xe an toàn), y tế (phân tích ảnh X-quang, MRI để phát hiện khối u, tổn thương một cách chính xác hơn), mạng xã hội (nhận diện khuôn mặt trong ảnh để gợi ý gắn thẻ bạn bè), và nhiều lĩnh vực khác như nông nghiệp (giám sát mùa vụ qua ảnh vệ tinh), an ninh (phát hiện xâm nhập qua camera),...

Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition): 

Đây là công nghệ cho phép máy tính hiểu được tiếng nói con người. Nhờ deep learning, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant, Siri có thể nhận biết giọng nói với nhiều ngữ điệu, ngôn ngữ khác nhau và chuyển thành văn bản hoặc thực hiện lệnh tương ứng.

Ứng dụng bao gồm hệ thống điều khiển bằng giọng nói cho nhà thông minh, tự động tạo phụ đề cho video, hỗ trợ tổng đài phân tích cuộc gọi khách hàng, hoặc chuyển đổi lời nói thành văn bản trong lĩnh vực y tế, pháp lý.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP):

Deep learning giúp máy tính hiểu và sinh ngôn ngữ viết của con người. Các ứng dụng NLP nổi bật gồm: dịch máy (như Google Dịch) tự động dịch văn bản giữa các ngôn ngữ; chatbot và trợ lý ảo trả lời tin nhắn, hỗ trợ khách hàng; tóm tắt văn bản tự động (ví dụ tóm tắt tin tức, tài liệu dài thành ý chính); phân tích cảm xúc trên mạng xã hội (phân loại bình luận tích cực/tiêu cực); và trích rút thông tin từ văn bản (như hệ thống đọc email, văn bản để lấy dữ liệu quan trọng).

Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): 

Deep learning được dùng để đề xuất nội dung, sản phẩm phù hợp cho từng người dùng dựa trên hành vi và sở thích của họ. Ví dụ điển hình là các dịch vụ streaming như Netflix, YouTube gợi ý phim/video, hoặc sàn thương mại điện tử như Amazon đề xuất sản phẩm mà bạn có thể quan tâm. Hệ thống gợi ý cũng được dùng trong mạng xã hội (gợi ý bạn bè, nội dung), tin tức (gợi ý bài báo phù hợp), v.v., giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

AI tạo sinh (Generative AI): 

Đây là nhóm ứng dụng AI tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) dựa trên học từ dữ liệu có sẵn. Deep learning đã mở đường cho các mô hình tạo sinh như mạng sinh đối kháng (GAN), mô hình Transformer,... Ví dụ, mô hình DALL-E có thể tạo ra hình ảnh mới từ mô tả văn bản, hay ChatGPT có khả năng sinh ra các đoạn hội thoại và văn bản trả lời câu hỏi tự nhiên.

Generative AI hiện được ứng dụng để sáng tạo nội dung tiếp thị, viết code tự động, hỗ trợ trả lời khách hàng, và nhiều tác vụ khác. Đây là lĩnh vực rất nổi bật gần đây nhờ sức mạnh của deep learning trong việc học và mô phỏng phong cách, mẫu thông tin từ lượng dữ liệu khổng lồ.

Ưu điểm của Deep Learning

Deep learning trở nên phổ biến là nhờ những ưu điểm vượt trội sau:

• Tự động học đặc trưng hiệu quả: Mô hình deep learning có thể tự rút trích đặc trưng phù hợp từ dữ liệu thô, giảm thiểu công sức xử lý tiền đề. Không giống như các thuật toán cũ phải dựa vào đặc trưng do con người thiết kế, mạng deep learning tự học được biểu diễn dữ liệu tốt nhất cho nhiệm vụ đặt ra. Điều này đặc biệt hữu ích với các dạng dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh, văn bản – nơi mà việc tìm đặc trưng thủ công rất khó khăn.
• Độ chính xác cao: Với kiến trúc nhiều tầng và khả năng học từ lượng dữ liệu lớn, mô hình deep learning thường đạt độ chính xác vượt trội so với các phương pháp trước đây. Trong một số lĩnh vực, mạng deep learning thậm chí đã đạt kết quả tương đương hoặc vượt qua mức độ chuyên gia con người – chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, chơi cờ vây, hoặc chẩn đoán bệnh qua ảnh y khoa. Hiệu năng cao này mở ra cơ hội tự động hóa nhiều tác vụ phức tạp với độ tin cậy cao.
• Ứng dụng đa dạng và linh hoạt: Deep learning có tính đa dụng, có thể áp dụng trên nhiều loại dữ liệu và bài toán khác nhau. Từ thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói đến dự báo chuỗi thời gian, sinh nội dung,... deep learning đều cung cấp các mô hình tiên tiến để giải quyết. Nhờ đó, công nghệ này thúc đẩy tự động hóa trong nhiều ngành công nghiệp, thực hiện được cả những nhiệm vụ mà trước đây chỉ con người mới làm được. Sự linh hoạt còn thể hiện ở chỗ mô hình deep learning có thể học bổ sung khi có thêm dữ liệu mới (learning on the fly), giúp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
• Khả năng học từ dữ liệu lớn: Deep learning đặc biệt phát huy sức mạnh khi có dữ liệu lớn. Thay vì bị quá tải, mô hình nhiều lớp có thể tiếp thu lượng dữ liệu khổng lồ và nhờ đó tìm ra những mẫu phức tạp mà phương pháp cũ bỏ lỡ. Càng nhiều dữ liệu, mạng thường học càng tốt và khó bị hiện tượng quá khớp (overfitting) hơn so với mô hình nông.

