Sự khác biệt giữa Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI)

Một số từ ngữ được sử dụng thường xuyên nhưng với ý nghĩa khác nhau trong lĩnh vực công nghệ. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) là những ví dụ điển hình. Mặc dù chúng có liên quan, nhưng không giống nhau. Bài viết sau đây sẽ xem xét sự khác biệt giữa AI và ML, cách sử dụng và tương lai của chúng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học tính và kỹ thuật, tập trung vào việc chế tạo những cỗ máy có khả năng học hỏi, giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định và tất cả các chức năng khác được thực hiện theo truyền thống bởi trí tuệ con người.

Ở dạng đơn giản nhất, AI đề cập đến khả năng suy nghĩ và hành xử của máy móc giống con người. Một lượng lớn dữ liệu phải được hệ thống AI xử lý để tìm ra các mẫu và thông tin chi tiết mà mọi người có thể không nhìn thấy ngay lập tức. Sau đó, các hệ thống này có thể đưa ra quyết định, tìm giải pháp cho những vấn đề hoặc thực hiện các hoạt động bằng cách sử dụng kiến thức mà chúng có được.

Từ những năm 1950, đã có những cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, những phát triển gần đây về sức mạnh xử lý, big data và kỹ thuật Machine Learning đã nâng tầm cho AI. AI đã là một thành phần cần thiết trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, hỗ trợ nhiều ứng dụng bao gồm trợ lý ảo, hệ thống đề xuất và phương tiện không người lái. Và trong tương lai, AI có thể sẽ thâm nhập nhiều lĩnh vực hơn nữa của cuộc sống.

Machine Learning (ML) là gì?

Xây dựng các phương pháp và mô hình cho phép máy tính học hỏi kinh nghiệm và cải thiện theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng là trọng tâm của Machine Learning (ML), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Nói cách khác, đó là một kỹ thuật dạy máy tính cách thực hiện các tác vụ cụ thể bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu và để chúng học hỏi từ dữ liệu đó.

Phân tích dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh và âm thanh cũng như các lĩnh vực khác đều có thể hưởng lợi từ khả năng học và phát hiện mẫu tự động của các thuật toán Machine Learning (ML).

Machine Learning có thể được chia thành 3 loại: Học tăng cường, học không giám sát và học có giám sát. Trong học có giám sát, máy tính được dạy bằng cách sử dụng tập dữ liệu đã được gắn nhãn với đầu ra của mỗi đầu vào. Bằng cách tìm hiểu mối tương quan giữa các biến đầu vào và đầu ra bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn này, máy tính có thể dự báo đầu ra cho các đầu vào mới.

Học không giám sát yêu cầu máy tính tự nhận dạng các mẫu và mối quan hệ sau khi được cung cấp một tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, trong quá trình học tăng cường, máy tính học các kỹ năng mới bằng cách tương tác với môi trường xung quanh và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt cho các hành vi cụ thể.

Máy có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc lựa chọn bằng nhiều cách tiếp cận và thuật toán khác nhau, được bao gồm trong chủ đề rộng hơn của Machine Learning. Tương tự như vậy, Deep Learning là một nhánh của Machine Learning đòi hỏi các Artificial Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo) phải tiếp xúc với khối lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện chúng nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán. Do đó, Deep Learning là một loại Machine Learning tinh vi và chuyên biệt cao, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để hiểu các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.

Sự khác biệt chính giữa AI và ML

Mặc dù AI và ML có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, nhưng có một số đặc điểm quan trọng khiến chúng khác biệt với nhau. Sau đây là một số điểm khác biệt chính giữa AI và ML:

Phạm vi

Lĩnh vực AI rất rộng lớn và bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm cả ML. Ngược lại, ML là một nhánh của AI tập trung vào việc sử dụng các mô hình và thuật toán thống kê để giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc lựa chọn.

Cách tiếp cận

Thiết kế các thuật toán bắt chước quá trình ra quyết định và nhận thức của con người là một chiến lược phổ biến của AI. Ngược lại, mục tiêu chính của ML là đào tạo các thuật toán trên dữ liệu để tìm những liên kết và mẫu có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc lựa chọn.

