Điểm khác nhau giữa AI và Máy học là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là thuật ngữ bao trùm chiến lược và kỹ thuật khác nhau mà bạn có thể sử dụng để biến các cỗ máy trở nên giống người hơn. AI bao gồm tất cả mọi thứ từ trợ lý thông minh như Alexa đến robot hút bụi và xe ô tô tự lái. Máy học (ML) là một trong nhiều nhánh khác của AI. ML là ngành khoa học phát triển các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Thay vào đó các hệ thống dựa vào các mẫu hình và suy luận. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán ML để xử lý khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và xác định các khuôn mẫu dữ liệu. Mặc dù máy học là AI nhưng không phải tất cả các hoạt động AI đều là máy học.
Điểm tương đồng giữa AI và máy học là gì?
Máy học (ML) là một nhánh tập trung hẹp của trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng cả hai lĩnh vực này đều vượt ra ngoài phạm vi tự động hóa cơ bản và lập trình để tạo các kết quả đầu ra dựa trên phân tích dữ liệu phức tạp.
Giải quyết vấn đề giống như con người
Giải pháp trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) phù hợp với các tác vụ phức tạp thường liên quan đến kết quả chính xác dựa trên kiến thức đã học được.
Ví dụ, một chiếc xe AI tự lái sử dụng thị giác máy tính để nhận biết các đối tượng trong lĩnh vực quan sát và kiến thức về quy định giao thông để điều hướng một chiếc xe.
Một thuật toán ML định giá bất động sản, ví dụ, áp dụng kiến thức về giá bán hàng trước đó, điều kiện thị trường, mặt bằng sàn và vị trí để dự đoán giá của một ngôi nhà.
Các lĩnh vực khoa học máy tính
Trí tuệ nhân tạo và máy học là các lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra phần mềm phân tích, diễn giải và hiểu dữ liệu theo những cách phức tạp. Các nhà khoa học trong các lĩnh vực này cố gắng lập trình một hệ thống máy tính để thực hiện các tác vụ phức tạp liên quan đến việc tự học. Một phần mềm được thiết kế tốt sẽ hoàn thành tác vụ nhanh bằng hoặc nhanh hơn con người.
Ứng dụng đa ngành
Có những ứng dụng của AI trong tất cả các ngành công nghiệp. Bạn có thể sử dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, dự đoán kết quả thể thao, cải thiện kết quả nông nghiệp và cá nhân hóa các khuyến nghị chăm sóc da.
Các ứng dụng ML cũng có phạm vi rộng. Chúng có thể bao gồm lịch trình bảo trì máy móc theo dự đoán, định giá du lịch động, phát hiện gian lận bảo hiểm và dự báo nhu cầu bán lẻ.
Những điểm khác biệt chính: AI so với máy học
Máy học (ML) là một nhánh cụ thể của trí tuệ nhân tạo (AI). ML có phạm vi và trọng tâm hạn chế so với AI. AI bao gồm một số chiến lược và công nghệ nằm ngoài phạm vi của máy học.
Dưới đây là một số điểm khác nhau chính giữa hai công nghệ.
Mục tiêu
Mục tiêu của bất kỳ hệ thống AI là để máy hoàn thành tác vụ phức tạp của con người một cách hiệu quả. Những tác vụ như vậy có thể bao gồm học tập, giải quyết vấn đề và nhận dạng mẫu.
Mặt khác, mục tiêu của ML là để máy phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Máy sẽ sử dụng các mô hình thống kê để xác định các mẫu hình trong dữ liệu và cho ra kết quả. Kết quả có xác suất liên quan đến sự chính xác hoặc mức độ tự tin.
Methods
Lĩnh vực AI bao gồm nhiều phương pháp được sử dụng để giải quyết đa dạng vấn đề. Những phương pháp này bao gồm các thuật toán di truyền, mạng nơ-ron, học sâu, thuật toán tìm kiếm, hệ thống dựa trên quy tắc và chính máy học.
Trong ML, các phương pháp được chia thành hai loại rộng: học có giám sát và học không có giám sát. Các thuật toán ML có giám sát học cách giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các giá trị dữ liệu được dán nhãn đầu vào và đầu ra. Việc học không có giám sát mang tính khám phá hơn và cố gắng khám phá các mẫu hình ẩn trong dữ liệu không được dán nhãn.
Triển khai
Quá trình xây dựng giải pháp ML thường bao gồm hai tác vụ:
- Chọn và chuẩn bị tập dữ liệu đào tạo
- Chọn một chiến lược hoặc mô hình ML đã tồn tại từ trước, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định
Các nhà khoa học dữ liệu chọn các tính năng dữ liệu quan trọng và đưa chúng vào mô hình để đào tạo. Họ liên tục tinh chỉnh tập dữ liệu bằng dữ liệu cập nhật và kiểm tra lỗi. Chất lượng dữ liệu và sự đa dạng cải thiện độ chính xác của mô hình ML.
Xây dựng một sản phẩm AI thường là một quá trình phức tạp hơn, vì vậy nhiều người chọn các giải pháp AI được xây dựng sẵn để đạt được mục tiêu của họ. Những giải pháp AI này nói chung đã được phát triển sau nhiều năm nghiên cứu, và các nhà phát triển làm cho chúng sẵn sàng để tích hợp với các sản phẩm và dịch vụ thông qua các API.
