Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) thường được sử dụng thay thế cho nhau trong các cuộc thảo luận về dữ liệu lớn (Big Data), phân tích dự đoán (Predictive Analytics) và chuyển đổi số. Tuy nhiên, mặc dù có mối liên hệ chặt chẽ, sự khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI) so với học máy (ML) thể hiện rõ qua nhiều khía cạnh như phạm vi, cách ứng dụng và mục tiêu công nghệ. Việc nhầm lẫn là điều dễ hiểu khi cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong các giải pháp công nghệ hiện đại.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn, đề cập đến việc sử dụng công nghệ để xây dựng máy móc và máy tính có khả năng mô phỏng các chức năng nhận thức liên quan đến trí thông minh của con người. Chẳng hạn như khả năng nhìn, hiểu và phản hồi ngôn ngữ nói hoặc viết, phân tích dữ liệu, đưa ra giải pháp và nhiều hơn nữa.
Mặc dù AI thường được xem như một hệ thống độc lập, thực chất là tập hợp nhiều ứng dụng công nghệ được triển khai. Nhằm cho phép máy móc có thể tự động suy luận, học hỏi và hành động để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Học máy (ML) là gì?
Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc hoặc hệ thống tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm. Thay vì lập trình một cách tường minh, ML sử dụng các thuật toán để phân tích lượng lớn dữ liệu, rút ra kết luận và sau đó đưa ra các quyết định dựa trên thông tin đó.
Thuật toán học máy sẽ cải thiện hiệu suất theo thời gian khi được “huấn luyện” — tức là tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn. Mô hình học máy chính là kết quả đầu ra, hay những gì chương trình học được sau khi chạy thuật toán trên dữ liệu huấn luyện. Càng có nhiều dữ liệu, mô hình càng trở nên chính xác hơn.
Phân tích mối liên hệ giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML)
Mặc dù AI và ML không hoàn toàn giống nhau, nhưng chúng có mối liên kết mật thiết. Cách đơn giản nhất để hiểu mối quan hệ này là:
- AI là khái niệm tổng quát về việc giúp máy móc hoặc hệ thống có thể cảm nhận, suy luận, hành động hoặc thích nghi giống con người.
- ML là một ứng dụng của AI, cho phép máy móc trích xuất kiến thức từ dữ liệu và tự động học hỏi từ đó.
Sự khác nhau giữa AI và ML có thể được hiểu thông qua mối quan hệ phân cấp:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực bao quát, tập hợp nhiều phương pháp và kỹ thuật nhằm tái tạo khả năng tư duy của con người.
- Học máy (ML) là một nhánh quan trọng trong số đó, bên cạnh các lĩnh vực như học sâu, robot, hệ chuyên gia và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Hệ sinh thái Trí tuệ nhân tạo (AI)
Sự khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo AI so với học máy ML
Trong khi AI bao hàm ý tưởng về một cỗ máy có thể mô phỏng trí tuệ con người, thì ML không như vậy. ML tập trung đào tạo máy thực hiện một nhiệm vụ cụ thể và cung cấp kết quả chính xác bằng cách nhận diện các mẫu (patterns).
Ví dụ, khi bạn hỏi thiết bị Google Nest: “Hôm nay tôi đi làm mất bao lâu?”, bạn đang yêu cầu máy trả lời về thời gian di chuyển ước tính. Mục tiêu tổng thể là để thiết bị thực hiện thành công một nhiệm vụ — nhiệm vụ mà bạn thường phải tự làm (ví dụ: tra cứu thời gian di chuyển).
Trong ví dụ này, ML không nhằm mục đích giúp thiết bị thực hiện nhiệm vụ đó. Mà là huấn luyện các thuật toán phân tích dữ liệu giao thông và vận tải trực tiếp để dự báo lưu lượng và mật độ giao thông. Phạm vi của ML chỉ dừng lại ở việc nhận diện mẫu, đánh giá độ chính xác của dự đoán và học hỏi từ dữ liệu để tối ưu hiệu suất cho nhiệm vụ cụ thể đó.
