Tèo và Tí sở hữu một cửa hàng đồ chơi và mỗi tuần đều nhận được rất nhiều đồ chơi khác nhau. Ban đầu, nhóm của Tèo và Tí phải mất nhiều thời gian để phân loại từng món đồ chơi một cách thủ công.
Nhận thấy công việc này quá tốn kém thời gian và muốn mở rộng quy mô cửa hàng nhanh chóng, Tèo và Tí quyết định đầu tư vào một con robot tự động được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết vấn đề. Con robot này được thiết kế để nhận diện các loại đồ chơi khác nhau dựa trên đặc điểm màu sắc. Sau đó nó sẽ phân loại đồ chơi vào các hộp tương ứng, ví dụ đồ chơi màu xanh được đặt vào hộp màu xanh, đồ chơi màu đỏ vào hộp màu đỏ, …
Tuy nhiên, Tèo và Tí sớm nhận ra rằng một số đồ chơi không chỉ có một màu. “Làm sao robot có thể biết được chiếc xe đua có cả màu xanh lẫn đỏ nên thuộc hộp nào đây?” Tí tự hỏi. Để giải quyết vấn đề này, Tèo và Tí quyết định “dạy” robot cách nhận biết từng loại đồ chơi, không chỉ dựa vào màu sắc mà còn dựa vào hình dạng và kích thước.
Khi Tèo và Tí bắt đầu “dạy” robot, họ đang sử dụng Machine Learning. Hãy tưởng tượng họ có một bộ sưu tập hình ảnh của đồ chơi với nhãn dán cho từng loại: xe hơi, búp bê, khủng long. Họ cho robot xem những hình ảnh này và nói với nó rằng “Đây là xe hơi, đây là búp bê, đây là khủng long”. Trong Machine Learning, robot bắt đầu nhận ra các đặc điểm riêng biệt của mỗi loại đồ chơi (ví dụ: xe hơi thường có bánh xe, búp bê thường có tóc và mặt, …). Qua thời gian, nó học được cách phân loại đồ chơi dựa trên những đặc điểm này mỗi khi nhìn thấy chúng.
Dưới sự giúp đỡ của công nghệ Machine Learning, cửa hàng của Tèo & Tí trở nên nổi tiếng và thu hút nhiều khách hàng. Tuy nhiên, thách thức mới xuất hiện khi có quá nhiều loại đồ chơi mới, không rõ ràng được đưa vào cửa hàng. Tí đề xuất sử dụng công nghệ học sâu (Deep Learning). Tí tiếp tục phát triển hệ thống bằng cách sử dụng mạng nơ-ron học sâu. Đây là một loại mô hình học máy phức tạp, được thiết kế để học từ dữ liệu một cách tự động và tự học hỏi. Mạng nơ-ron Deep Learning được huấn luyện để xử lý hình ảnh. Nó có khả năng phân tích và rút trích các đặc điểm quan trọng từ hình ảnh của đồ chơi mà không cần thông tin nhãn dán. Một điểm mạnh của Deep Learning là khả năng tự học từ dữ liệu mới. Khi có một món đồ chơi mới được đưa vào cửa hàng và không có thông tin nhãn, mạng nơ-ron Deep Learning có khả năng tự động nhận biết và phân loại món đồ chơi này dựa trên kiến thức đã học từ quá trình huấn luyện trước đó.
Câu chuyện kết thúc bằng việc Tèo và Tí cùng nhau chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của cửa hàng đồ chơi, nhờ vào việc ứng dụng linh hoạt và hiệu quả các công nghệ AI, ML và DL. Họ nhận ra rằng mỗi công nghệ không chỉ giải quyết được những vấn đề cụ thể mà còn hỗ trợ và bổ sung cho nhau, mở ra một tương lai rộng mở cho cửa hàng đồ chơi của mình.
Dựa trên câu chuyện của Tèo, Tí và Robot, ta có thể giải thích về AI (Trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu) một cách dễ hiểu:
Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence – AI): là một lĩnh vực của khoa học máy tính chuyên về việc tạo ra các máy móc hoặc phần mềm có khả năng thực hiện các tác vụ mà thông thường đòi hỏi trí tuệ con người.
Học Máy (Machine Learning – ML): là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Nói cách khác, Machine Learning cho phép máy móc học từ dữ liệu, rút ra kiến thức và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu đó.
Học Sâu (Deep Learning – DL): là một nhánh con của Machine Learning. Deep Learning một cách dạy máy tính để nó có thể nhận biết và học hỏi những thứ phức tạp, giống như cách chúng ta học hỏi từ sách vở hoặc từ việc quan sát xung quanh. Tưởng tượng bạn có một cuốn album ảnh đầy những hình ảnh về động vật. Khi bạn xem qua mỗi trang, bạn học cách nhận biết một con vật cụ thể, như một con mèo, từ những đặc điểm như có lông mềm, tai nhọn, và đuôi dài. Deep Learning làm việc tương tự như vậy, nhưng thay vì sử dụng mắt và não của con người, nó sử dụng máy tính và một loại ‘mắt máy tính’ gọi là mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron này xem qua rất nhiều hình ảnh (hoặc dữ liệu khác), học từ mỗi hình ảnh và cố gắng tìm ra những đặc điểm quan trọng giúp phân biệt mỗi loại động vật. Đầu tiên nó có thể học cách nhận biết các đường nét đơn giản, sau đó là hình dạng phức tạp hơn, và cuối cùng là cả đối tượng hoàn chỉnh. Càng học nhiều, mạng nơ-ron này càng trở nên thông minh và có thể nhận biết động vật chỉ từ những đặc điểm nhỏ nhất. Vì thế, Deep Learning giống như việc xây dựng một trí tuệ siêu thông minh trong máy tính, giúp nó có thể nhận biết và học hỏi từ những thứ xung quanh, giống như cách chúng ta học hỏi mỗi ngày!
