Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã không còn là một khái niệm xa lạ trong thời kỳ Công nghệ 4.0. Trí tuệ Nhân tạo là một tập hợp phức tạp của các công nghệ khác nhau, hướng đến một mục tiêu duy nhất - mô phỏng tối đa trí tuệ con người.
Thị giác máy tính (Computer Vision) và học sâu (Deep Learning) là những công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến gần đây không chỉ trong nhà máy sản xuất mà còn trong cả đời sống. Từ việc đoán trước nhu cầu và tối ưu việc lựa chọn sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử, cho đến việc thúc đẩy phương tiện không người lái - tất cả những điều này đã trở thành hiện thực hóa hàng ngày.
Trong bài viết này, New Ocean sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Trí tuệ Nhân tạo (AI) và những khác biệt giữa thị giác máy tính (Computer Vision), học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning).
Trí tuệ Nhân tạo không phải là một công nghệ độc lập. Trí tuệ Nhân tạo sử dụng rất nhiều dữ liệu để đạt được mục tiêu của mình và liên tục học hỏi để tự cải thiện.
Các hệ thống khác nhau của Trí tuệ Nhân tạo chịu trách nhiệm cho các mục tiêu khác nhau từ thị giác máy tính, học tập và ra quyết định. Và để đạt được những mục tiêu này, Trí tuệ Nhân tạo sử dụng các thành phần khác nhau.
Học máy (Machine Learning)
Học Máy là việc máy tính liên tục cải thiện cách nó học hỏi. Tương tự như con người, khi gặp sai sót hoặc trải qua chu kỳ hành động, máy tính có khả năng rút ra kết luận và tự cải thiện mình, mà không cần phải lập trình chi tiết.
Học sâu (Deep Learning)
Học Sâu là một phân loại con của Học Máy sử dụng mạng Neural. Truyền cảm hứng cho việc sử dụng nó xuất phát từ cách hoạt động của bộ não con người. Trong hướng tiếp cận này, máy tính cố gắng tìm ra các mối liên kết giữa các dữ liệu.
Mạng Nơ- Ron nhân tạo (Neural Networks)
Mạng Neural là một quá trình luôn tìm kiếm các mối liên hệ và ý nghĩa. Các kết nối thần kinh giúp hệ thống xử lý các tập dữ liệu lớn và nhận biết các mẫu trong chúng.
Cognitive Computing
Đây là hệ thống chịu trách nhiệm cho việc giao tiếp giữa con người và máy móc. Các nhiệm vụ chính của nó bao gồm phân tích giọng nói, ngôn ngữ và hình ảnh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
Quá trình máy tính xử lý ngôn ngữ ở các dạng khác nhau của nó. Điều này có thể là ngôn ngữ nói hoặc viết. Bất cứ lúc nào máy tính và con người giao tiếp với nhau, việc này bắt đầu bằng cách họ trao đổi thông tin. Điều này xảy ra khi chúng ta nói chuyện với các trợ lý giọng nói như Google hoặc Siri, cũng như khi tương tác với các bot.
Thị giác máy tính (Computer Vision)
Thị giác máy tính đảm nhận vai trò giống như đôi mắt, máy tính có khả năng nhận thức dữ liệu hình ảnh và phân tích chúng, và thậm chí ở một số trường hợp tốc độ cũng như hiệu quả của quá trình vượt qua khả năng con người.
Lợi ích của công nghệ này là khả năng nhận biết hàng nghìn đối tượng cùng lúc, điều mà đôi mắt và não bộ con người không thể thực hiện được. Không chỉ nhận biết, nó còn có khả năng phân tích và phân biệt các đối tượng, ngay cả khi chúng khác biệt về những chi tiết nhỏ.
Ngoài khả năng xử lý nhiều đối tượng cùng một lúc, vấn đề về khả năng ghi nhớ của đôi mắt con người cũng được đề cập. Chúng ta chỉ có thể nhớ tối đa 10 đối tượng, trong khi Trí tuệ Nhân tạo không bị giới hạn, có khả năng xử lý và thu thập thông tin đồng thời.
