Machine Learning vs Trí tuệ nhân tạo: Sự khác biệt chính

Việc sử dụng các thuật ngữ “học máy” và “trí tuệ nhân tạo” bị sử dụng sai ngữ cảnh là điều rất phổ biến. Đây là một sai lầm dễ mắc phải vì chúng là hai khái niệm riêng biệt nhưng tương tự nhau và có liên quan chặt chẽ với nhau. Như đã nói, điều quan trọng cần lưu ý là học máy, hay ML, là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo hoặc AI. 

Để hiểu rõ hơn về hai khái niệm này, trước tiên hãy định nghĩa từng khái niệm: 

• Trí tuệ nhân tạo (AI): AI là bất kỳ phần mềm hoặc quy trình nào được thiết kế để bắt chước suy nghĩ và xử lý thông tin của con người. AI bao gồm nhiều công nghệ và lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phương tiện tự hành, robot và cuối cùng là học máy. AI cho phép các thiết bị tìm hiểu và xác định thông tin để giải quyết vấn đề và rút ra thông tin chi tiết. 
• Học máy (ML): Học máy là một tập hợp con của AI và đó là một kỹ thuật liên quan đến việc dạy các thiết bị học thông tin được cung cấp cho tập dữ liệu mà không có sự can thiệp của con người. Các thuật toán máy học có thể học từ dữ liệu theo thời gian, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình học máy tổng thể. Một cách nhìn khác là học máy là quá trình mà AI trải qua khi thực hiện các chức năng của AI. 

Các khía cạnh chính của trí tuệ nhân tạo

Nhiều định nghĩa về trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện trong những năm qua, đó là một trong những lý do khiến nó có vẻ hơi phức tạp hoặc khó hiểu. Nhưng ở dạng đơn giản nhất, AI là một lĩnh vực kết hợp khoa học máy tính và bộ dữ liệu mạnh mẽ để đạt được giải quyết vấn đề hiệu quả. 

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày nay bao gồm các lĩnh vực phụ như học máy và học sâu, liên quan đến các thuật toán AI đưa ra dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào. 

AI đôi khi được chia thành nhiều loại khác nhau, chẳng hạn như AI yếu hoặc AI mạnh. AI yếu, còn được gọi là AI hẹp hoặc Trí tuệ hẹp nhân tạo (ANI), là AI đã được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Đây là dạng AI rõ ràng nhất trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, cho phép các ứng dụng như Siri của Apple và xe tự hành. 

Trí tuệ nhân tạo mạnh bao gồm Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) và Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI). AGI chỉ là lý thuyết vào thời điểm này và nó đề cập đến một cỗ máy có trí thông minh ngang với con người. AGI sẽ tự nhận thức và có thể giải quyết các vấn đề rất phức tạp, học hỏi và lập kế hoạch cho tương lai. Tiến xa hơn nữa, ASI sẽ vượt qua trí thông minh và khả năng của con người. 

Một trong những cách để hiểu AI là xem xét một số ứng dụng khác nhau của nó, bao gồm: 

• Nhận dạng giọng nói: AI là chìa khóa cho nhiều công nghệ nhận dạng giọng nói. Còn được gọi là nhận dạng giọng nói của máy tính hoặc chuyển lời nói thành văn bản, nó dựa vào NLP để dịch lời nói của con người sang định dạng văn bản. 
• Tầm nhìn máy tính: AI cho phép máy tính trích xuất thông tin từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Thị giác máy tính được sử dụng để gắn thẻ ảnh, chụp ảnh chăm sóc sức khỏe, ô tô tự hành, v.v. 
• Dịch vụ khách hàng: AI hỗ trợ chatbot trong toàn ngành dịch vụ khách hàng, thay đổi mối quan hệ giữa doanh nghiệp và khách hàng của họ. 
• Phát hiện gian lận: Các tổ chức tài chính sử dụng AI để phát hiện các giao dịch đáng ngờ. 

Các khía cạnh chính của học máy 

Các thuật toán học máy dựa trên dữ liệu có cấu trúc để đưa ra dự đoán. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được gắn nhãn, sắp xếp và xác định bằng các tính năng cụ thể. Máy học thường cần dữ liệu này được xử lý trước và sắp xếp, nếu không, nó sẽ bị các thuật toán học sâu, một lĩnh vực con khác của AI, tiếp quản. 

Khi chúng ta xem xét khái niệm lớn hơn về học máy, rõ ràng đây là một công cụ có giá trị cao cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Điều này phần lớn nhờ vào lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn cho các tổ chức. Các mô hình máy học xử lý dữ liệu và xác định các mẫu giúp cải thiện việc ra quyết định kinh doanh ở mọi cấp độ, đồng thời các mô hình này tự cập nhật và cải thiện độ chính xác phân tích của chúng mỗi lần. 

