Trong thế giới công nghệ hiện đại, ba khái niệm AI, Machine Learning và Deep Learning thường được đề cập đến liên tục và thậm chí được sử dụng thay thế cho nhau. Tuy nhiên, chúng đều có những khác biệt cơ bản và được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Vì vậy, việc phân biệt chính xác giữa ba khái niệm này là rất quan trọng. Trong bài viết này, Tin Học Đại Việt sẽ đi sâu vào từng khái niệm để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning.

“Máy móc có thể suy nghĩ không?” Alan Turing đã cân nhắc câu hỏi này và vào những năm 1950 đã thay đổi đáng kể cách chúng ta nhìn vào máy móc. Sau đó, vào năm 1956, John McCarthy đã đặt ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) mô tả những cỗ máy thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Trong vài năm qua, AI ngày càng trở nên phổ biến và có rất nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới của chúng ta. Chẳng bao lâu nữa, mọi công ty sẽ tận dụng AI ở một mức độ nào đó.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính và công nghệ thông tin, tập trung vào việc phát triển các hệ thống hoặc thiết bị có khả năng tự động hoá và học hỏi từ dữ liệu, với mục đích giúp cho chúng có khả năng thực hiện các tác vụ thông minh tương tự hoặc tốt hơn con người. Các ứng dụng của AI ngày nay rất đa dạng, từ các hệ thống trả lời tự động trên điện thoại, hệ thống tự động lái xe, hệ thống phân tích hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên, đến các robot hoặc thiết bị tự động thực hiện các tác vụ phức tạp trong sản xuất và dịch vụ.

Các phương pháp và kỹ thuật của AI bao gồm machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, robotics, và nhiều hơn nữa. AI đang là một trong những lĩnh vực công nghệ tiên tiến nhất và được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển và ứng dụng rộng rãi trong tương lai.

Machine learning là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc huấn luyện các thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống có thể học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên các tập dữ liệu lớn, mà không cần được lập trình trực tiếp để làm điều đó. Trong machine learning, các thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu để học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Sau khi thuật toán được huấn luyện, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về dữ liệu mới.

Có ba loại chính của machine learning: supervised learning, unsupervised learning và reinforcement learning. Trong supervised learning, thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu được gán nhãn, có nghĩa là câu trả lời chính xác được cung cấp cho mỗi đầu vào. Trong unsupervised learning, thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu không được gán nhãn, có nghĩa là nó phải tìm các mẫu và mối quan hệ một cách độc lập. Trong reinforcement learning, thuật toán học bằng cách nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt cho các hành động của nó.

Deep learning là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) được sử dụng để học và hiểu các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu thông qua việc sử dụng một mạng neuron nhân tạo (artificial neural network) có cấu trúc phức tạp. Deep learning được xem là một nhánh của machine learning, trong đó mạng neuron nhân tạo có nhiều lớp (hay còn gọi là deep neural network) được sử dụng để xử lý dữ liệu đầu vào. Mỗi lớp trong mạng neuron này có thể học và trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, sau đó gửi các đặc trưng này đến các lớp tiếp theo để xử lý và tạo ra đầu ra dự đoán.

Deep learning có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự báo tài chính, và nhiều ứng dụng khác. Một số ví dụ nổi bật của deep learning trong thực tế bao gồm các trợ lý ảo (virtual assistants) như Siri và Alexa, hệ thống nhận diện khuôn mặt, hệ thống tự động lái xe và nhiều ứng dụng khác.

Deep Learning và Machine Learning thường bị nhầm lẫn, vì vậy cần phân biệt rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm này. DL là một phần con của ML. Sự khác biệt chính nằm ở cách mà mỗi thuật toán học và lượng dữ liệu mà nó cần. DL yêu cầu ít sự can thiệp của con người hơn vì nó tự động hóa một phần lớn quá trình trích xuất đặc trưng. Trong khi đó, ML phụ thuộc nhiều hơn vào sự can thiệp của con người để học. Những chuyên gia định nghĩa các tính năng để hiểu sự khác biệt giữa các đầu vào dữ liệu.

• Machine learning: Được sử dụng khi có một tập dữ liệu lớn với các đặc trưng (features) được chọn trước đó và có thể được phân loại hoặc dự đoán. Machine learning có thể áp dụng nhiều loại mô hình khác nhau như Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines, Neural Networks, v.v. để tạo ra các dự đoán. Các ứng dụng thường gặp của machine learning bao gồm: phân loại ảnh, dự đoán giá cổ phiếu, dự đoán thời tiết, phân tích cảm xúc từ văn bản, và nhiều ứng dụng khác.
• Deep learning: Được sử dụng khi có dữ liệu lớn và phức tạp hơn, chẳng hạn như ảnh, âm thanh hoặc văn bản. Deep learning sử dụng mạng neuron nhân tạo với nhiều lớp để học các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào và tạo ra các dự đoán chính xác hơn. Deep learning có thể sử dụng để giải quyết các vấn đề như nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và thị giác máy tính.

Tóm lại, khi lựa chọn giữa machine learning và deep learning, cần xem xét kỹ về loại dữ liệu, độ phức tạp của tác vụ cần giải quyết, và số lượng dữ liệu có sẵn. Nếu dữ liệu là phức tạp và có cấu trúc cao, deep learning sẽ là lựa chọn tốt hơn. Tuy nhiên, nếu dữ liệu có tính chất rõ ràng và ít phức tạp, machine learning có thể là lựa chọn tốt hơn.