Sự khác biệt giữa AI và ML

Khái niệm AI ( Artifical Intelligence)  đã không còn quá xa lạ đối với chúng ta hiện nay khi chúng được thừa hưởng rất nhiều từ thành tựu đạt được từ việc và phát triển trí tuệ nhân tạo áp dụng vào nhiều lĩnh vực trong đời sống.

Ngoài ra có thể chúng ta còn được nghe một khái niệm cũng hết sức quen thuộc đó chính là ML (Machine Learning) cả 2 thuật ngữ này có thể hay được sử dụng thay thế cho nhau nhưng thực tế lại không giống nhau, và để tìm hiểu tại sao lại có sự khác biệt giữa AI và ML chúng ta hãy cùng đi tìm hiểu trong bài viết sau đây.

AI(Artifical Intelligence) là gì ?

AI là một lĩnh vực thuộc khoa học máy tính đề cập đến vấn đề có thể khiến máy móc, máy tính làm việc thực hiện các công việc và suy nghĩ giống với con người, nói cách khác  trí tuệ nhân tạo thuật ngữ này có thể hiểu đơn giản là việc tạo ra trí tuệ , trí thông minh một cách nhân tạo.

Chúng ta có thể ví dụ một thực thể AI gần nhất với chúng ta đó chính là các ứng dụng mà chúng ta sử dụng hằng ngày trên điện thoại di động như Google, Siri , Google dịch ngoài ra còn rất nhiều hệ thống và các ứng dụng khác.

Nhưng tất cả các loại này được gọi là ANI hay còn gọi là AI hẹp có nghĩa là nó được làm ra để thực hiện các chức năng rất cụ thể bằng việc thu thập dữ liệu và sau đó được đào tạo bài bản để thực hiện các tác vụ.

Còn lại sẽ là các AI mạnh đúng với ý nghĩa bản chất của nó đó là những thực thể , những cỗ máy có thể hoạt thộng và thực hiện các tác vụ chuyên môn giống với con người.

các thực thể này có thể suy nghĩ học hỏi áp dụng các kĩ năng học được vào tác vụ để giải quyết công việc và tương lai hướng tới việc trở thành ASI ( siêu trí tuệ nhân tạo ) là lúc thời điểm máy móc sẽ vượt qua khả năng suy nghĩ của con người để trở thành một thực thể riêng không bị kiểm soát, vượt trội con người về mọi mặt.

AI giải quyết được các vấn đề gì ?

1. Vấn đề sức lao động của con người.

Có những công việc con người phải tốn rất nhiều sức lao động có thể ảnh hưởng tới sức khỏe thậm chí là tính mạng để thực hiện nhưng đối với AI các thực thể sẽ thực hiện các tác vụ các nhiệm vụ một cách cực kì chính xác mà không để lại sai sót.

Ngoài ra có những công việc yêu cầu lặp đi lặp lại một tác vụ nhiều lần sẽ khiến chúng ta nhàm chán nhưng với AI nó sẽ giải quyết vấn đề một cách đơn giản và với hiệu suất cực kì cao.

2. Vấn đề tính toán , thu thập dữ liệu.

Khối lượng dữ liệu đi cùng với nó là nhu cầu tính toán đang tăng liên tục và không ngừng tăng , với những kiểu cơ sở dữ liệu truyền thống rất khó để liên tục thu thập cũng như xử lý thông tin một cách nhanh và chính xác như vậy , với AI nó sẽ giải quyết vấn đề này một cách đơn giản thu thập thông tin và xử lý thông tin một cách hoàn hảo.

3.Vấn đề điện toán đám mây.

Có một vấn đề đó là  AI yêu cầu một lượng dữ liệu đáng kể để học và việc lưu trữ dữ liệu có thể gây ra một vấn đề nghiêm trọng. Các khả năng của AI hoạt động cùng với môi trường điện toán đám mây để giúp các tổ chức hoạt động hiệu quả và hiệu quả trong công việc của họ.

ML(Machine Learning) là gì ?

ML còn được gọi là học máy nó sẽ đề cập tới vấn đề nghiên cứu các thuật toán và mô hình thống kê mà máy móc sử dụng để hoàn thành nhiệm vụ mà được chỉ ra không cần phải có hướng dẫn, dựa vào phân tích mẫu để có thể đưa ra kết quả, học máy chính là một phần nhỏ của trí tuệ nhân tạo , quá trình thực hiện của nó sẽ bao gồm các bước như sau:

  • Thu thập dữ liệu
  • Chuẩn bị dữ liệu
  • Lựa chọn mô hình thuật toán.
  • Đào tạo, Phân tích dữ liệu mô hình.
  • Đánh giá kết quả phân tích dữ liệu , mô hình.
  • Điều chỉnh tham số.
  • Đưa ra kết quả.

Chúng ta sẽ đề cập tới các loại ML nổi bật sau đây để có thể hiểu thêm về nó.

Học có giám sát.

Đây là một phương pháp trong quá trình học không bị giám sát , kiểm soát , để thuật toán có thể tự chọn mô hình dữ liệu, các hệ thống khác nhau có thể xem trực tuyến bằng cách sử dụng các loại hình học tập, học hỏi hành vi người dùng để đưa ra kết quả.

Học tăng cường.

Đây là một loại hình đào tạo để máy móc có thể đưa ra quyết định đúng đắn nhằm có thể đạt được mục tiêu trong các tình huống phức tạp cụ thể, chúng ta có thể hiểu nó như việc chúng ta làm sai để có thể biết được mình sai ở đâu, việc này giúp bạn xác định lỗi cụ thể ở đâu.

Các tính năng nổi bật của học máy.

  • Tự động hóa.
  • Tương thích với IoT.
  • Phân tích dữ liệu chính xác.
  • Trợ giúp , hỗ trợ tốt cho doanh nghiệp trong kinh doanh.

Lời kết:

Cả trí tuệ nhân tạo và học máy đang được phát triển mạnh mẽ và được áp dụng vào đời sống con người càng ngày càng sâu rộng hiện nay và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của con người

Chính chúng ta cũng cảm nhận được lợi ích của AI trong các tác vụ trong các hoạt động thường ngày ngày càng được đổi mới ngày nay , hãy hi vọng càng ngày chúng càng phát triển để phục vụ tốt hơn lợi ích con người.

xem thêm :

Deep Learning là gì ?

5/5 (1 Đánh giá)

Bài viết cùng chủ đề: