(toc) #title=(Nội dung bài viết)
H(caps)ồi mới tìm hiểu về AI, tôi ngợp thật sự. Mở bài báo nào cũng thấy mấy từ khóa nghe rất "nguy hiểm": Machine Learning, Deep Learning, Big Data... Chúng cứ như một thứ mật mã của giới công nghệ mà người thường như tôi đọc vào chỉ thấy... buồn ngủ.
Nhưng sau một thời gian, tôi nhận ra bản chất của chúng lại không hề phức tạp. Vấn đề là chúng thường được giải thích bởi các kỹ sư, bằng ngôn ngữ của kỹ sư. Hôm nay, tôi sẽ thử giải thích lại chúng dưới góc nhìn của một người dùng bình thường, qua một phép so sánh mà tôi cực kỳ tâm đắc: một bữa tiệc AI.
Để có một bữa tiệc thịnh soạn, bạn cần ba thứ: Nguyên liệu, Đầu bếp, và Món ăn đặc biệt.
1. Big Data - "Khu Chợ Nông Sản" Khổng Lồ
Trước khi nấu nướng, chúng ta cần gì? Tất nhiên là nguyên liệu!
Big Data (Dữ liệu lớn) chính là khu chợ nông sản khổng lồ và vô tận đó. Nó không chỉ là "nhiều" dữ liệu, mà là một lượng dữ liệu KHỔNG LỒ và đa dạng đến mức không tưởng. Nó là tất cả những gì chúng ta tạo ra mỗi giây mỗi phút:
- Mỗi cú "like", mỗi bình luận bạn để lại trên Facebook.
- Mỗi video bạn xem trên YouTube.
- Mỗi lần bạn "check-in" vị trí trên Google Maps.
- Mỗi món hàng bạn cho vào giỏ trên Tiki, Shopee.
- Hàng tỉ bức ảnh về mèo, chó, đồ ăn được đăng lên Instagram...
Tất cả những thứ đó chính là "nông sản": là thịt, là cá, là rau củ tươi ngon. Không có khu chợ nguyên liệu dồi dào này, thì dù có đầu bếp giỏi đến mấy cũng chẳng thể nấu được món gì. Big Data chính là "thức ăn", là nguồn sống cho mọi mô hình AI.
2. Machine Learning - "Vị Bếp Trưởng" Thông Minh
Có nguyên liệu rồi, giờ chúng ta cần một người đầu bếp.
Machine Learning (Học Máy) chính là vị bếp trưởng thông minh của chúng ta. Đây là "xương sống" của AI. Machine Learning không phải là một "cái gì", mà là một quá trình. Đó là quá trình người đầu bếp học cách nấu ăn từ chính những nguyên liệu có sẵn.
Ví dụ đời thường nhất chính là Netflix.
- Bước 1 - Đầu bếp hỏi bạn: "Bạn thích ăn gì?". Bạn trả lời bằng cách xem phim A, B, C (đưa nguyên liệu).
- Bước 2 - Đầu bếp thử nấu: Dựa trên "khẩu vị" của bạn, bếp trưởng Machine Learning dự đoán: "À, gu này chắc sẽ thích phim D". Nó liền gợi ý phim D cho bạn.
- Bước 3 - Bạn nếm thử và cho phản hồi: Bạn xem phim D và thấy rất hay.
- Bước 4 - Đầu bếp học hỏi: "Aha! Công thức này đúng rồi. Lần sau mình sẽ nấu những món tương tự phim A, B, C và D".
Cứ như vậy, người đầu bếp Machine Learning ngày càng hiểu rõ khẩu vị của bạn và nấu những món ngày càng "trúng tủ". Đó chính là Học Máy: học từ dữ liệu trong quá khứ để đưa ra dự đoán cho tương lai.
3. Deep Learning - "Nghệ Nhân Ẩm Thực" Với Công Thức Bí Truyền
Trong nhà bếp, ngoài bếp trưởng, chúng ta còn có những nghệ nhân ẩm thực với tài năng xuất chúng.
Deep Learning (Học Sâu) chính là vị nghệ nhân đó. Deep Learning thực chất là một nhánh cao cấp và phức tạp hơn của Machine Learning. Nếu Machine Learning là một đầu bếp giỏi, thì Deep Learning là một siêu đầu bếp có khả năng tự sáng tạo ra những công thức "bí truyền".
Sự khác biệt nằm ở đâu?
Đầu bếp Machine Learning: Cần được chỉ dạy khá nhiều. Ví dụ, để nhận diện con mèo, ta phải chỉ cho nó: "Hãy nhìn vào tai tam giác, vào bộ râu, vào đôi mắt...".
Nghệ nhân Deep Learning: Bạn chỉ cần "ném" cho ông ấy hàng triệu tấm ảnh con mèo. Ông ấy sẽ tự nhìn, tự ngẫm, tự tìm ra những đặc điểm nhận dạng vô cùng phức tạp mà chính chúng ta cũng không nghĩ ra. Ông ấy không chỉ nhận ra đó là con mèo, mà còn có thể cảm nhận được con mèo này trông "buồn ngủ", con mèo kia trông "tinh nghịch".
Những thứ "thần kỳ" nhất của AI hiện nay như xe tự lái có thể "nhìn" và hiểu được con đường, AI có thể vẽ một bức tranh theo phong cách Van Gogh, hay AI có thể dịch thuật một cách tự nhiên... đều là những "món ăn đặc biệt" được nấu bởi nghệ nhân Deep Learning.
Tóm lại cho dễ nhớ
Trong bữa tiệc AI thịnh soạn, chúng ta có:Big Data: Khu chợ nông sản vô tận.Machine Learning: Bếp trưởng thông minh, học hỏi để nấu những món ăn ngonDeep Learning: Nghệ nhân ẩm thực, một dạng bếp trưởng cao cấp, có thể tự sáng tạo ra những món ăn tuyệt tác(alert-success)
