Chúng ta đang sống trong một thế giới đầy ắp công nghệ thông minh, từ các trợ lý giọng nói giúp ta kiểm tra thời tiết đến những ứng dụng gợi ý xem nên xem gì hoặc mua gì tiếp theo.
Nhưng điều gì làm nên “phép màu” này? Hãy cùng khám phá xem trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự là gì, học máy (ML) có vai trò ra sao và tại sao chúng lại quan trọng trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta.
Trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự là gì?
Trí tuệ nhân tạo thực chất là việc tạo ra các hệ thống hoặc máy móc có khả năng hành động và suy nghĩ như con người. Đó là những máy móc có thể “nhìn” bằng camera, “hiểu” lời nói hoặc văn bản, học hỏi từ dữ liệu, và thậm chí đưa ra gợi ý. Nói một cách ngắn gọn, AI là việc tái hiện lối tư duy thông minh của con người để máy móc có thể thực hiện điều đó.
Nhưng hãy làm rõ một điều—AI không chỉ là một công nghệ đơn lẻ. Đó là tập hợp của nhiều công nghệ khác nhau làm việc cùng nhau để giúp một hệ thống đưa ra quyết định, học hỏi và giải quyết vấn đề một cách thông minh. AI giống như bộ não đứng sau nhiều công cụ và ứng dụng mà chúng ta sử dụng ngày nay.
Vậy, học máy (ML) là gì?
Học máy là một phần cốt lõi của AI, tập trung vào việc giúp máy móc học hỏi từ trải nghiệm. Hãy tưởng tượng việc bạn cho máy tính xem vô số ví dụ—như ảnh của mèo và chó—cho đến khi nó tự nhận ra sự khác biệt giữa chúng. Đó chính là ML trong thực tế.
Thay vì lập trình từng bước, chúng ta sử dụng các thuật toán (các công thức thông minh) để cung cấp cho máy móc nhiều dữ liệu. Càng nhận được nhiều dữ liệu, nó càng giỏi nhận biết mẫu và đưa ra dự đoán. Những gì nó học được từ quá trình này được gọi là “mô hình”—một hệ thống thông minh được đào tạo để giải quyết một vấn đề cụ thể.
AI và ML liên quan như thế nào?
Hãy nghĩ về AI như một ý tưởng lớn—giống như một chiếc ô lớn—và ML là một trong những nan ô dưới đó. AI là giấc mơ về những cỗ máy thông minh như con người, và ML là một trong những công cụ chính chúng ta dùng để biến giấc mơ đó thành hiện thực.
Đây là cách nhớ dễ dàng:
• AI = hệ thống thông minh thực hiện các nhiệm vụ giống con người
• ML = cách chúng ta dạy máy móc trở nên thông minh hơn qua dữ liệu
Dưới chiếc ô AI còn có những phần khác như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot.
Chúng khác nhau như thế nào?
Điều thú vị là AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề theo cách “giống con người” hơn—nó hướng đến việc làm ra những máy móc có thể suy luận và đưa ra quyết định. ML, ngược lại, không quan tâm đến việc giống con người. Nó chỉ tập trung vào việc học từ dữ liệu để làm tốt một công việc cụ thể.
Hãy lấy ví dụ khi bạn hỏi loa thông minh: “Hôm nay tôi sẽ mất bao lâu để đi làm?” Hệ thống sử dụng AI để hiểu câu hỏi của bạn và đưa ra một câu trả lời hữu ích. Nhưng ở phía sau, học máy được dùng để dự đoán điều kiện giao thông bằng cách sử dụng dữ liệu đường đi hiện tại. Mô hình ML không cố gắng “thông minh” theo cách con người—nó chỉ giỏi phân tích các mẫu giao thông.
Điều gì làm cho hệ thống AI trở nên đặc biệt?
Hệ thống AI hướng đến việc sao chép cách chúng ta giải quyết những vấn đề lớn, phức tạp. Chúng có thể:
• Suy nghĩ một cách logic
• Học hỏi từ trải nghiệm
• Sử dụng dữ liệu ở nhiều dạng—dù đó là văn bản, lời nói, hình ảnh hay biểu đồ
• Cải thiện theo thời gian
Điều này cho phép các hệ thống AI hoạt động trong những tình huống thực tế, đưa ra quyết định ngay cả khi dữ liệu không hoàn hảo hoặc không đầy đủ.
