Chào mọi người, hôm nay mình muốn chia sẻ với các bạn về một chủ đề đang rất hot hiện nay, đó là trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Chắc hẳn các bạn đã nghe đến những cụm từ này rất nhiều rồi đúng không? Từ những chiếc điện thoại thông minh chúng ta đang dùng hàng ngày cho đến những công nghệ tiên tiến trong y tế hay xe tự lái, AI và Machine Learning đang dần len lỏi vào cuộc sống của chúng ta.
Tuy nhiên, đôi khi chúng ta có thể bị nhầm lẫn giữa AI và Machine Learning. Vậy thì hôm nay, chúng ta hãy cùng nhau “mổ xẻ” và so sánh xem hai khái niệm này có gì giống và khác nhau nhé! Mình sẽ cố gắng giải thích một cách đơn giản và dễ hiểu nhất, cứ như là đang ngồi trò chuyện với nhau vậy.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Để bắt đầu, chúng ta hãy nói về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) trước. Các bạn cứ hình dung thế này nhé: AI giống như việc chúng ta cố gắng tạo ra một cỗ máy có khả năng suy nghĩ, học hỏi và giải quyết vấn đề giống như con người. Mục tiêu cuối cùng của AI là làm cho máy móc trở nên “thông minh” hơn.
Ví dụ, khi bạn nói chuyện với trợ lý ảo trên điện thoại như Siri hay Google Assistant, đó chính là một ứng dụng của AI. Chúng có thể hiểu giọng nói của bạn, trả lời câu hỏi, đặt lịch hẹn hay thậm chí kể chuyện cười. Hoặc như các bạn thấy trên phim ảnh, những robot có khả năng tự đưa ra quyết định và hành động độc lập cũng là một hình thức của AI (dù có lẽ hơi “ảo” một chút so với thực tế hiện tại).
AI là một lĩnh vực rất rộng lớn, bao gồm nhiều kỹ thuật và phương pháp khác nhau để đạt được mục tiêu tạo ra trí thông minh nhân tạo. Và một trong những kỹ thuật quan trọng nhất, được sử dụng rộng rãi nhất trong AI chính là học máy (Machine Learning).
Học máy (Machine Learning) là gì?
Vậy thì học máy (Machine Learning – ML) là gì? Nếu AI là mục tiêu cuối cùng, thì Machine Learning giống như một “con đường” hoặc một “công cụ” để đạt được mục tiêu đó. Thay vì lập trình cho máy móc từng bước một để giải quyết một vấn đề cụ thể, với Machine Learning, chúng ta sẽ “dạy” cho máy móc cách tự học hỏi từ dữ liệu.
Nghe có vẻ hơi phức tạp đúng không? Mình sẽ giải thích kỹ hơn nhé. Các bạn tưởng tượng một đứa trẻ học đi xe đạp. Chúng không được ai đó lập trình sẵn từng cử động của chân, tay hay cách giữ thăng bằng. Thay vào đó, chúng sẽ thử nghiệm, vấp ngã, rồi dần dần tự rút ra kinh nghiệm và học được cách đi xe đạp một cách thành thạo.
Machine Learning cũng tương tự như vậy. Chúng ta cung cấp cho máy móc một lượng lớn dữ liệu (ví dụ như hình ảnh mèo và chó), sau đó sử dụng các thuật toán để giúp máy móc tự động tìm ra các đặc điểm khác biệt giữa mèo và chó. Càng được “học” nhiều dữ liệu, máy móc sẽ càng trở nên “thông minh” hơn trong việc phân biệt hai loại vật nuôi này.
Những ứng dụng quen thuộc của Machine Learning có thể kể đến như:
- Bộ lọc thư rác (spam filter): Dựa trên hàng ngàn email đã được đánh dấu là spam hoặc không phải spam, bộ lọc có thể tự học cách nhận diện các email rác mới.
- Hệ thống gợi ý sản phẩm: Khi bạn mua hàng trên các trang thương mại điện tử, hệ thống sẽ gợi ý cho bạn những sản phẩm mà bạn có thể thích dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi của những người dùng khác.
