Điểm khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning là gì? Hãy cùng SOM phân biệt và so sánh từng khái niệm các ‘công nghệ sáng tạo tương lai’ này qua bài viết dưới đây nhé.
Phân biệt khái niệm AI, Machine Learning, Deep Learning
AI, Machine Learning và Deep Learning là những công nghệ khá tương đồng, thậm chí bao chứa lẫn nhau. Để có cái nhìn cận cảnh hơn về sự khác biệt của 3 thuật ngữ này, trước hết hãy bắt đầu từ khái niệm tổng thể nhất: AI là gì?!
AI- Artificial Intelligence hay còn gọi là trí thông minh nhân tạo, là lĩnh xây dựng các hệ thống có cấu trúc mô phỏng não bộ con người giúp chúng tự “tư duy”, xử lý vấn đề và cải thiện theo thời gian. Ứng dụng cơ bản nhất của AI có thể kể đến như tổng đài tư vấn tự động với khả năng ghi nhận yêu cầu qua giọng nói và trả lời lại bằng tông giọng tương tự như người thật.
AI là phần rộng, bao trùm toàn bộ rồi đến machine learning và deep learning, đồng thời cũng là thành quả chuyên sâu nhất của lĩnh vực này. Trong đó:
- AI phát triển hệ thống để thực hiện các công việc thường bắt buộc cần đến trí tuệ con người.
- Machine learning là ứng dụng AI vào máy móc, lập trình chúng thay thế con người thực hiện các công việc cố định và tự tối ưu qua quá trình thực hiện.
- Cuối cùng deep learning, phân nhánh tích trữ các kiến thức trong node (nút truyền dẫn với cấu trúc tương tự nơron thần kinh) để tự phân tích yêu cầu dựa trên kiến thức tích trữ, kinh nghiệm tích lũy và đề xuất phương án phù hợp cho các đề bài đặt ra.
Về lịch sử hình thành, Artificial intelligence đã sớm được nghiên cứu từ những năm 1950. Sau đó những yếu tố như cơ sở dữ liệu, công nghệ, thuật toán logic ngày càng hoàn thiện, tạo tiền đề phát triển cho các ứng dụng thành machine learning.
Trên những nền tảng có sẵn và bước tiến khoa học kỹ thuật, các nhà nghiên cứu đã tiếp tục đào sâu và tạo ra deep learning. Bằng những thuật toán tiên tiến, deep learning không những hỗ trợ con người trong nhiều số tác vụ mà song hành mà còn thao tác độc lập và có những phát kiến như “bộ não sống”.
Và bởi deep learning có thể được coi như một dạng mô phỏng của bộ não, nên quá trình deep learning sẽ đòi hỏi thời gian ‘trưởng thành’ từng bước, từng bước thay vì có thể ứng dụng hoàn hảo được ngay!
Từ nhận diện qua việc cấu trúc sự vật bằng các dãy số 0;1 ở đầu năm 2010 cho đến nay deep learning “có thể” tự lái xe, chơi game hay dịch thuật đa ngôn ngữ. Và ở tương lai, các ứng dụng của deep learning là vô hạn. Đây cũng có thể được coi là công nghệ đặt nền tảng cho một kỷ nguyên bùng nổ, một cuộc cách mạng công nghệ mới ở tương lai!
Vậy cụ thể thì cách thức hoạt động của AI, Machine Learning, Deep Learning có gì khác nhau?
So sánh cách thức hoạt động giữa AI, Machine Learning và Deep Learning
Có thể hình dung trí tuệ nhân tạo hoạt động giống như não người. Trong đó AI là đại não, gồm não trái, não phải và mô phỏng toàn bộ hành vi của não người. Machine learning là các nhánh thần kinh được phân công các nhiệm vụ cụ thể như nhận biết ngôn ngữ, mùi vị, kiểm soát cơ lực… Deep learning chính là thùy đỉnh với khả năng phân tích các tín hiệu và đưa ra cảm nhận, suy nghĩ mới.
Tuy nhiên, vẫn có nhiều sự nhầm lẫn giữa machine learning và deep learning. Vì chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, deep learning giúp cho 1 số ứng dụng của machine learning ngày càng hiệu quả hơn. Song, deep learning cũng có những định hướng phát triển riêng, không giới hạn cho việc phục vụ một mình machine learning – Chẳng hạn như sáng tạo ý tưởng hoàn toàn mới.
