Khi tìm hiểu về Generative AI bạn sẽ gặp khá nhiều thuật ngữ khác như Discriminative AI, Predictive AI,… nhưng bạn lại không rõ lắm về sự khác biệt của chúng? Hoặc bạn đọc các bài viết như Generative AI vs Discriminative AI bằng tiếng Anh tương đối khó hiểu 🙂?
Vậy, bài viết này của mình sẽ giúp bạn giải đáp thắc mắc về Generative AI và Discriminative AI cũng như so sánh Generative AI với Discriminative AI để tìm ra điểm chung và điểm khác biệt giữa chúng nhé!
Discriminative AI là gì?
Discriminative AI tạm dịch AI phân biệt, là một loại AI tập trung vào việc đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào. Mục đích chính của nó là phân loại dữ liệu vào các danh mục hoặc nhãn đã được xác định trước. Discriminative AI hoạt động bằng cách học các ranh giới giữa các lớp dữ liệu khác nhau, cho phép nó gán nhãn chính xác cho các điểm dữ liệu mới, chưa từng thấy.
Phương pháp học được sử dụng trong Discriminative AI được gọi là học có giám sát (supervised learning). Trong phương pháp này, mô hình AI được huấn luyện trên một tập dữ liệu có nhãn, trong đó mỗi điểm dữ liệu được liên kết với một danh mục hoặc nhãn cụ thể. Mô hình học cách nhận ra các mẫu và đặc điểm phân biệt một lớp với lớp khác, giúp nó đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới.
Một số ví dụ phổ biến về ứng dụng Discriminative AI bao gồm:
- Bộ lọc thư rác email phân loại email đến là thư rác hoặc không phải thư rác
- Hệ thống nhận dạng hình ảnh có thể xác định đối tượng, con người hoặc động vật trong hình ảnh
- Công cụ phân tích cảm xúc xác định tông cảm xúc của dữ liệu văn bản
Generative AI là gì?
Generative AI, tập trung vào việc tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện mà nó đã học. Thay vì phân loại dữ liệu vào các danh mục đã xác định trước, Generative AI nhằm hiểu cấu trúc và mẫu cơ bản trong dữ liệu, cho phép nó tạo ra nội dung mới, nguyên bản.
Các mô hình Generative AI thường sử dụng các phương pháp học không giám sát (unsupervised learning) hoặc bán giám sát (semi-supervised learning). Trong học không giám sát, mô hình AI được huấn luyện trên một tập dữ liệu không có nhãn hoặc danh mục. Nó tự học cách nhận ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Học bán giám sát kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn với một lượng lớn dữ liệu không có nhãn để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Một số ví dụ thú vị về ứng dụng Generative AI bao gồm:
- Mô hình tạo văn bản có thể viết bài báo, câu chuyện hoặc thậm chí là thơ
- Công cụ tổng hợp hình ảnh tạo ra hình ảnh mới, thực tế dựa trên các mẫu đã học
- Hệ thống sáng tác nhạc tạo ra giai điệu và hòa âm nguyên bản
Sự Khác Biệt Chính giữa Discriminative AI và Generative AI
Mục Đích và Mục Tiêu
Sự khác biệt chính giữa Discriminative AI và Generative AI nằm ở mục đích và mục tiêu của chúng. Discriminative AI tập trung vào việc phân loại dữ liệu vào các danh mục hoặc nhãn đã xác định trước, trong khi Generative AI nhằm tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện mà nó đã học.
Xử Lý Dữ Liệu và Đầu Ra
Các mô hình Discriminative AI học phân phối xác suất có điều kiện p(y|x), nghĩa là chúng dự đoán xác suất của một nhãn (y) dựa trên dữ liệu đầu vào (x). Mặt khác, các mô hình Generative AI học phân phối xác suất chung p(x, y), cho phép chúng tạo ra các điểm dữ liệu mới (x) cùng với các nhãn tương ứng của chúng (y).
Phương Pháp Học và Thuật Toán
Discriminative AI thường sử dụng các thuật toán học có giám sát, chẳng hạn như hồi quy logistic, máy vector hỗ trợ (SVM), và cây quyết định. Các thuật toán này học ranh giới quyết định giữa các lớp trong một tập dữ liệu. Ngược lại, Generative AI thường sử dụng các phương pháp học không giám sát hoặc bán giám sát, chẳng hạn như mô hình hỗn hợp Gaussian, mô hình Markov ẩn, và autoencoder biến phân (VAEs), để nắm bắt phân phối dữ liệu cơ bản.