Ngoài việc thu thập và phân tích dữ liệu, còn một đặc điểm khác làm cho thị giác máy tính trở nên hiệu quả hơn - khả năng thông báo về các sự kiện. Các doanh nghiệp hiện đại tận dụng ưu điểm này để tự động nhận thông báo và nhanh chóng phản ứng với một số sự kiện.
Trong thị giác máy tính, chúng ta sử dụng mạng Nơ - Ron tích chập (CNN) để nhận dạng hình ảnh ở mức điểm ảnh. Để tìm và hiểu các mối quan hệ giữa các hình ảnh, chúng ta sử dụng các mạng neural khác - chẳng hạn như mạng RNN.
Quá trình làm việc với các mô hình thị giác máy tính bao gồm ba giai đoạn:
Giai đoạn đầu tiên, chúng ta thu thập hình ảnh, nguồn dữ liệu có thể là bộ hình ảnh, video thời gian thực hoặc công nghệ 3D.
Giai đoạn tiếp theo là xử lý - Đây là nơi mô hình học sâu đảm nhiệm vai trò để tự động hóa quá trình. Mô hình tự học, trở nên chính xác và đáng tin cậy, nếu bạn cung cấp cho nó một lượng lớn hình ảnh cần thiết.
Ở giai đoạn cuối cùng của mô hình thị giác máy tính, đối tượng được xác định hoặc phân loại.
Phân loại Hình ảnh (Image Classification) - thuật toán cơ bản xác định đối tượng thuộc lớp nào. Sử dụng mô hình, nó học cách phân loại dữ liệu hình ảnh bằng cách sử dụng các nhóm hình ảnh, như lớp mèo hoặc lớp chó.
Phát hiện đối tượng (Object Detection) - đây là một kỹ thuật cho phép mô hình xác định các đối tượng trong hình ảnh bằng cách phân loại chúng và xác định vị trí của chúng trong hình ảnh hoặc video. Loại mở rộng cho phép nhận diện nhiều đối tượng cùng một lúc trong một hình ảnh.
Ước tính Tư thế (Pose Estimation) - thuật toán này phân chia cơ thể con người thành các khớp và sử dụng chúng để xác định tư thế. Đây là một trong những mô hình quan trọng được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực thể thao.
Phân đoạn Hình ảnh (Image Segmentation) - một thuật toán chia hình ảnh thành các phần có đặc điểm tương tự về điểm ảnh, giúp mô hình dễ dàng xác định các đối tượng trong những phần này.
Phát hiện Khuôn mặt (Face Detection) - một thuật toán cho phép xác định khuôn mặt con người trong hình ảnh hoặc video. Nó là một phần của việc phát hiện đối tượng, và điều này không lạ, vì chính khuôn mặt cũng là một đối tượng riêng biệt - có mũi, môi, và mắt.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) - một thuật toán chuyển đổi văn bản từ các định dạng hình ảnh hoặc quét thành văn bản có thể đọc được bởi máy. Nó được sử dụng bởi nhiều dịch vụ, ví dụ, Google Translate sử dụng ảnh để nhận dạng văn bản và tự động dịch nó.
Học máy (Machine Learning) là gì?
Học máy là một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo cho phép hệ thống học hỏi mà không cần huấn luyện hoặc lập trình trước, thông qua kinh nghiệm đã trải qua.
Sự khác biệt chính giữa học máy so với cách truyền thống là học máy có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ mà không cần phải huấn luyện nó. Chúng ta viết một chương trình cổ điển và giải thích cách hoạt động cho nó, và các mô hình có thể tự học dựa trên các chu kỳ xử lý trong quá khứ.
Học máy dựa trên dữ liệu và mục tiêu là tiến sát càng gần càng tốt tới việc hoạt động tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
Ngày nay, học máy tồn tại trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, và đôi khi chúng ta thậm chí không nhận ra.
Những công nghệ này rất gần gũi và thường hoạt động cùng nhau để cải thiện các thuật toán nhận dạng đối tượng.
