Phân biệt Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine learning và Deep learning – P2

Bắt đầu từ phần 1 để hiểu rõ hơn nhé!

Machine Learning – Máy học

Machine learning ra đời vào cuối những năm 80 và đầu những năm 90. Nó là một tập hợp con của AI. Nó cho phép máy tính hành động và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các chương trình này là các thuật toán mà chúng được thiết kế theo cách mà chúng có thể học hỏi, và cải thiện theo thời gian khi tiếp xúc với dữ liệu mới. 

Machine Learning là một thuật ngữ để chỉ hành động máy tính tự học. Cụ thể hơn, Machine Learning đề cập tới cấp bì hệ thống mà hiệu suất của máy tính khi thực hiện một nhiệm vụ trở nên tốt hơn, sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.

Hay nói cách khác, 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. Thay vì tạo ra một phần mềm mới, với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện nhiệm vụ, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.

Cách Machine Learning hoạt động

Nếu không có Machine Learning, Trí tuệ nhân tạo sẽ bị hạn chế khá nhiều. Bởi vì nó mang lại cho máy tính sức mạnh để tìm ra mọi thứ mà không cần được lập trình rõ ràng. 

Ví dụ của Machine Learning – Google Search Engine

Công cụ tìm kiếm Google

Một ví dụ về Machine Learning mà có thể bạn đang sử dụng mỗi ngày – công cụ tìm kiếm Google. Khi bạn đang tìm kiếm gì đó trên Google, nó sẻ cho ra rất nhiều kết quả. Nếu bạn bỏ nhiều thời gian để xem các kết quả trả về, hoặc bạn có thể click vào đường link nào đó để xem thêm. Lúc này, Google sẽ ghi nhận rằng, người này đã dành nhiều thời gian (có thể là 15 phút) để xem thông tin. Điều đó cũng có nghĩa là, thông tin này hữu ích và phù hợp với người dùng. 

Từ đó, ta có thể hiểu Machine Learning sẽ phỏng đoán được những gì bạn thích và không thích. Nó sẽ tự điều chỉnh kết quả phù hợp nhất với bạn cho những lần tìm kiếm sau này. 

Nhìn chung, ứng dụng của Machine Learning ngày nay là vô cùng phổ biến. Độ hữu ích mà nó mang lại cũng không cần phải bàn cãi nhiều. Nhưng chưa dừng lại ở đó, ngoài việc có thể tự học và cố gắng tư duy phức tạp như bộ não của con người. Điều này sẽ dẫn chúng ta đến vòng tròn thứ 3 – Deep Learning.

Deep Learning – Học sâu

Khái niệm này được lấy cảm hứng từ chức năng giống với các tế bào não của con người. Hay còn được gọi là tế bào thần kinh. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning. Nó sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu về nhiều chi tiết khác nhau, bằng các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh của con người. 

Tương tự như cách chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, Deep Learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần. Mỗi lần như vậy thì tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả. 

Deep Learning chỉ đơn giản là kết nối dữ liệu giữa tất cả các tế bào thần kinh nhân tạo và điều chỉnh chúng theo dữ liệu mẫu. Càng có nhiều tế bào thần kinh được thêm vào, thì kích thước của dữ liệu sẽ càng lớn. Nó tự động có tính năng học tập ở nhiều cấp độ trừu tượng. Không ai thật sự biết những gì đang diễn ra trong một mạng lưới thần kinh nhân tạo. Vì vậy, bạn có thể hiểu được Deep Learning là một cái hộp đen.

Ứng dụng của Deep Learning

Hệ thống gợi ý

Các nền tảng lớn hiện nay như Facebook, Tiki, Lazada,… đều có hệ thống gợi ý rất mạnh mẽ. Nó giúp tăng đáng kể độ tương tác của người dùng. Cụ thể là, chúng dựa trên các dữ liệu của người dùng phát sinh ra khi sử dụng và tương tác trên các thiết bị có kết nối internet, để gợi ý thêm những sản phẩm mà họ sẽ thích (như trên các nền tảng mua sắm), gợi ý các bài quảng cáo/được tài trợ (như trên Facebook).

Nhận diện hình ảnh

Mục tiêu của công nghệ nhận diện hình ảnh là xác định các đối tượng trong ảnh. Cũng như hiểu được nội dung và ngữ cảnh trong đó. Ví dụ, giải pháp nhận diện khuôn mặt của VIVAS có khả năng phân biệt những khuôn mặt khác nhau thông qua hệ thống camera tích hợp trí tuệ nhân tạo.

Công nghệ này cũng được đưa vào Facebook để gợi ý người dùng tag mặt bạn bè, hay ứng dụng vào khoa học tội phạm và điều tra. 

Y khoa

Chương trình phần mềm trí tuệ nhân tạo có tên là Watson của IBM đã phát hiện ra một loại bệnh mà các bác sĩ đã phải bó tay. Bằng cách so sánh bộ gen của người phụ nữ này, với  hơn 20 triệu kết quả nghiên cứu bệnh khác, Watson đã đưa ra kết quả chỉ trong 10 phút là một chứng Lukemia. Đây là một chứng bệnh cực kì hiếm gặp. 

Và còn rất nhiều những ứng dụng hữu ích khác của Deep Learning trong thực tế. Tuy có nhiều ưu điểm vượt trội, nhưng hiện tại Deep Learning cũng có những giới hạn nhất định.

Hạn chế của Deep Learning

Đòi hỏi một lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ

Quá trình này mất nhiều thời gian và sức mạnh xử lý mà chỉ có các server cỡ lớn mới làm được. Dù không có hay có đủ lượng dữ liệu đầu vào, nhưng lại không đủ sức mạnh để xử lý, thì mọi thứ không thể diễn ra đúng như ý định. Kết quả máy tính đưa ra cuối cùng cũng không chính xác. 

Chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp hoặc tương tự nhau

Lý do là vì hiện chưa có kỹ thuật nào đủ tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận đó một cách logic. Bởi vì chúng chưa hoàn toàn có được khả năng nhận biết như con người.

Thuận theo dòng chảy của tự nhiên…!

Trí tuệ nhân tạo mang lại rất nhiều giá trị cho cuộc sống của con người. Mặt khác, nó cũng tiềm ẩn nhiều nguy cơ. Rất nhiều chuyên gia lo lắng rằng khi trí tuệ nhân tạo đạt tới một ngưỡng tiến hoá nào đó, thì cũng là thời điểm loài người bị tận diệt. Dự báo cho rằng, 5 đến 10 năm nữa, ngành khoa học này sẽ phát triển lên tới đỉnh cao. 

Hãy cùng VMarketing đón đầu xu hướng, thuận theo dòng chảy của thời đại. Đây chính là lúc để các bạn cập nhật ngay cho mình những kiến thức về công nghệ, áp dụng nó vào cuộc sống cuả bản thân cũng như cho doanh nghiệp của bạn.

Bên cạnh đó, hãy luôn tìm tòi nghiên cứu thật kĩ càng. Hãy tận dụng và đón đầu những lợi thế của công nghệ để giúp cuộc sống của chúng ta trở nên dễ dàng hơn, về vật chất lẫn tinh thần. Nhưng cũng hãy luôn đề cao cảnh giác cho chính bản thân mình về những mối đe doạ rất tinh vi mà khoa học, công nghệ đang dần len lỏi vào những ngóc ngách nhỏ nhất, sẽ làm đảo lộn tất cả mọi thứ. Lúc này, ta mất nhiều hơn được.

Điền thông tin để nhận báo giá ngay lập tức

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Get The Latest Updates

Subscribe To Our Weekly Newsletter

No spam, notifications only about new products, updates.