Điều gì làm cho học máy đặc biệt?
Học máy thực sự nổi bật khi chúng ta đưa cho nó một mục tiêu cụ thể—như phân loại email, phát hiện gian lận hoặc gợi ý sản phẩm. Sức mạnh của ML bao gồm:
• Học hỏi từ dữ liệu quá khứ
• Đưa ra dự đoán chính xác
• Cải thiện theo thời gian
• Xử lý được dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc (như bảng tính hoặc các đầu vào có biểu mẫu)
Nhưng khác với AI, nó không xử lý tốt dữ liệu phi cấu trúc (như toàn bộ bài báo hoặc video) nếu không có sự hỗ trợ từ các công nghệ khác.
Tại sao nên kết hợp AI và ML?
Khi chúng ta kết hợp cả AI và ML, chúng ta mở ra nhiều khả năng thú vị cho các doanh nghiệp và tổ chức. Dưới đây là một vài lợi ích:
• Khả năng tiếp cận dữ liệu lớn hơn:
Chúng ta có thể hiểu được nhiều loại thông tin hơn—từ số liệu và biểu đồ đến phản hồi viết tay và ảnh chụp.
• Quyết định nhanh hơn:
Các hệ thống trở nên nhanh nhạy hơn, giúp chúng ta hành động dựa trên những thông tin giá trị trong thời gian ngắn hơn.
• Hiệu quả cao hơn:
Giảm thời gian dành cho các công việc thủ công, tăng thời gian dành cho sự sáng tạo.
• Công cụ tốt hơn cho con người:
Chúng ta có thể đưa những dự đoán thông minh vào các báo cáo kinh doanh và ứng dụng, mang lại sự thúc đẩy lớn cho năng suất làm việc.
Chúng ta thấy AI và ML trong cuộc sống thực ở đâu?
Hãy xem một số lĩnh vực quen thuộc nơi những công nghệ này đang tạo ra sự khác biệt:
Y tế
Hỗ trợ bác sĩ phân tích hồ sơ bệnh nhân, dự đoán kết quả, hỗ trợ chẩn đoán, tăng tốc phát hiện thuốc mới và thậm chí theo dõi sức khỏe lâu dài.
Sản xuất
Theo dõi tình trạng máy móc nhà máy, dự đoán khi nào thiết bị cần sửa chữa và cải thiện quy trình làm việc với các cảm biến IoT.
Mua sắm trực tuyến
Đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, công cụ tìm kiếm thông minh, dự đoán nhu cầu và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả.
Ngân hàng và tài chính
Phát hiện gian lận, tự động hóa các công việc thường ngày và hỗ trợ khách hàng nhanh hơn với hệ thống dịch vụ thông minh.
Viễn thông
Tối ưu hóa hiệu suất mạng, tự động hóa nâng cấp và phát hiện vấn đề dịch vụ trước khi chúng trở thành vấn đề thực sự.
Vậy điều này có ý nghĩa gì với chúng ta?
Điều đó có nghĩa là chúng ta đang bước vào một thế giới mà các công cụ và dịch vụ hằng ngày trở nên thông minh hơn và hữu ích hơn. Dù chúng ta đang trò chuyện với một trợ lý ảo, mua sắm trực tuyến hay nhận dịch vụ tốt hơn tại phòng khám bác sĩ—tất cả đều được thúc đẩy bởi sự kết hợp thông minh của AI và ML.
Có ý tưởng mới nào hay tò mò về cách công nghệ này có thể giúp ích cho bạn không? Hãy trò chuyện cùng chúng tôi! Càng hiểu rõ, chúng ta càng có thể sử dụng nó để làm cho cuộc sống trở nên mượt mà và thông minh hơn. Muốn biết công nghệ này hoạt động như thế nào trong lĩnh vực của bạn hoặc trong cuộc sống hàng ngày? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn, Lykkers—chúng tôi rất muốn nghe từ bạn!
