Có thể bạn chưa biết: Điểm khác biệt giữa AI và Machine Learning

352

Có những điều tưởng như xa vời, nhưng với sự phát triển của công nghệ hiện đại lại hoàn toàn có thể đạt được. Nguyên nhân nằm ở công nghệ AI với những tiềm lực to lớn của nó.

Nếu tổ tiên của chúng ta có thể thấy được cuộc sống của chúng ta bây giờ, họ sẽ coi chúng ta như thánh thần. Điều này là do tốc độ phát triển nhanh và liên tục của công nghệ vượt ngoài mọi tưởng tượng trong quá khứ. Thậm chí, kể cả những việc ngày nay được coi là không thể như điều trị ung thư, cũng hoàn toàn có thể đạt được chỉ trong vòng một vài năm tới.

Và chìa khóa của sự bùng nổ công nghệ này chính là các ứng dụng AI, từ những tác vụ quân sự như lập trình đường bay của tên lửa cho tới việc tìm kiếm qua điện thoại bằng giọng nói – tất cả đều là thành quả của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning).

Tuy nhiên, mặc cho sự phổ biến của AI và Machine Learning, vẫn có rất nhiều người nhầm lẫn giữa hai công nghệ này, dẫn tới việc hiểu sai về chúng.

Vì vậy, trước khi có thể biết được về những tiềm năng vô hạn của chúng, ta cần học cách phân biệt hai khái niệm này.

Khái niệm AI và Machine Learning

AI, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo là tập hợp mọi phương thức giúp máy móc có thể có nhận thức giống như con người. Như vậy, mục tiêu của AI là làm những tác vụ của con người đạt hiệu quả cao hơn.

Những ứng dụng của AI cũng vô cùng đa dạng: đi từ cơ bản như xe tự lái đi vòng quanh thành phố, cho tới phức tạp như CIMON (robot AI trên phi thuyền ISS) chơi nhạc ở ngoài vũ trụ.

Còn Machine learning, theo Tom M. Mitchell của Đại học Carnegie Mellon, được định nghĩa là “Việc học về các thuật toán mà có khả năng tự cải thiện sau các trải nghiệm”. Điều này có nghĩa là, trong khi AI có tầm nhìn rộng và bao quát mọi khía cạnh của một vấn đề, Machine learning lại tập trung vào những chi tiết, tác vụ cơ bản nhất rồi cải thiện chúng qua tích lũy kinh nghiệm và thời gian.

Một ví dụ của Machine Learning là việc phân biệt các giống chó khác nhau: Nếu bạn cho máy “học” một bộ dữ liệu với hình ảnh chó, qua thời gian, máy tính sẽ phân biệt dễ dàng và chính xác các giống chó do đã ghi chép và lưu ý những đặc điểm phân biệt riêng. Tuy nhiên, nó lại không thể phân biệt các giống mèo, bởi nó chưa từng được “học” bất cứ thông tin nào về mèo.

Điểm khác biệt giữa AI và Machine Learning

AI lại sẽ không gặp phải khó khăn tương tự: Một AI là tích hợp của rất nhiều thuật toán học máy khác nhau, và sẽ không chỉ tập trung vào một tác vụ.

Về cơ bản, AI là một dạng “trí tuệ”, trong khi Machine Learning về cơ bản là việc “học”. Và chỉ sau khi học và luyện tập rất nhiều lần, thì máy tính mới có “trí tuệ” để ứng dụng nó lên những tác vụ khác. Như vậy, “học” là để bổ trợ cho “trí tuệ”.

Chính vì vậy, việc cải thiện thuật toán học máy cũng sẽ cải thiện hiệu suất của AI. AI và Machine Learning khác biệt ở chỗ, nếu AI nhằm để tạo ra những cỗ máy thông minh để giải quyết những vấn đề phức tạp, thì Machine Learning tự học từ những dữ liệu có sẵn để thực hiện những tác vụ đơn giản tốt hơn.

Như vậy, AI được thiết kế nhằm mục đích đưa ra quyết định, còn Machine Learning lại chỉ hiểu và phân tích các dữ liệu có sẵn.

Ngoài ra, AI sẽ luôn cố đưa ra những giải pháp tối ưu nhất – tức công nghệ này có khả năng liệt kê ra các giải pháp, và rồi từ đó ứng dụng giải pháp tối ưu.

AlphaGo (một trong những AI xuất sắc nhất của Alphabet, một công ty con của Google), có dự đoán tới 1080 hệ quả, từ đó đánh bại kiện tướng cờ vây Ke Jie tới 3 lần. Và qua mỗi ván cờ, AlphaGo lại càng trở nên “thông minh” hơn trước.

Điều này gây tranh cãi lớn ở quê nhà của kỳ thủ này – Trung Quốc. Cảm thấy danh dự bị tổn hại trước máy móc Hoa Kỳ, quốc gia này đã nghiêm cấm mọi video về ván cờ giữa AlphaGo và Ke Jie.

Machine Learning lại không thể làm như vậy – nó sẽ luôn chọn giải pháp tồn tại duy nhất, mà không hề xét đến hiệu quả của giải pháp này.

Như vậy, có thể hiểu AI sẽ cải thiện khả năng thành công, trong khi Machine Learning lại tập trung vào độ chính xác. Và khả năng thành công hoàn toàn không được xét tới trong Machine Learning.

Kết luận

Mặc dù Machine Learning là một nhánh của AI, nhưng hai công nghệ này phân tích, xử lý dữ liệu, và thực hiện tác vụ theo những cách rất khác nhau.  Tuy hai mà một, chúng sẽ bổ trợ cho nhau để đạt được những kết quả tốt nhất.

Với mức độ tăng trưởng của những công nghệ này, ngày càng có nhiều người quan tâm tới những lĩnh vực như AI và Machine Learning. Thời đại của chúng ta sẽ là thời đại được tận mắt chứng kiến máy tính vượt qua trí khôn của con người.

Và công nghệ vẫn có thể phát triển hơn nữa, tới mức mà mọi lối sống, suy nghĩ của chúng ta sẽ có thể thay đổi. Không có gì là không thể trong thời đại công nghệ này.

Theo BecomingHuman

Tin liên quan: