AI và Machine Learning - Sự khác biệt giữa AI và ML là gì?

Với xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hiện nay, chắc hẳn chúng ta đã đều nghe qua về AI và Machine Learning. Cả hai khái niệm đều có mục tiêu giúp máy móc thông minh hơn nhưng lại có sự khác biệt đáng kể về quy mô, chức năng và các trường hợp ứng dụng trong thực tế. Vậy sự khác biệt giữa AI và Machine learning là gì? Mối quan hệ giữa AI và Machine Learning là như thế nào? Hãy cùng Trainocate Vietnam tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

1. Artificial Inteligence (AI) là gì?

Artificial Intelligence (AI) - trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn, tập trung vào việc thiết kế và xây dựng các hệ thống, máy móc hoặc chương trình có khả năng mô phỏng những chức năng nhận thức (mimic cognitive functions) của con người như nhìn, hiểu, phản hồi bằng giọng nói chữ viết, phân tích dữ liệu, gợi ý ý tưởng, ra quyết định và nhiều hơn thế nữa.

AI không phải là một hệ thống đơn lẻ, mà là một tập hợp các công nghệ và kỹ thuật được tích hợp vào một hệ thống nhằm giúp hệ thống đó có khả năng suy luận, học hỏi và hành động để giải quyết các vấn đề phức tạp.

AI có thể phân ra thành:

• AI hẹp (Narrow AI): Hệ thống chuyên biệt được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể.

• AI tổng quát (General AI): Hệ thống giả định trí thông minh của con người để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.

• AI siêu viết (Super AI): Một dạng lý thuyết về trí tuệ nhân tạo - máy móc thông mình vượt trôi hơn con người ở mọi khía cạnh.

2. Machine Learning là gì?

Học máy (Machine Learning) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc dạy máy học các mẫu (patterns) từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Thay vì lập trình thủ công từng quy tắc, các hệ thống ML sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm xu hướng và đưa ra dự đoán.

Các loại Machine Learning:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Học từ dữ liệu đã được gán nhãn để đưa ra dự đoán.

• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Tìm các mẫu ẩn hoặc nhóm trong dữ liệu chưa được gán nhãn.

• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Học thông qua thử – sai với phản hồi từ môi trường.

3. Mối quan hệ giữa Machine Learning và AI

Machine Learning và AI không hoàn toàn giống nhau, tuy nhiên chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Cách đơn giản để hiểu mối quan hệ giữa Machine Learning và AI đó là:

• AI (Trí tuệ nhân tạo) là khái niệm rộng hơn ML, cho phép một máy hoặc hệ thống có khả năng cảm nhận, suy luận, hành động hoặc thích nghi giống con người.

• ML (Học máy) là một ứng dụng của AI, cho phép máy trích xuất kiến thức từ dữ liệu và tự học một cách độc lập.

Một cách dễ nhớ mối quan hệ giữa Machine Learning và Artificial Intelligence là tưởng tượng chúng như chiếc ô.

• Artificial Intelligence là "chiếc ô" bao trùm, bao gồm nhiều phương pháp và thuật toán cụ thể.

• Machine Learning nằm dưới “chiếc ô” này, bên cạnh các lĩnh vực con quan trọng khác như Deep Learning, Robotics, Hệ chuyên gia (Expert Systems) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

4. Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning

Dưới đây là bảng so sánh sự khác biệt giữa AI và ML:

Kết luận

AI và Machine Learning có mối quan hệ chặt chẽ, trong đó AI là lĩnh vực tổng quát hướng tới xây dựng các hệ thống thông minh, còn Machine Learning là một nhánh quan trọng giúp AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Việc kết hợp AI và ML cho phép các hệ thống không chỉ tự động hóa quy trình mà còn hỗ trợ phân tích, dự đoán và ra quyết định thông minh hơn. Trong bối cảnh doanh nghiệp hiện nay, ứng dụng AI và Machine Learning đang mang lại nhiều lợi ích thiết thực như nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu chi phí, khai thác giá trị từ dữ liệu và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Để bắt kịp xu hướng và khai thác tối đa tiềm năng của các công nghệ này, hay tham gia ngay khóa đào tạo AI tại Trainocate để giúp cá nhân và doanh nghiệp xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc và sẵn sàng cho chuyển đổi số.