Yêu cầu
Các giải pháp ML yêu cầu một tập dữ liệu bao gồm vài trăm điểm dữ liệu để đào tạo, cộng với đủ năng lực tính toán để chạy. Tùy thuộc vào ứng dụng và trường hợp sử dụng của bạn, một phiên bản máy chủ hoặc một cụm máy chủ nhỏ có thể là đủ.
Các hệ thống thông minh khác có thể có các yêu cầu khác nhau về cơ sở hạ tầng, tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn thực hiện và phương pháp phân tích tính toán mà bạn sử dụng. Các trường hợp sử dụng tính toán cao đòi hỏi vài nghìn máy làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu phức tạp.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là cả hai chức năng AI và ML được xây dựng sẵn đều khả dụng. Bạn có thể tích hợp chúng vào ứng dụng của bạn thông qua các API mà không cần thêm tài nguyên.
Một tổ chức cần gì để bắt đầu với AI và máy học?
Nếu bạn muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc máy học (ML), hãy bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề bạn muốn giải quyết hoặc nghiên cứu các câu hỏi bạn muốn khám phá. Sau khi bạn xác định nơi xảy ra vấn đề, bạn có thể xác định công nghệ AI hoặc ML thích hợp để giải quyết vấn đề. Điều quan trọng là phải xem xét loại và kích thước của dữ liệu đào tạo sẵn có và xử lý trước dữ liệu trước khi bạn bắt đầu.
Với các dịch vụ đám mây theo yêu cầu, bạn có thể tạo, chạy và quản lý AI. Và có thể tạo, chạy và quản lý các chức năng học tập từ Amazon Web Services (AWS) Cloud.
Các tổ chức có thể sử dụng AI và ML như thế nào?
Một số giải pháp máy học (ML) áp dụng cho hầu hết các tổ chức:
- Phân khúc khách hàng là nơi bạn phân khúc khách hàng thông qua hành vi, sở thích và đặc điểm của họ để phục vụ các hoạt động bán hàng và tiếp thị khác. Tìm hiểu cách Lion Parcel sử dụng AWS để phân khúc khách hàng.
- Phát hiện gian lận là nơi bạn phân loại và giải quyết các giao dịch bất thường được phát hiện. Tìm hiểu cách Luno sử dụng AWS để phát hiện gian lận.
- Phân tích cảm xúc là nơi phản hồi của khách hàng được kết hợp để thông báo về chiến lược và tiếp thị sản phẩm. Tìm hiểu cách Zignal Labs sử dụng AWS để phân tích cảm xúc.
Và đây là các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) áp dụng cho hầu hết các tổ chức:
- Chatbot thích hợp cho các yêu cầu dịch vụ và phân nhóm khách hàng. Tìm hiểu cách MetroPlusHealth sử dụng AWS cho chatbot.
- Nhận dạng giọng nói là chức năng tuyệt vời cho việc phiên âm các cuộc họp thành biên bản bằng văn bản. Tìm hiểu cách Epiq sử dụng AWS để nhận dạng giọng nói.
- Thị giác máy tính hoạt động tốt đối với các hệ thống nhận dạng sinh trắc học. Tìm hiểu cách PayEye sử dụng AWS cho thị giác máy tính.
Tóm tắt điểm khác biệt: AI so với máy học
| Trí tuệ nhân tạo |
Máy học |
|
| Đó là gì? |
AI là thuật ngữ rộng cho các ứng dụng dựa trên máy móc bắt chước trí thông minh của con người. Không phải tất cả các giải pháp AI đều là ML. |
ML là một phương pháp trí tuệ nhân tạo. Tất cả các giải pháp ML đều là các giải pháp AI. |
| Trường hợp sử dụng phù hợp nhất |
AI là lựa chọn tốt nhất để hoàn thành một tác vụ phức tạp của con người một cách hiệu quả. |
ML là lựa chọn tốt nhất để xác định các mẫu hình trong các tập dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề cụ thể. |
| Methods |
AI có thể sử dụng các phương pháp khác nhau, như dựa trên quy tắc, mạng nơ-ron, thị giác máy tính, v.v. |
Đối với ML, người ta tự chọn và trích xuất các tính năng từ dữ liệu thô và gán trọng số để đào tạo mô hình. |
| Thực hiện |
Việc triển khai AI phụ thuộc vào tác vụ. AI thường được xây dựng sẵn và truy cập thông qua các API. |
Bạn đào tạo các mô hình ML mới hoặc hiện có cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Có sẵn các API ML được xây dựng sẵn. |
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về AI và máy học của bạn như thế nào?
AWS cung cấp một loạt các dịch vụ để giúp bạn xây dựng, chạy và tích hợp các giải pháp trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) với mọi quy mô, độ phức tạp hoặc trường hợp sử dụng.
Amazon SageMaker là một nền tảng hoàn chỉnh để xây dựng các giải pháp ML của bạn ngay từ đầu. SageMaker có một bộ đầy đủ các mô hình máy học được xây dựng sẵn, khả năng lưu trữ và tính toán và một môi trường được quản trị hoàn toàn.
Đối với AI, bạn có thể sử dụng các dịch vụ AWS để xây dựng các giải pháp AI của riêng mình từ đầu hoặc tích hợp các dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) được xây dựng sẵn vào giải pháp của bạn.