Học máy bao gồm một vài kỹ thuật khác nhau, với mỗi kỹ thuật hoạt động khác nhau: 

• Học tập có giám sát: Dữ liệu được gắn nhãn “giám sát” các thuật toán và đào tạo chúng để phân loại dữ liệu và dự đoán kết quả. 
• Học tập không giám sát: Một kỹ thuật học máy sử dụng dữ liệu chưa được gắn nhãn. Các mô hình học tập không giám sát có thể phân tích dữ liệu và khám phá các mẫu mà không cần sự can thiệp của con người. 
• Học tăng cường: Kỹ thuật này đào tạo các mô hình để đưa ra một chuỗi các quyết định và nó dựa trên hệ thống thưởng/phạt. 

Sự khác biệt trong Bộ kỹ năng AI/ML

Bây giờ chúng ta đã tách biệt hai khái niệm trí tuệ nhân tạo và học máy, có lẽ bạn đã đoán được rằng mỗi khái niệm đòi hỏi một bộ kỹ năng khác nhau. Đối với những cá nhân muốn tham gia vào AI hoặc ML, điều quan trọng là phải nhận ra những gì cần thiết cho từng loại. 

Khi nói đến AI, bộ kỹ năng có xu hướng thiên về lý thuyết hơn là kỹ thuật, trong khi học máy đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật cao. Như đã nói, có một số giao thoa giữa hai. 

Trước tiên hãy xem xét các kỹ năng hàng đầu cần có cho trí tuệ nhân tạo: 

• Khoa học dữ liệu: Một lĩnh vực đa ngành tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc, các kỹ năng khoa học dữ liệu rất quan trọng đối với AI. Chúng có thể bao gồm mọi thứ, từ lập trình đến toán học và chúng giúp các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật như lập mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu. 
• Rô bốt: AI cung cấp cho rô-bốt thị giác máy tính để giúp chúng điều hướng và cảm nhận môi trường của chúng. 
• Đạo đức: Bất kỳ ai liên quan đến AI đều phải thành thạo tất cả các tác động đạo đức của công nghệ đó. Đạo đức là một trong những mối quan tâm chính liên quan đến việc triển khai các hệ thống AI. 
• Kiến thức miền: Bằng cách có kiến ​​thức về miền, bạn sẽ hiểu rõ hơn về ngành. Nó cũng sẽ giúp bạn phát triển các công nghệ tiên tiến để giải quyết những thách thức và rủi ro cụ thể, hỗ trợ tốt hơn cho hoạt động kinh doanh của bạn. 
• Học máy: Để thực sự hiểu về AI và áp dụng nó theo cách tốt nhất có thể, bạn cần có hiểu biết vững chắc về học máy. Mặc dù bạn có thể không cần biết mọi khía cạnh kỹ thuật đơn lẻ của quá trình phát triển máy học, nhưng bạn nên biết các khía cạnh cơ bản của nó. 

Khi chúng ta xem xét học máy, các kỹ năng có xu hướng kỹ thuật hơn nhiều. Như đã nói, sẽ có lợi cho bất kỳ ai muốn tham gia vào AI hoặc ML nếu biết càng nhiều trong số này càng tốt:

• Lập trình: Mọi chuyên gia máy học đều phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python, C++ và Javascript. 
• Toán học: Các chuyên gia ML làm việc chuyên sâu với các thuật toán và toán học ứng dụng, đó là lý do tại sao họ phải có kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề vững chắc, kết hợp với kiến ​​thức toán học. 
• Kiến trúc mạng thần kinh: Mạng lưới thần kinh là nền tảng cho học sâu, là một tập hợp con của học máy. Các chuyên gia ML có hiểu biết sâu sắc về các mạng thần kinh này và cách chúng có thể được áp dụng trong các lĩnh vực. 
• Dữ liệu lớn: Một phần chính của học máy là dữ liệu lớn, trong đó các mô hình này phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Dữ liệu lớn đề cập đến việc trích xuất, quản lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. 
• Phân phối máy tính: Một nhánh của khoa học máy tính, điện toán phân tán là một phần quan trọng khác của học máy. Nó đề cập đến các hệ thống phân tán có các thành phần được đặt trên các máy tính được nối mạng khác nhau, phối hợp các hành động của chúng bằng cách trao đổi thông tin liên lạc. 

Đây chỉ là một số kỹ năng AI và ML mà bất kỳ ai muốn tham gia vào các lĩnh vực này nên có được. Như đã nói, bất kỳ nhà lãnh đạo doanh nghiệp nào cũng sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ việc học những kỹ năng này, vì nó sẽ giúp họ hiểu rõ hơn về các dự án AI của mình. Và một trong những chìa khóa chính dẫn đến thành công cho bất kỳ dự án AI nào là một đội ngũ lãnh đạo có năng lực, hiểu rõ điều gì đang diễn ra.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách bạn có thể đạt được một số kỹ năng AI hoặc ML này, hãy xem danh sách tốt nhất của chúng tôi khoa học dữ liệu và học máy chứng chỉ.