Khám phá sự khác biệt giữa AI so với học máy machine learning

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

AI so với học máy là những thuật ngữ công nghệ được nhắc đến nhiều nhất trong thế giới thương mại ngày nay khi các công ty đang sử dụng những cải tiến này để xây dựng các máy móc và ứng dụng thông minh. Và mặc dù những thuật ngữ này đang thống trị các cuộc đối thoại kinh doanh trên toàn thế giới, nhưng nhiều người vẫn gặp khó khăn trong việc phân biệt chúng.

1. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo, thường được gọi là AI, là quá trình truyền dữ liệu, thông tin và trí tuệ con người cho máy móc. Mục tiêu chính của Trí tuệ nhân tạo là phát triển những cỗ máy tự lực có thể suy nghĩ và hành động giống như con người. Những cỗ máy này có thể bắt chước hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ bằng cách học hỏi và giải quyết vấn đề. Hầu hết các hệ thống AI đều mô phỏng trí thông minh tự nhiên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Amazon Echo là một chiếc loa thông minh sử dụng Alexa, công nghệ trợ lý ảo AI do Amazon phát triển. Amazon Alexa có khả năng tương tác bằng giọng nói, phát nhạc, đặt báo thức, phát sách nói và đưa ra thông tin theo thời gian thực như báo cáo tin tức, thời tiết, thể thao và giao thông.

Như bạn có thể thấy trong hình minh họa bên dưới, người đó muốn biết nhiệt độ hiện tại ở Chicago. Trước tiên, giọng nói của người đó được chuyển đổi thành định dạng máy có thể đọc được. Dữ liệu được định dạng sau đó được đưa vào hệ thống Amazon Alexa để xử lý và phân tích. Cuối cùng, Alexa trả về đầu ra giọng nói mong muốn thông qua Amazon Echo.

>>> Xem thêm bài viết: Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

2. Các loại trí tuệ nhân tạo 

AI so với Học máy có sự khác nhau như thế nào? Theo dõi các loại hình trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn.

2.1 Máy phản ứng 

Đây là những hệ thống chỉ phản ứng. Những hệ thống này không hình thành ký ức và chúng không sử dụng bất kỳ kinh nghiệm nào trong quá khứ để đưa ra quyết định mới.

2.2 Bộ nhớ giới hạn

Các hệ thống này tham chiếu quá khứ và thông tin được thêm vào trong một khoảng thời gian. Thông tin tham chiếu chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. 

2.3 Lý thuyết về Tâm trí

Điều này bao gồm các hệ thống có thể hiểu được cảm xúc của con người và cách chúng ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Họ được đào tạo để điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.

2.4 Tự nhận thức

Các hệ thống này được thiết kế và tạo ra để nhận thức về bản thân. Họ hiểu rõ trạng thái nội tâm của chính mình, dự đoán cảm xúc của người khác và hành động phù hợp.

Một vài ứng dụng của trí tuệ nhân tạo thể hiện sự khác biệt AI so với Học máy:

• Dịch máy chẳng hạn như Google Dịch
• Phương tiện tự lái như Waymo của Google
• Robot AI như Sophia và Aibo
• Các ứng dụng Nhận dạng giọng nói như Siri của Apple hoặc OK Google

>>> Xem thêm bài viết: Tương lai của AI: 5 điều mong đợi trong 10 năm tới

3. Học máy là gì?

Học máy là một ngành khoa học máy tính sử dụng các thuật toán và phân tích máy tính để xây dựng các mô hình dự đoán có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Theo McKinsey: Học máy dựa trên các thuật toán có thể học từ dữ liệu mà không cần lập trình dựa trên quy tắc.

Cuốn sách của Tom Mitchell về học máy cho biết “Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ trải nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và thước đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó ở các tác vụ trong T, được đo bằng P, cải thiện theo trải nghiệm E.”

Máy học truy cập một lượng lớn dữ liệu (cả có cấu trúc và không có cấu trúc) và học từ đó để dự đoán tương lai. Nó học từ dữ liệu bằng cách sử dụng nhiều thuật toán và kỹ thuật. Dưới đây là sơ đồ cho thấy cách một máy học từ dữ liệu.

>>> Đọc thêm bài viết: 5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

4. Các loại máy học machine learning

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt AI so với Học máy bạn cần tìm hiểu các loại học máy machine learning:

4.1 Máy học có giám sát

Trong học tập có giám sát , dữ liệu đã được gắn nhãn, có nghĩa là bạn biết biến mục tiêu. Sử dụng phương pháp học này, các hệ thống có thể dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Nó yêu cầu ít nhất một biến đầu vào và đầu ra được cung cấp cho mô hình để nó được huấn luyện. 

4.2 Máy học không giám sát

Các thuật toán học tập không giám sát sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn để tự khám phá các mẫu từ dữ liệu. Hệ thống có thể xác định các tính năng ẩn từ dữ liệu đầu vào được cung cấp. Một khi dữ liệu dễ đọc hơn, các mẫu và điểm tương đồng trở nên rõ ràng hơn.

4.3 Máy học củng cố

Mục tiêu của việc học tăng cường là đào tạo một nhân viên để hoàn thành một nhiệm vụ trong một môi trường không chắc chắn. Tác nhân nhận được các quan sát và phần thưởng từ môi trường và gửi các hành động đến môi trường. Phần thưởng đo lường mức độ thành công của hành động đối với việc hoàn thành mục tiêu nhiệm vụ.

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu so với học máy

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số bán hàng

Nguyễn Cúc