Học máy là gì và nó liên quan như thế nào đến trí tuệ nhân tạo?
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) là hai thuật ngữ thường xuất hiện thay thế cho nhau trong các diễn ngôn phổ biến, tuy nhiên chúng không đồng nghĩa với nhau. Trong khi AI là một khái niệm rộng hơn liên quan đến máy móc có thể bắt chước trí thông minh của con người thì Machine Learning là một tập hợp con cụ thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu. Hiểu được mối quan hệ giữa hai lĩnh vực khoa học máy tính này là rất quan trọng để nắm bắt những tiến bộ đáng kinh ngạc mà chúng ta thấy ngày nay trong mọi thứ, từ ô tô tự lái đến y học cá nhân hóa. Bài viết này nhằm mục đích phân định các khái niệm về Học máy và Trí tuệ nhân tạo cũng như khám phá cách chúng được kết nối với nhau.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực khoa học máy tính nhằm mục đích tạo ra những cỗ máy có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Những nhiệm vụ này có thể bao gồm giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận biết các mẫu, học hỏi kinh nghiệm và thích ứng với các tình huống mới.
Các loại AI
AI có thể được phân loại thành hai loại:
- AI hẹp hoặc yếu : Loại AI này chuyên thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết các vấn đề cụ thể. Ví dụ bao gồm các thuật toán đề xuất trên nền tảng phát trực tuyến hoặc phần mềm nhận dạng hình ảnh.
- AI phổ thông hoặc mạnh : Dạng AI này vẫn là một khái niệm lý thuyết và sẽ đòi hỏi những cỗ máy có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Họ sẽ sở hữu sự tự nhận thức, cảm xúc và khả năng thích ứng với sự thay đổi.
Học máy là gì?
Machine Learning là một lĩnh vực con của AI tập trung vào phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Không giống như các thuật toán truyền thống được lập trình rõ ràng để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, thuật toán học máy được thiết kế để phân tích dữ liệu và rút ra suy luận một cách tự động.
Các loại học máy
Machine Learning có thể được phân thành ba loại chính:
- Học có giám sát : Trong loại này, thuật toán được huấn luyện trên tập dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ huấn luyện được ghép nối với một nhãn đầu ra. Máy học cách dự đoán đầu ra từ dữ liệu đầu vào.
- Học không giám sát : Ở đây, thuật toán được đào tạo trên tập dữ liệu không được gắn nhãn và nó cố gắng xác định các mẫu hoặc cấu trúc cơ bản trong dữ liệu.
- Học tăng cường : Trong mô hình này, một tác nhân học cách thực hiện các hành động để tối đa hóa một số khái niệm về phần thưởng tích lũy, thường tương tác với một môi trường để làm như vậy.
Sự giao thoa giữa AI và ML
Machine Learning đóng vai trò là xương sống cho nhiều hệ thống và ứng dụng AI. Nó cho phép máy móc cải thiện hiệu suất mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy, do đó khiến chúng có vẻ “thông minh”. Đây là cách ML đóng góp cho AI:
- Quyết định dựa trên dữ liệu : Thuật toán ML phân tích lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần sự can thiệp của con người.
- Khả năng thích ứng : Khi chúng tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán học máy có thể học hỏi và cải thiện, bắt chước khả năng thích ứng với thông tin mới của con người.
- Tự động hóa : ML có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi khả năng nhận thức của con người, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.
Phần kết luận
Trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích tái tạo hoặc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Machine Learning, một tập hợp con quan trọng của AI, trang bị cho những cỗ máy này khả năng học hỏi từ dữ liệu. Cùng nhau, họ đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp và biến những gì tưởng chừng như khoa học viễn tưởng thành hiện thực. Hiểu được các sắc thái giữa hai lĩnh vực khoa học máy tính này sẽ trang bị cho chúng ta tốt hơn để đánh giá cao những công nghệ đáng chú ý đang định hình thế giới của chúng ta.
