Công nghệ AI, Machine Learning và Deep Learning có những điểm gì khác nhau? Hãy cùng chuyên mục phân biệt và so sánh từng khái niệm về những “công nghệ tiên tiến của tương lai” này thông qua nội dung được chia sẻ dưới đây của daotaonoibo nhé!
Phân biệt công nghệ AI, Machine Learning và Deep Learning
Công nghệ AI, Machine Learning và Deep Learning là những công nghệ khá giống nhau, thậm chí chúng còn chứa đựng lẫn nhau. Để xem xét kỹ hơn sự khác biệt giữa 3 thuật ngữ này, trước tiên chúng ta hãy bắt đầu với khái niệm chung nhất: AI là gì?!
AI còn gọi là trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực xây dựng các hệ thống có cấu trúc mô phỏng bộ não con người để giúp họ “suy nghĩ”, giải quyết vấn đề và tự cải thiện theo thời gian. Ứng dụng cơ bản nhất của AI có thể kể đến như trợ lý tự động với khả năng ghi nhận yêu cầu qua giọng nói và phản hồi bằng giọng nói gần giống với người thật.
Công nghệ AI là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm Machine Learning và Deep Learning đồng thời cũng là thành quả chuyên biệt nhất của lĩnh vực này. Trong đó:
Công nghệ AI phát triển các hệ thống để thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người.
Machine Learning là ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào máy móc, lập trình để chúng thay thế con người thực hiện các tác vụ cố định và tự tối ưu hóa trong suốt quá trình thực hiện.
Cuối cùng, Deep Learning phân nhánh lưu trữ kiến thức trong nút ( Có cấu trúc tương tự như nơ-ron) để tự phân tích nhu cầu theo kiến thức tích lũy, kinh nghiệm tích lũy và đề xuất giải pháp phù hợp với đối tượng nhất định.
Về lịch sử hình thành, trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu từ những năm 1950. Sau đó, các yếu tố như cơ sở dữ liệu, công nghệ và thuật toán logic ngày càng được hoàn thiện, tạo tiền đề cho sự phát triển thành công của các ứng dụng học máy.
Trên nền tảng sẵn có và những tiến bộ của khoa học công nghệ, các nhà nghiên cứu đã không ngừng đào sâu và tạo ra deep learning. Với các thuật toán tiên tiến, deep learning không chỉ hỗ trợ con người thực hiện nhiều tác vụ song song mà còn hoạt động độc lập và có những cải tiến được ví như “bộ não sống”.
Và vì deep learning có thể coi như một dạng mô phỏng của bộ não nên quá trình deep learning sẽ cần thời gian “trưởng thành” từng bước một, thay vì có thể áp dụng hoàn hảo ngay lập tức!
Từ nhận biết đến cấu trúc sự vật với dãy chữ số 0; 1 vào đầu năm 2010 cho đến nay, deep learning hoàn toàn có thể tự lái xe, chơi game hay dịch nhiều ngôn ngữ. Và trong tương lai, các ứng dụng của deep learning sẽ là vô hạn. Đây cũng có thể được xem là công nghệ đào tạo trực tuyến đặt nền móng cho một kỷ nguyên bùng nổ, một cuộc cách mạng công nghệ mới trong tương lai!
So sánh sự khác biệt của Machine Learning và Deep Learning
Có thể hình dung trí tuệ nhân tạo hoạt động giống như bộ não con người. Trong đó, công nghệ AI chính là não bộ, bao gồm não trái, não phải và mô phỏng toàn bộ hành vi não bộ con người. Học máy là các nhánh thần kinh được giao nhiệm vụ cụ thể như nhận diện ngôn ngữ, vị giác, kiểm soát cơ bắp, v.v.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều nhầm lẫn giữa machine learning và deep learning. Bởi vì chúng có liên quan chặt chẽ với nhau, học sâu làm cho một số ứng dụng học máy ngày càng hiệu quả. Tuy nhiên, deep learning cũng có những hướng phát triển riêng, không chỉ giới hạn trong việc phục vụ duy nhất cho machine learning, chẳng hạn như tạo ra những ý tưởng hoàn toàn mới.
