Phân biệt AI so với học máy – Điểm khác biệt lớn nhất là gì?

Giới công nghệ đang băn khoăn về sự khác nhau giữa AI so với học máy. Trong thời đại 4.0 thì các thuật ngữ này lại càng phổ biến hơn. Tuy nhiên, vẫn có nhiều người nhầm lẫn về 2 thuật ngữ này. Bài viết dưới đây sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn về 2 thuật ngữ này.

1. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính có liên quan đến việc xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các công việc mà thường đòi hỏi sự thông minh của con người. Trí tuệ nhân tạo bao gồm một loạt các phương pháp, công nghệ và thuật toán nhằm tạo ra những hệ thống máy tính có khả năng tự học, tự điều chỉnh và tự thích nghi. Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là tạo ra những công nghệ thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh mà trước đây chỉ có con người mới có thể thực hiện được. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo rất phong phú và đa dạng, từ ứng dụng trong lĩnh vực y tế, kỹ thuật, tài chính, giáo dục, sinh học, thương mại điện tử cho đến robot hóa và tự động hóa các quy trình sản xuất công nghiệp.

2. Học máy là gì?

Học máy (machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu về các phương pháp và thuật toán cho máy tính “học hỏi” từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Mục tiêu của học máy là phát triển các mô hình và các thuật toán tự động hóa để máy tính có thể tự động phân tích và hiểu thông tin từ dữ liệu, rút ra những đặc điểm, quy luật hoặc mẫu tự nhiên trong dữ liệu đó để sử dụng trong việc ra quyết định, dự đoán, hoặc đưa ra khuyến nghị. Học máy đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dò tìm thông tin, nhận diện giọng nói, ô tô tự hành và nhiều ứng dụng khác.

3. AI so với học máy khác nhau như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học máy (Machine Learning – ML) là hai khái niệm liên quan nhưng có sự khác biệt.

3.1 Phạm vi

– AI (trí tuệ nhân tạo) bao gồm toàn bộ lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính có khả năng tự học, tự định nghĩa vấn đề và giải quyết vấn đề một cách như con người.

– Học máy là một phần con của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho máy tính tự động hóa quá trình học từ dữ liệu.

3.2 Cách tiếp cận

– AI so với học máy có thể sử dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau, không chỉ là học máy. AI còn bao gồm nghiên cứu về trí tuệ cơ bản, mô hình tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, robot và nhiều lĩnh vực khác.

– Học máy tập trung vào việc sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để máy tính có thể học từ dữ liệu và tự động cải thiện hiệu suất hoạt động. Học máy có thể được phân loại thành nhiều loại, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

3.3 Đặc điểm

– AI được xem như là trí tuệ nhân tạo, mô phỏng khả năng của con người trong việc suy nghĩ, học hỏi và điều khiển.

– Học máy tập trung hơn vào khả năng học hỏi và tìm hiểu thông tin từ dữ liệu, mà không cần được lập trình cụ thể.

Tóm lại, Học máy là một phần của AI và tập trung vào việc xây dựng các thuật toán và mô hình học máy để máy tính có thể học và tìm hiểu từ dữ liệu. Trong khi đó, AI so với học máy rộng hơn và bao gồm nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng khác nhau, không chỉ liên quan đến học máy.

4. Lợi ích của AI đối với con người

AI mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho xã hội và các ngành công nghiệp, bao gồm:

1. Tăng cường hiệu suất làm việc: AI có khả năng tự động hoá nhiều công việc mà trước đây đòi hỏi sự can thiệp của con người. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức và tăng cường hiệu suất của quá trình làm việc.

2. Đưa ra quyết định thông minh: AI có khả năng phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và có thể đưa ra quyết định thông minh dựa trên thông tin này. Điều này đem lại lợi ích lớn cho các công ty và tổ chức trong việc đưa ra các quyết định chiến lược và quản lý dữ liệu hiệu quả.

3. Cải thiện dự báo và dự đoán: AI có khả năng học từ lịch sử và dữ liệu thời gian thực để dự báo và dự đoán kết quả tương lai. Điều này rất hữu ích trong việc dự đoán xu hướng, thị trường, khách hàng và nhiều lĩnh vực khác.

4. Tăng cường khả năng tương tác và trải nghiệm người dùng: AI có thể đưa ra gợi ý, đề xuất và trợ giúp người dùng trong quá trình tương tác với các ứng dụng và hệ thống. Ví dụ, các trợ lý ảo như chatbot có khả năng trả lời câu hỏi của người dùng và cung cấp hỗ trợ tức thì.

5. Tăng cường an ninh và bảo mật: AI có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các hành vi đe dọa an ninh và tấn công mạng. Các hệ thống phát hiện xâm nhập và phân tích hành vi người dùng có thể dựa trên AI để phát hiện và phản ứng nhanh chóng đối với các mối đe dọa bảo mật.

6. Cải thiện sức khỏe và chăm sóc sức khỏe: AI có thể được áp dụng trong phân tích hình ảnh y học, dự báo bệnh tật, hỗ trợ chẩn đoán và tư vấn cho bác sĩ và bệnh nhân. Điều này giúp nâng cao chất lượng chăm sóc và tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Tổng quát, AI mang lại sự tự động hóa, tăng cường khả năng phân tích và quyết định, cải thiện trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu suất và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

AI so với học máy có nhiều điểm khác biệt. Mong rằng bài viết trên đã giúp các bạn phân biệt rõ 2 khái niệm này. Nếu bạn đam mê công nghệ thì đừng bỏ qua cơ hội tiếp cận 2 khái niệm này nhé.

Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của FUNiX tại đây:

>>> Tham khảo 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

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc