Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ chung được sử dụng để mô tả nhiều loại 'trí thông minh' ảo khác nhau về kiểu dáng và loại được tìm thấy ở con người.

Học máy là một loại trí tuệ nhân tạo, nhưng nó không phải là kiểu và loại AI mà chúng ta thấy trên TV hay phim ảnh; thay vào đó, nó là quá trình được sử dụng để tạo ra trí thông minh ảo.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo là thước đo khả năng trí tuệ của máy tính. Nhưng không có một cơ quan khoa học nào quyết định về mặt kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo là gì hay không; thuật ngữ được xác định bởi bất cứ ai đang sử dụng nó.

Bách khoa toàn thư Britannica định nghĩa trí tuệ nhân tạo là "khả năng của một máy tính kỹ thuật số hoặc rô-bốt do máy tính điều khiển để thực hiện các nhiệm vụ thường liên quan đến những sinh vật thông minh." Theo nghĩa này, một máy tính có thể đưa ra dự đoán là thông minh nhân tạo.

Tuy nhiên, Britannica tiếp tục lưu ý rằng "thuật ngữ này thường được áp dụng cho dự án phát triển các hệ thống được trang bị các quá trình trí tuệ đặc trưng của con người, chẳng hạn như khả năng suy luận, khám phá ý nghĩa, khái quát hóa hoặc học hỏi từ kinh nghiệm."

Trong văn hóa đại chúng, chúng ta có xu hướng nhìn thấy những chiếc Android hoàn toàn trông giống con người nói chuyện, suy nghĩ và cảm nhận giống như con người chúng ta. Android hay rô-bốt thuộc loại này cũng là một dạng trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng là AI cấp cao hơn nhiều, yêu cầu AI cấp thấp hơn, như học máy, để hoạt động.

Học máy là gì?

Trong khi trí tuệ nhân tạo là thước đo khả năng trí tuệ của máy tính, thì học máy là một loại trí tuệ nhân tạo được sử dụng để xây dựng khả năng trí tuệ trong máy tính.

Investopedia định nghĩa học máy là "khái niệm mà một chương trình máy tính có thể học và thích ứng với dữ liệu mới mà không cần sự can thiệp của con người." Một ví dụ mà bạn có thể đã sử dụng là khi tìm kiếm các ảnh cụ thể trong thư viện ảnh của điện thoại. Bạn có thể tìm kiếm 'cây' và hình ảnh về cây sẽ hiển thị mà bạn không cần phải nói với điện thoại, "Đây là cây."

Máy học được hỗ trợ bởi các trung tâm gồm các máy tính được kết nối với nhau hoặc siêu máy tính xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo một chương trình cung cấp một đầu ra cụ thể với một đầu vào nhất định.

Ví dụ về Trí tuệ nhân tạo so với Học máy

Năm 2011, một thách thức mới. Siêu máy tính Watson của IBM đã đánh bại hai nhà vô địch của chương trình trò chơi Jeopardy lâu đời .

Cỗ máy có kích thước bằng căn phòng này có thể hiểu và trả lời các câu hỏi cụ thể, phức tạp đặc trưng của chương trình tốt hơn những người chơi giỏi nhất trong chương trình vào thời điểm đó. Watson là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo.

IBM cung cấp một dịch vụ có tên IBM Watson Machine Learning cho phép các bên thứ ba sử dụng công nghệ của họ để xây dựng, đào tạo và thử nghiệm phần mềm dự đoán giống như siêu máy tính Watson sử dụng.

Watson cần phải 'hiểu' và 'phản hồi' một cách độc lập với bài viết và lời nói của con người, đây là một ví dụ về máy học.

Watson, siêu máy tính, là trí thông minh nhân tạo, trong khi khả năng 'hiểu' ngôn ngữ và phản hồi bằng cách sử dụng ngôn ngữ đó là học máy, giống như một trợ lý kỹ thuật số như Alexa sử dụng để nói chuyện với bạn.

Trí tuệ nhân tạo, như được miêu tả trong phim, tiên tiến hơn nhiều so với Watson của IBM. Tuy nhiên, học máy sẽ là một thành phần thiết yếu của AI cấp cao hơn, như rô-bốt và người máy, giống như nó là một thành phần không thể thiếu của Watson.