Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu
Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu không phải là những thuật ngữ đồng nghĩa; chúng có mối quan hệ phân cấp và sự khác biệt rõ ràng.
Trong kỷ nguyên công nghệ ngày nay, các thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy và Học sâu ngày càng phổ biến. Nhiều người thậm chí sử dụng chúng thay thế cho nhau, nhưng thực tế, đây là ba khái niệm có liên quan mật thiết nhưng khác biệt rõ ràng.
Ví dụ, khi AlphaGo của Google đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol vào năm 2016, truyền thông đã luân phiên sử dụng các thuật ngữ AI, học máy và học sâu để mô tả chiến thắng này. Thực tế, AI, học máy và học sâu đều góp phần vào thành công của AlphaGo, nhưng chúng không phải là cùng một thứ.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu, cũng như mối quan hệ giữa chúng. Hãy cùng khám phá chi tiết với INVIAI !
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng mô phỏng trí tuệ và chức năng nhận thức của con người.
Nói cách khác, AI bao gồm tất cả các kỹ thuật cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người, như giải quyết vấn đề, ra quyết định, nhận thức môi trường, hiểu ngôn ngữ và nhiều hơn nữa. AI không chỉ giới hạn ở các phương pháp học dựa trên dữ liệu mà còn bao gồm các hệ thống dựa trên quy tắc hoặc kiến thức do con người lập trình.
Các loại AI
AI hẹp (AI yếu)
AI tổng quát (AI mạnh)
Học máy là gì?
Học máy (Machine Learning - ML) là một nhánh con của AI tập trung phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học từ dữ liệu và dần cải thiện độ chính xác mà không cần lập trình từng bước rõ ràng. Thay vì con người viết tất cả các hướng dẫn, các thuật toán ML phân tích dữ liệu đầu vào để tìm ra các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định khi gặp dữ liệu mới.
Lĩnh vực nghiên cứu giúp máy tính có khả năng học mà không cần được lập trình rõ ràng.
— Arthur Samuel, 1959
Các loại Học máy
Học có giám sát
Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu có nhãn, nơi câu trả lời đúng đã biết trước.
- Dự đoán giá nhà
- Phát hiện thư rác
- Chẩn đoán y tế
Học không giám sát
Mô hình tìm kiếm cấu trúc hoặc nhóm trong dữ liệu không có nhãn mà không có các danh mục định sẵn.
- Phân đoạn khách hàng
- Phát hiện bất thường
- Khám phá mẫu
Học tăng cường
Mô hình tương tác với môi trường và học hành vi thông qua phần thưởng hoặc hình phạt.
- AI chơi game
- Điều khiển robot
- Tối ưu hóa tài nguyên
Học sâu là gì?
Học sâu (Deep Learning - DL) là một nhánh chuyên biệt của Học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp để học từ dữ liệu.
Thuật ngữ "sâu" đề cập đến các mạng có nhiều lớp ẩn (thường hơn ba lớp) – cấu trúc đa lớp này cho phép mô hình học các đặc trưng phức tạp ở mức độ trừu tượng cao. Học sâu lấy cảm hứng từ cách hoạt động của não người, với các "nơ-ron" nhân tạo được kết nối mô phỏng mạng nơ-ron sinh học.
Tự động trích xuất đặc trưng
Kiến trúc đa lớp
Yêu cầu và lợi ích
Những gì Học sâu cần
- Bộ dữ liệu rất lớn (hàng triệu mẫu)
- Tài nguyên tính toán mạnh mẽ (GPU, TPU)
- Thời gian huấn luyện kéo dài (từ vài giờ đến vài ngày)
- Chi phí hạ tầng cao hơn
Những gì bạn nhận được
- Độ chính xác vượt trội trong các nhiệm vụ phức tạp
- Nhận diện hình ảnh và giọng nói xuất sắc
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến
- Hiệu suất đạt hoặc vượt mức con người
Mối quan hệ giữa AI, ML và Học sâu
Hiểu được mối quan hệ phân cấp giữa các công nghệ này là rất quan trọng: Học sâu ⊂ Học máy ⊂ AI. AI là lĩnh vực rộng nhất, Học máy là một phần của AI, và Học sâu là một phần của Học máy.
