Công nghệ đã làm cho cuộc sống dễ dàng hơn nhiều so với thế kỷ trước. Với mỗi thế hệ thiết bị kỹ thuật mới, việc nâng cấp phần mềm cũng trở nên quan trọng.
Tương tự như vậy, trí tuệ nhân tạo và học máy đã bắt đầu thống trị ngành công nghiệp phần mềm vì lợi ích của loài người. Điều cần thiết là phải phân biệt giữa chúng.
Các nội dung chính
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là khái niệm rộng hơn về việc tạo ra những cỗ máy có thể thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí thông minh giống con người. Ngược lại, Machine Learning (ML) là một tập hợp con của AI sử dụng thuật toán để học từ dữ liệu.
- ML tập trung vào việc cho phép các máy cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần lập trình rõ ràng, trong khi AI bao gồm nhiều cách tiếp cận khác nhau, bao gồm các hệ thống dựa trên quy tắc và hệ thống chuyên gia.
- Các ứng dụng AI có thể bao gồm người máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, trong khi các kỹ thuật ML thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu, nhận dạng mẫu và hệ thống đề xuất.
Trí tuệ nhân tạo vs Machine Learning
Trí tuệ nhân tạo đề cập đến khả năng tạo ra các hệ thống máy tính có thể mô phỏng suy nghĩ, khả năng, hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp khác nhau. Machine Learning hoạt động để tạo ra những cỗ máy sử dụng công nghệ và thuật toán chỉ có thể thực hiện những nhiệm vụ cụ thể mà chúng được đào tạo.
Trí tuệ nhân tạo hay còn được viết tắt là AI. Đó là một phương pháp phức tạp để cung cấp các thuộc tính của con người cho máy móc.
Có rất nhiều ứng dụng giống nhau trong cuộc sống hàng ngày và các kỹ sư cũng như chuyên gia máy tính đang nỗ lực lặp đi lặp lại để mang lại một cuộc cách mạng sử dụng giống nhau. Nó sử dụng tất cả các loại đầu vào.
Machine Learning còn được viết tắt là ML.
Nó là một nhánh khác của điện toán ứng dụng tập trung hoàn toàn vào các thuật toán và phương pháp thống kê để giải thích các khối thông tin lớn. Có nhiều khóa học khác nhau trên thị trường và việc nâng cao kỹ năng giúp dễ dàng tiếp cận công nghệ nói chung.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Trí tuệ nhân tạo | Machine Learning |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa là công việc thông minh được thực hiện bởi một hệ thống để bù đắp cho sự thiếu hụt trí thông minh mà các hệ thống máy móc phải đối mặt. | Machine Learning là một thuật ngữ đơn giản hơn ngụ ý quá trình mà qua đó một hệ thống tiếp thu các cách để cung cấp dữ liệu chính xác hơn. |
| Mục đích chính của việc thành lập | Nó giúp đưa ra quyết định khi con người không thể suy luận ra các khả năng. | Nó giúp nâng cao cơ sở tri thức của hệ thống kỹ thuật số để truy cập trong tương lai. |
| Giải pháp phổ biến được cung cấp | Trí tuệ nhân tạo cung cấp giải pháp cho các vấn đề của con người. | Machine Learning cung cấp giải pháp cho các vấn đề vô tri vô giác của thế giới kỹ thuật số. |
| Các quá trình liên quan đến tuyên truyền | Các thuật toán công nghệ và các khía cạnh diễn giải khác được đưa vào sử dụng. | Phương pháp thống kê và bộ xử lý bộ nhớ giúp máy học hỏi từ người dùng. |
| Kích Thích Học Tập | Trí tuệ nhân tạo yêu cầu đầu vào đặc biệt để hiểu bản chất con người để thực hiện. | Machine Learning sử dụng các chi tiết đã được cung cấp để nâng cao các chức năng. |
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo, như một khái niệm, đã xuất hiện từ năm 1950. Mặc dù nó luôn được coi là mối đe dọa dẫn đến sự chế ngự trí tuệ con người, nhưng nó cũng có một số lợi thế đặc biệt.
