Giới thiệu

AI (Trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (Học máy), và Deep Learning (Học sâu) là ba khái niệm có liên quan chặt chẽ trong lĩnh vực khoa học máy tính, nhưng mỗi cái có những đặc điểm và phạm vi ứng dụng riêng biệt. Dưới đây là phân tích so sánh chi tiết của từng khái niệm.

1. AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo

• Định nghĩa: AI là lĩnh vực lớn nhất trong ba khái niệm này, với mục tiêu tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí thông minh tương tự con người, như hiểu ngôn ngữ, nhận diện khuôn mặt, và đưa ra quyết định.
• Phạm vi: Bao gồm các hệ thống có thể lập luận, học hỏi, và thích nghi mà không nhất thiết phải sử dụng Machine Learning hay Deep Learning.
• Ứng dụng: Hệ thống AI truyền thống có thể là các chương trình quy tắc như hệ thống Expert Systems (hệ thống chuyên gia), hay các thuật toán như tìm kiếm, lý luận.
• Ví dụ: ChatGPT, Siri, Google Assistant, hệ thống tự động hóa các dịch vụ.

2. Machine Learning (ML) – Học máy

• Định nghĩa: Là một nhánh của AI, ML tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình lại chi tiết.
• Phạm vi: Machine Learning bao gồm các phương pháp học có giám sát (supervised learning), không giám sát (unsupervised learning), và bán giám sát (semi-supervised learning). Nó bao trùm cả Deep Learning.
• Ứng dụng: Nhận diện giọng nói, phân loại email, dự đoán dữ liệu kinh doanh.
• Ví dụ: Các mô hình hồi quy, cây quyết định, mạng nơ-ron cơ bản.

3. Deep Learning (DL) – Học sâu

• Định nghĩa: Deep Learning là một lĩnh vực con của Machine Learning, tập trung vào các mô hình học dựa trên mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks), có khả năng học từ dữ liệu lớn và trừu tượng hóa các đặc trưng phức tạp.
• Phạm vi: DL có thể xem như là một phương pháp tiên tiến trong ML, sử dụng nhiều tầng (layers) để xử lý dữ liệu, giúp máy học các đặc trưng ẩn một cách tự động.
• Ứng dụng: Thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống tự lái, nhận diện ảnh.
• Ví dụ: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho nhận diện hình ảnh, mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

4. So sánh tổng quan:

Khía cạnh	AI	Machine Learning	Deep Learning
Phạm vi	Lớn nhất, bao gồm ML và DL	Nhỏ hơn AI, nhưng bao gồm DL	Nhỏ nhất, thuộc ML và AI
Mục tiêu	Tái tạo trí thông minh	Học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán	Học từ dữ liệu phức tạp tự động
Phương pháp	Hệ thống quy tắc, tìm kiếm	Thuật toán thống kê	Mạng nơ-ron sâu
Ứng dụng điển hình	Trợ lý ảo, xe tự lái	Dự đoán kinh doanh, nhận diện giọng nói	Xử lý ảnh, phân tích văn bản phức tạp
Công cụ	Luật IF-THEN, Expert Systems	SVM, K-means, Decision Trees	CNN, RNN, GAN

5. Mối quan hệ giữa AI, ML, và DL:

AI là một tập hợp lớn nhất, chứa ML và DL bên trong nó. Machine Learning là một trong các phương pháp AI. Mô hình Deep Learning cũng là một AI vì nó thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định, tất cả đều là các thành phần cốt lõi của trí tuệ nhân tạo.