Machine Learning và Deep Learning: Nền tảng của AI hiện đại
Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về AI và sự khác biệt giữa AI hẹp và AI tổng quát. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào hai công nghệ nền tảng đang thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của AI hiện đại: Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu).
## Machine Learning là gì?
Theo định nghĩa của Tom Mitchell, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này:
"Machine Learning là nghiên cứu về các thuật toán máy tính có khả năng tự động cải thiện thông qua kinh nghiệm." [1]
Nói một cách đơn giản, Machine Learning là kỹ thuật cho phép máy tính "học" từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể cho từng tác vụ.
### Ví dụ về Machine Learning trong cuộc sống hàng ngày:
1. Bộ lọc spam email: Hệ thống học từ các email bạn đánh dấu là spam để nhận diện và lọc các email tương tự trong tương lai.
2. Đề xuất sản phẩm trên các trang thương mại điện tử: Dựa trên lịch sử mua hàng và duyệt web của bạn, hệ thống học để đề xuất các sản phẩm bạn có thể quan tâm.
3. Nhận diện giọng nói: Khi bạn sử dụng Siri hoặc Google Assistant, hệ thống học cách hiểu giọng nói của bạn ngày càng chính xác hơn.
Andrew Ng, người sáng lập Google Brain và cựu trưởng khoa học gia tại Baidu, nhận xét: "Machine Learning là siêu năng lực cho phép máy tính thực hiện được những việc trước đây chỉ con người mới làm được." [2]
## Deep Learning là gì?
Deep Learning là một phân nhánh của Machine Learning, lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Nó sử dụng các mạng neural nhân tạo với nhiều lớp (do đó có tên gọi "deep" - sâu) để học và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.
### Ví dụ về Deep Learning trong cuộc sống hàng ngày:
1. Nhận diện khuôn mặt trên Facebook: Khi bạn đăng ảnh, Facebook có thể tự động nhận diện và gợi ý gắn thẻ bạn bè.
2. Xe tự lái: Các mô hình Deep Learning giúp xe nhận diện các đối tượng trên đường và đưa ra quyết định lái xe.
3. Dịch thuật tự động: Các dịch vụ như Google Translate sử dụng Deep Learning để cải thiện chất lượng dịch thuật.
Yann LeCun, người đoạt giải Turing và là một trong những người tiên phong trong lĩnh vực Deep Learning, nói: "Deep Learning đã mang lại những bước tiến đột phá trong nhiều lĩnh vực của AI, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến thị giác máy tính." [3]
## So sánh Machine Learning và Deep Learning
1. Dữ liệu:
- Machine Learning có thể hoạt động tốt với lượng dữ liệu vừa phải.
- Deep Learning thường đòi hỏi lượng dữ liệu lớn hơn nhiều để đạt hiệu quả cao.
2. Tài nguyên tính toán:
- Machine Learning có thể hoạt động trên các máy tính thông thường.
- Deep Learning thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ, như GPU hoặc TPU.
3. Khả năng trích xuất đặc trưng:
- Trong Machine Learning truyền thống, các đặc trưng thường được chọn lựa thủ công.
- Deep Learning có khả năng tự động trích xuất đặc trưng phức tạp từ dữ liệu thô.
4. Ứng dụng:
- Machine Learning phù hợp với nhiều loại bài toán, từ đơn giản đến phức tạp.
- Deep Learning xuất sắc trong các bài toán phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính.
Ethan Mollick, Phó Giáo sư tại Đại học Pennsylvania, nhận xét: "Sự kết hợp giữa Big Data, sức mạnh tính toán ngày càng tăng, và các kỹ thuật Deep Learning tiên tiến đã tạo ra một cuộc cách mạng trong AI, mở ra vô số khả năng mới trong nhiều lĩnh vực." [4]
## Kết luận
Machine Learning và Deep Learning đã và đang tạo ra những bước tiến đột phá trong lĩnh vực AI. Chúng không chỉ giúp máy tính thực hiện được những tác vụ phức tạp mà còn mở ra những khả năng mới, thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ trong cuộc sống hàng ngày.
Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - một ứng dụng cụ thể và đầy ấn tượng của Deep Learning trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
### Tài liệu tham khảo
[1] Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
[2] Ng, A. (2016). Machine Learning Yearning. deeplearning.ai.
[3] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
[4] Mollick, E. (2023). Generative AI's impact on knowledge work. Harvard Business Review.