Sự khác biệt giữa Deep Learning, Machine Learning và AI là gì?

Trong vài năm qua, thuật ngữ “deep learning” (học sâu) đã dần thâm nhập vào ngôn ngữ kinh doanh trong những cuộc nói chuyện nói về Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn và phân tích. Và thật xác đáng – đó là một lối tiếp cận với AI đang cho thấy nhiều hứa hẹn khi phát triển các hệ thống tự hành, tự học (autonomous, self-teaching) đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp.

Deep Learning được Google sử dụng trong các thuật toán nhận dạng giọng nói và hình ảnh, được Netflix và Amazon dùng để quyết định những gì bạn muốn xem hoặc mua tiếp theo, và được các nhà nghiên cứu tại MIT dùng để dự đoán tương lai. Ngành công nghiệp luôn phát triển này, vốn được xây dựng để để bán các công cụ trên luôn hăng hái bàn về việc tất cả những điều này mang tính cách mạng như thế nào. Nhưng thực sự nó là gì? Và có phải nó chỉ là một cái mốt khác được sử dụng để đẩy thứ AI “lỗi mốt” về phía chúng ta, dưới một cái mác hấp dẫn mới?

Trong bài viết gần nhất của mình, tôi đã viết về sự khác biệt giữa AI và Machine Learning (ML). Mặc dù ML thường được mô tả với tư cách là một nhánh con (sub-discipline) của AI, tốt hơn nên nghĩ về nó với tư cách là công nghệ tiên tiến nhất – đó là lĩnh vực về AI đang thể hiện nhiều hứa hẹn nhất trong việc cung cấp các công cụ mà các ngành công nghiệp và xã hội có thể sử dụng để định hướng thay đổi.

Nói cách khác, có lẽ sẽ có ích nhất khi nghĩ rằng Deep Learning là thứ tiên tiến nhất của những thứ tiên tiến. ML lấy một số ý tưởng cốt lõi của AI và tập trung chúng vào việc giải quyết các vấn đề thực tế với các mạng nơ ron nhân tạo (neural network) được thiết kế để bắt chước quá trình ra quyết định của chúng ta. Deep Learning thậm chí còn tập trung hẹp hơn vào một tập hợp con các công cụ và kỹ thuật ML, và áp dụng chúng để giải quyết bất kỳ vấn đề nào đòi hỏi phải “suy nghĩ” – con người hay nhân tạo.

Đọc thêm bài này  Sự dịch chuyển của thị trường việc làm!

DL hoạt động như thế nào?

Về cơ bản Deep Learning liên quan đến việc cung cấp cho hệ thống máy tính rất nhiều dữ liệu, để máy tính có thể sử dụng nhằm đưa ra quyết định về các dữ liệu khác. Dữ liệu này được cung cấp thông qua các mạng nơ-ron nhân tạo (neural network), tương tự như học máy. Các mạng này – các cấu trúc logic yêu cầu một loạt các câu hỏi đúng/sai nhị phân hoặc trích xuất một giá trị dạng số, của mỗi bit dữ liệu đi qua chúng, và phân loại nó theo các câu trả lời nhận được.

Vì công việc của Deep Learning tập trung vào việc phát triển các mạng này, chúng trở thành thứ được gọi là Deep Neural Networks – các mạng logic có độ phức tạp cần thiết để xử lý các bộ dữ liệu phân loại lớn, ví dụ như thư viện hình ảnh của Google hay Twitter.

Với các bộ dữ liệu toàn diện như thế và các mạng logic đủ tinh vi để xử lý phân loại, việc máy tính có thể lấy một bức ảnh và chỉ ra thứ mà nó thể hiện ra so với con người với độ chính xác cao đang trở nên bình thường.

Hình ảnh là một ví dụ tuyệt vời về cách thức điều này hoạt động, bởi chúng chứa rất nhiều yếu tố khác nhau và chúng ta không dễ dàng nắm bắt cách thức một chiếc máy tính, với tư duy một chiều/thiển cận, tập trung vào tính toán, có thể học cách diễn giải chúng giống như chúng ta. Nhưng Deep Learning có thể được áp dụng cho bất kỳ dạng dữ liệu nào – tín hiệu máy, âm thanh, video, lời nói, chữ viết – để đưa ra kết luận như thể chúng đến từ con người  – những người rất, rất nhanh. Hãy xem một ví dụ thực tế.