- Nhận diện khuôn mặt: Điện thoại của bạn có thể mở khóa bằng khuôn mặt là nhờ vào các thuật toán Machine Learning.
- Dự đoán thời tiết: Các mô hình Machine Learning phân tích dữ liệu thời tiết trong quá khứ để đưa ra dự đoán cho tương lai.
Vậy điểm giống và khác nhau giữa AI và Machine Learning là gì?
Đến đây, chắc hẳn các bạn đã phần nào hiểu được về AI và Machine Learning rồi đúng không? Bây giờ, chúng ta hãy cùng nhau so sánh chi tiết hơn về những điểm giống và khác nhau giữa hai lĩnh vực này nhé.
Điểm giống nhau:
- Cùng hướng đến mục tiêu tạo ra hệ thống thông minh: Cả AI và Machine Learning đều có chung mục tiêu là tạo ra những hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ mà trước đây chỉ có con người mới làm được.
- Dựa trên dữ liệu: Cả hai lĩnh vực đều cần dữ liệu để hoạt động. AI cần dữ liệu để đưa ra quyết định và hành động, trong khi Machine Learning sử dụng dữ liệu để “dạy” cho máy móc cách học hỏi.
- Sử dụng thuật toán: Cả AI và Machine Learning đều sử dụng các thuật toán toán học và thống kê để xử lý thông tin và đưa ra kết quả.
- Ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: Cả hai đều được ứng dụng trong vô số các lĩnh vực khác nhau, từ công nghệ, y tế, tài chính đến giáo dục và giải trí.
Điểm khác nhau:
Để dễ hình dung, các bạn cứ nhớ câu này: Machine Learning là một nhánh con của AI. AI là một cái cây lớn với nhiều nhánh, và Machine Learning là một trong những nhánh quan trọng nhất.
Dưới đây là một số điểm khác biệt cụ thể hơn:
| Đặc điểm | Trí tuệ nhân tạo (AI) | Học máy (Machine Learning) |
| Phạm vi | Rộng hơn, bao gồm mọi nỗ lực tạo ra trí thông minh nhân tạo | Hẹp hơn, tập trung vào việc cho phép máy móc tự học từ dữ liệu |
| Mục tiêu chính | Mô phỏng trí tuệ con người một cách toàn diện | Phát triển các thuật toán cho phép máy móc học từ dữ liệu |
| Phương pháp | Bao gồm nhiều phương pháp khác nhau, kể cả ML, logic, lập trình luật lệ | Tập trung vào việc sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và tìm ra quy luật |
| Cách tiếp cận | Cố gắng xây dựng hệ thống có khả năng suy nghĩ và hành động thông minh | Cho phép hệ thống tự học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian |
| Ví dụ tiêu biểu | Robot có khả năng đưa ra quyết định độc lập, trợ lý ảo Siri | Bộ lọc thư rác, hệ thống gợi ý sản phẩm, nhận diện khuôn mặt |
Mình sẽ giải thích thêm một chút về những điểm khác biệt này để các bạn dễ hình dung hơn nhé.
Khi nói về phạm vi, AI là một lĩnh vực rất rộng lớn, nó bao hàm tất cả những gì liên quan đến việc tạo ra trí thông minh nhân tạo. Còn Machine Learning chỉ là một phần nhỏ trong đó, tập trung vào một phương pháp cụ thể để đạt được trí thông minh đó.
Về mục tiêu chính, AI hướng đến việc tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ, cảm nhận và hành động giống như con người trong mọi tình huống. Trong khi đó, Machine Learning có mục tiêu thực tế hơn, đó là phát triển các thuật toán để máy móc có thể tự động học hỏi từ dữ liệu mà không cần con người phải lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.
