Bạn có thường xuyên nghe thấy các từ khóa “AI”, “Machine Learning” hay “Deep Learning” ở khắp mọi nơi, từ bản tin thời sự, các bài đăng trên mạng xã hội đến những cuộc trò chuyện hàng ngày và cảm thấy hơi “ngợp” không? Nếu có, bạn không hề đơn độc.
Các thuật ngữ này thường bị sử dụng lẫn lộn, đôi khi thay thế cho nhau, gây ra không ít hiểu lầm. Nhưng thực chất, chúng có mối quan hệ cấp bậc rất rõ ràng.
Bài viết này của “Để AI tính” sẽ giúp bạn “giải mã” những khái niệm này một cách đơn giản nhất, giống như một cuộc trò chuyện cởi mở. Hãy yên tâm, bạn không cần phải biết về lập trình hay toán học cao cấp để hiểu chúng.
1. Bắt đầu với AI (Trí tuệ Nhân tạo) – Bức tranh toàn cảnh
Hãy tưởng tượng AI giống như một mục tiêu vĩ đại, một ngành khoa học lớn với tham vọng chế tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ, học hỏi, và hành động thông minh như con người. Mục tiêu của AI là mô phỏng lại các năng lực của trí tuệ con người, ví dụ như khả năng nhận dạng, phán đoán, giải quyết vấn đề và giao tiếp.
Khi điện thoại của bạn mở khóa bằng khuôn mặt, khi trợ lý ảo Siri trả lời câu hỏi của bạn, hay khi bạn xem một chiếc xe tự lái di chuyển trên đường – tất cả đều là những ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo.
Chốt lại: AI là một khái niệm bao trùm, là mục tiêu cuối cùng.
2. Machine Learning (Học Máy) – Phương pháp chính để tạo ra AI
Vậy làm thế nào để chúng ta tạo ra AI? Một trong những phương pháp phổ biến và hiệu quả nhất chính là Machine Learning.
Nếu AI là mục tiêu “xây một ngôi nhà thông minh”, thì Machine Learning chính là phương pháp để xây nên ngôi nhà đó.
Thay vì các lập trình viên phải viết ra hàng triệu dòng lệnh chi tiết để máy tính tuân theo một cách máy móc, với Machine Learning, chúng ta “dạy” cho máy tính. Chúng ta cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu (ví dụ), và nó sẽ tự động “học” cách tìm ra các quy luật, khuôn mẫu ẩn sau dữ liệu đó.
Ví dụ đời thường: Hòm thư Gmail của bạn tự động lọc thư rác (spam) là một ví dụ kinh điển. Google không lập trình quy tắc “nếu email có từ X, Y, Z thì là thư rác”. Thay vào đó, họ “dạy” cho hệ thống bằng cách cho nó xem hàng tỷ email đã được người dùng đánh dấu là thư rác và không phải thư rác. Từ đó, hệ thống tự học cách nhận diện. Tương tự, việc Netflix hay YouTube gợi ý phim cho bạn cũng là kết quả của Machine Learning.
Chốt lại: Machine Learning là một tập hợp con, một cách tiếp cận hiệu quả nằm bên trong AI.
3. Deep Learning (Học Sâu) – Một dạng Machine Learning “siêu đẳng”
Nếu Machine Learning đã thông minh như vậy, tại sao chúng ta còn cần đến Deep Learning?
Hãy quay lại ví dụ xây nhà. Nếu Machine Learning là các phương pháp xây dựng thông thường, thì Deep Learning chính là kỹ thuật tiên tiến để xây nên những tòa nhà chọc trời cực kỳ phức tạp.
Deep Learning là một lĩnh vực chuyên sâu của Machine Learning, lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách hoạt động của mạng lưới nơ-ron thần kinh trong bộ não người. Nó có khả năng xử lý những loại dữ liệu vô cùng phức tạp và trừu tượng như hình ảnh, âm thanh, và ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác đáng kinh ngạc.
Ví dụ thực tế: Các công cụ đang gây bão hiện nay như ChatGPT (có thể trò chuyện, viết văn như người thật) hay Midjourney (có thể vẽ tranh từ vài dòng mô tả) đều là những sản phẩm đỉnh cao của Deep Learning.
Chốt lại: Deep Learning là một tập hợp con nằm sâu bên trong Machine Learning. Nó là động lực chính đằng sau những đột phá AI ấn tượng nhất gần đây.
4. Tổng kết bằng một hình ảnh dễ nhớ: Búp bê Nga
Để dễ hình dung nhất mối quan hệ này, hãy nghĩ đến hình ảnh con búp bê Nga (Matryoshka):
Con búp bê lớn nhất, bao bọc tất cả bên ngoài là AI.
Mở con búp bê AI ra, bạn sẽ thấy một con nhỏ hơn bên trong, đó là Machine Learning.
Tiếp tục mở con búp bê Machine Learning, bạn sẽ thấy con nhỏ nhất và nằm ở lõi trung tâm, đó chính là Deep Learning.
Mối quan hệ có thể được biểu diễn đơn giản là: AI⊃Machine Learning⊃Deep Learning
Vậy là chúng ta đã cùng nhau đi qua một hành trình ngắn để “giải mã” ba trong số những thuật ngữ quan trọng nhất của thế giới công nghệ. Tóm lại, AI là mục tiêu lớn, Machine Learning là một phương pháp phổ biến để đạt được mục tiêu đó, và Deep Learning là một kỹ thuật tiên tiến của Machine Learning đang tạo ra những thay đổi ngoạn mục.
Giờ đây, khi nghe ai đó nói về AI, bạn đã có thể mỉm cười tự tin vì đã hiểu rõ bản chất vấn đề. Đây chính là bước đi đầu tiên và quan trọng nhất trên hành trình làm chủ công nghệ của bạn.
