Machine learning và công nghệ trí tuệ nhân tạo khác nhau thế nào?

Thuật ngữ “machine learning” gần đây xuất hiện ngày một phổ biến đại diện cho một lĩnh vực khoa học máy tính, nhằm mục đích tạo ra cho các cỗ máy khả năng tự học các thông tin, kỹ năng mà không cần sự lập trình chính xác từ con người.

Nhiều người lầm tưởng “machine learning” và Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence (AI) là một. Kỳ thực không phải như vậy.

Trí tuệ nhân tạo đang là xu hướng công nghệ được phát triển mạnh mẽ trong thời gian gần đây. Các hãng công nghệ lớn như Google, Facebook, Amazon, Microsoft… đều đầu tư rất lớn vào lĩnh vực này và đã tạo ra nhiều sản phẩm hữu ích phục vụ con người.

Tương tự như AI, công nghệ “Machine Learning” được ứng dụng ở mọi thứ xung quanh chúng ta, từ bản đồ dẫn đường Google Maps hay dịch vụ thư điện tử. Nhưng chính xác thì machine learning là gì và nó bắt đầu trở thành một phần trong cuộc sống của chúng ta từ khi nào? Hãy cùng tìm câu trả lời dưới đây.

Có hai sự kiện đặc biệt quan trọng trong quá trình phát triển Machine Learning:

Sự kiện đầu tiên: Năm 1959, nhà khoa học máy tính người Mỹ Arthur Samuel đưa ra những thuật ngữ đầu tiên về machine learning.

Năm 1959, kỹ sư của đại học MIT Arthur Samuel đã mô tả machine learning là “lĩnh vực nghiên cứu giúp máy tính có khả năng tự học hỏi mà không cần được lập trình chính xác”. Samuel đã tích cực xây dựng chiếc máy đầu tiên: một chương trình chơi cờ tự động mà ông tin tưởng một ngày nào đó sẽ chiến thắng được những kỳ thủ vô địch thế giới.

Sự kiện quan trọng thứ hai là sự ra đời của mạng Internet

Sự xuất hiện của mạng internet đã mang lại một phương thức mới để lưu trữ, truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và thuận tiện hơn. Với rất nhiều thông tin cần lưu trữ thì người ta cần phải tìm lời giải cho việc sắp xếp các dữ liệu đó theo một phương thức hợp lý và rõ ràng nhất có thể. Và đương nhiên machine learning cho thấy vai trò đặc biệt quan trọng trong vấn đề này.

Big data là cơ sở nền tảng của machine learning

Đúng như tên gọi của nó, Big data là một tập hợp dữ liệu vô cùng khổng lồ. Nó lưu trữ tất cả thông tin đến từ mọi nguồn: các công ty truyền thông, các cỗ máy tìm kiếm và cả các thiết bị ghi âm hay camera thu thập dữ liệu được cập nhật thường xuyên.

Các thuật toán xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ đó và dự đoán những hành động tiếp theo của chúng ta.

Lượng thông tin khổng lồ được truyền đến các thuật toán xử lý với những công nghệ dự đoán nghuyên nhân – kết quả. Từ đó các thuật toán sẽ xử lý chính xác dữ liệu và tiên đoán xu hướng cũng như các vấn đề sẽ xảy ra trong tương lai.

Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là các quảng cáo hướng đến đối tượng mà khách hàng cần của Amazon. Từ các cài đặt ban đầu và thói quen mua sắm, họ sẽ quảng cáo cho khách hàng đúng loại hàng hóa mà họ có thể thích và sẵn sàng bỏ tiền ra để mua.

Machine learning là một “máy tính” tự sắp xếp, phân loại các thông tin rồi từ đó dự đoán những điều mới.

Machine learning khác với cách tiếp nhận thông tin của con người. Hiện tại máy móc chỉ tiếp nhận thông tin một cách thụ động bằng cách con người lập trình và cho chúng vì một cái máy tính thông thường không biết tò mò hay suy luận gì cả. Machine learning còn hơn thế, nó có thể tự tiếp nhận, sắp xếp thông tin và phân loại chúng ra từng mảng riêng biệt rồi sao đó xử lý mà không cần tác động của con người.

Ví dụ, nếu bạn hay xem phim trên Netflix thì bạn có thể nhận thấy nhiều phim lạ hoắc trong danh sách gợi ý. Nếu bạn không nói cho Netflix rằng bạn thích xem phóng sự thì hệ thống hầu như sẽ không bao giờ giới thiệu phim phóng sự cho bạn xem cả.

Machine learning có ở khắp nơi và đang thay đổi thế giới của chúng ta từng ngày.

Machine learning thể hiện trong cách thông báo của Facebook feed, cách dẫn đường của Google Maps, cách bộ lọc email làm việc và thậm chí trong cả cách bảo mật thông tin tài khoản ngân hàng.

Những ý tưởng về machine learning thậm chí có từ thế kỷ XVII. Ngày nay, máy móc có thể tự xử lý dữ liệu mà chỉ cần rất ít sự can thiệp từ con người.

Thông qua machine learning, các nhà công nghệ đã mô phỏng cách thức bộ não người làm việc bằng cách xây dựng các hệ thống phức tạp gọi là neural networks – mạng nơ ron. Mạng nơ ron này cho phép nâng cao khả năng tự học của các hệ thống máy tính, giúp chúng có sự thông minh vượt trội so với con người.

Machine learning đóng vai trò chính trong việc phát triển AI – trí thông minh nhân tạo.

Nhiều người thường cho rằng AI và Machine learning là một. Kỳ thực AI là chỉ khả năng của một cỗ máy có thể thực hiện các nhiệm vụ thông minh, còn machine learning là chỉ khả năng sàng lọc các thông tin quan trong một cách tự động. Nếu không có machine learning, sẽ không có trí tuệ nhân tạo.

Vẫn còn nhiều hướng để phát triển machine learning trong tương lai. Người ta hi vọng sẽ thấy những ứng dụng của machine learning trong công nghệ thực tế ảo, công nghiệp xe tự lái và trí tuệ nhân tạo. Dù ở bất cứ lĩnh vực nào, machine learning luôn đóng vai trò quan trọng. Sự phát triển của nó định hình cho các lĩnh vực công nghiệp tiên phong trong tương lai.

Theo Sơn Tùng | Đại kỷ nguyên