Trong lĩnh vực đổi mới công nghệ, hai thuật ngữ thường trộn lẫn với nhau và đôi khi còn được sử dụng thay thế cho nhau: Học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Mặc dù những khái niệm này chắc chắn có liên quan và liên kết với nhau nhưng chúng thể hiện những khía cạnh khác biệt trong bối cảnh rộng lớn hơn của công nghệ và khoa học máy tính.
Định nghĩa Machine Learning
Về cốt lõi, học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan đến các hệ thống và thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng trong các tác vụ cụ thể mà không cần lập trình rõ ràng. Về bản chất, thuật toán ML sử dụng các mẫu và phương pháp thống kê để cho phép máy móc nâng cao dần khả năng của chúng.
Có ba loại học máy chính:
-
Học có giám sát: Điều này liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên dữ liệu được gắn nhãn, trong đó thuật toán học từ các cặp đầu vào-đầu ra và dự đoán kết quả khi được cung cấp đầu vào mới.
-
Học không giám sát: Trong trường hợp này, mô hình hoạt động với dữ liệu chưa được gắn nhãn, cố gắng tìm các mẫu hoặc cấu trúc trong tập dữ liệu mà không có hướng dẫn cụ thể về đầu ra.
-
Học tăng cường: Loại này liên quan đến việc học thuật toán bằng cách thử và sai thông qua tương tác với môi trường. Hệ thống nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó.
##Tìm hiểu trí tuệ nhân tạo
Mặt khác, trí tuệ nhân tạo đại diện cho một khái niệm rộng hơn bao gồm các máy móc hoặc hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. AI nhằm mục đích mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người như học tập, lý luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và hiểu ngôn ngữ.
AI bao gồm nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm cả học máy, nhưng còn vượt ra ngoài chúng. Ví dụ: AI liên quan đến hệ thống chuyên gia, là các hệ thống dựa trên quy tắc mô phỏng khả năng ra quyết định của chuyên gia con người trong một lĩnh vực cụ thể.
Điểm khác biệt chính
Mặc dù học máy là một thành phần quan trọng của AI, nhưng điểm khác biệt nằm ở phạm vi và ứng dụng của chúng:
-
Phạm vi: Machine learning là một tập hợp con của AI, đặc biệt tập trung vào cho phép máy học từ dữ liệu. Mặt khác, AI bao gồm nhiều công nghệ và phương pháp hơn ngoài việc chỉ học từ dữ liệu.
-
Ứng dụng: Các thuật toán machine learning được áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh đến hệ thống xử lý và đề xuất ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, AI bao gồm các ứng dụng này cùng với các hệ thống chuyên gia, robot và các lĩnh vực khác mô phỏng trí thông minh của con người.
