Phân biệt AI và Machine Learning theo phạm vi và cơ chế học

AI là gì và Machine Learning nằm ở đâu trong AI?

AI (Artificial Intelligence) là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn cần đến trí thông minh của con người như nhận thức, suy luận, ra quyết định, hiểu ngôn ngữ hoặc giải quyết vấn đề.

Phạm vi của AI bao gồm nhiều hướng tiếp cận khác nhau:

·         Hệ thống dựa trên luật để đưa ra quyết định

·         Hệ thống suy luận logic

·         Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

·         Thị giác máy tính

·         Robot thông minh

·         Machine Learning

Machine Learning là một nhánh của AI tập trung vào việc xây dựng các mô hình có khả năng học từ dữ liệu thay vì được lập trình thủ công toàn bộ quy tắc.

Mối quan hệ giữa hai khái niệm có thể hiểu đơn giản:

AI

↓

Mục tiêu tạo ra hệ thống có khả năng thể hiện trí thông minh

↓

Machine Learning

↓

Một phương pháp giúp AI đạt được khả năng đó thông qua việc học từ dữ liệu

Khác biệt cốt lõi giữa AI và Machine Learning nằm ở phạm vi và cơ chế hoạt động

Sự khác biệt lớn nhất giữa AI và Machine Learning nằm ở câu hỏi mà mỗi khái niệm tập trung giải quyết.

AI tập trung vào mục tiêu:

"Làm thế nào để máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ cần trí thông minh?"

Machine Learning tập trung vào cơ chế:

"Làm thế nào để máy móc có thể tự học quy luật từ dữ liệu?"

Machine Learning học như thế nào từ dữ liệu?

Khác với phần mềm truyền thống được lập trình bằng các quy tắc cố định, Machine Learning xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu đầu vào.

Quá trình cơ bản gồm:

Dữ liệu đầu vào

↓

Thuật toán học

↓

Mô hình được huấn luyện

↓

Dự đoán hoặc đưa ra quyết định trên dữ liệu mới

Ví dụ:

Một hệ thống nhận diện email spam không cần con người viết toàn bộ quy tắc cho từng loại thư rác. Thay vào đó, mô hình Machine Learning được cung cấp hàng nghìn email đã được phân loại để tìm ra các đặc điểm thường xuất hiện trong email spam.

Sau quá trình huấn luyện, mô hình có thể dự đoán email mới có khả năng là spam hay không.

Cơ chế học của Machine Learning thường gồm ba nhóm chính:

Học có giám sát

Mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu đã có nhãn.

Ví dụ:

·         Hình ảnh đã được đánh dấu là chó hoặc mèo

·         Dữ liệu giao dịch đã được đánh dấu gian lận hoặc hợp lệ

Mục tiêu là học mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn.

Học không giám sát

Mô hình tự tìm kiếm cấu trúc hoặc nhóm dữ liệu mà không có nhãn sẵn.

Ví dụ:

·         Phân nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm

·         Phát hiện mẫu dữ liệu bất thường

Học tăng cường

Mô hình học thông qua quá trình thử nghiệm và nhận phản hồi.

Ví dụ:

·         AI chơi trò chơi

·         Robot học cách di chuyển trong môi trường thực tế

AI có thể hoạt động mà không cần Machine Learning không?

Có. Machine Learning là một phương pháp phổ biến trong AI hiện đại nhưng không phải toàn bộ AI đều dựa trên Machine Learning.

Các hệ thống AI truyền thống có thể sử dụng:

·         Luật được lập trình trước

·         Logic suy luận

·         Cơ sở tri thức chuyên gia

Ví dụ, một hệ thống chuyên gia y tế cổ điển có thể đưa ra gợi ý dựa trên tập luật được bác sĩ xây dựng trước.

Tuy nhiên, các hệ thống AI hiện đại như nhận diện giọng nói, xe tự hành hoặc mô hình ngôn ngữ lớn thường sử dụng Machine Learning vì lượng dữ liệu và độ phức tạp của nhiệm vụ vượt quá khả năng xây dựng luật thủ công.

Deep Learning là gì trong mối quan hệ giữa AI và Machine Learning?

Deep Learning là một nhánh nhỏ hơn bên trong Machine Learning.

Mối quan hệ có thể biểu diễn như sau:

AI

↓

Machine Learning

↓

Deep Learning

Deep Learning sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để xử lý các bài toán phức tạp như:

·         Nhận diện hình ảnh

·         Hiểu giọng nói

·         Dịch ngôn ngữ

·         Sinh văn bản

Điểm khác biệt là các mô hình Deep Learning có khả năng tự học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu lớn thay vì phụ thuộc nhiều vào việc con người thiết kế đặc điểm đầu vào.

Ứng dụng của AI và Machine Learning khác nhau như thế nào?

Do AI có phạm vi rộng hơn nên ứng dụng của AI bao gồm cả những hệ thống không nhất thiết sử dụng Machine Learning.

Ví dụ về AI:

·         Robot thực hiện nhiệm vụ tự động

·         Trợ lý ảo có khả năng hiểu yêu cầu người dùng

·         Hệ thống lập kế hoạch và ra quyết định

·         Xe tự hành

Ví dụ về Machine Learning:

·         Dự đoán doanh số

·         Phát hiện giao dịch bất thường

·         Gợi ý sản phẩm

·         Nhận diện khuôn mặt

·         Dự báo nhu cầu khách hàng

Trong thực tế, nhiều ứng dụng hiện đại kết hợp cả hai:

Một hệ thống xe tự hành là AI vì mục tiêu là tạo phương tiện có khả năng nhận thức và hành động thông minh. Machine Learning được sử dụng bên trong để giúp xe nhận diện vật thể, dự đoán tình huống và cải thiện khả năng điều khiển.

Khi nào nên dùng AI và khi nào nên dùng Machine Learning?

Việc lựa chọn phụ thuộc vào vấn đề cần giải quyết.

AI phù hợp khi mục tiêu là:

·         Xây dựng hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ thông minh

·         Kết hợp nhiều khả năng như nhận thức, suy luận và hành động

·         Tự động hóa quy trình phức tạp

Machine Learning phù hợp khi:

·         Có lượng dữ liệu đủ lớn

·         Cần dự đoán hoặc phân loại

·         Quy luật của bài toán khó mô tả bằng lập trình thủ công

·         Hiệu suất có thể cải thiện thông qua dữ liệu

Một hệ thống AI có thể sử dụng Machine Learning như một công cụ, nhưng Machine Learning không phải toàn bộ AI.

Kết luận

AI và Machine Learning không phải là hai khái niệm cạnh tranh mà có quan hệ bao hàm. AI là lĩnh vực lớn nhằm tạo ra máy móc có khả năng thể hiện trí thông minh, trong khi Machine Learning là một phương pháp giúp AI đạt được mục tiêu đó bằng cách học từ dữ liệu.

Hiểu sự khác biệt này giúp phân biệt rõ:

·         AI trả lời câu hỏi máy móc có thể thông minh đến đâu

·         Machine Learning giải thích cách máy móc học để đạt được khả năng đó