Artificial Intelligence (AI) và Machine Learning (ML) đươc dịch sang tiếng Việt là: Trí tuệ nhân tạo và máy học. Đây là hai thuật ngữ phổ biến và thường được nhắc đến ngày nay. Và mọi người thường sử dụng chúng thay thế cho nhau để mô tả một phần mềm hoặc hệ thống thông minh.
Nhưng mặc dù cả AI và ML đều dựa trên thống kê và toán học, nhưng chúng không giống nhau. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu sự khác nhau giữa AI và ML với một số ví dụ thực tế để giúp bạn nắm rõ giữa AI và ML.
AI hay Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo, hay AI, là khả năng của máy tính hoặc máy móc bắt chước hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ giống như con người.
Trí tuệ nhân tạo thực hiện các công việc đòi hỏi trí thông minh của con người như tư duy, suy luận, học hỏi kinh nghiệm và quan trọng nhất là tự mình đưa ra quyết định.
“AI là khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy thông minh”. – John McCarthy
Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách đặc biệt xuất sắc, nhưng chúng vẫn chưa đạt đến khả năng tương tác với con người ở mức độ cảm xúc thực sự.
Để tìm hiểu thêm về AI, hãy cùng xem một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo đang hoạt động.
Robot
Robot công nghiệp là một ví dụ điển hình về AI. Robot công nghiệp có khả năng giám sát độ chính xác và hiệu suất của chính nó, đồng thời cảm nhận hoặc phát hiện khi nào cần bảo trì để tránh “thời gian chết” gây lãng phí năng suất. Nó cũng có thể hoạt động trong một môi trường mới hoặc không xác định.
Trợ lý ảo
Một ví dụ khác về AI là các công cụ trợ lý ảo là các tiện ích tương tác giữa Người và AI. Các trợ lý cá nhân phổ biến nhất là Google Home của Google, Siri của Apple, Alexa của Amazon và Cortana của Microsoft.
Các trợ lý ảo này cho phép người dùng tìm hiểu thông tin, đặt phòng khách sạn, thêm sự kiện vào lịch, trả lời câu hỏi, lên lịch họp, gửi tin nhắn hoặc email, v.v.
ML hay Học máy là gì?
ML có thể được gọi là Học máy hoặc máy học, là “tập hợp con” của AI có khả năng tự động học từ dữ liệu cho sẵn.
Học/Learning trong ML đề cập đến khả năng học dựa trên dữ liệu có sẵn và khả năng của thuật toán ML để đào tạo mô hình, đánh giá hiệu suất hoặc độ chính xác của nó, sau đó đưa ra dự đoán.
Ví dụ: bạn có thể đào tạo một hệ thống với các thuật toán học máy như Random Forest và Decision Trees.
Mục đích của ML là cho phép máy móc tự học bằng cách sử dụng dữ liệu và cuối cùng đưa ra dự đoán chính xác.
Để tìm hiểu thêm, hãy xem một số ví dụ về Học máy.
Đề xuất Sản phẩm
Hầu hết các trang web thương mại điện tử đều có các công cụ ML cung cấp các đề xuất về các sản phẩm khác nhau dựa trên dữ liệu lịch sử truy cập người dùng.
Ví dụ: nếu bạn tìm kiếm sản phẩm “Tăm nước” nước Tiki, các lần sau truy cập vào Tiki bạn sẽ được gọi ý các Sản phẩm “Tăm nước” của các hãng khác nhau, thậm chí là các mã giảm giá liên quan đến sản phẩm này hoặc các sản phẩm liên quan đi kèm như Kem đánh răng, sản phẩm vệ sinh răng miệng…
ML sẽ đưa ra các đề xuất dựa trên những gì bạn đã thích, đã thêm vào giỏ hàng và các hành vi liên quan khác như bình luận, xem bình luận, kiểm tra giá…
Email Spam và Lọc phần mềm độc hại
Email Spam (thư rác) đã trở thành một vấn đề lớn đối với người dùng internet. Ngày nay hầu hết các nhà cung cấp dịch vụ email đều sử dụng các công cụ máy học để tự động tìm hiểu và xác định các email spam và tin nhắn lừa đảo.
Ví dụ: bộ lọc thư rác của Gmail và Yahoo không chỉ kiểm tra các email spam bằng các quy tắc đã có từ trước. Nó tự tạo ra các quy tắc mới dựa trên những gì đã học được khi tiếp tục thực hiện các hoạt động lọc thư rác của mình từ báo cáo người dùng hoặc hành vi người dùng.
Sự khác nhau giữa AI và ML
- Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích làm cho máy tính bắt chước trí thông minh của con người.
- Đến với Machine learning, ML là một nhánh của trí tuệ nhân tạo. Nó nghiên cứu dữ liệu và thuật toán để dạy máy tính cách đưa ra quyết định giống như con người.
Như đã xác định ở trên, AI là một lĩnh vực rộng hơn với các ứng dụng lớn hơn. ML là một lĩnh vực phụ của AI dạy máy móc đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Tóm lại, tất cả các mô hình ML đều là mô hình AI, nhưng điều ngược lại không nhất thiết đúng. Cả hai mô hình đều hướng tới việc tạo ra những cỗ máy có thể học hỏi mọi thứ mà không cần lập trình rõ ràng.
Một điểm khác biệt nữa giữa AI và ML là tính ứng dụng. ML huấn luyện máy tính đưa ra các lựa chọn và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện theo thời gian khi có nhiều dữ liệu hơn được cung cấp cho chúng.
Mặt khác, mô hình AI có nhiều cách triển khai hơn. Vì vậy, điểm khác biệt chính giữa AI và ML là phạm vi ứng dụng. Trong khi ML khá cụ thể, AI nhắm mục tiêu triển khai rộng hơn với nhiều chức năng hơn.
Ví dụ, Google Assistant là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo AI. Nó lắng nghe giọng nói của bạn và mang lại kết quả cụ thể. Tuy nhiên, tính năng nhận dạng giọng nói cho phép Trợ lý Google lắng nghe bạn là một mô hình ML.
Vì vậy, về bản chất, AI nhằm đào tạo máy móc để thực hiện trí thông minh giống như con người và ML đào tạo máy móc để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thông minh.
Ngoài sự khác biệt, có rất nhiều điểm tương đồng giữa AI và ML. Đối với những người mới bắt đầu, cả hai đều là lĩnh vực khoa học máy tính, và không thể nhảy sang lĩnh vực này nếu không nghiên cứu về lĩnh vực kia.
Tóm lại, AI giải quyết các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người trong khi ML là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo giải quyết các nhiệm vụ cụ thể bằng cách học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.
Điều này có nghĩa là tất cả ML đều là AI, nhưng không phải tất cả AI đều là ML.