Trí tuệ nhân tạo (Phạm vi rộng nhất)
Tất cả các kỹ thuật cho phép máy mô phỏng trí tuệ, bao gồm cả hệ thống dựa trên quy tắc và dựa trên dữ liệu. Ví dụ: Một chương trình cờ sử dụng thuật toán cố định là AI nhưng không phải ML.
Học máy (Phần của AI)
Các phương pháp AI dựa trên việc máy học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất. Ví dụ: Bộ lọc thư rác học từ các mẫu trong email có nhãn.
Học sâu (Phần của ML)
Các phương pháp ML sử dụng mạng nơ-ron đa lớp để nhận diện mẫu phức tạp. Ví dụ: Hệ thống nhận diện hình ảnh tự động học các đặc trưng thị giác.
Sự khác biệt chính giữa AI, ML và Học sâu
Mặc dù có mối quan hệ phân cấp, AI, ML và DL có sự khác biệt rõ ràng về phạm vi, cách hoạt động và yêu cầu kỹ thuật. Hãy cùng khám phá những điểm khác biệt chính:
Phạm vi và Định nghĩa
- AI: Khái niệm tổng quát bao gồm tất cả các phương pháp cho phép máy mô phỏng trí tuệ (cả dựa trên quy tắc và dựa trên dữ liệu)
- Học máy: Thu hẹp lại thành các phương pháp AI dựa trên việc máy học từ dữ liệu
- Học sâu: Thu hẹp hơn nữa thành ML sử dụng mạng nơ-ron đa lớp
DL vừa là ML vừa là AI, nhưng AI bao gồm nhiều hơn chỉ các phương pháp dựa trên học.
Phương pháp học và sự can thiệp của con người
Can thiệp con người cao
- Kỹ sư phải chọn đặc trưng
- Cần trích xuất đặc trưng thủ công
- Cần chuyên môn lĩnh vực
- Ví dụ: Xác định hình dạng, màu sắc, cạnh cho nhận diện hình ảnh
Học đặc trưng tự động
- Tự động trích xuất đặc trưng
- Học đặc trưng ở nhiều cấp độ
- Giảm sự can thiệp của con người
- Ví dụ: Tự động phát hiện các mẫu hình ảnh từ dữ liệu thô
Yêu cầu dữ liệu
Học máy
- Hoạt động tốt với bộ dữ liệu vừa phải
- Có thể làm việc với lượng dữ liệu nhỏ hơn
- Cần dữ liệu chất lượng cao, sạch
- Đặc trưng phải được định nghĩa rõ ràng
Học sâu
- Cần bộ dữ liệu rất lớn
- Hàng triệu mẫu dữ liệu
- Ví dụ: Hàng chục nghìn giờ cho nhận diện giọng nói
- Lý tưởng cho các kịch bản dữ liệu lớn
Yêu cầu hạ tầng tính toán
| Khía cạnh | Học máy | Học sâu |
|---|---|---|
| Phần cứng | CPU đủ dùng | Cần GPU/TPU |
| Thời gian huấn luyện | Từ vài phút đến vài giờ | Từ vài giờ đến vài ngày |
| Hạ tầng | Máy tính cá nhân có thể dùng | Cần cụm máy tính hiệu năng cao |
| Chi phí | Thấp đến vừa phải | Cao |
| Khả năng mở rộng | Bị giới hạn bởi độ phức tạp thuật toán | Rất dễ mở rộng với tài nguyên |
Mô hình học sâu cần hỗ trợ GPU để tăng tốc tính toán ma trận song song, khiến đầu tư hạ tầng trở thành yếu tố quan trọng.
Hiệu suất và độ chính xác
- Mục tiêu AI: Giải quyết thành công nhiệm vụ được giao, không nhất thiết phải học từ dữ liệu
- Mục tiêu ML: Tối ưu độ chính xác dự đoán bằng cách học từ bộ dữ liệu huấn luyện
- Lợi thế DL: Đạt độ chính xác rất cao, vượt trội so với ML truyền thống khi có đủ dữ liệu và sức mạnh tính toán
Ứng dụng phù hợp
Ứng dụng Học máy
Phù hợp với dữ liệu có cấu trúc, độ phức tạp và khối lượng vừa phải:
- Dự đoán hành vi khách hàng
- Phân tích rủi ro tín dụng
- Phát hiện gian lận
- Lọc thư rác
- Dự báo kinh doanh
- Hệ thống đề xuất
Ứng dụng Học sâu
Xuất sắc với dữ liệu phi cấu trúc và nhận diện mẫu phức tạp:
- Nhận diện hình ảnh và khuôn mặt
- Nhận diện và tổng hợp giọng nói
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Lái xe tự động
- Phân tích hình ảnh y tế
- AI tạo sinh (ChatGPT, DALL-E)
Ứng dụng thực tiễn của AI, ML và Học sâu
Để hiểu rõ hơn sự khác biệt, hãy cùng khám phá các ví dụ ứng dụng điển hình của từng công nghệ trong các tình huống thực tế:
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI)
AI hiện diện trong nhiều hệ thống thông minh xung quanh ta, từ các thuật toán dự đoán đến hệ thống tự động:
- Công cụ tìm kiếm: Thuật toán dự đoán của Google cho nhu cầu người dùng và hiểu truy vấn
- Giao thông vận tải: Ứng dụng gọi xe như Uber/Grab tối ưu lộ trình và giá cước
- Hàng không: Hệ thống lái tự động trên máy bay thương mại
- Trò chơi: Deep Blue chơi cờ vua, AlphaGo chơi cờ vây
- Phát triển game: AI điều khiển nhân vật NPC sử dụng hệ thống dựa trên quy tắc
Ứng dụng Học máy
Học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là nơi nhận diện mẫu và dự đoán có giá trị:
Trợ lý ảo
Hệ thống an ninh
Phân tích kinh doanh
Hệ thống đề xuất
Ứng dụng Học sâu
Học sâu là nền tảng cho các đột phá gần đây trong AI, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi nhận diện mẫu phức tạp:
Nhận diện giọng nói
Chuyển đổi giọng nói thành văn bản, hỗ trợ trợ lý ảo với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Thị giác máy tính
Phát hiện vật thể, nhận diện khuôn mặt, phân tích hình ảnh y tế với độ chính xác cao.
Phương tiện tự hành
Xe tự lái phân tích video và dữ liệu cảm biến thời gian thực để đưa ra quyết định điều hướng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Dịch máy, phân tích cảm xúc, tạo văn bản với hiểu biết ngữ cảnh.
AI tạo sinh
GPT-4 hỗ trợ ChatGPT, DALL-E tạo hình ảnh, các mô hình nền tảng tạo nội dung mới.
Chẩn đoán y tế
Phân tích ảnh y tế, dự đoán kết quả bệnh, tăng tốc phát triển thuốc.
Những điểm cần ghi nhớ
Hiểu rõ sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu là điều cần thiết để đưa ra quyết định công nghệ chính xác và sử dụng thuật ngữ đúng cách.
Trí tuệ nhân tạo
Học máy
Học sâu
Trong tương lai, khi dữ liệu tăng trưởng và yêu cầu ngày càng cao, học sâu dự kiến sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy các tiến bộ mới trong lĩnh vực AI. Sự phối hợp giữa các công nghệ này sẽ mở ra những khả năng chưa từng có trong các ngành công nghiệp.
