SỰ KHÁC NHAU CƠ BẢN GIỮA MÁY HỌC VÀ CÔNG NGHỆ AI

December 6, 2019

 

SỰ KHÁC NHAU CƠ BẢN GIỮA MÁY HỌC VÀ CÔNG NGHỆ AI

 

Hiện nay có rất nhiều tổ chức công nghệ đang lừa dối khách hàng của họ bằng cách tuyên bố sử dụng công nghệ AI nhưng thực tế thì sản phẩm của họ không hề như vậy. Việc lợi dụng sự tương đồng giữa các thuật ngữ công nghệ để chuộc lợi đang là một vấn đề nan giải trong thời điểm hiện tại. Ở bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu sự khác nhau cơ bản nhất giữa máy học và công nghệ AI.

Máy học là gì?

Trước hết cần phải khẳng định, máy học (Machine Learning) chỉ là một nhánh nhỏ trong trí tuệ nhân tạo. Theo nhà khoa học máy tính và là nhà tiên phong hàng đầu về máy học - Tom M. Mitchell đã đưa ra định nghĩa: máy học là nghiên cứu về thuật toán máy tính cho phép các chương trình máy tính tự động cải thiện thông qua các trải nghiệm. 

Máy học là một trong những cách thức để có thể đạt được tới trí tuệ nhân tạo, công nghệ AI. Máy học làm việc với các tập dữ liệu từ nhỏ đến lớn, bằng cách kiểm tra và so sánh dữ liệu để tìm ra các mẫu chung và khám phá các sắc thái.

 

Lấy một ví dụ đơn giản như việc bạn cung cấp một mô hình máy học với rất nhiều bài hát mà bạn thích, cùng với số liệu thống kê âm thanh tương ứng. Nó sẽ có thể tự động hóa (tùy thuộc vào mô hình học máy được giám sát đã sử dụng) và tạo một hệ thống đề xuất để gợi ý cho bạn về các bài hát mà bạn sẽ thích trong tương lai, tương tự như những gì Netflix, Spotify và các công ty khác đã làm.

 

Bản thân mô hình máy học lại chứa đựng các cách thức hoạt động khác nhau, bao gồm: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

 

Máy học có giám sát hoạt động bằng các thuật toán cố gắng mô hình hóa mối quan hệ và phụ thuộc giữa đầu ra dự đoán mục tiêu và các tính năng đầu vào, để có thể dự đoán các giá trị đầu ra cho dữ liệu mới dựa trên các dữ liệu mới các mối quan hệ mà nó đã học được từ các tập dữ liệu trước đó.

 

Còn đối với máy học không giám sát chủ yếu được sử dụng trong phát hiện mẫu và mô hình mô tả. Các thuật toán này không có danh mục đầu ra hoặc nhãn trên dữ liệu, giống như mô hình ở trên.

 

Học tăng cường, loại học máy phổ biến thứ ba nhằm mục đích sử dụng các quan sát thu thập được từ sự tương tác với môi trường của nó để thực hiện các hành động nhằm tối đa hóa phần thưởng hoặc giảm thiểu rủi ro.

 

AI là gì?

AI là tên gọi viết tắt của thuật ngữ Artificial Intelligence hay còn được biết đến với tên gọi: trí tuệ nhân tạo. AI có phạm vi rất rộng lớn và như đã đề cập trước đó, máy học chỉ nằm ở một nhánh nhỏ trong AI. Chính vì sự rộng lớn của nó mà các nhà nghiên cứu đánh giá AI là một lĩnh vực tương đối mơ hồ.

Trái ngược với học máy, AI là mục tiêu di động và định nghĩa của nó thay đổi khi những tiến bộ công nghệ liên quan được phát triển thêm.

 

Khoảng năm mươi năm trước, một chương trình chơi cờ vua được coi là một dạng của AI, vì lý thuyết trò chơi, cùng với các chiến lược trò chơi là những khả năng mà chỉ bộ não con người mới có thể thực hiện. Siêu máy tính Deep Blue sử dụng AI đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới vào năm 1997, theo nghiên cứu thì nó đã sử dụng một phương pháp gọi là thuật toán tìm kiếm cây để đánh giá hàng triệu bước di chuyển mỗi lượt.

 

AI như chúng ta biết ngày nay được tượng trưng bằng các tiện ích tương tác Human-AI của Google Home, Siri và Alexa, bằng máy học các hệ thống dự đoán video được cung cấp năng lượng cho Netflix, Amazon và YouTube.

 

Trên đây là những sự khác nhau cơ bản nhất giữa hai thuật ngữ máy học và công nghệ AI, hiểu rõ về khái niệm sẽ giúp bạn có thể phân biệt trong khi lập trình sản phẩm.

 

[Nguồn Tổng hợp]

---

JT1 - IT Recruitment Agency
Website:
 https://www.jt1.vn
Email: hi@jt1.vn
Điện thoại: +8428 6675 6685
Xem thêm các bài viết khác tại: https://www.jt1.vn/blog
Theo dõi chúng tôi tại: https://www.facebook.com/jt1asia/

 

 

Please reload

Recent Posts

Please reload

banner-top-it-job-right.gif

Archive

Please reload

Tags

Please reload

Related Posts

Please reload