Ưu Điểm và Nhược Điểm
Các mô hình Discriminative AI thường hoạt động tốt hơn cho các nhiệm vụ phân loại, vì chúng tập trung vào việc giải quyết vấn đề trực tiếp. Tuy nhiên, chúng không thể tạo ra các điểm dữ liệu mới hoặc nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các biến. Các mô hình Generative AI, mặt khác, có thể tạo ra dữ liệu mới và mô hình hóa các phụ thuộc phức tạp, nhưng chúng có thể yêu cầu nhiều dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán hơn.
Ví Dụ Thực Tế về Generative AI và Discriminative AI
Discriminative AI
Bộ Lọc Thư Rác Email
Các nhà cung cấp email như Gmail sử dụng các mô hình Discriminative AI để tự động phân loại email đến là thư rác hay hợp lệ. Các mô hình này học từ các tập dữ liệu lớn của email có nhãn, nhận diện các mẫu phân biệt thư rác, chẳng hạn như từ khóa cụ thể hoặc liên kết đáng ngờ. Bằng cách lọc chính xác thư rác, Discriminative AI giữ cho hộp thư đến của người dùng sạch sẽ và an toàn.
Phân Loại Hình Ảnh
Các nền tảng mạng xã hội sử dụng Discriminative AI để tự động phân loại hình ảnh dựa trên nội dung của chúng. Các Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn của hình ảnh có nhãn để nhận diện đối tượng, con người và cảnh vật. Điều này cho phép các tính năng như nhận diện khuôn mặt và tìm kiếm hình ảnh, giúp người dùng dễ dàng điều hướng qua bộ sưu tập ảnh của họ. Bạn có thể vào ứng dụng Google Photos của bạn để xem cách nó phân loại ảnh trong thư viện của bạn.
Phân Tích Cảm Xúc
Các doanh nghiệp sử dụng Discriminative AI để đánh giá ý kiến công chúng trên mạng xã hội. Các mô hình phân tích cảm xúc được huấn luyện trên các tập dữ liệu văn bản lớn, học cách phân loại tông cảm xúc của nội dung do người dùng tạo ra là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Điều này giúp các công ty xác định mức độ hài lòng của khách hàng và phản hồi lại phản hồi.
Generative AI
Tạo Văn Bản
Các mô hình Generative AI như GPT-4 đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách cho phép tạo ra văn bản giống con người. Các mô hình này được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ và đa dạng, học các chi tiết của ngôn ngữ và ngữ cảnh. Chúng có thể tạo ra văn bản mạch lạc, chẳng hạn như bài báo, câu chuyện và đối thoại, với các ứng dụng trong việc tạo nội dung và trợ lý ảo.
Tạo Hình Ảnh
Các Mạng Đối Kháng Tạo Sinh (GAN) và Autoencoder Biến Phân (VAEs) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc tạo ra hình ảnh thực tế. Các mô hình này học từ các tập dữ liệu lớn của hình ảnh để nắm bắt các mẫu và cấu trúc hình ảnh. Chúng có thể tạo ra hình ảnh mới giống với dữ liệu huấn luyện, chẳng hạn như khuôn mặt, cảnh quan và tác phẩm nghệ thuật, với các ứng dụng trong các lĩnh vực như thiết kế thời trang và trò chơi.
Sáng Tác Nhạc
Tạo nhạc bằng AI là một lĩnh vực thú vị nơi các mô hình Generative AI đang tạo ra ảnh hưởng. Bằng cách huấn luyện trên các bộ sưu tập lớn các bản nhạc, các mô hình này học các mẫu và phong cách của các thể loại khác nhau. Sau đó, chúng có thể tạo ra các giai điệu và bản nhạc nguyên bản mô phỏng các đặc điểm của dữ liệu huấn luyện, với các ứng dụng tiềm năng trong việc tạo nhạc nền cho video, trò chơi và phim.
Ưu Điểm và Nhược Điểm của Discriminative AI
Ưu Điểm
- Độ Chính Xác: Các mô hình Discriminative AI xuất sắc trong các nhiệm vụ phân loại, thường đạt được tỷ lệ chính xác cao. Bằng cách tập trung vào việc học các ranh giới quyết định giữa các lớp, các mô hình này có thể đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
- Hiệu Quả: Các thuật toán Discriminative AI thường hiệu quả về mặt tính toán, yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện và tài nguyên hơn so với các mô hình generative. Điều này làm cho chúng phù hợp với các ứng dụng thời gian thực và môi trường hạn chế tài nguyên.
