“AI và ML: Công nghệ thông minh và học máy hoạt động cùng nhau như thế nào?”

Cả AI và ML đều có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta sống và làm việc

Hầu hết những người bình thường có xu hướng sử dụng các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo và học máy làm từ đồng nghĩa và họ không biết sự khác biệt. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này là hai khái niệm khác nhau mặc dù học máy là một phần của trí tuệ nhân tạo. Cả AI và ML đều có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta sống và làm việc, nhưng mặc dù chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, nhưng vẫn thường có sự nhầm lẫn về ý nghĩa của từng thuật ngữ và sự khác biệt của chúng.

Có thể nói, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực chủ đề rộng lớn mà học máy chỉ là một phần nhỏ. Dưới đây là những khác biệt chính giữa chúng. Khám phá hơn 250 dự án Khoa học dữ liệu và Máy học từ đầu đến cuối đã hoàn thành tại ProjectPro để tìm hiểu cách AI và ML có thể cải thiện các hoạt động và dịch vụ kinh doanh. Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực khoa học máy tính tạo ra các hệ thống máy tính có thể bắt chước trí thông minh của con người. Nó bao gồm hai từ “Artificial” và “intelligence”, có nghĩa là “sức mạnh tư duy do con người tạo ra”.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo không yêu cầu lập trình trước, thay vào đó, chúng sử dụng các thuật toán như vậy có thể hoạt động với trí thông minh của chúng. Nó liên quan đến các thuật toán học máy như thuật toán học tăng cường và mạng thần kinh học sâu. Mặt khác, Machine Learning cho phép các hệ thống máy tính đưa ra dự đoán hoặc đưa ra quyết định bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử mà không được lập trình rõ ràng. Máy học sử dụng một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc để các mô hình máy học có thể tạo ra kết quả chính xác hoặc đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó.

Máy học hoạt động dựa trên các thuật toán tự học bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Nó chỉ hoạt động đối với một số miền nhất định, chẳng hạn như nếu chúng ta tạo mô hình máy học để phát hiện ảnh chó, nó sẽ chỉ cho kết quả đối với ảnh chó, còn nếu chúng ta cung cấp dữ liệu mới như ảnh mèo thì nó sẽ không phản hồi. Học máy đang được sử dụng ở nhiều nơi chẳng hạn như cho các hệ thống đề xuất trực tuyến, thuật toán tìm kiếm của Google, bộ lọc thư rác Email, đề xuất gắn thẻ bạn bè trên Facebook Auto, v.v.

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ được định nghĩa kém, điều này góp phần gây ra sự nhầm lẫn giữa nó và học máy. Trí tuệ nhân tạo về cơ bản là một hệ thống có vẻ thông minh. Tuy nhiên, đó không phải là một định nghĩa hay, bởi vì nó giống như nói một thứ gì đó ‘lành mạnh’. Ví dụ, những hành vi này bao gồm giải quyết vấn đề, học tập và lập kế hoạch, những hành vi này đạt được thông qua phân tích dữ liệu và xác định các mẫu trong đó để tái tạo những hành vi đó.

Mặt khác, học máy là một loại trí tuệ nhân tạo, trong đó trí tuệ nhân tạo là hình thức tổng thể của sự thông minh, học máy là nơi máy lấy dữ liệu và học những điều về thế giới mà con người gặp khó khăn. ML có thể vượt qua trí thông minh của con người. ML chủ yếu được sử dụng để xử lý số lượng lớn dữ liệu rất nhanh bằng cách sử dụng các thuật toán thay đổi theo thời gian và cải thiện những gì họ muốn làm. Một nhà máy sản xuất có thể thu thập dữ liệu từ máy móc và cảm biến

Sự khác biệt chính

Mặc dù AI và ML có liên quan chặt chẽ với nhau, nhưng có một số điểm khác biệt chính giữa chúng. Đầu tiên, AI là một lĩnh vực rộng lớn hơn bao gồm học máy, trong khi học máy là một cách tiếp cận cụ thể đối với AI. Thứ hai, AI tập trung vào việc tạo ra những cỗ máy có thể thực hiện các nhiệm vụ giống như con người, trong khi học máy tập trung vào việc phát triển các thuật toán có thể học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.

Một điểm khác biệt quan trọng khác giữa AI và ML là cách chúng được sử dụng. AI thường được sử dụng để xây dựng các hệ thống có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác, học máy được sử dụng để phát triển các mô hình dự đoán có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai, chẳng hạn như giá cổ phiếu, xu hướng bán hàng và hành vi của khách hàng.

AI và ML có liên quan như thế nào?

Về cốt lõi, AI là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm một số công nghệ khác nhau, bao gồm cả học máy. Học máy là một lĩnh vực con của AI tập trung đặc biệt vào việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính tự động cải thiện hiệu suất của chúng đối với các tác vụ cụ thể theo thời gian. Nói cách khác, ML là một loại AI chuyên biệt tập trung vào việc dạy máy tính học hỏi từ dữ liệu.

Mối quan hệ giữa AI và ML có thể được so sánh với mối quan hệ giữa y học và phẫu thuật. Giống như y học là một lĩnh vực rộng bao gồm một số chuyên khoa khác nhau, chẳng hạn như tim mạch, thần kinh học và ung thư, AI bao gồm một số công nghệ khác nhau, bao gồm cả học máy. Và giống như phẫu thuật là một loại thuốc chuyên biệt tập trung vào thao tác vật lý của cơ thể, ML là một loại AI chuyên biệt tập trung vào thao tác dữ liệu.