Trong bối cảnh tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), hai lĩnh vực quan trọng đang nổi lên là học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Mặc dù cả hai đều thuộc về AI và có nhiều ứng dụng đột phá trong các ngành công nghiệp, từ kinh doanh đến y tế, chúng có những khác biệt cơ bản về phương pháp và khả năng xử lý dữ liệu. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình phần mềm có khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu, chủ yếu sử dụng học có giám sát với dữ liệu được gắn nhãn. Trong khi đó, học sâu đi sâu hơn vào việc mô phỏng các quá trình nhận thức của con người thông qua mạng nơ-ron nhân tạo, cho phép xử lý dữ liệu không cấu trúc và ra quyết định phức tạp hơn. Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa học máy và học sâu cũng như tầm quan trọng của chúng trong sự phát triển tương lai của AI, hãy cùng khám phá những khía cạnh cụ thể của từng lĩnh vực này.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm mục đích tạo ra các máy móc có khả năng suy nghĩ độc lập, khả năng tính toán của bộ não con người vẫn vượt trội so với các máy móc hiện tại. AI được áp dụng rộng rãi trong kinh doanh và chính phủ thông qua các thuật toán dự đoán. Sự phát triển của AI bao gồm học máy (ML) và học sâu (DL). Học máy giúp các phần mềm dự đoán dựa trên dữ liệu, còn học sâu tập trung vào việc dạy AI suy nghĩ thông qua mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs). ANNs được thiết kế để mô phỏng quá trình ra quyết định và nhận diện mẫu, tương tự như cách bộ não con người hoạt động.

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh con của học máy, tập trung vào việc dạy trí tuệ nhân tạo suy nghĩ thông qua việc sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs). ANNs được thiết kế để mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người, với khả năng tự học và cải thiện từ dữ liệu đầu vào. Các mạng nơ-ron này bao gồm nhiều lớp (layers), trong đó mỗi lớp có các nút (nodes) kết nối với nhau và xử lý thông tin. Nhờ vào việc sử dụng các trọng số (weights) và hàm kích hoạt (activation functions), ANNs có khả năng nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán và quyết định chính xác hơn.

Khác với học sâu, học máy sử dụng phương pháp học có giám sát với dữ liệu được gán nhãn để nhận diện các mẫu. Học sâu, một phân ngành của học máy, thường dựa vào học không giám sát với dữ liệu không cấu trúc và sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tìm ra các mẫu ẩn. Học máy yêu cầu các bộ dữ liệu lớn có gán nhãn do con người gán nhãn, trong khi học sâu có khả năng xử lý dữ liệu thô và phức tạp. Mạng nơ-ron trong học sâu có nhiều lớp, cho phép nó mô phỏng các quá trình tư duy phức tạp của con người, làm cho học sâu trở nên mạnh mẽ hơn trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) bao gồm các nút xử lý thông tin, giúp mô phỏng các quá trình tư duy của con người. Mỗi nút, hay còn gọi là neuron, nhận đầu vào, áp dụng trọng số và kích hoạt hàm để tạo ra đầu ra. Các nút này được tổ chức thành các lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn, và lớp đầu ra. Các lớp ẩn thực hiện các phép tính phức tạp để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu. Trọng số giữa các nút được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để tối ưu hóa kết quả đầu ra. Mạng nơ-ron sâu (DNNs) bao gồm nhiều lớp ẩn, tăng cường khả năng học hỏi và nhận dạng mẫu từ dữ liệu phức tạp.

Bên cạnh chức năng của mạng nơ-ron nhân tạo, tầm quan trọng của học máy trong sự phát triển AI không thể bỏ qua. Học máy (ML) đóng vai trò then chốt trong việc dạy các phần mềm dự đoán và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Sự ứng dụng của ML trải rộng từ gợi ý sản phẩm cho người tiêu dùng đến nghiên cứu y tế. ML không chỉ giúp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh mà còn hỗ trợ các cơ quan chính phủ trong việc dự báo và quản lý rủi ro. Nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, ML đã trở thành nền tảng cho nhiều tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và công nghệ hiện đại.

Học máy và học sâu, hai nhánh của trí tuệ nhân tạo, tựa như hai dòng sông chảy song song qua các lĩnh vực ứng dụng. Học máy, với khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu có nhãn, mang lại những con đường sáng tạo trong dự đoán và phân tích. Trong khi đó, học sâu, với mạng nơ-ron nhân tạo, mở ra những đại dương bao la của dữ liệu không cấu trúc, khai phá những tiềm năng phức tạp và sâu rộng. Cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của AI.