Sự khác biệt cụ thể nằm ở nhiệm vụ, vì khái niệm về học máy rất rộng và được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ và kỹ thuật. Học máy dựa theo nguyên tắc thống kê và thuật toán để tạo ra các mô hình có thể suy luận giải pháp từ dữ liệu đầu vào. Thị giác máy tính, lúc này, tập trung vào nhiệm vụ sử dụng máy ảnh và làm việc với hình ảnh.
Các ví dụ về ứng dụng học máy có thể là các chương trình trong các tổ chức tài chính làm việc với khách hàng một cách cá nhân hóa, tiến hành phân tích và dự đoán. Cũng như trong lĩnh vực y tế, nơi máy tính có thể nhanh chóng quét qua tất cả thông tin hiện có về một bệnh nhân, đưa ra kết luận hoặc nhận diện các mẫu.
| Thị giác máy tính (Computer Vision) | Học máy (Machine Learning) |
| Một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo huấn luyện máy tính để hiểu và diễn giải hình ảnh | Một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo cho phép hệ thống học và cải thiện mà không cần lập trình trước |
| Thông qua Camera hiểu được hành động, hành vi của con người | Phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên ý tưởng rằng máy tính có thể học từ dữ liệu |
| Phân tích chuyển động, kiểm tra khuyết điểm, phát hiện khuôn mặt | Nhận dạng thư rác qua email, gợi ý sản phẩm, dịch tự động ngôn ngữ. |
Học sâu (Deep learning) là một phần mở rộng của học máy, với sự khác biệt nằm ở quy mô toàn cầu và cách giải quyết vấn đề. Công nghệ này sử dụng mạng Nơ - Ron nhân tạo và nhiều dữ liệu đã được đánh dấu để xử lý. Thuật toán hiểu và xử lý thông tin theo cách tương tự như bộ não con người.
Học sâu là công nghệ hứa hẹn nhất, vì hiện tại nó đang gần nhất đến mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo - trở nên giống như con người. Đây chính là công nghệ hoạt động khi chúng ta sử dụng giọng nói để yêu cầu các thiết bị thực hiện hành động - điện thoại, TV và loa.
| Thị giác máy tính (Computer Vision) | Học sâu (Deep Learning) |
| Một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo huấn luyện máy tính để hiểu và diễn giải hình ảnh | Một phần của học máy mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người |
| Thông qua Camera hiểu được hành động, hành vi của con người | Sử dụng mạng Nơ - Ron nhân tạo để tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa thông qua quá trình huấn luyện |
| Phân tích chuyển động, kiểm tra khuyết điểm, phát hiện khuôn mặt | Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ô tô tự lái, phát hiện gian lận, trợ lý ảo |
Tại cái nhìn đầu tiên, sự khác biệt giữa các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo có vẻ rất phức tạp. Tuy nhiên, nếu bạn chia nhỏ chúng thành từng phần, đặc biệt là theo các khoảng thời gian khác nhau, bạn sẽ thấy cách chúng được ứng dụng theo nhiều cách khác nhau và từng mục tiêu riêng biệt.
>>> Xem thêm: HỆ THỐNG VISION LÀ GÌ? HỆ THỐNG VISION ĐƯỢC ỨNG DỤNG NHƯ THẾ NÀO TRONG SẢN XUẤT?
Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo đã xuất hiện từ thập kỷ 1950, việc sử dụng tích cực hơn của học máy vào thập kỷ 80, và bước đột phá thông qua học sâu được ghi nhận vào thập kỷ 2010. Khi những công nghệ này phát triển, chúng càng ngày càng yêu cầu ít can thiệp của con người và lập trình, điều này giúp đơn giản hóa nhiệm vụ của con người.
Và để hiểu rõ hơn về Các công nghệ AI, hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn phát triển mô hình thị giác máy tính/ học máy tùy chỉnh.
New Ocean luôn sẵn sàng giúp bạn phát triển và triển khai các công nghệ hiện đại trong doanh nghiệp của bạn, giúp tự động hóa quy trình và giảm lãng phí.
----------------------------------------------------------
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Công ty TNHH Hệ thống Tự động Đại Dương Mới (New Ocean Automation System)
Website: New Ocean Automation System
Hotline: 1900 0224
