Tìm hiểu và phân biệt trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu

Trong những năm gần đây, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng 4.0. Kéo theo sự phát triển của trí tuệ nhân tạo(AI), học sâu, học máy. Cùng mình tìm hiểu thêm về những khái niệm này nhé.!

1. Trí tuệ nhân tạo ai là gì(Artificial Intelligence)?

AI có thể được định nghĩa như một ngành khoa học máy tính liên quan đến những hành vi thông minh của sự tự động hóa. Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook,.. Tuy nhiên hiện nay, công nghệ AI vẫn đang còn rất nhiều hạn chế.

Xem thêm : Trí tuệ nhân tạo là gì? Những thông tin cơ bản về trí tuệ nhân tạo

2. Sự ra đời của machine learning

Một trong những khác biệt giữa con người và máy tính là con người chúng ta học hỏi từ những kinh nghiệm trong cuộc sống, nhưng với máy tính hoặc máy móc cần được phải được thực hiện theo một quy trình có sẵn, được lập trình. Máy tính là những máy logic nghiêm ngặt với ý nghĩa thông thường.

Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta muốn máy làm điều gì đó, chúng ta phải cung cấp cho nó những quy trình và các hướng dẫn chi tiết, từng bước về chính xác những việc cần phải làm.

Khả năng học tập là một yếu tố then chốt của trí thông minh.

Mechine learning là gì?

Machine learning được hiểu là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo(Artificial Intelligence). Nó sử dụng những thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc thay vì được lập trình một cách rõ ràng.

Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Machine learning trên thực tế

Hiện nay, máy học còn có nhiều hạn chế. Tuy nhiên đã có nhiều ứng dụng của machine learning rất tốt. dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

Phân tích nội dung văn bản

Phân tích văn bản là công việc trích xuất thông tin từ văn bản. Các văn bản ở đây có thể là các facebook posts, các đoạn chats, tài liệu,… Một số ví dụ phổ biến là:

Phân tích ngữ nghĩa: học cách phân loại một ý kiến là tích cực, trung tính hay tiêu cực dựa trên nội dung văn bản của người viết.
Lọc spam: là một trong những ứng dụng phân loại văn bản được biết và sử dụng nhiều nhất hiện nay. Phân loại văn bản là xác định chủ đề cho một văn bản. Bộ lọc spam sẽ học cách phân loại một email có phải spam không dựa trên nội dung và tiêu đề.
Khai thác thông tin: là từ một văn bản, học cách để trích xuất các thông tin hữu ích. Chẳng hạn như trích xuất địa chỉ, tên người, số điện thoại,..

Trò chơi điện tử và Robot

Trò chơi điện tử và robot: Là lĩnh vực lớn có sự góp mặt nhiều của machine learning. Machine learning có thể học và giải quyết công việc này thay bạn. Một kỹ thuật phổ biến được áp dụng trong trường hợp này là học tăng cường.

Thành tựu của robot gần đây nhất là cỗ máy Alpha Go của Google DeepMind đã đánh bại kỳ thủ cờ vậy số 1 thế giới. Trong khi cờ vây là một trò chơi có không gian trạng thái cực kỳ lớn.

Ứng dụng trong các mạng xã hội hiện nay

Học máy đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng hiện nay. Ví dụ như là là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức có sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.

Nếu một thành viên hay dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn cụ thể, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người bạn đó trước đó trong nguồn cấp dữ liệu.

Không chỉ riêng facebook, ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự đó qua các mạng xã hội khác như google, instagram,….

phân biết trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu

Giúp nhận dạng hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay. Về cơ bản, nó là một cách tiếp cận để xác định các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh. Nhiều hơn, kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn, chẳng hạn như nhận dạng hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa,…

3. Học sâu

Học sâu là một chức năng của trí tuệ nhân tạo (AI), bắt chước hoạt động của bộ não con người trong việc xử lí dữ liệu và tạo ra các mẫu để sử dụng cho việc đưa ra quyết định.

Học sâu đã phát triển cùng với thời đại kĩ thuật số, điều này đã mang lại sự bùng nổ dữ liệu dưới mọi hình thức và từ mọi khu vực trên thế giới.

Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể truy cập dễ dàng và có thể được chia sẻ thông tin qua các ứng dụng như điện toán đám mây.

Tuy nhiên, thường thì dữ liệu không có cấu trúc, rộng lớn đến mức có thể phải mất hàng thập kỉ để con người hiểu được nó và trích xuất thông tin liên quan.

4. Deep Learning so với Machine Learning

Chúng ta đừng nhầm lẫn giữa Deep Learning và Machine Learning.

Trong nghiên cứu sâu, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định những tính năng có liên quan.

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Một mạng lưới thần kinh sâu phân tích dữ liệu với những biểu diễn đã học tương tự như cách một người nhìn vào một vấn đề. Với Machine Learning truyền thống, thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng có liên quan để phân tích. Tuy nhiên, trong nghiên cứu sâu, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định các tính năng có liên quan. Mạng Deep Learning thường sẽ cải thiện khi bạn tăng lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo chúng.

Deep Learning về bản chất là một nhánh của trí tuệ nhân tạo ai cố gắng bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người.

Giống như con người cần học hỏi từ kinh nghiệm, một thuật toán Deep Learning có thể thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần điều chỉnh nó để cải thiện kết quả tốt hơn. Thuật ngữ “Deep Learning” dùng để chỉ các mạng lưới thần kinh có nhiều lớp cho phép học tập. Deep Learning có thể giải quyết bất kỳ vấn đề nào cần ‘suy nghĩ’ để tìm ra.

Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết của mình. Mong mọi người để lại những góp ý bên dưới để mình hoàn thiện bài viết hơn nữa.