Hai điểm khác biệt chính giữa Machine Learning và Deep Learning là:
Cách thức hoạt động: Cùng một dữ liệu đầu vào, nhưng Machine Learning sẽ phụ thuộc vào các thuật toán có sẵn để phân tích và giải quyết vấn đề. Deep learning có khả năng tự mổ xẻ, phối hợp các tầng lọc của nó và đưa ra giải pháp không chỉ tối ưu mà còn hiệu quả nhất so với chính “thí nghiệm” của chính nó.
Hơn nữa, trong khi machine learning nổi bật về năng lực tối ưu, thì deep learning vừa tối ưu vừa tìm ra những cách ứng xử mới, đi trước suy nghĩ của con người.
Mức độ giám sát của con người: Deep learning hoạt động độc lập hơn, dựa vào thiết lập ban đầu và tự vận hành để tìm ra những sáng kiến mới. Trong khi đó, học máy được giám sát từ xa hoặc được kiểm soát chặt chẽ bởi con người, tùy thuộc vào phân loại.
Tóm lại, công nghệ AI, machine learning và deep learning đều thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tùy theo nhánh nào mà AI cấp các quyền khác nhau cho machine learning, deep learning đứng trước hoạt động vì mục đích riêng.
Với những tính năng phức tạp như vậy, các nhà quản lý nên ứng dụng loại AI nào vào doanh nghiệp của mình?
Doanh nghiệp cần làm gì trước sự tiến bộ của những công nghệ này?
Nó gần như luôn là sân chơi của những gã khổng lồ công nghệ, nhưng điều đó không có nghĩa là các lãnh đạo doanh nghiệp ngoài ngành tiếp tục thờ ơ với nó. Thay vì chờ đợi các ứng dụng công nghệ AI được phổ biến rộng rãi, các nhà quản lý và điều hành cần phải chuẩn bị và di chuyển từng bước từ đó.
Một số yếu tố mà các nhà quản lý nên lưu ý trước khi chuyển hướng công ty là:
Hiểu rõ nguyên lý vận hành trước khi chuyển đổi số: Nhà quản lý cần trang bị kiến thức, kỹ năng vững chắc cho bản thân và đội ngũ của mình trước khi bắt tay vào chuyển đổi số. Vì trí tuệ nhân tạo chỉ là một phần của bức tranh kỹ thuật số nên các bước tiếp theo có thể coi là metaverse (vũ trụ ảo) hay NFT (chứng nhận kỹ thuật số) phức tạp hơn. Một nền tảng vững chắc và một tổ chức vững mạnh sẽ đủ để bắt kịp các làn sóng xu hướng công nghệ khác.
Cân nhắc sự cần thiết: Việc chuyển đổi nên được quyết định khi nó thực sự giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh hơn là lo lắng về việc tụt hậu so với đối thủ. Bởi vì quá trình thích ứng của các hệ thống công nghệ AI, đặc biệt là deep learning, cần rất nhiều dữ liệu và một số quy trình để tự học từ những thất bại.
Nếu bạn không đầu tư vào hệ thống dữ liệu ngay từ hôm nay thì trong tương lai để phát triển thì bạn sẽ cần nỗ lực rất nhiều. Và thường thì những gì được thực hiện nhanh chóng và khẩn cấp thường không hoàn hảo.
Đánh giá mức độ phức tạp của công việc cần được số hóa: Khi quyết định số hóa, nhà quản lý nên xem xét mức độ phức tạp của từng công việc để lựa chọn cách phân loại phù hợp. Mặc dù deep learning rất tiên tiến, nhưng lại yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để đào tạo. Nhiều công ty chọn áp dụng machine learning vì nó vừa đủ cho các công việc lặp đi lặp lại, tốn tài nguyên mà còn có khả năng tự tối ưu.
Trong việc ứng dụng công nghệ AI, Machine Learning và Deep Learning thì chi phí sẽ chỉ là bước đầu mà còn yêu cầu cao về sức mạnh nội bộ nữa thì mới có thể gặt hái được thành công. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, hãy liên hệ ngay cho chúng tôi để được giải đáp!
Xem thêm: