Deep Learning là gì? Ứng dụng của công nghệ với trí tuệ nhân tạo

Với sự bùng nổ của các ứng dụng trí tuệ thông minh nhân tạo (AI), ngày càng có nhiều người quan tâm đến các khái niệm như Deep Learning (Học sâu), Machine Learning (Máy học). Đây đều là những khái niệm quan trọng mà các bạn cần nắm rõ trong kỷ nguyên công nghệ 4.0 hiện nay. Và trong bài viết này, Doanh Nghiệp Số sẽ giới thiệu và giải thích rõ công nghệ Deep Learning là gì. Cùng chúng tôi tìm hiểu nhé!

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong đời sống con người hiện nay, từ đề xuất bài hát, phát hiện gian lận tài chính, y tế, giáo dục,…Mọi lĩnh vực đều sử dụng và được hưởng lợi từ việc khai thác thuật toán Deep Learning. Vậy Deep Learning là gì?

Hiểu một cách đơn giản, Deep Learning (Học sâu), là một phần nhỏ của Machine Learning (Học máy). Thuật toán này được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não với mục đích chính là học theo trí thông minh của con người, bạn có thể gọi đó là mạng thần kinh nhân tạo.

Về cụ thể thì chúng copy các chức năng phức tạp của não người để dùng đến dữ liệu phi cấu trúc sao cho có thể giải mã được ý nghĩ và dạy máy móc hiệu quả. Từ đó, giúp máy móc có được giải pháp tốt nhất để khắc phục xử lý mọi vấn đề cùng khả năng đưa ra quyết định tự động. 

Hiện các mô hình học sâu đã được các nhà khoa học nghiên cứu và phát triển đến tầm cao mới. Chúng đã đạt được độ chính xác cao, thậm chí đôi khi còn vượt qua hiệu suất của con người.

Deep Learning được các nhà khoa học đặt tên như vậy là bởi chúng có mối quan hệ với lớp mạng. Đi càng sâu, bạn sẽ càng trích xuất được nhiều thông tin phức tạp. Chính vì vậy, chúng thường được ứng dụng trong các lĩnh vực liên quan đến nghiên cứu y tế, ô tô không người lái, Chatbot AI và các lĩnh vực ưu tiên độ chính xác cao.

Cách hoạt động của công nghệ học sâu

Công nghệ Deep Learning chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo. Mục đích chính là để học theo khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.

Theo đó, một mạng nơ-ron sẽ chứa nhiều lớp (Layer) khác nhau. Lượng lớp càng lớn thì mạng càng “sâu”. Trong mỗi lớp sẽ có các nút mạng (Node) liên kết với nhiều lớp liền kề. Các trọng số sẽ được đặt cho mỗi kết nối giữa các node và trọng số càng cao thì sức ảnh hưởng đến mạng nơ-ron càng lớn.

Và ở mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt mang trọng trách “chuẩn hóa” đầu ra từ chúng. Dữ liệu người dùng nhập vào mạng nơ-ron sẽ đi qua tất cả các lớp và nhận được kết quả phản hồi ở layer cuối cùng, có thể gọi là output layer.

Xuyên suốt quá trình đào tạo và huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ thay đổi linh hoạt sao cho mô hình có thể tìm ra bộ giá trị của trọng số nhằm đưa ra phán đoán tốt nhất.

Công nghệ Deep Learning đòi hỏi phần cứng mạnh để xử lý dữ liệu lớn và có khả năng thực hiện các phép tính phức tạp. Trên thực tế, nhiều mô hình Deep Learning tốn khá nhiều thời gian từ vài tuần, thậm chí là vài tháng để triển khai trên các phần cứng hiện đại ngày nay.

Đánh giá công nghệ Deep Learning

Những ưu, nhược điểm mà bạn cần nắm rõ về công nghệ học sâu như sau:

Ưu điểm

• Cho phép các nhà khoa học xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong lĩnh vực: Nhận diện ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý giọng nói,…
• Thay đổi linh hoạt, tùy vào từng vấn đề khác nhau. Điều này có được là nhờ đến kiến trúc mạng nơ-ron siêu linh hoạt.
• Có khả năng giải quyết nhiều bài toán hóc búa, phức tạp với độ chính xác gần như tuyệt đối.
• Tính tự động hóa cao nên có khả năng tự điều chỉnh và tối ưu hiệu quả.
• Có khả năng thực hiện nhiều phép tính cùng lúc và xử lý được số lượng lớn dữ liệu.

Nhược điểm

• Để khai thác tối đa khả năng của công nghệ Deep Learning cần có khối lượng dữ liệu rất lớn.
• Tốn nhiều chi phí thanh toán vì xử lý mô hình khá phức tạp
• Nền tảng lý thuyết chưa đủ mạnh để chọn ra các công cụ tối ưu cho công nghệ học sâu.