- Đơn Giản: Các mô hình Discriminative thường đơn giản hơn để triển khai và giải thích so với các mô hình generative. Tính chất đơn giản của các mô hình này làm cho chúng dễ hiểu, gỡ lỗi và triển khai trong các ứng dụng thực tế.
Nhược Điểm
- Hạn Chế Sáng Tạo: Discriminative AI thiếu khả năng tạo ra dữ liệu mới hoặc đưa ra các ý tưởng mới. Các mô hình này bị giới hạn trong việc đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đã học, hạn chế tiềm năng sáng tạo và tính linh hoạt của chúng.
- Thiếu Linh Hoạt: Các mô hình Discriminative được huấn luyện để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể và có thể gặp khó khăn trong việc thích ứng với các tình huống mới hoặc xử lý các vấn đề phức tạp, đa diện. Chúng ít linh hoạt hơn so với các mô hình generative, có thể tạo ra các đầu ra đa dạng.
Ưu Điểm và Nhược Điểm của Generative AI
Ưu Điểm
- Sáng Tạo: Các mô hình Generative AI có thể tạo ra các đầu ra mới và sáng tạo, chẳng hạn như tạo ra hình ảnh, âm nhạc hoặc văn bản thực tế. Các mô hình này có tiềm năng tăng cường sự sáng tạo của con người và truyền cảm hứng cho các ý tưởng mới.
- Linh Hoạt: Các mô hình Generative có thể học cấu trúc cơ bản của dữ liệu, cho phép chúng tạo ra các đầu ra đa dạng và phong phú. Tính linh hoạt này cho phép Generative AI được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ nghệ thuật và thiết kế đến khám phá khoa học.
- Đầu Ra Mới: Generative AI có thể tạo ra các điểm dữ liệu hoàn toàn mới giống với dữ liệu huấn luyện nhưng không phải là bản sao chính xác. Khả năng tạo ra các đầu ra mới này có ứng dụng trong việc tăng cường dữ liệu, mô phỏng và tạo nội dung.
Nhược Điểm
- Phức Tạp: Các mô hình Generative AI có thể phức tạp và tốn kém về mặt tính toán, yêu cầu lượng dữ liệu huấn luyện lớn và tài nguyên tính toán. Sự phức tạp này có thể làm cho chúng khó phát triển, huấn luyện và triển khai.
- Yêu Cầu Dữ Liệu Huấn Luyện: Các mô hình Generative thường yêu cầu lượng dữ liệu huấn luyện lớn và chất lượng cao để học phân phối dữ liệu cơ bản một cách hiệu quả. Việc thu thập và quản lý các tập dữ liệu lớn như vậy có thể tốn thời gian và chi phí.
- Tiềm Năng Cho Đầu Ra Thiên Vị: Nếu dữ liệu huấn luyện chứa các thiên vị hoặc thiếu sự đa dạng, các mô hình Generative AI có thể vô tình khuếch đại những thiên vị đó trong các đầu ra được tạo ra. Đảm bảo tính công bằng và giảm thiểu thiên vị trong các mô hình generative là một thách thức đang diễn ra.
Bảng So Sánh
| Generative AI | Discriminative AI | |
| Mục Đích | Tạo ra các dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện | Phân loại và phân tích dữ liệu bằng cách học các ranh giới quyết định giữa các lớp |
| Phân Phối Xác Suất | Mô hình phân phối xác suất chung p (x,y) để nắm bắt các mẫu dữ liệu | Tập trung vào phân phối xác suất có điều kiện p (y|x) cho việc phân loại |
| Phương Pháp Học | Học không giám sát hoặc bán giám sát để hiểu cấu trúc dữ liệu cơ bản | Học có giám sát để phân biệt giữa các lớp dữ liệu khác nhau |
| Ứng Dụng | Các nhiệm vụ sáng tạo như tổng hợp hình ảnh, tạo văn bản, và sáng tác nhạc | Các nhiệm vụ phân loại như phát hiện đối tượng, phân tích cảm xúc, và lọc thư rác |
| Huấn Luyện và Hiệu Suất | Có thể xử lý các phân phối dữ liệu phức tạp nhưng có thể yêu cầu nhiều dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán hơn | Thường nhanh hơn để huấn luyện và chính xác hơn cho các nhiệm vụ phân loại |
| Tính Linh Hoạt | Có thể tạo ra các đầu ra đa dạng và mới bằng cách học các mẫu dữ liệu cơ bản | Tính linh hoạt hạn chế vì tập trung vào các lớp và ranh giới quyết định đã được xác định trước |
| Thiên Vị và Công Bằng | Có khả năng khuếch đại các thiên vị có trong dữ liệu huấn luyện thông qua các đầu ra được tạo ra | Có thể duy trì các thiên vị trong dữ liệu huấn luyện bằng cách học các mẫu phân biệt |
| Khả Năng Giải Thích | Các đầu ra được tạo ra có thể khó giải thích và hiểu do các mô hình phức tạp được sử dụng | Tương đối dễ giải thích và hiểu quá trình ra quyết định |
Kết Luận
Tóm lại, Discriminative AI và Generative AI là hai phương pháp cơ bản trong học máy với các mục tiêu và ứng dụng khác nhau. Discriminative AI xuất sắc trong các nhiệm vụ phân loại, học các ranh giới quyết định để phân biệt giữa các lớp đã được xác định trước, trong khi Generative AI tập trung vào việc tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện bằng cách nắm bắt các mẫu và phân phối cơ bản. Hiểu rõ các điểm mạnh và hạn chế của mỗi phương pháp là rất quan trọng đối với những người đam mê và chuyên gia AI để áp dụng chúng hiệu quả trong các tình huống thực tế.