Hãy xem một hệ thống được thiết kế để tự động ghi lại và báo cáo có bao nhiêu phương tiện có cùng một kiểu dáng và mẫu mã xe cụ thể đi qua một con đường. Đầu tiên, nó sẽ được cấp quyền truy cập vào một cơ sở dữ liệu khổng lồ về các loại xe hơi, bao gồm cả hình dạng, kích thước và thậm chí cả âm thanh động cơ. Điều này có thể được biên dịch thủ công hoặc, trong những trường hợp nâng cao được hệ thống thu thập tự động nếu nó được lập trình để tìm kiếm trên internet và nhập dữ liệu mà nó tìm thấy ở đó.

Đọc thêm bài này  10 ảnh hưởng tiêu cực của mạng xã hội

Tiếp theo, nó sẽ lấy dữ liệu cần được xử lý – dữ liệu thực tế có chứa thông tin chi tiết, trong trường hợp này được ghi lại bằng máy ảnh và micrô bên đường. Bằng cách so sánh dữ liệu từ các cảm biến với dữ liệu mà nó đã học được, nó có thể phân loại các phương tiện đi qua theo kiểu dáng và mẫu mã của chúng với độ chính xác nhất định.

Cho đến lúc này tất cả những điều này tương đối đơn giản. Nơi phần “sâu” tham dự vào, là hệ thống này, khi thời gian trôi qua và nó có thêm kinh nghiệm, có thể tăng khả năng phân loại chính xác, bằng cách tự “dạy” chính mình với dữ liệu mới nhận được. Nói cách khác, nó có thể học hỏi từ những sai lầm của chính mình – giống như chúng ta. Ví dụ, nó có thể quyết định nhầm một chiếc xe cụ thể có một kiểu dáng và mẫu nhất định, dựa trên kích thước và tiếng ồn động cơ tương tự của chúng, bỏ qua một sự khác biệt khác mà nó xác định có khả năng thấp để trở nên quan trọng đối với quyết định. Trên thực tế, việc học được sự khác biệt này là rất quan trọng để hiểu được sự khác biệt giữa hai phương tiện, nó sẽ cải thiện khả năng có một kết quả chính xác vào lần tới.

Vậy Deep Learning có thể làm gì?

Có lẽ cách tốt nhất để hoàn thành bài viết này và cung cấp một số hiểu biết sâu sắc hơn về lý do tại sao điều này hoàn toàn có cơ sở là đưa ra một số ví dụ khác về cách Deep Learning đang được sử dụng ngày nay. Một số ứng dụng ấn tượng đang được triển khai hoặc đã hoạt động ngay lúc này bao gồm:

Đọc thêm bài này  Cuộc cách mạng nền tảng-Platform Revolution, đang ở rất xa hay ở rất gần?

Điều hướng của xe hơi tự lái – Sử dụng các cảm biến và phân tích gắn trên xe (onboard analytics), xe hơi đang học cách nhận biết chướng ngại vật và phản ứng với chúng một cách thích hợp bằng Deep Learning.

Phục chế ảnh đen trắng – bằng cách dạy máy tính nhận ra các vật thể và tìm hiểu chúng trông như thế nào đối với con người, có thể trả lại màu sắc cho ảnh và video đen trắng.

Dự đoán kết quả của thủ tục tố tụng – Một hệ thống được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu người Anh và Mỹ gần đây đã cho thấy có thể dự đoán chính xác một quyết định của tòa án, khi đưa ra các tình tiết cơ bản của vụ án.

Thuốc chính xác – Các kỹ thuật Deep Learning đang được sử dụng để phát triển các loại thuốc phù hợp với bộ gen của từng cá thể.

Phân tích và báo cáo tự động – Các hệ thống có thể phân tích dữ liệu và báo cáo những hiểu biết sâu sắc từ nó bằng cách diễn đạt tự nhiên, giống người, kèm theo các infographic mà chúng ta có thể dễ dàng tiếp nhận.

Chơi game – Các hệ thống Deep Learning đã được dạy để chơi (và giành chiến thắng) các trò chơi như cờ vây và video game Atari Breakout.

Rất dễ bị mất kiểm soát trước cơn phấn khích và cường điệu quá mức thường được sử dụng khi các công nghệ tiên tiến này được thảo luận (và đặc biệt, được bán). Nhưng thực tế, điều này thường xứng đáng. Không có gì lạ khi nghe các nhà khoa học dữ liệu nói rằng họ có sẵn các công cụ và công nghệ mà họ chưa từng mong đợi được thấy chúng sớm như vậy – và phần lớn là nhờ những tiến bộ mà Machine Learning và Deep Learning đã đạt được.

Nguồn: https://bernardmarr.com/default.asp?contentID=1214

Người dịch: Nguyễn Thị Trà Giang

Biên tập: Huỳnh Hữu Tài

Comments

comments

Powered by Facebook Comments

Contact Me on Zalo
%d bloggers like this: