Trí tuệ nhân tạo và máy học là hai trong số những chủ đề công nghệ được nhắc đến nhiều nhất hiện nay. Nhưng sự khác biệt giữa chúng là gì? AI là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các loại máy móc có thể suy nghĩ và hành động giống như con người.
Mặt khác, học máy là một phương pháp dạy máy tính học từ dữ liệu mà không được lập trình rõ ràng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt giữa AI và máy học, cũng như các ứng dụng của chúng trong kinh doanh và hơn thế nữa.
AI là gì?
Nghiên cứu AI giải quyết câu hỏi làm thế nào để tạo ra máy tính có khả năng hoạt động thông minh.
Có ba loại AI - yếu, mạnh và chung chung. AI yếu được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như chơi cờ hoặc xác định đối tượng. AI mạnh có thể làm bất cứ điều gì mà con người có thể làm và AI nói chung là một trí tuệ nhân tạo có thể phát triển và trở nên tốt hơn theo thời gian.
ML là gì?
Máy học là một tập hợp con của AI giải quyết câu hỏi làm thế nào để tạo ra các hệ thống máy tính có thể học từ dữ liệu. Các thuật toán học máy được sử dụng để tự động phát hiện các mẫu trong dữ liệu và sau đó sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán hoặc đề xuất.
Học máy có hai loại: có giám sát và không giám sát.
Học tập có giám sát là nơi hệ thống máy tính được cung cấp một bộ dữ liệu đào tạo, sau đó dựa vào thuật toán để học từ dữ liệu này và đưa ra dự đoán. Học không giám sát là nơi hệ thống máy tính được cung cấp dữ liệu nhưng không được cho biết phải làm gì với nó.
Nó sẽ phải học hỏi từ chính dữ liệu và cố gắng tìm ra các mẫu hoặc mối quan hệ.
8 Sự khác biệt giữa AI và Máy học
Mặc dù mọi người có xu hướng sử dụng hai thuật ngữ thay thế cho nhau, nhưng thực sự có một số điểm khác biệt chính giữa hai thuật ngữ này. AI dựa trên việc tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ và học hỏi giống như con người, trong khi học máy là khả năng máy tính tự học bằng cách phân tích dữ liệu.
- AI dựa trên việc tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ và học hỏi giống như con người, trong khi học máy là khả năng máy tính tự học bằng cách phân tích dữ liệu.
- Học máy là một tập hợp con của AI, có nghĩa là tất cả học máy đều là AI nhưng không phải tất cả AI đều là học máy.
- Học máy tập trung vào việc dạy máy tính cách học từ dữ liệu, trong khi AI liên quan đến việc tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ và hoạt động giống như con người.
- Học máy chủ yếu được sử dụng để phân tích dự đoán, trong khi AI có thể được sử dụng cho cả phân tích dự đoán và ra quyết định.
- Các thuật toán học máy chủ yếu dựa trên thống kê và xác suất, trong khi các thuật toán AI cũng có thể dựa trên các quy tắc và phương pháp heuristics.
- Máy học chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu, trong khi AI cũng có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu hoặc kiến thức mới.
- Học máy chủ yếu được sử dụng để học có giám sát, trong khi AI cũng có thể được sử dụng cho học không giám sát.
- Các thuật toán học máy chủ yếu được tối ưu hóa cho độ chính xác, trong khi các thuật toán AI cũng có thể được tối ưu hóa cho các yếu tố khác như hiệu quả tính toán hoặc khả năng diễn giải.
Một số ví dụ về AI và Học máy đang được sử dụng là gì?
Điều này xảy ra thông qua việc sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu, sau đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đó.
Có nhiều ứng dụng khác nhau dành cho học máy, từ các trợ lý cá nhân như Siri và Google Hiện hành, đến phòng chống gian lận và chẩn đoán ung thư.