Mối liên hệ giữa Deep Learning và Machine Learning, trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo hay trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) là công nghệ nhận được rất nhiều sự quan tâm hiện nay. Trên thực tế, đây là ý tưởng xuất hiện sớm nhất nếu so với Deep Learning và Machine Learning. Bạn có thể tưởng tượng dễ dàng với hình ảnh minh họa dưới đây:

Trí tuệ nhân tạo (AI):

Là công nghệ được tạo ra với mục đích có thể bắt chước hành vi và tư duy của con người.

Machine Learning: 

Là một thuật toán được sử dụng trong AI. Chúng cho phép các chuyên gia đào tạo AI đơn giản, hiệu quả hơn và giúp AI nhận biết các mẫu dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác.

Nếu không có công nghệ học máy thì AI sẽ bị hạn chế khá nhiều tính năng. Bởi chúng chỉ mang lại cho máy tính khả năng tìm kiếm hiệu quả chứ không được lập trình rõ ràng.

Ví dụ về 1 loại Machine Learning, giả sử bạn muốn có một chương trình để xác định các con mèo xuất hiện trong bức ảnh:

• Cung cấp dữ liệu cho AI về các đặc điểm của loài mèo để máy có thể nhận dạng dễ dàng, ví dụ: Màu sắc, kích cỡ, màu mắt, hình dáng,…
• Cung cấp hình ảnh cho AI, trong đó một số hình ảnh hoặc tất cả có dán nhãn “chó” để công nghệ có thể chọn lọc hiệu quả hơn các chi tiết, đặc điểm nhận dạng chó.
• Sau khi tổng hợp được các dữ liệu cần thiết về chó, chúng sẽ biết cách tìm một con mèo trong bức tranh bạn đưa ra: “Nếu trong hình ảnh có chứa các chi tiết … thì 95% đó là con mèo”.

Deep Learning: 

Công nghệ học sâu là một phiên bản cải tiến của Machine Learning, cho phép các máy công nghệ có thể tự đào tạo và huấn luyện chính mình.

Bạn có thể hiểu đơn giản đây là một loại Machine Learning với mạng thần kinh sâu có khả năng xử lý dữ liệu giống như cách não bộ thực hiện chức năng.

Điểm khác biệt đáng chú ý ở đây đó là con người sẽ không phải dạy công nghệ Deep Learning để chúng có thể nhận biết con mèo trông như thế nào. Thay vào đó, chúng ta chỉ việc cung cấp đầy đủ dữ liệu, hình ảnh cần thiết về loài chó, chúng sẽ tự hình dung và tự đào sâu vào những thông tin được cung cấp.

Và các bước cần thực hiện như sau:

• Cung cấp đa dạng hình ảnh về chó.
• Thuật toán Deep Learning sẽ kiểm tra để nhận diện đặc điểm, các chi tiết chung ở trong các bức ảnh được cung cấp.
• Mỗi bức ảnh sẽ được giải mã ở nhiều cấp độ khác nhau, từ các hình dạng lớn cho đến các dạng ô nhỏ. Nếu thuật toán phát hiện một hình dạng hoặc các đường được lặp lại nhiều lần thì chúng sẽ gắn nhãn là đặc tính quan trọng của loài chó.
• Khi đã phân tích đầy đủ hình ảnh cần thiết thì giờ đây công nghệ Deep Learning đã có khả năng nhận diện loài mèo một cách dễ dàng. Và tất cả những gì con người cần làm đối với công nghệ này đó chính là cung cấp dữ liệu thô.

Như vậy, chúng ta có thể tóm gọn lại, Deep Learning chính là một loại Machine Learning nhưng chúng sẽ tự đào tạo chính mình thay vì cần sự can thiệp của con người. Thêm vào đó, Deep Learning còn đòi hỏi số lượng lớn dữ liệu đầu vào và chúng có sức mạnh tính toán tốt hơn rất nhiều so với công nghệ Machine Learning.

Hiện công nghệ Deep Learning đang được rất nhiều “ông lớn” trên thị trường triển khai sử dụng như: Facebook, OpenAI, Amazon,…Trong đó, phải đặc biệt kể đến AlphaGo – Một máy tính có thể tự chơi cờ vây với bản thân cho đến khi chúng dự đoán chính xác những bước đi trong ván cờ đủ để đánh bại nhiều nhà vô địch cờ vây trên thế giới.

Ứng dụng thực tế của Deep Learning

Qua những thông tin được đề cập trên, có thể thấy Deep Learning là một công nghệ hiện đại có thể tự học chỉ với những dữ liệu thô mà con người cung cấp. Chính vì điều đặc biệt này mà công nghệ học sâu được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau như sau:

Ô tô tự lái

Công nghệ ô tô tự lái đã đạt được nhiều thành tựu nổi bật ở thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, để giấc mơ ô tô không người lái thành hiện thực thì vẫn cần nhiều cuộc thử nghiệm diễn ra nhằm đảm bảo an toàn cho các chủ phương tiện và người tham gia giao thông.

Theo đó, các nhà khoa học đã ứng dụng công nghệ Deep Learning sao cho ô tô không người lái điều hướng bằng cách hiển thị chúng với hàng triệu tình huống giả định. Trong công nghệ học sâu cũng sẽ có dữ liệu từ cảm biến, GPS, bản đồ địa lý được kết hợp với nhau nhằm tạo ra các mô hình xác định đường đi, biển báo, đường phố, người đi bộ, công trường thi công,…

Một trong những hãng xe tiên phong trong việc sản xuất xe ô tô tự lái ứng dụng công nghệ Deep Learning là Tesla.