Mong rằng bài viết này sẽ giúp bạn có thể hiểu hơn về cả Generative AI và Discriminative AI cũng như ứng dụng của chúng. Trong tương lai, chắc chắn chúng sẽ trở nên xịn hơn nữa và chúng ta sẽ có nhiều công cụ tốt hơn để sử dụng.
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết nha, nếu bạn thấy trong nội dung có thiếu sót hay sai sót gì, bạn giúp mình bình luận để mình chỉnh sửa nội dung nha. Cảm ơn bạn rất nhiều ❤️❤️❤️
Câu Hỏi Thường Gặp về Generative AI vs Discriminative AI
Làm thế nào để kết hợp các mô hình Discriminative và Generative AI để có kết quả tốt hơn?
Các mô hình discriminative và generative có thể được sử dụng cùng nhau theo nhiều cách, chẳng hạn như sử dụng các mô hình generative để tăng cường dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất của các bộ phân loại discriminative, hoặc sử dụng các mô hình discriminative để hướng dẫn việc huấn luyện các mô hình generative để tạo ra các đầu ra được kiểm soát hơn.
Generative AI có thể được sử dụng trong ngành công nghiệp nào?
Generative AI có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp như giải trí, quảng cáo, thiết kế, và nghiên cứu khoa học.
Discriminative AI có thể được sử dụng trong ngành công nghiệp nào?
Discriminative AI có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp như y tế, tài chính, bảo mật, và giao thông.
Generative AI có thể tạo ra nội dung giả mạo không?
Generative AI có thể tạo ra nội dung giả mạo, như Deepfakes, nhưng cũng có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn nội dung giả mạo.
Discriminative AI có thể phát hiện nội dung giả mạo không?
Discriminative AI có thể được sử dụng để phát hiện nội dung giả mạo bằng cách phân loại giữa nội dung thật và giả dựa trên đặc trưng của dữ liệu. Tuy nhiên, khả năng phân biệt chính xác 100% vẫn là một vấn đề rất lớn cần giải quyết khi thậm chí cả con người cũng có thể nhầm lẫn rất nhiều.
Generative AI có thể giúp nghệ sĩ và nhà thiết kế không?
Generative AI có thể hỗ trợ nghệ sĩ và nhà thiết kế bằng cách tạo ra ý tưởng và khái niệm mới, giúp họ tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và thiết kế độc đáo
Discriminative AI có thể giúp nghiên cứu khoa học không?
Discriminative AI có thể giúp nghiên cứu khoa học bằng cách phân loại và dự đoán kết quả từ dữ liệu, giúp các nhà nghiên cứu đưa ra quyết định và phát triển các phương pháp mới
Discriminative AI có thể giúp phân tích dữ liệu không?
Discriminative AI có thể giúp phân tích dữ liệu bằng cách phân loại và dự đoán kết quả từ dữ liệu đầu vào, giúp các nhà phân tích và quản lý dữ liệu đưa ra quyết định chính xác hơn
Các ảnh trong bài viết sử dụng công cụ Generative AI nào?
Trong bài viết và hầu hết các nội dung do AI tạo trên blog Lâm Panda của mình đều sử dụng Stable Diffusion, nó hông có trực quan 1 phát ăn ngay như Midjourney mà cần phải thông qua web ui nữa. Nhưng bạn có thể sử dụng một số web vẫn đang cung cấp miễn phí như: leonardo.ai hoặc Stable Diffusion Online cũng khá ok để dùng đó.