Phương pháp mà AI sử dụng rất đa dạng. Ngoài Machine Learning, các nhà nghiên cứu AI còn sử dụng các phương pháp khác như logic học, xây dựng các hệ thống dựa trên luật lệ (rule-based systems). Ví dụ, một hệ thống chẩn đoán bệnh dựa trên các quy tắc y khoa cũng là một ví dụ về AI, nhưng nó không nhất thiết phải sử dụng Machine Learning. Ngược lại, Machine Learning chủ yếu dựa vào việc sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ, quy luật ẩn chứa trong đó.
Cách tiếp cận của AI thường là cố gắng xây dựng một hệ thống có sẵn các “kiến thức” và khả năng suy luận để giải quyết vấn đề. Còn Machine Learning lại cho phép hệ thống tự học hỏi và thích nghi với dữ liệu mới, từ đó cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian. Giống như việc bạn dạy một đứa trẻ bằng cách giải thích mọi thứ cho chúng, còn Machine Learning giống như việc bạn cho chúng tự trải nghiệm và rút ra bài học.
Ứng dụng thực tế của AI và Machine Learning
Để giúp các bạn hình dung rõ hơn, chúng ta hãy cùng xem xét một vài ví dụ về ứng dụng thực tế của AI và Machine Learning nhé:
- AI:
- Xe tự lái: Đây là một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của AI. Xe tự lái sử dụng AI để nhận diện môi trường xung quanh, đưa ra quyết định lái xe và đảm bảo an toàn cho hành khách.
- Trợ lý ảo: Siri, Google Assistant, Alexa… là những ví dụ điển hình về trợ lý ảo sử dụng AI để tương tác với người dùng bằng giọng nói tự nhiên.
- Chẩn đoán y tế: AI đang được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, giúp bác sĩ phát hiện bệnh sớm và chính xác hơn.
- Machine Learning:
- Netflix và YouTube: Các nền tảng này sử dụng Machine Learning để gợi ý cho bạn những bộ phim hoặc video mà bạn có thể thích dựa trên lịch sử xem của bạn và những người dùng có sở thích tương tự.
- Ngân hàng và tài chính: Machine Learning được sử dụng để phát hiện các giao dịch gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng và đưa ra các lời khuyên đầu tư.
- Mạng xã hội: Facebook, Instagram… sử dụng Machine Learning để phân tích nội dung bạn tương tác, từ đó hiển thị cho bạn những bài đăng và quảng cáo phù hợp với sở thích của bạn.
Các bạn có thể thấy rằng, trong nhiều ứng dụng, AI và Machine Learning thường hoạt động cùng nhau để tạo ra những trải nghiệm thông minh hơn cho người dùng.
Tương lai của AI và Machine Learning
Cả AI và Machine Learning đều là những lĩnh vực đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào những bước tiến vượt bậc hơn nữa trong cả hai lĩnh vực này.
Với AI, chúng ta có thể sẽ thấy những hệ thống thông minh hơn, có khả năng suy nghĩ và giải quyết vấn đề phức tạp hơn, thậm chí có thể tương tác với con người một cách tự nhiên hơn.
Còn với Machine Learning, chúng ta có thể mong đợi những thuật toán học máy mạnh mẽ hơn, có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn, từ đó mở ra những ứng dụng mới mà trước đây chúng ta chưa từng nghĩ tới.
Kết luận
Tóm lại, AI là một lĩnh vực rộng lớn hướng đến mục tiêu tạo ra trí thông minh nhân tạo, còn Machine Learning là một nhánh quan trọng của AI, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để “dạy” cho máy móc cách tự học hỏi. Mặc dù có những điểm khác biệt, nhưng cả hai lĩnh vực này đều có vai trò vô cùng quan trọng và đang ngày càng ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống của chúng ta.
Hy vọng qua bài viết này, các bạn đã có cái nhìn rõ ràng hơn về sự khác biệt giữa AI và Machine Learning. Nếu có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại chia sẻ ở phần bình luận bên dưới nhé! Chúng ta sẽ cùng nhau trao đổi và học hỏi thêm. Cảm ơn các bạn đã theo dõi!
