Gần đây chúng ta được nghe nói rất nhiều về Artificial Intelligent (AI) – Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning (ML) – Máy học. Vậy theo các bạn thì 2 khái niệm này có gì giống và khác nhau? Ý nghĩa của chúng là gì? Chúng ta sẽ cùng làm rõ 2 câu hỏi trên thông qua bài viết này nhé!
Giải thích khái niệm
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được hiểu là trí thông minh của máy móc. Trí thông minh này do con người tạo ra với mong muốn máy móc có thể tự động làm được những việc giống như con người. Hiện tại, máy móc đã thay thế được con người trong rất nhiều công việc. Tuy nhiên đa phần các công việc đó là do con người lập trình sẵn và yêu cầu máy móc thực hiện theo. Với AI, con người mong muốn rằng máy móc cũng có khả năng học tập và tự giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người.
Điểm khác biệt lớn nhất giữa con người mà máy tính là khả năng học tập. Với con người, đó là bản năng từ khi mới được sinh ra. Khi còn nhỏ, chúng ta chưa biết làm gì cả. Dần dần khi tiếp xúc với môi trường xung quanh, những trải nghiệm về cuộc sống giúp chúng ta có thêm hiểu biết và kiến thức. Nói cách khác, con người học qua trải nghiệm mỗi ngày. Trái lại, robot/ máy móc thì chỉ biết làm theo những chỉ dẫn mà con người đã lập trình sẵn.
Vậy câu hỏi đặt ra cho các nhà khoa học là: liệu chúng ta có thể khiến cho máy tính có thể học qua trải nghiệm giống như con người được không? Câu trả lời là có! Đó chính là khởi nguồn của khái niệm Machine Learning. Tuy nhiên, máy tính thì sẽ không thể có trải nghiệm như con người. Vì vậy, máy tính sẽ học dựa trên những dữ liệu mà con người cung cấp. Khái niệm Machine Learning được ra đời từ đ. Machine learning là thuật ngữ để chỉ quá trình học tập của máy tính.
Ví dụ về machine learning
Tôi sẽ lấy một ví dụ vui để các bạn có thể hình dung rõ hơn về Machine Learning. Làm thế nào để robot phân biệt được đâu là quả chuối và đâu là quả táo?
Một yếu tố để phân biệt hai loại quả này là màu sắc. Quả nào có màu đỏ thì nó sẽ là quả táo. Quả nào có màu vàng thì sẽ là quả chuối. Khi đã chọn được yếu tố để phân biệt hai loại quả này, ta sẽ cần thu thập thật nhiều dữ liệu thực tế về màu sắc của quả táo và quả chuối để cung cấp cho máy tính. Sau đó, khi ta đưa cho máy tính quả chuối hoặc quả táo để phân biệt, nó sẽ so sánh màu sắc của quả đó với những dữ liệu có sẵn để đoán xem đó là quả gì.
Trên thực tế, người ta sẽ chọn nhiều yếu tố phân biệt để đảm bảo kết quả là chính xác nhất. Ví dụ, máy tính sẽ xử lý như thế nào khi bạn đưa cho nó một quả táo màu vàng? Trong trường hợp này, ta buộc phải có thêm các yếu tố so sánh khác như hình dáng, độ cứng, mùi vị… Về bản chất, máy tính chỉ có thể so sánh dựa trên những dữ liệu có sẵn và đưa ra kết quả tương ứng với dữ liệu đó. Do đó, máy tính càng có nhiều dữ liệu thì kết quả sẽ càng chính xác.
Ứng dụng
Một ứng dụng của Machine Learning mà chúng ta có thể thấy là Facebook có thể nhận diện khuôn mặt của bạn trong các bức ảnh. Khi bạn up một số lượng ảnh cá nhân đủ lớn lên facebook, máy tính sẽ tự động học những đặc điểm trên khuôn mặt của bạn như mắt, mũi, miệng và dần dần sẽ đưa ra được phán đoán đâu là khuôn mặt của bạn trong một bức ảnh bất kỳ.
Đây là những giới thiệu sơ lược nhất về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML). Nếu các bạn có muốn tìm hiểu về AI và ML thì hãy ghé thăm website https://trituenhantao.io/ nhé! Đây là một trang web mà cá nhân tôi cảm thấy vô cùng hứu ích, cung cấp những kiến thức cơ bản, dễ hiểu nhưng lại rất thực tế về việc học cũng như các dự án AI trên toàn thế giới. Hãy cập nhật để không bị tụt hậu với những xu hướng công nghệ mới nhất!
Trả lời