Về cách diễn giải cơ học, các nguyên tắc của trí tuệ nhân tạo cho phép mọi người truy cập máy tính để bàn và máy tính xách tay trong bối cảnh tương tự như điện thoại thông minh. Có nhiều thuộc tính khác nhau được gắn vào cùng một thứ có thể cần nhiều sự can thiệp của con người trong trường hợp không có trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại thành hai loại lớn - trí tuệ nhân tạo chung và trí tuệ nhân tạo hẹp. Nhánh cũ có liên quan chặt chẽ đến các chức năng đa dạng của thế giới công nghệ, liên quan đến đa nhiệm và cung cấp giải pháp cho nhiều vấn đề trong cùng một khung thời gian.
Mặt khác, phiên bản hẹp, như tên cho thấy, chỉ phù hợp với các tác vụ liên quan đến thông số kỹ thuật. Tốt nhất là nên xử lý trí tuệ nhân tạo một cách cẩn thận vì việc sử dụng sai có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng mà trong hầu hết các trường hợp là đi ngược lại loài người nói chung.
Trí tuệ nhân tạo có nhiều ví dụ thực tế khác nhau như ô tô tự lái, tính năng tự động sửa lỗi trong khi nhập, bản đồ hiển thị các vị trí tắc nghẽn và máy bay có thể để ở chế độ tự động lái. Tuy nhiên, ý thức con người không thể bị thay thế bởi AI.
Học máy là gì?
Machine Learning có thể được hiểu là một tập hợp con riêng biệt của những tiến bộ công nghệ, không bao giờ giao thoa với trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực kỹ thuật số. Với sự ra đời của metaverse và các chương trình liên quan khác, tầm quan trọng của machine learning đã tăng vọt.
Nó lần đầu tiên được đưa ra ánh sáng vào năm 1959 thông qua IBM. Kể từ khi thành lập, lĩnh vực này đã trải qua những thay đổi không thể đếm xuể, vì lợi ích tốt đẹp hơn của nhân loại.
Học máy, mặc dù là một loại trí tuệ nhân tạo được đưa vào sử dụng, hoàn toàn độc lập với các biến số khác. Máy sử dụng dữ liệu được đưa vào hệ thống để hiểu quy trình vận hành tiêu chuẩn.
Nói cách khác, thay vì làm việc theo các mẫu đã định, máy sẽ sửa đổi các lộ trình để đi đến kết luận theo trí tuệ của con người.
Nó không thay thế nhu cầu công việc cơ khí mà cố gắng nâng cao tinh thần công nghệ trên cùng dây chuyền. Machine Learning còn được hiểu là bài học rút ra từ dữ liệu hiện có, để thao tác với dữ liệu trong tương lai.
Chẳng hạn, nguyên tắc này được áp dụng khi một người tìm kiếm một sản phẩm trên web và sau đó nhận được các quảng cáo tương tự hoặc có liên quan chặt chẽ trong một số ngày. Việc sử dụng máy học bao gồm phát hiện các gian lận trên mạng, đề xuất các trang để theo dõi, v.v.
Sự khác biệt chính giữa Trí tuệ nhân tạo và học máy
- Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là trí tuệ được trau dồi về mặt công nghệ. Mặt khác, học máy được định nghĩa là việc xử lý có ý thức dữ liệu kỹ thuật số bằng một hệ thống mới dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ.
- Mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là giải quyết các vấn đề cần sự can thiệp của con người trong khi học máy không hoạt động ngoài phạm vi phân tích kỹ thuật số.
- Quá trình ra quyết định được tăng cường bằng các phương pháp trí tuệ nhân tạo, trong khi cơ sở tri thức cho các mục đích diễn giải được mở rộng trong lĩnh vực học máy.
- AI chỉ dựa vào các thuật toán trong khi ML cũng bao gồm số liệu thống kê và ghi nhớ.
- AI cần những tác nhân kích thích mới trong khi ML có thể dễ dàng hoạt động tốt khi có dữ liệu có sẵn.
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