Bảng so sánh:
| Đặc điểm | Trí tuệ nhân tạo (AI) | Học máy (ML) |
| Mục tiêu | Phát triển hệ thống thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp | Phát triển hệ thống giúp máy học lọc dữ liệu và cải thiện độ chính xác của kết quả theo thời gian |
| Cách tiếp cận | Xây dựng hệ thống có khả năng giải quyết vấn đề như con người | Cung cấp dữ liệu cho máy để máy học cách thực hiện một nhiệm vụ cụ thể và đưa ra kết quả chính xác |
| Phạm vi ứng dụng | Rất rộng | Hạn chế hơn |
| Công nghệ sử dụng | Vận dụng công nghệ nhằm mô phỏng cách con người phân tích tình huống và đưa ra quyết định | Sử dụng các thuật toán tự học để tạo ra mô hình dự đoán |
| Loại dữ liệu xử lý | Làm việc với dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc | Chỉ làm việc với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc |
| Phương pháp học & suy luận | Sử dụng logic và sơ đồ phân tách quyết định để học hỏi, lập luận và tự điều chỉnh | Dựa vào mô hình thống kê để học và tự điều chỉnh khi có dữ liệu mới |
Đọc thêm: 3 phương pháp bảo mật ATTT sử dụng trí tuệ nhân tạo
Khai thác sự khác nhau giữa AI và ML để tối ưu hóa lợi ích cho doanh nghiệp
AI và ML mang lại những lợi ích mạnh mẽ cho các tổ chức ở mọi quy mô, với nhiều khả năng mới liên tục được nâng cấp. Đặc biệt, khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng, các hệ thống tự động và thông minh trở nên thiết yếu. Để giúp doanh nghiệp tự động hóa tác vụ, khai thác giá trị và tạo ra những giải pháp có thể hành động ngay nhằm đạt được kết quả tốt hơn.
Một số lợi ích kinh doanh khi sử dụng AI và ML:
- Khai thác đa dạng nguồn dữ liệu: Phân tích và kích hoạt nhiều nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
- Tiết kiệm thời gian: Cải thiện tính toàn vẹn dữ liệu, tăng tốc xử lý và giảm thiểu lỗi con người để đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
- Tăng hiệu quả vận hành: Nâng cao hiệu suất hoạt động và giảm chi phí.
- Tích hợp phân tích: Trao quyền cho nhân viên bằng cách tích hợp phân tích dự đoán và thông tin chi tiết vào báo cáo của doanh nghiệp.
Ứng dụng của máy học trong doanh nghiệp: phân tích khách hàng, tối ưu hoá chuỗi cung ứng, phát hiện rủi ro và bảo trì dự phòng chủ động (SoluLab)
Ứng dụng của AI và ML
Các công ty thuộc nhiều ngành nghề đang sử dụng AI và ML để thay đổi cách vận hành và chiến lược kinh doanh. Việc tích hợp AI và ML vào tích hợp hệ thống giúp doanh nghiệp tái định hình cách sử dụng dữ liệu và tài nguyên, thúc đẩy năng suất và hiệu quả, nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu thông qua phân tích dự đoán, đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng và nhân viên.
Một số ứng dụng phổ biến của AI và ML:
- Y tế và khoa học đời sống: Phân tích hồ sơ sức khỏe bệnh nhân, dự báo kết quả điều trị, tăng tốc phát triển thuốc, chẩn đoán hỗ trợ, theo dõi bệnh nhân và trích xuất thông tin từ ghi chú lâm sàng.
- Sản xuất: Giám sát máy móc sản xuất, bảo trì dự đoán, phân tích IoT và tối ưu hóa vận hành.
- Thương mại điện tử và bán lẻ: Tối ưu hóa tồn kho và chuỗi cung ứng, dự báo nhu cầu, tìm kiếm bằng hình ảnh, cá nhân hóa ưu đãi và trải nghiệm, hệ thống gợi ý.
- Dịch vụ tài chính: Đánh giá và phân tích rủi ro, phát hiện gian lận, giao dịch tự động và tối ưu hóa quy trình dịch vụ.
- Viễn thông: Mạng lưới thông minh và tối ưu hóa mạng, bảo trì dự đoán, tự động hóa quy trình kinh doanh, lập kế hoạch nâng cấp và dự báo dung lượng.
Ngày càng có nhiều giải pháp ứng dụng AI và ML xuất hiện. Khi doanh nghiệp tận dụng chúng để xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, thúc đẩy việc ra quyết định tốt hơn. Tạo ra các khuyến nghị và hiểu biết theo thời gian thực, cũng như xây dựng các dự báo chính xác.
Bên cạnh những lợi ích vượt trội, AI và ML cũng tiềm ẩn những rủi ro nhất định khi được khai thác trong lĩnh vực an ninh mạng, như:
- Nguy cơ bị tấn công ngược
- Dữ liệu huấn luyện bị thao túng (data poisoning)
- Các thuật toán trở thành công cụ cho các hình thức tấn công tinh vi hơn
Kết luận
Với vai trò là nhà phân phối các giải pháp bảo mật tích hợp AI và ML hàng đầu, Mi2 cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp không chỉ trong việc khai thác sức mạnh công nghệ để bảo vệ hệ thống, mà còn giúp nhận diện và kiểm soát hiệu quả các rủi ro tiềm ẩn từ chính AI và ML.
Hãy để Mi2 trở thành đối tác chiến lược, cùng bạn khai thác tối đa giá trị của AI và ML trong bảo mật — an toàn hơn, thông minh hơn, và sẵn sàng trước mọi thách thức của kỷ nguyên số.