Yêu cầu về dữ liệu

Sử dụng các quy tắc và kinh nghiệm được lập trình sẵn, các thuật toán AI có thể được tạo để hoạt động với các tập dữ liệu nhỏ hoặc thậm chí không có dữ liệu nào. Ngược lại, các bộ dữ liệu lớn phải được sử dụng để đào tạo những thuật toán ML nhằm tìm ra các mẫu và liên kết.

Tính linh hoạt

Mặc dù các thuật toán AI có thể được thiết kế để giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau, nhưng chúng thường được điều chỉnh cho các mục đích cụ thể. Mặt khác, các thuật toán ML thường dễ thích ứng hơn và có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề và thách thức.

Sự tham gia của con người

AI thường đòi hỏi phải xây dựng các thuật toán có thể bổ sung hay thay thế khả năng hoặc quá trình ra quyết định của con người. Mặt khác, ML thường được áp dụng để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại hoặc hỗ trợ quá trình ra quyết định của con người.

Với trọng tâm là mô phỏng quá trình ra quyết định và nhận thức của con người, AI là một lĩnh vực lớn hơn bao gồm nhiều cách tiếp cận khác nhau, bao gồm cả ML. Ngược lại, mục tiêu của Machine Learning là cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Các ứng dụng của AI và ML

AI và ML được sử dụng trong nhiều ứng dụng như:

1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sử dụng bao gồm chatbot, phân tích tình cảm, nhận dạng giọng nói và dịch ngôn ngữ.
2. Phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư là những ứng dụng trong lĩnh vực tài chính.
3. Hệ thống đưa ra đề xuất: Ví dụ bao gồm đưa ra đề xuất cho sách và phim cũng như cho các sản phẩm.
4. Nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng và nhận dạng cảnh chỉ là một số ứng dụng của công nghệ nhận dạng hình ảnh và video AI.
5. Ô tô tự lái và máy bay không người lái là hai ví dụ về phương tiện tự trị đang được sử dụng.
6. Lập kế hoạch chẩn đoán và điều trị, tìm kiếm các loại thuốc mới và theo dõi bệnh nhân là những ứng dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Tiềm năng của AI và ML trong việc mang lại những thay đổi mang tính biến đổi trong các lĩnh vực khác nhau ngày càng trở nên rõ ràng khi những ứng dụng của chúng trở nên đa dạng và phức tạp hơn. Những công nghệ này được định vị là có tác động sâu sắc đến tương lai của các ngành công nghiệp bằng cách cho phép các công ty và tổ chức hợp lý hóa hoạt động của họ, cắt giảm chi phí và đưa ra quyết định tốt hơn.

Lợi ích và hạn chế của AI và Machine Learning

Hai trong số những công nghệ hấp dẫn và hứa hẹn nhất hiện nay là trí tuệ nhân tạo và Machine Learning. Chúng có khả năng thay đổi nhiều khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta, bao gồm các mối quan hệ của chúng ta với nhau, con người và môi trường xung quanh, cũng như cách chúng ta làm việc và học tập. Mặc dù AI và ML có nhiều lợi thế, nhưng cũng có những vấn đề đạo đức quan trọng cần được tính đến.

Chẳng hạn, có những lo lắng về việc AI có thể ảnh hưởng đến việc làm và nền kinh tế như thế nào. Điều quan trọng nữa là phải đảm bảo rằng các công nghệ mới được tạo ra và triển khai theo cách tôn trọng quyền tự chủ và quyền riêng tư của mọi người.

Hai công nghệ đang thay đổi nhiều khía cạnh trong cuộc sống, AI và ML, tuy tách biệt nhưng có liên quan với nhau. Mặc dù ML là một công nghệ cụ thể được sử dụng trong lĩnh vực AI, nhưng AI cũng là một lĩnh vực lớn, kết hợp nhiều công nghệ khác.

Cả AI và ML đều sẵn sàng thay đổi nhiều ngành công nghiệp trong những năm tới. Chúng có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực bao gồm chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và vận tải. Chúng cũng đưa ra những thách thức quan trọng về xã hội và đạo đức, giống như với bất kỳ công nghệ mới nào, cần được giải quyết.