Bạn có thể đã từng nghe người ta sử dụng AI và học máy thay thế cho nhau, nhưng có một số khác biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này. Từ các cuộc thảo luận về công nghệ đến các tiêu đề tin tức, AI và ML đều được sử dụng đồng nghĩa. Mặc dù cả hai thực sự có liên quan chặt chẽ với nhau nhưng chúng ta phải nhớ rằng AI (Trí tuệ nhân tạo) và Học máy là các lớp khác nhau cung cấp năng lượng cho các hệ thống thông minh. Trên lưu ý đó, chúng ta hãy cùng so sánh giữa AI và Machine Learning.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trong phần giải thích về Trí tuệ nhân tạo (AI), tôi đã đề cập rằng AI là một khái niệm rộng và mục đích của nó là tạo ra những cỗ máy hoặc hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được đặt ra vào năm 1956 tại Đại học Dartmouth, nơi các nhà nghiên cứu tập hợp và khám phá xem liệu máy móc có thể mô phỏng khả năng nhận thức của con người hay không.
Có nhiều loại AI trong đó có AI hẹp, có thể thực hiện các tác vụ cụ thể như dịch thuật hoặc lọc thư rác từ hộp thư đến email của bạn. Tiếp theo, bạn có AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo) có thể sánh ngang với con người trong các nhiệm vụ nhận thức. Và khi đó ASI (Siêu trí tuệ nhân tạo) có thể vượt quá khả năng của con người, đây vẫn chỉ là một khái niệm lý thuyết. Mục đích chính của tất cả các hệ thống AI này là mô phỏng tâm trí con người.
Để cho phép hệ thống máy tính bắt chước hành vi của con người, hệ thống AI có thể sử dụng một trong nhiều kỹ thuật: quy tắc được lập trình sẵn, học từ dữ liệu, thuật toán xác định trước, cây quyết định, v.v. Không có rào cản nào về cách bạn đạt được Trí tuệ nhân tạo.
Học máy là gì?
Mặt khác, Machine Learning (ML) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Đó là một trong những kỹ thuật cho phép máy học các mẫu từ dữ liệu thay vì được lập trình rõ ràng bằng các quy tắc. Về cơ bản, trong khi AI là một khái niệm rộng thì ML là một cách tiếp cận cụ thể cho phép hệ thống AI tự động học hỏi từ dữ liệu.
Trong học máy, hệ thống AI cải thiện hiệu suất thông qua trải nghiệm. Đầu tiên là Học có giám sát đào tạo các thuật toán trên dữ liệu được gắn nhãn, giống như dạy bộ lọc email bằng cách hiển thị hàng nghìn email được đánh dấu là “thư rác” hoặc “không phải thư rác”. Tiếp theo, Học không giám sát có nghĩa là nó được đào tạo trên dữ liệu chưa được gắn nhãn. Hệ thống AI tự động tìm các mẫu ẩn bên trong dữ liệu và học hỏi kinh nghiệm.
Gần đây hơn là Học tăng cường, dạy các hệ thống AI thông qua thử và sai. Khi trả lời đúng, bạn khen thưởng hệ thống và khi trả lời sai, bạn sẽ phạt. Bằng cách này, một hệ thống AI được phát triển thông qua học máy.
AI và Machine Learning: Sự khác biệt chính
Nếu bạn vẫn chưa thể hiểu sự khác biệt giữa AI và Machine Learning, hãy để tôi cho bạn một ví dụ. Hãy coi AI là đích đến cuối cùng trong khi Machine Learning là một trong những phương tiện để đạt được điều đó. Tạo ra một hệ thống AI thông minh là mục tiêu cuối cùng, trong khi Machine Learning là cách tiếp cận để bạn đạt được mục tiêu đó.
Hiện nay, Machine Learning là cách thành công nhất để tạo ra một hệ thống AI thông minh. Bây giờ, bạn có thể tự hỏi Deep Learning là gì? Chà, Deep learning là tập hợp con của Machine Learning nơi sử dụng mạng lưới thần kinh. Nó thậm chí còn hiệu quả hơn trong việc đào tạo các hệ thống AI thông minh. Các chatbot AI như ChatGPT và Gemini được hỗ trợ bởi thuật toán Deep Learning và kiến trúc Transformer.
Như đã nói, đây là một bảng toàn diện, phân biệt giữa AI và Machine learning.
| Sự định nghĩa | Một khái niệm rộng với mục tiêu là tạo ra những cỗ máy thông minh | Một tập hợp con của AI học từ dữ liệu |
| Phạm vi | Bao gồm tất cả các kỹ thuật để tạo ra trí thông minh của máy | ML là một cách tiếp cận cụ thể trong AI |
| Mục tiêu | Mô phỏng trí thông minh của con người | Cho phép máy móc học hỏi kinh nghiệm |
| Thực hiện | Có thể sử dụng quy tắc, logic, ML hoặc bất kỳ phương pháp nào khác | Sử dụng thuật toán để tìm mẫu trong dữ liệu |
| Yêu cầu dữ liệu | Không phải lúc nào cũng phụ thuộc vào dữ liệu | Phụ thuộc nhiều vào dữ liệu cho việc đào tạo |
| Tính linh hoạt | Có thể cứng nhắc hoặc thích ứng | Thích ứng và cải thiện theo thời gian với kinh nghiệm |
Sự khác biệt giữa AI và Học máy
Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning rất quan trọng vì AI bao gồm tất cả các hệ thống thông minh (bất kỳ kỹ thuật nào được sử dụng) trong khi Machine Learning sử dụng một cách tiếp cận cụ thể. Một chatbot dựa trên quy tắc đơn giản là một hệ thống AI và ChatGPT cũng vậy.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là ChatGPT đã được đào tạo bằng cách sử dụng máy học, có nghĩa là nó đã học cách phản hồi từ dữ liệu. Tóm lại, tất cả các mô hình học máy đều là hệ thống AI, nhưng không phải tất cả hệ thống AI đều sử dụng học máy.