Máy học vs Trí tuệ nhân tạo: Sự khác biệt chính

Thật phổ biến khi nghe thấy các thuật ngữ “máy học” và “trí tuệ nhân tạo” được sử dụng trong bối cảnh sai. Đó là một lỗi dễ mắc phải, vì chúng là hai khái niệm riêng biệt nhưng tương tự và có liên quan chặt chẽ. Với điều đó được nói, điều quan trọng cần lưu ý là máy học, hoặc ML, là một tập con của trí tuệ nhân tạo, hoặc AI. 

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

• Trí tuệ nhân tạo (AI): AI là bất kỳ phần mềm hoặc quy trình nào được thiết kế để mô phỏng suy nghĩ của con người và xử lý thông tin. AI bao gồm một loạt các công nghệ và lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), xe tự hành, robot và cuối cùng, máy học. AI cho phép các thiết bị học và xác định thông tin để giải quyết vấn đề và trích xuất thông tin. 
• Máy học (ML): Máy học là một tập con của AI, và nó là một kỹ thuật liên quan đến việc dạy cho các thiết bị học thông tin từ một tập dữ liệu mà không cần 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 máy học tổng thể. Một cách khác để xem xét nó là máy học là quá trình mà AI trải qua khi thực hiện các chức năng 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, điều này là một trong những lý do tại sao nó có thể似乎 phức tạp hoặc khó hiểu. Nhưng ở hình thức đơn giản nhất, AI là một lĩnh vực kết hợp khoa học máy tính và tập dữ liệu mạnh mẽ để đạt được giải pháp hiệu quả. 

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

AI đôi khi được chia thành các loại khác nhau, chẳng hạn như AI yếu hoặc AI mạnh. AI yếu, cũng được gọi là AI hẹp hoặc Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), là AI được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Đó là hình thức 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. 

AI mạnh bao gồm Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và Trí tuệ siêu nhân tạo (ASI). AGI chỉ là lý thuyết tại thời điểm này, và nó đề cập đến một máy có trí tuệ bằng với con người. AGI sẽ tự nhận thức và có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, học hỏi và lập kế hoạch cho tương lai. Đưa mọi thứ lên một tầm cao mới, ASI sẽ vượt qua trí tuệ và khả năng của con người. 

Một trong những cách để hiểu AI là bằng cách 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 máy tính hoặc giọng nói-sang-văn bản, nó dựa trên NLP để dịch giọng nói của con người thành định dạng văn bản. 
• Thị giác 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 cho thẻ ảnh, hình ảnh y tế, xe tự hành và nhiều hơn nữa. 
• Dịch vụ khách hàng: AI cung cấp năng lượng cho các rô-bốt trò chuyện trong toàn bộ ngành dịch vụ khách hàng, thay đổi mối quan hệ giữa các 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 Máy học 

Các thuật toán máy học phụ thuộc vào dữ liệu có cấu trúc để làm dự đoán. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được dán nhãn, tổ chức và định nghĩa với các tính năng cụ thể. Máy học thường cần dữ liệu này được xử lý trước và tổ chức, hoặc nó sẽ bị chiếm ưu thế bởi các thuật toán học sâu, là một lĩnh vực con khác của AI. 

Khi chúng ta xem xét khái niệm máy học lớn hơn, nó nhanh chóng trở nên rõ ràng rằng nó là một công cụ rất quý giá cho các doanh nghiệp của tất cả các kích cỡ. Điều này là 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 cải thiện việc ra quyết định kinh doanh ở tất cả các cấp độ, và các mô hình này tự cập nhật và cải thiện độ chính xác phân tích của chúng mỗi lần. 

Máy học bao gồm một số kỹ thuật khác nhau, với mỗi kỹ thuật hoạt động khác nhau: 

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

Sự khác biệt trong kỹ năng AI/ML

Bây giờ rằng chúng ta đã tách biệt hai khái niệm trí tuệ nhân tạo và máy học, bạn đã đoán được rằng mỗi khái niệm yêu cầu một tập hợp kỹ năng khác nhau. Đối với những người muốn tham gia vào AI hoặc ML, điều quan trọng là phải nhận ra những gì được yêu cầu cho từng khái niệm. 

Khi nói đến AI, tập hợp kỹ năng có xu hướng mang tính lý thuyết hơn là kỹ thuật, trong khi máy học yêu cầu chuyên môn kỹ thuật cao. Với điều đó được nói, có một số chồng chéo giữa hai khái niệm. 

Hãy xem xét các kỹ năng hàng đầu được yêu cầu cho trí tuệ nhân tạo: 

• Khoa học dữ liệu: Một lĩnh vực đa ngành tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để suy luận, kỹ năng khoa học dữ liệu là 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 mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu. 
• Robot: AI cung cấp cho các robot thị giác máy tính để giúp chúng điều hướng và cảm nhận môi trường của chúng. 
• Đạo đức: Bất kỳ ai tham gia vào AI đều phải am hiểu về tất cả các ý nghĩa đạo đức của công nghệ như vậy. Đạo đức là một trong những mối quan tâm chính liên quan đến việc triển khai các hệ thống AI. 
• Kiến thức lĩnh vực: Bằng cách có kiến thức lĩnh vực, bạn sẽ hiểu rõ hơn về ngành. Nó cũng sẽ giúp bạn phát triển các công nghệ sáng tạo để giải quyết các thách thức và rủi ro cụ thể, hỗ trợ tốt hơn cho doanh nghiệp của bạn. 
• Máy học: Để thực sự hiểu AI và áp dụng nó một cách tốt nhất, bạn nên có một sự hiểu biết vững chắc về máy học. Mặc dù bạn có thể không cần phải biết mọi khía cạnh kỹ thuật của việc phát triển máy học, nhưng bạn nên biết các khía cạnh cơ bản của nó. 

Khi chúng ta xem xét máy học, các kỹ năng có xu hướng trở nên kỹ thuật hơn nhiều. Với điều đó được nói, nó sẽ có lợi cho bất kỳ ai muốn tham gia vào AI hoặc ML để biết càng nhiều kỹ năng này càng tốt:

• Lập trình: Mỗi chuyên gia máy học phải thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python, C++ và Javascript. 
• Toán học: Các chuyên gia ML làm việc rộng rãi với các thuật toán và toán học ứng dụng, đó là lý do tại sao họ nên có kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề mạnh mẽ, kết hợp với kiến thức toán học. 
• Kiến trúc mạng nơ-ron: Mạng nơ-ron là cơ bản cho học sâu, là một tập con của máy học. Các chuyên gia ML có một sự hiểu biết sâu sắc về các mạng nơ-ron này và cách chúng có thể được áp dụng trên các lĩnh vực. 
• Dữ liệu lớn: Một phần quan trọng của máy học là dữ liệu lớn, nơi các mô hình này phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và làm dự đoán. Dữ liệu lớn đề cập đến việc trích xuất, quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. 
• Tính toán phân tán: Một nhánh của khoa học máy tính, tính toán phân tán là một phần quan trọng khác của máy học. Nó đề cập đến các hệ thống phân tán mà các thành phần của chúng được đặt trên các máy tính được kết nối mạng khác nhau, chúng phối hợp các hành động của mình bằng cách trao đổi thông tin. 

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

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