Hạn chế của Deep Learning

Bên cạnh những ưu điểm, deep learning cũng có một số thách thức và hạn chế cần lưu ý:

• Cần lượng dữ liệu rất lớn: Mô hình deep learning chứa nhiều tham số nên thường cần tập dữ liệu huấn luyện cực lớn để đạt hiệu quả. Nếu dữ liệu ít hoặc không đa dạng, mô hình dễ bị quá khớp hoặc không học được quy luật tổng quát. Hơn nữa, dữ liệu phải được chuẩn bị kỹ lưỡng – đúng mục tiêu, đủ số lượng và ít thiên lệch – thì kết quả mô hình mới chính xác.
• Đòi hỏi sức mạnh tính toán cao: Việc huấn luyện mạng deep learning rất tốn tài nguyên tính toán. Quá trình điều chỉnh hàng triệu trọng số qua hàng trăm lớp đòi hỏi các bộ xử lý mạnh mẽ như GPU hoặc TPU. Thời gian huấn luyện mô hình lớn có thể kéo dài từ vài giờ đến vài tuần, kèm theo chi phí đáng kể cho phần cứng và điện năng. Việc triển khai nhiều mô hình deep learning trong thực tế cũng tốn kém, đòi hỏi hạ tầng tính toán quy mô (ví dụ hệ thống máy chủ GPU hoặc dịch vụ cloud).
• Mô hình “hộp đen”, khó giải thích: Một hạn chế lớn của deep learning là tính khó diễn giải. Do mạng nơ-ron có cấu trúc phức tạp và học đặc trưng trừu tượng, chúng thường được ví như “hộp đen” – rất khó để con người hiểu rõ tại sao mô hình đưa ra một quyết định cụ thể. Việc thiếu tính giải thích gây trở ngại trong những lĩnh vực yêu cầu cao về giải trình như y tế, tài chính, hoặc khi cần xây dựng lòng tin của người dùng. Hiện nay, AI giải thích được (Explainable AI) đang là hướng nghiên cứu nhằm phần nào khắc phục nhược điểm này của deep learning.
• Nguy cơ sai lệch từ dữ liệu huấn luyện: Mô hình deep learning học hoàn toàn từ dữ liệu, nên nếu dữ liệu đầu vào có bias (thiên kiến) hoặc không đại diện, mô hình sẽ học và khuếch đại những thiên kiến đó. Chẳng hạn, nếu dữ liệu huấn luyện nhận dạng khuôn mặt thiếu hình ảnh của một nhóm người nào đó, mô hình có thể nhận dạng kém hoặc sai lệch đối với nhóm đó. Do vậy, việc chuẩn bị dữ liệu đa dạng, cân bằng và ít sai sót là vô cùng quan trọng để tránh hậu quả từ bias và đảm bảo mô hình hoạt động công bằng.
• Đòi hỏi chuyên môn cao để phát triển: Xây dựng và tối ưu mô hình deep learning phức tạp không phải là việc dễ dàng. Nó đòi hỏi các chuyên gia có kiến thức sâu về học máy, toán học và kinh nghiệm thực nghiệm. Việc lựa chọn kiến trúc mạng phù hợp, tinh chỉnh hàng loạt siêu tham số (hyperparameters) cũng như xử lý các vấn đề như quá khớp, mất dần đạo hàm... cần nhiều thử nghiệm và hiểu biết. Do đó, rào cản gia nhập lĩnh vực này khá cao và không phải tổ chức nào cũng có sẵn nhân lực đáp ứng.

>>> Click để biết: Machine Learning là gì?

Deep learning đã khẳng định vai trò cốt lõi trong cuộc cách mạng AI hiện nay. Nhờ khả năng tự học từ dữ liệu lớn và mô phỏng phần nào cách bộ não hoạt động, deep learning cho phép máy tính đạt được những bước tiến vượt bậc trong việc nhận thức và xử lý thông tin. Từ việc giúp xe hơi tự lái an toàn, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh, cho đến việc tạo ra những đoạn hội thoại tự nhiên như con người – công nghệ này đang hiện diện trong mọi mặt của cuộc sống số.

Bên cạnh các thách thức về dữ liệu, tính toán và độ minh bạch, deep learning vẫn không ngừng được cải tiến. Với đà phát triển của hạ tầng tính toán và kỹ thuật mới (như các mô hình kiến trúc Transformer, học tăng cường,...), deep learning được dự đoán sẽ còn tiến xa hơn, mở ra nhiều ứng dụng đột phá và tiếp tục là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.