Trí tuệ nhân tạo - AI là công nghệ khoa học làm cho máy móc trở nên thông minh hơn, với mục tiêu cuối cùng là làm cho chúng có thể sở hữu những khả năng tương tự như con người. Và deep learning đang đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong việc giúp AI hiện thực hóa mục tiêu này.
Tìm hiểu về Deep learning (Nguồn: Internet)
Deep learning là gì?
Deep learning là một trong những chủ đề về trí tuệ nhân tạo đang được nhắc đến nhiều nhất hiện nay. Nó là một phạm trù của machine learning, deep learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo với mục đích nâng cấp các công nghệ như nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay tầm nhìn máy tính.
Chính vì lý do này mà deep learning đang trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất về khoa học máy tính.
Deep Learning giải quyết và tối ưu mọi vấn đề của Machine Learning (Nguồn:Internet)
Cấu trúc hoạt động của deep learning
Để hiểu hơn về cấu trúc và cơ chế hoạt động của deep learning thì trước tiên bạn cần biết một số khái niệm cơ bản trong trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo có thể hiểu đơn giản là được cấu thành từ các lớp xếp chồng lên nhau, mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, tiếp đến là machine learning và cuối cùng là deep learning nằm ở tầng trên cùng.
Deep Learning liên quan đến các thuật toán của AI (Nguồn:Internet)
Mạng thần kinh nhân tạo
Trong khoa học máy tính, mạng thần kinh nhân tạo là một hệ thống các chương trình và cấu trúc dữ liệu mô phỏng cách vận hành của bộ não người. Nó bao gồm một lượng lớn các vi xử lý hoạt động cùng lúc, mỗi vi xử lý sẽ chứa đựng một vùng kiến thức riêng và có thể truy cập vào các dữ liệu trong bộ nhớ riêng của mình (chúng có thể là phần cứng hoặc phần mềm và giải thuật).
Nếu ví mạng thần kinh nhân tạo với não người thì các neuron chính là các node (node là đơn vị thần kinh của mạng lưới thần kinh nhân tạo và mỗi chiếc máy tính trong mạng thần kinh có thể xem như 1 node) được kết nối với nhau trong một mạng lưới lớn. Bản thân từng node này chỉ trả lời được những câu hỏi rất cơ bản được lập trình sẵn, nhưng khi được gộp chung với nhau thì chúng lại có thể xử lý được nhiều tác vụ khó hơn. Và điều đặc biệt là ta có thể tạo ra thuật toán để dạy và huấn luyện chúng trở nên thông minh hơn.
Machine learning
Machine learning là chương trình chạy trên mạng thần kinh nhân tạo có khả năng huấn luyện máy tính "học" từ những dữ liệu được cung cấp để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Chẳng hạn nếu muốn dạy robot cách băng qua đường, thì theo cách truyền thống bạn sẽ đưa cho nó một loạt quy tắc hướng dẫn cách phân biệt trái phải hay đợi xe và người đi qua,… Nếu dùng machine learning, bạn sẽ cho máy tính xem 10.000 video quay cảnh người ta băng qua đường an toàn và 10.000 video quay cảnh ai đó bị xe đâm để nó tự học theo.
Cấu tạo và cơ chế hoạt động deep learning
Deep learning được biết đến như là mạng nơ ron sâu hay một loại machine learning sử dụng những lớp thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu về nhiều chi tiết khác nhau.
Deep learning có cấu tạo gồm các khu xử lý sau:
- Input Layer: Nơi nhận dữ liệu ở đầu vào
- Hidden Layer: Khu vực giải đáp các thuật toán và phép tình từ đầu vào
- Output Layer: Sau khi hoàn thành sẽ trả kết quả dữ liệu ở đầu ra
Sơ đồ hoạt động của Deep Learning (Nguồn:Internet)
Hoạt động dựa trên việc tạo ra các thuật toán giúp máy tính có khả năng tự học rồi cho tiếp xúc với các dữ liệu liên quan – chẳng hạn như vài trăm ngàn bức ảnh của 1 loài vật nào đó, hay những băng ghi giọng nói kéo dài cả năm, qua đó máy tính có thể “nhìn” được đâu là con vật mà nó đã được xem hoặc “nghe” được con người đang nói gì.
Minh họa về cách nhận diện hình ảnh có trong Deep Learning (Nguồn:Internet)
Ví dụ về ứng dụng của deep learning: Bạn có thể xem cách thức hoạt động của robot dẫn đường ở sân bay Incheon (Hàn Quốc). Nó có một số khả năng giống với con người như thay đổi tốc độ, dừng lại khi có người đi tới, biết đi phần đường có ít người qua lại và đặc biệt hơn khi có người muốn chụp ảnh thì robot còn có thể thay đổi biểu cảm gương mặt.
Robot dẫn đường tại sân bay Incheon (Nguồn:Internet)
Tiềm năng phát triển của deep learning trong tương lai
Cùng với sự phát triển của AI thì deep learning có một tương lai đầy hứa hẹn. Mặc dù vẫn còn nhiều hạn chế nhưng những gì chúng làm được chỉ trong vài năm trở lại đây thực sự rất khó tưởng tượng nổi.
Nhiều chuyên gia nhận định rằng việc ứng dụng deep learning vào một số lĩnh vực chắc chắn sẽ sớm tạo ra những đột phá mới trong tương lai. Cũng chính vì lý do này mà các tập đoàn lớn trên thế giới, đặc biệt là Google, luôn rất quan tâm đến các công ty startup về chế tạo robot và deep learning.
Hy vọng qua bài viết này đã có thể giúp bạn trả lời được câu hỏi deep learning là gì? cũng như tầm quan trọng của nó trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo ngày nay. Tìm đọc thêm các thông tin khác về công nghệ theo link bên dưới nhé!
