Sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning

Có thể nói những thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo AI, học máy machine learning hay deep learning đều là những thuật ngữ vô cùng phổ biến trong thời đại công nghiệp 4.0. Những thuật ngữ này nghe qua thì chúng có rất nhiều điểm giống nhau nhưng thực tế ba công nghệ này lại hoàn toàn khác biệt nhau. Hôm nay BKAII sẽ cùng các bạn tìm hiểu về những sự khác biệt này nhé!

Trên thực tế những công nghệ này đều có vai trò rất tích cực tới ngành công nghiệp sản xuất, máy móc nên đôi khi chúng ta thường đánh đồng và có những quan niệm sai lầm về ba khái niệm trên. Nếu xét về thời gian xuất hiện thì trí tuệ nhân tạo AI chính là ý tưởng xuất hiện sớm nhất tiếp theo đó là sự ra đời của học máy machine learning và cuối cùng gần đây nhất chính là Deep learning. Mặc dù xuất hiện muộn nhất nhưng Deep learning lại chính là thứ đang thúc đẩy sự bùng phát của AI hiện nay.

Trước tiên ta sẽ cùng nhắc lại về những khái niệm này. Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Theo đó khái niệm trí tuệ nhân tạo được áp dụng khi máy móc bắt chước được các chức năng lý trí gắn với trí tuệ con người, ví dụ như học hỏi hay giải quyết các vấn đề. Còn học máy chính là một tính năng của AI, cho phép con người đào tạo cho AI để nhận biết các mẫu dữ liệu và dự đoán. Học sâu là một kĩ thuật nhỏ của machine learning, với deep learning máy móc có thể tự đào tạo chính mình.

Trí tuệ nhân tạo: máy móc với bộ não con người

AI có thể được coi là ngành khoa học của máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Với AI, trí tuệ được tạo ra có thể tư duy, suy nghĩ và học hỏi, xử lí dữ liệu ở mức rộng hơn, quy mô hơn, khoa học hơn và nhanh hơn so với con người. AI mang lại những lợi ích to lớn với ngành công nghiệp máy móc, khoa học máy tính tuy vậy chính bản thân AI cũng còn tồn tại rất nhiều hạn chế. Hiện nay những gì chúng ta đang phát triển chỉ dừng ở AI hẹp. Công nghệ này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách giống hoặc thậm chí tốt hơn con người.

Machine learning cách tiếp cận của AI

Machine Learning là một thuật ngữ rộng để chỉ hành động bạn dạy máy tính cải thiện một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Khả năng cơ bản nhất của machine learning là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan. Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.

Machine learning ra đời làm giảm bớt những hạn chế vốn có của AI khi nó mang lại cho máy tính khả năng có thể tìm ra mọi thứ mà không được lập trình rõ ràng. Ngày nay học máy đã chứng tỏ được sự hữu ích của mình qua vô vàn những ứng dụng tích cực.

Deep learning, kĩ thuật của machine learning

Deep learning là loại machine learning mà trong đó máy tự đào tạo chính nó. Deep learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là machine learning. Công nghệ này cũng đã bắt đầu được triển khai bởi các tập đoàn công nghệ lớn như Facebook, Amazon,…

Có thể nhận thấy đến nay Deep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Với sự trợ giúp của Deep learning AI có thể có thể bùng nổ một cách mạnh mẽ.

Xem thêm bài viết:

• Những công nghệ cơ bản của Machine Learning
• Tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo với cuộc sống con người
• 9 ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe con người

Trên đây là những chia sẻ để các bạn thấy được sự khác biệt cũng như mỗi liên hệ mật thiết của AI, machine learning và Deep learning. Cần thêm thông tin gì các bạn cứ liên hệ BKAII nhé.