Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) được dịch sang tiếng Việt là: Trí tuệ nhân tạo và máy học. Đây là hai thuật ngữ thông dụng và thường được nhắc đến hiện nay. Và mọi người thường sử dụng chúng thay thế cho nhau để mô tả một phần mềm hoặc hệ thống thông minh.
Tuy nhiên, mặc dù cả AI và ML đều dựa trên số liệu thống kê và toán học, nhưng chúng không giống nhau. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu sự khác biệt giữa AI và ML với một số ví dụ thực tế để giúp bạn hiểu giữa AI và ML.
AI hay Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo hay AI là khả năng 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, lập luận, học hỏi kinh nghiệm và quan trọng nhất là tự đưa ra quyết định.
“AI là khoa học và kỹ thuật tạo ra máy móc thông minh.” – John McCarthy
Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách xuất sắc, nhưng chúng vẫn chưa đạt đến mức có thể tương tác với con người ở mức độ cảm xúc thực sự.
Để tìm hiểu thêm về AI, chúng ta hãy xem một số ví dụ về hoạt động của trí tuệ nhân tạo.
Robot
Robot công nghiệp là một ví dụ điển hình của AI. Rô-bốt công nghiệp có khả năng giám sát độ chính xác và hiệu suất của chính chúng, đồng thời cảm nhận hoặc phát hiện khi nào cần bảo trì để tránh "thời gian ngừng hoạt động" gây lãng phí năng suất. Nó cũng có thể hoạt động trong một môi trường mới hoặc chưa biết.
Trợ lý ảo
Một ví dụ khác về AI là các công cụ trợ lý ảo là các tiện ích tương tác giữa Con 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.
Những trợ lý ảo này cho phép người dùng tìm thông tin, đặt khách sạn, thêm sự kiện vào lịch, trả lời câu hỏi, lên lịch cuộc họp , gửi tin nhắn hoặc email, v.v.
ML hoặc Học máy là gì?
ML có thể được gọi là Học máy hoặc học máy, là một “tập hợp con” ; của AI có khả năng tự động học từ dữ liệu nhất định.
Học/Học trong ML đề cập đến khả năng học dựa trên dữ liệu có sẵn và khả năng thuật toán ML huấn luyện một mô hình, đánh giá hiệu suất hoặc độ chính xác và sau đó đưa ra dự đoán.
Ví dụ: bạn có thể huấn luyện một hệ thống bằng các thuật toán máy học như Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định.
Mục đích của ML là cho phép máy học tự mình sử dụng dữ liệu và cuối cùng đưa ra dự đoán chính xác.
Để tìm hiểu thêm, hãy xem một số ví dụ về Máy học.
Đề xuất sản phẩm
Hầu hết các trang web thương mại điện tử đều có công cụ ML cung cấp các đề xuất về các sản phẩm khác nhau dựa trên dữ liệu lịch sử về lượt truy cập của người dùng.
Ví dụ: nếu bạn tìm kiếm sản phẩm "Tăm nước của Tiki, lần sau truy cập Tiki bạn sẽ được gợi ý các sản phẩm "Tăm nước" của nhiều thương hiệu khác nhau, thậm chí cả mã giảm giá liên quan. với sản phẩm này hoặc các sản phẩm có liên quan như kem đánh răng, sản phẩm vệ sinh răng miệng, v.v.
ML sẽ đưa ra đề xuất dựa trên những gì bạn thích, thêm vào giỏ hàng và các hành vi liên quan khác như bình luận, xem bình luận, kiểm tra giá, v.v.
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 email rác và thư lừa đảo.
Ví dụ: bộ lọc thư rác của Gmail và Yahoo không chỉ kiểm tra email rác bằng các quy tắc có sẵn. Nó tự tạo các quy tắc mới dựa trên những gì đã học được khi tiếp tục thực hiện các hoạt động lọc thư rác từ các báo cáo của người dùng hoặc hành vi của người dùng.
Sự khác biệt 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.
Đối với Máy học, 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 như con người.
Như đã định nghĩa ở trên, AI là một lĩnh vực rộng lớn hơn với các ứng dụng lớn hơn. ML là một lĩnh vực con của AI dạy máy móc đưa ra 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 mọi thứ mà không cần lập trình rõ ràng.
Một điểm khác biệt nữa giữa AI và ML là khả năng ứng dụng. ML huấn luyện máy tính đưa ra lựa chọn và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, đồng thời cải thiện theo thời gian khi có nhiều dữ liệu hơn được cung cấp cho chúng.
Mặt khác, mô hình AI có nhiều hơn triển khai. Vì vậy, điểm khác biệt chính giữa AI và ML là phạm vi ứng dụng. Mặc dù ML khá cụ thể, nhưng AI nhắm mục tiêu triển khai rộng hơn với nhiều chức năng hơn.
Ví dụ: Trợ lý Google 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 mục đích đào tạo máy móc để thực hiện trí thông minh giống như con người và ML đào tạo máy móc để tạo ra quyết định dựa trên dữ liệu thông minh.
Ngoài sự khác biệt, có rất nhiều điểm tương đồng giữa AI và ML. Đối với người mới bắt đầu, cả hai đều là lĩnh vực khoa học máy tính và không thể nhảy vào lĩnh vực này mà không nghiên cứu 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 đó. các nhiệm vụ cụ thể bằng cách học 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.