Học Máy vs Trí Tuệ Nhân Tạo: Sự Khác Biệt then chốt

Thật dễ dàng để nghe thấy các thuật ngữ “học máy” và “trí tuệ nhân tạo” được sử dụng trong sai ngữ cảnh. Đó là một lỗi dễ mắc phải, vì chúng là hai khái niệm riêng biệt nhưng tương tự nhau, có liên quan chặt chẽ. Với điều đó, điều quan trọng cần lưu ý là học máy, hoặc ML, là một tập hợp 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 bắt chước 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, học máy. AI cho phép các thiết bị học hỏi và xác định thông tin để giải quyết vấn đề và trích xuất thông tin. 
• Học Máy (ML): Học máy là một tập hợp con của AI, và nó là một kỹ thuật liên quan đến việc dạy các thiết bị học hỏi thông tin từ một tập dữ liệu mà không có sự can thiệp của con người. Các thuật toán học máy có thể học hỏi từ dữ liệu theo thời gian, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình học máy tổng thể. Một cách khác để xem xét nó là học máy là quá trình mà AI trải qua khi thực hiện các chức năng AI. 

Các Khía Cạnh then chốt 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 tại sao nó có thể似乎 phức tạp hoặc khó hiểu. Nhưng trong hình thức đơn giản nhất, AI là một lĩnh vực kết hợp khoa học máy tính và dữ liệu mạnh mẽ để đạt được giải pháp hiệu quả.

Ngày nay, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bao gồm các lĩnh vực con như học máy và học sâu, liên quan đến các thuật toán AI tạo ra 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 nhân tạo siêu phàm (ASI). AGI hiện chỉ là lý thuyết và đề cập đến một máy có trí tuệ tương đương 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 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 then chốt của Học Máy

Các thuật toán học máy dựa vào dữ liệu có cấu trúc để tạo ra dự đoán. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được gắn nhãn, tổ chức và xác định với các tính năng cụ thể. Học máy thường cần dữ liệu này được tiền xử lý và tổ chức, hoặc nó sẽ bị chiếm ưu thế bởi các thuật toán học sâu, đó là một lĩnh vực con khác của AI.

Khi chúng ta xem xét khái niệm học máy rộng lớn hơn, nó nhanh chóng trở nên rõ ràng rằng đó là một công cụ rất có giá trị cho các doanh nghiệp của mọi quy mô. Điều này phần lớn là do lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn cho các tổ chức. Các mô hình học máy xử lý dữ liệu và xác định các mẫu để cải thiện việc ra quyết định kinh doanh ở mọi cấp độ, và các mô hình này tự cập nhật và cải thiện độ chính xác phân tích mỗi lần.

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

• Học 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 không có giám sát: Một kỹ thuật học máy sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn. Các mô hình học không có giám sát có thể phân tích dữ liệu và phát hiện ra 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 chuỗi quyết định, và nó dựa trên hệ thống phần thưởng/trừng 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, bạn có thể đã đoán rằng mỗi khái niệm yêu cầu một bộ 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, bộ kỹ năng có xu hướng là lý thuyết hơn là kỹ thuật, trong khi học máy yêu cầu chuyên môn kỹ thuật cao. Với điều đó, có một số sự chồng chéo giữa hai khái niệm.

Hãy xem xét các kỹ năng hàng đầu cần thiết cho trí tuệ nhân tạo:

• Khoa học Dữ liệu: Một lĩnh vực liên ngành tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để suy luận, kỹ năng khoa học dữ liệu là rất quan trọng cho 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 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 này. Đạo đức là một trong những mối quan tâm chính liên quan đến việc triển khai các hệ thống AI. 
• Kiến thức Ngành: Bằng cách có kiến thức về ngành, bạn sẽ hiểu rõ hơn về ngành. Nó cũng sẽ giúp bạn phát triển các công nghệ đổi mới để giải quyết các thách thức và rủi ro cụ thể, hỗ trợ tốt hơn cho doanh nghiệp của bạn. 
• Học Máy: Để thực sự hiểu AI và áp dụng nó một cách tốt nhất, bạn nên có kiến thức cơ bản về học máy. Mặc dù bạn có thể không cần phải biết mọi khía cạnh kỹ thuật của phát triển học máy, nhưng bạn nên biết các khía cạnh cơ bản của nó. 

Khi chúng ta xem xét học máy, các kỹ năng có xu hướng trở nên kỹ thuật hơn. Với điều đó, sẽ rất 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 học máy phải thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python, C++ và Javascript. 
• Toán học: Các chuyên gia học máy 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, đó là một tập hợp con của học máy. Các chuyên gia học máy có kiến thức 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 học máy là dữ liệu lớn, nơi các mô hình này phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định mẫu và tạo ra 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 học máy. 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 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, 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 hiểu rõ 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 học máy tốt nhất của chúng tôi.

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 học máy tốt nhất của chúng tôi.