Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) là hai thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng không giống nhau. Cả hai thuật ngữ đều đề cập đến các công nghệ cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, nhưng chúng khác nhau về cách đạt được mục tiêu này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và máy học, và lý do tại sao các doanh nghiệp thường nhầm lẫn giữa hai định nghĩa này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa máy học tính tập trung vào việc tạo ra những cỗ máy thông minh có thể thực hiện các tác vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ. AI được thiết kế để có thể học hỏi, suy luận và thích nghi với các tình huống mới, giống như con người.
Các hệ thống AI có thể được phân loại thành hai loại: AI hẹp hoặc yếu và AI chung hoặc mạnh. Trí tuệ nhân tạo thu hẹp được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ hoặc một nhóm nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt trong ảnh, chơi cờ hoặc xác định email spam. Mặt khác, AI nói chung có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
Trí tuệ nhân tạo đã và đang có những bước tiến nhanh chóng trong những năm gần đây, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải và giải trí. Theo báo cáo của PwC, AI dự kiến sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030.
Học máy (machine learning) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có thể tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần lập trình rõ ràng. Nói cách khác, máy học cho phép máy tính học hỏi kinh nghiệm, giống như con người.
Các thuật toán máy học được thiết kế để tìm các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các mẫu đó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Chúng hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu lặp đi lặp lại, điều chỉnh các tham số và giảm thiểu lỗi cho đến khi chúng có thể dự đoán chính xác kết quả.
Có ba loại thuật toán máy học: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Các thuật toán học có giám sát được đào tạo trên dữ liệu được gắn nhãn và được sử dụng để đưa ra dự đoán dựa trên đầu vào mới. Mặt khác, các thuật toán học tập không giám sát được đào tạo trên dữ liệu chưa được gắn nhãn và được sử dụng để khám phá các mẫu trong dữ liệu. Cuối cùng, các thuật toán học tăng cường học thông qua quá trình thử và sai, trong đó chúng nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của chúng.
Máy học có nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, phát hiện gian lận và quảng cáo được cá nhân hóa. Theo báo cáo của Grand View Research, quy mô thị trường máy học toàn cầu dự kiến sẽ đạt 117,19 tỷ USD vào năm 2027.
Một trong những lý do tại sao mọi người thường nhầm lẫn giữa trí tuệ nhân tạo và máy học là máy học là một tập hợp con của AI. Nói cách khác, tất cả máy học đều là AI, nhưng không phải tất cả AI đều là máy học. Điều này có thể dẫn đến nhầm lẫn vì các doanh nghiệp có thể sử dụng các thuật ngữ thay thế cho nhau mà không nhận ra rằng chúng đề cập đến những điều khác nhau.
Một lý do khác cho sự nhầm lẫn là cả trí tuệ nhân tạo và máy học đều là những công nghệ tương đối mới vẫn đang được phát triển và hoàn thiện. Kết quả là, có rất nhiều sự cường điệu và phấn khích xung quanh cả hai lĩnh vực, và nhiều công ty háo hức nhảy vào cuộc đua mà không hiểu đầy đủ những gì họ đang tham gia.
Cuối cùng, vẫn còn thiếu sự rõ ràng xung quanh những gì cấu thành nên trí tuệ nhân tạo hoặc máy học. Những người khác nhau có thể có các định nghĩa hoặc cách giải thích khác nhau về các thuật ngữ này, dẫn đến sự nhầm lẫn hơn nữa.
Để phân biệt giữa trí tuệ nhân tạo và máy học, điều quan trọng là phải hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa hai loại này.
Trí tuệ nhân tạo AI là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều công nghệ và kỹ thuật nhằm tạo ra những cỗ máy thông minh. Nó bao gồm cả hệ thống dựa trên quy tắc và thuật toán máy học, cũng như các kỹ thuật khác như thuật toán di truyền và hệ thống chuyên gia.