Một số ví dụ khác về học máy đang được sử dụng là:
- Xe tự hành
- Phát hiện gian lận
- Nhận dạng giọng nói
- Dự đoán hành vi của người tiêu dùng
Mặt khác, AI là một thuật ngữ chung hơn đề cập đến bất kỳ loại trí tuệ nhân tạo nào, bao gồm cả học máy. Vì vậy, trong khi tất cả học máy là AI, không phải tất cả AI đều là học máy. Một số ví dụ khác về AI là:
- Robot
- Trợ lý ảo
- Thị giác máy tính
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Robotics
Nhìn chung, nghiên cứu về AI giải quyết câu hỏi làm thế nào để tạo ra máy tính có khả năng hành vi thông minh. Trong khi đó, học máy tập trung vào việc cho phép máy tính tự học mà không cần được lập trình rõ ràng.
Học máy là một tập hợp con của AI và do đó, thuộc thuật ngữ bao trùm lớn hơn của AI.
Tại sao AI và ML lại quan trọng?
AI và ML rất quan trọng vì chúng cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ, tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Chúng cũng có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà chỉ trí thông minh của con người không thể thực hiện được.
Ngoài ra, AI và ML ngày càng trở nên quan trọng khi chúng ta bước vào kỷ nguyên dữ liệu lớn. Với ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, các doanh nghiệp cần AI và ML để sàng lọc dữ liệu này và tìm ra những thông tin chi tiết giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn.
AI và ML cũng rất quan trọng vì chúng mang lại lợi thế cạnh tranh. Các doanh nghiệp có thể khai thác những công nghệ này sẽ có thể đạt được lợi thế đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh của họ.
Một số vấn đề với AI là gì?
Một số vấn đề với AI bao gồm mất việc làm, vì máy móc có thể làm nhiều công việc mà con người làm theo truyền thống. Ngoài ra còn có vấn đề sai lệch, vì dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán có thể bị sai lệch, do đó có thể dẫn đến kết quả sai lệch.
Ngoài ra, có khả năng bị lạm dụng vì AI có thể được sử dụng cho các mục đích có hại như tạo tin tức giả hoặc được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng.
AI và Machine Learning - Cái nào tốt hơn?
Không có câu trả lời đơn giản cho câu hỏi này. Cả AI và ML đều quan trọng, và cái nào tốt hơn tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể. Ví dụ: nếu bạn cần tự động hóa một tác vụ, thì AI có khả năng là lựa chọn tốt hơn.
Nếu bạn cần dự đoán về các sự kiện trong tương lai, ML có thể là lựa chọn tốt hơn.
Nhìn chung, các doanh nghiệp nên hướng tới việc sử dụng cả AI và ML để đạt được lợi ích tối đa từ các công nghệ này. AI có thể cung cấp khả năng tự động hóa các tác vụ, trong khi ML có thể cung cấp khả năng đưa ra quyết định tốt hơn.
Bằng cách sử dụng cả hai công nghệ, các doanh nghiệp sẽ có thể thu được lợi ích đầy đủ của mỗi công nghệ.
Liên kết nhanh
- Máy trả lời tốt nhất
- Danh sách các máy ảo tốt nhất cho Linux
- SEO kỹ thuật là gì và làm như thế nào? + Danh sách kiểm tra kỹ thuật SEO
Kết luận- AI vs Machine Learning 2024
Mặc dù có một số điểm trùng lặp giữa AI và máy học, nhưng chúng không giống nhau. Tóm lại, AI là một quá trình trong khi máy học là một kỹ thuật.
Quy tắc trước dựa vào việc đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc định trước trong khi quy tắc sau có thể cải thiện theo thời gian khi nó “học hỏi” từ kinh nghiệm. Có rất nhiều ứng dụng khác nhau cho AI và máy học, cả trong kinh doanh và hơn thế nữa.
Hy vọng điều này đã giúp bạn trong việc học tập chủ đề tốt hơn.