Trợ lý ảo

Có rất nhiều ứng dụng sử dụng công nghệ Deep Learning trên thế giới hiện nay, có thể kể đến: Alexa, Siri, Cortana, chatbot hay Google Assistant. Tuy nhiên, trong khoảng thời gian gần đây, trợ lý ảo sử dụng Deep Learning gây sốt nhất đó chính là Chat GPT. 

Các trợ lý ảo này được xây dựng dựa trên công nghệ học sâu với các thuật toán chính là: Nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,…

Qua đó, mỗi lần tương tác với các trợ lý, bạn sẽ tạo thêm cơ hội cho chúng tìm hiểu về giọng nói và giọng của bạn. Càng tương tác nhiều, các trợ lý sẽ được cải thiện đáng kể và mang đến trải nghiệm tương tác thứ cấp như giữa con người với nhau.

Các trợ lý ảo sẽ sử dụng phương pháp Deep Learning để có thêm thông tin về đa dạng chủ đề, từ âm nhạc, các môn học, ẩm thực cho đến địa điểm du lịch,…Chúng sẽ học để hiểu rõ các câu lệnh của người dùng rồi đưa ra phản hồi chính xác nhất.

Ngoài ra, các trợ lý ảo này còn có khả năng phiên dịch, ghi chú hoặc đặt lịch hẹn cho người dùng. Chúng sẽ luôn sẵn sàng phục vụ bạn dù cho đó là công việc nào đi chăng nữa.

Mạng xã hội

Có rất nhiều trang mạng xã hội ngày nay ứng dụng thuật toán Deep Learning nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ, cụ thể đó là Twitter. Nền tảng này sẽ phân tích số lượng lớn dữ liệu qua các mạng nơ-ron nhân tạo để tìm hiểu chi tiết về các tùy chọn của người dùng.

Bên cạnh Twitter thì Instagram cũng là một trang mạng xã hội ứng dụng công nghệ học sâu. Trang mạng này ứng dụng thuật toán nhằm tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng. Đồng thời, chặn các bình luận vi phạm và không phù hợp với tiêu chuẩn cộng đồng,…

Ngoài 2 trang MXH trên, Facebook cũng góp gặp mặt trong danh sách các trang sử dụng công nghệ Deep Learning vào hệ thống. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu sẽ được “ông lớn” sử dụng nhằm mục đích gợi ý trang, gợi ý kết bạn hay nhận diện khuôn mặt,…

Chăm sóc sức khỏe

Công nghệ Deep Learning cũng được ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Trong đó, phổ biến nhất là các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư, X-ray,…

Giải trí

Dựa vào công nghệ Deep Learning, các nền tảng giải trí có thể biết được phản ứng của khán giả để từ đó cải thiện và đưa ra mô hình chính xác hơn. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm nhiều công sức mà còn giảm thiểu tối đa chi phí.

Đáng chú ý, Netflix và Amazon là 2 nền tảng giải trí ứng dụng công nghệ Deep Learning. Sau một thời gian, có thể thấy rõ các nền tảng này đã có sự cải thiện đáng kể trong việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho người xem. Họ đã làm được điều này bằng cách tạo nhân tố của người dùng trong sở thích chương trình, thời gian truy cập, lịch sử,…Qua đó, có thể giới thiệu các chương trình được yêu thích, phù hợp với nhu cầu cho một người dùng cụ thể.

Ngoài ra còn có VEVO là nền tảng ứng dụng học sâu để tạo ra thế hệ dịch vụ dữ liệu. Nhờ đó có thể mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng và cả những người đăng ký (Nghệ sĩ, công ty, hãng thu âm,..) nhằm tạo ra thông tin chi tiết dựa vào hiệu suất và mức độ phổ biến.

Nhận dạng trực quan và mô tả ảnh

Để xử lý hình ảnh kỹ thuật số, các nhà khoa học đã sử dụng đến mạng thần kinh chuyển đổi. Điều này cho phép chúng có thể tách biệt được hình ảnh để nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng hay thậm chí là phân tích chữ viết tay,…

Bằng cách sử dụng công nghệ học sâu, máy tính và camera đã có thể nhận dạng hình ảnh dễ dàng. Đặc biệt khi kết hợp với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), máy tính còn có thể nhận ra được nội dung bên trong một hay nhiều hình ảnh.

Như vậy, qua bài viết ngày hôm nay bạn đã hiểu rõ Deep Learning là gì. Có thể thấy đây là một công nghệ hiện đại được ứng dụng vào nhiều vấn đề thực tế của máy và các lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Chúng chính là công nghệ phá vỡ cách thức con người làm việc bằng cách nâng cao khả năng của tất cả các loại máy móc sao cho gần giống với con người. Và cũng sẽ là công cụ giúp con người đến gần hơn với ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã mơ đến từ rất lâu.