2 khía cạnh khác nhau lớn nhất của machine learning và deep learning là:
- Cách thức vận hành: Cùng tiếp nhận dữ liệu đầu vào nhưng machine learning sẽ phụ thuộc vào những thuật toán có sẵn để phân tích và xử lý vấn đề. Deep learning thì có khả năng tự bóc tách, điều phối các lớp lọc của mình và cho ra phương án không những tối ưu mà còn hiệu quả nhất thông qua việc đối chiếu với chính “kinh nghiệm” của mình.
Bên cạnh đó nếu Machine learning nổi bật với khả năng tối ưu thì deep learning vừa tối ưu vừa tự tìm ra cách xử mới, đi trước cả những suy nghĩ của con người.
- Mức độ giám sát của con người: Deep learning hoạt động độc lập cao hơn, dựa vào setup ban đầu và tự vận hành để tìm ra sáng kiến mới. Trong khi đó, machine learning hoặc được giám sát từ xa hoặc được kiểm soát sát sao bởi con người, tùy phân loại.
Tóm lại, AI, machine learning và deep learning đều thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tùy theo phân nhánh mà AI cấp quyền khác nhau để machine learning, deep learning vận hành cho mục đích riêng.
Với những đặc điểm phức tạp như vậy, các nhà quản lý nên ứng dụng loại nào của trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp của mình?
Doanh nghiệp có thể làm gì ở thời điểm hiện tại trước các bước tiến công nghệ mang tính thời đại này?
Đây gần như vẫn là sân chơi của các ông lớn công nghệ nhưng không có nghĩa là các lãnh đạo doanh nghiệp ‘ngoài ngành’ tiếp tục đứng đó thờ ơ. Thay vì chờ các ứng dụng từ AI được phổ cập rộng rãi, các nhà quản lý, điều hành nên có sự chuẩn bị và chuyển dịch từng bước, từ đó
Một số yếu tố mà những nhà quản lý nên lưu ý trước khi chuyển hướng doanh nghiệp là:
- Thấu hiểu nguyên lý hoạt động cặn kẽ trước khi chuyển đổi số: Các nhà quản lý nên xây dựng cho mình và cả đội ngũ kiến thức, kỹ năng chắc chắn trước khi bắt tay vào chuyển đổi số. Vì trí tuệ nhân tạo là chỉ 1 phần trong bức tranh công nghệ số, những bước tiến tiếp theo có thể thấy như metaverse (vũ trụ ảo) hay NFT (chứng nhận số) còn nhiều góc độ phức tạp hơn. Nền tảng chắc, tổ chức vững vàng thì mới đủ lực đón những làn sóng xu hướng công nghệ khác.
- Cân nhắc mức độ cần thiết: Quá trình chuyển đổi nên được quyết định khi nó thực sự giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh hơn là lo lắng lạc hậu so với đối thủ. Bởi lẽ quá trình thích nghi của hệ thống AI, đặc biệt là deep learning, cần khối lượng lớn data và 1 quá trình nhất định để học từ chính những thất bại. Nếu chưa đầu tư vào các hệ thống dữ liệu ngày từ thời điểm hiện tại, tương lai là một cuộc đua bạn phải nỗ lực gấp nhiều lần. Và thường gì cái gì làm nhanh, gấp cũng khó hoàn hảo.
- Đánh giá mức độ phức tạp của công việc cần số hóa: Khi đã quyết làm, các nhà quản lý nên xem xét tính phức tạp của từng công việc để lựa chọn phân loại cho phù hợp. Mặc dù, deep learning rất tiên tiến nhưng lại kỳ công setup và cần khối lượng dữ liệu lớn để thực hành. Thế nên nhiều doanh nghiệp lựa chọn áp dụng machine learning vì nó vừa đủ cho những tác vụ lặp lại, hao phí nguồn lực nhưng cũng đã có khả năng tự tối ưu.
Nhìn chung, với sân chơi công nghệ thì chi phí chỉ mới là điều kiện cần, điều kiện đủ phải bắt nguồn từ năng lực nội bộ. Một tổ chức đủ tiền chi, đủ khả năng quản trị công nghệ mới có thể rẽ sóng vươn lên dẫn đầu. Nếu đã là “trọc phú”, không đủ sức điều hướng thì có chi bao nhiêu thì tính vượt trội của công nghệ cũng không giúp được cho doanh nghiệp.
Các cấp lãnh đạo- người đứng đầu tàu, nên bắt đầu từ đâu để xây dựng cả kiến thức, kỹ năng về công nghệ số một cách hoàn thiện cho doanh nghiệp của mình?
→ Tham khảo ngay chương trình Thạc sĩ chuyển đổi số để cùng xây dựng nền tảng vững chắc cho những cú ‘nhảy vọt’ mang tính thời đại
