Machine Learning (Học máy) và Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) khác nhau như thế nào?

Trong kỷ nguyên bùng nổ công nghệ, hai thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) và Học máy (machine learning – ML) không chỉ là những từ ngữ thông dụng mà chúng còn đang định hình tương lai của nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến bán lẻ,…. Mặc dù rất phổ biến, nhiều người vẫn chưa phân biệt được AI và ML khác nhau như thế nào.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) là lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính, tập trung tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh con người. Các nhiệm vụ này có thể đơn giản như hiểu ngôn ngữ, nhận dạng, nhận diện đến phức tạp hơn như đưa ra quyết định và giải quyết công việc.

Về cơ bản, AI là một bộ công cụ khổng lồ giúp máy tính hoạt động thông minh và tự động. Những ứng dụng thực tế của AI dễ bắt gặp bao gồm trợ lý giọng nói, hệ thống đề xuất và xe tự lái.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (Machine Learning – ML) là một nhánh chuyên biệt trong lĩnh vực AI. Mục đích chính của ML là thiết kế và tinh chỉnh các thuật toán trở nên chính xác và hiệu quả hơn khi được tương tác với dữ liệu theo thời gian.

Nói đơn giản, Machine Learning trang bị cho máy tính khả năng phân tích dữ liệu, đút kết kinh nghiệm và đưa ra quyết định hoặc dự báo mà không cần phải lập trình lại cho từng tác vụ. 

> Xem thêm: Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 

ML và AI: Tương đồng và khác biệt 

Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) thường bị nhầm lẫn và sử dụng thay thế cho nhau, nhưng thực tế chúng không hoàn toàn giống nhau. Mặc dù AI và ML có nhiều điểm tương đồng, nhưng cũng tồn tại những đặc điểm riêng biệt giúp phân biệt hai lĩnh vực này. 

Điểm tương đồng 

Điểm giao thoa giữa ML và AI là yếu tố nền tảng cấu thành 2 lĩnh vực này: 

• Dựa trên dữ liệu: Cả AI và ML đều phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu. AI sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, trong khi ML sử dụng dữ liệu để học hỏi và cải thiện.
• Tự động hóa: Cả hai lĩnh vực đều hướng đến mục tiêu tự động hóa các tác vụ vốn đòi hỏi sự can thiệp của con người, điển hình là ra quyết định trong AI hoặc phân tích dữ liệu trong ML.
• Cải thiện theo thời gian: Các hệ thống AI có thể trở nên hiệu quả hơn khi chúng thu thập nhiều dữ liệu hơn và các thuật toán ML cải thiện hiệu suất khi được cung cấp nguồn dữ liệu dồi dào để tự đào tạo.
• Tính toán phức tạp: Để thực hiện được các nhiệm vụ vốn dĩ của con người, AI và ML đều yêu cầu được trang bị bộ tính toán mạnh mẽ, yêu cầu phần cứng chuyên dụng như GPU.
• Các lĩnh vực liên ngành: Cả AI và ML đều bắt nguồn từ nhiều ngành khác nhau, bao gồm khoa học máy tính, thống kê, toán học và kỹ thuật.

Đặc điểm phân biệt

• Phạm vi: AI có phạm vi rộng hơn, bao gồm mọi công nghệ cho phép máy tính “sao chép” trí thông minh của con người như robot, giải quyết vấn đề và nhận dạng ngôn ngữ. Trong khi đó, ML tập trung cụ thể vào việc phát triển các thuật toán giúp hệ thống tự học từ dữ liệu.
• Mục tiêu: Mục tiêu cuối cùng của AI là tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Còn ML hướng đến mục tiêu giúp máy móc học tập từ dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định chính xác.
• Phương pháp học: AI không nhất thiết phải học từ dữ liệu. Ví dụ, các hệ thống chuyên dụng đưa ra quyết định dựa trên một tập hợp các quy tắc cụ thể. Đối với ML, càng có nhiều dữ liệu, ML sẽ càng được cải thiện rõ rệt. 
• Mối tương quan: ML là một tập hợp con của AI, nghĩa là tất cả ML đều là AI, nhưng không phải tất cả AI đều là học máy.
• Mức độ can thiệp của con người: Khác với ML đặc biệt hướng đến mục tiêu giảm thiểu sự can thiệp của con người càng nhiều càng tốt, tự động hóa quá trình học từ dữ liệu, AI vẫn cần sự trợ giúp của con người vì có một số hệ thống yêu cầu thiết lập và điều chỉnh quy tắc thủ công. 

Ứng dụng AI và Machine Leaning phù hợp

Quyết định sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) hay Machine Learning (ML) trong một dự án phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm độ phức tạp của vấn đề, bản chất của dữ liệu có sẵn và mức độ tự động hóa mong muốn đạt được. 

Khi nào sử dụng AI?

• Quyết định phức tạp: Nếu dự án của bạn liên quan đến việc đưa ra quyết định phức tạp dựa trên nhiều biến số, AI với các hệ thống dựa trên quy tắc sẽ mang lại hiệu quả cao.
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Sử dụng AI vào các ứng dụng như chatbot hoặc hệ thống kích hoạt bằng giọng nói sẽ phù hợp. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing – NLP) sẽ giúp hệ thống linh hoạt hơn với ngôn ngữ con người. 
• Kỹ thuật Robot: Nếu dự án của bạn liên quan đến các nhiệm vụ vật lý như di chuyển đồ vật hoặc điều hướng trong không gian, thì robot – một nhánh của AI, chính là giải pháp phù hợp.
• Phạm vi rộng: Nếu ứng dụng của bạn yêu cầu nhiều hành vi thông minh, từ giải quyết vấn đề và xây dựng kế hoạch đến nhận thức và trí tuệ xã hội, thì nên tìm đến giải pháp AI.
• Đã có quy tắc cố định: Nếu hệ thống của bạn hoạt động dựa trên một bộ quy tắc cố định và không yêu cầu học hỏi từ dữ liệu thì hệ thống AI dựa trên quy tắc sẽ phù hợp.

Khi nào sử dụng Machine Learning?

• Dự đoán dựa trên dữ liệu: Nếu mục tiêu chính của dự án là đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu thì ML là giải pháp lý tưởng.
• Nhận dạng mẫu: Thuật toán ML rất giỏi trong việc xác định các mẫu trong dữ liệu nên sẽ thực hiện tốt các nhiệm vụ liên quan đến nhận dạng như phát hiện gian lận, hệ thống đề xuất hoặc phân khúc khách hàng.  
• Cải tiến liên tục: Nếu bạn đảm bảo được sẽ liên tục cung cấp dữ liệu cho hệ thống, hãy cân nhắc sử dụng ML làm giải pháp chính để máy móc có thể tự cải thiện hiệu suất theo thời gian. 
• Phát hiện bất thường: Thuật toán ML rất hiệu quả trong việc xác định các giá trị ngoại lệ hoặc bất thường trong tập dữ liệu, hữu ích trong các lĩnh vực như an ninh mạng và kiểm soát chất lượng.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên: Để tạo văn bản dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như hệ thống báo cáo tự động, các kỹ thuật ML như thuật toán tạo văn bản có thể cực kỳ hiệu quả.

Trong nhiều trường hợp, AI và ML có thể đượ sử dụng song song để tận dụng thế mạnh của cả hai. Ví dụ, một hệ thống AI có thể sử dụng thuật toán ML như một trong các thành phần chuyên biệt cho các tác vụ phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Ứng dụng thực tế của AI

Quyết định phức tạp: Xe tự lái

• Tình huống: Xe tự lái cần tham gia giao thông, tuân thủ luật đường bộ và đưa ra quyết định nhanh chóng để tránh tai nạn.
• Tính phù hợp: Thuật toán AI có thể cảm biến nhiều dữ liệu đầu vào từ camera, radar và lidar, để đưa ra các quyết định phức tạp theo thời gian thực, bao gồm: giữ tay lái đúng làn đường, kiểm soát hành trình, phanh khẩn cấp và tránh va chạm.
• Kết quả: Việc sử dụng AI cho phép xe tự lái hoạt động an toàn và hiệu quả, giảm một số lỗi giao thông mà con người thường mắc phải.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Trợ lý ảo Siri và Alexa

• Tình huống: Người dùng tương tác với trợ lý ảo bằng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các tác vụ như nhờ nhắc nhở, phát nhạc hoặc cập nhật dự báo thời tiết.
• Tính phù hợp: Các thuật toán NLP sử dụng AI có thể hiểu được ngữ cảnh và ngữ nghĩa của lời nói con người, cho phép đưa ra phản hồi chính xác và đa dạng sắc thái. 
• Kết quả: Khả năng của AI giúp trợ lý ảo phản hồi hiệu quả và thân thiện hơn với con người, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng,

Machine Learning trong thực tế

Dự đoán dựa trên dữ liệu: Dự đoán sức khỏe

• Tình huống: Đơn vị chăm sóc sức khỏe và bác sĩ muốn dự đoán tiến triển của bệnh để tối ưu hóa phác đồ điều trị và tối ưu dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
• Tính phù hợp: Thuật toán ML có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu sức khỏe, như hồ sơ bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và hình chụp chẩn đoán, để đưa ra những dự đoán liên quan đến từng tình trạng sức khỏe khác nhau. Nhờ machine learning, những thuật toán này liên tục học hỏi và cải thiện các dự đoán của mình khi được cung cấp thêm dữ liệu, giúp đội ngũ y bác sĩ chủ động hơn trong quá trình chăm sóc sức khỏe và cá nhân hóa phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân. 
• Kết quả: Việc triển khai ML trong chăm sóc sức khỏe cho phép xác định sớm những trường hợp xấu và dự đoán các đợt bùng phát dịch bệnh, góp phần cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân, cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn. 

Nhận dạng mẫu: Phát hiện gian lận trong ngân hàng

• Tình huống: Các ngân hàng cần xác định các giao dịch có khả năng gian lận theo thời gian thực để bảo vệ tài khoản của khách hàng.
• Tính phù hợp: Thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các trường hợp bất để phát hiện giao dịch gian lận. Các thuật toán này được đào tạo trên dữ liệu gian lận trong quá khứ và có thể cập nhật mô hình theo thời gian thực.
• Kết quả: Hệ thống phát hiện gian lận dựa trên ML có thể nhanh chóng nhận ra các giao dịch đáng ngờ, cho phép các ngân hàng có phản ứng phòng vệ kịp thời. Yếu tố tốc độ trong quá trình bảo vệ an ninh giao dịch là một lợi thế rất lớn giúp ngân hàng nâng cao niềm tin của khách hàng. 

Kết 

Phân biệt được AI và ML là bước bắt buộc trên lộ trình chinh phục Data Science. Một nhà lãnh đạo doanh nghiệp, một người mới bắt đầu tìm hiểu hay một người đam mê công nghệ đều cần nhận biết được khi nào nên sử dụng AI hoặc ML để đạt được mục tiêu dự án như kỳ vọng.