Vì sao nhiều người thường 'nhầm' trí tuệ nhân tạo và máy học?

Đây là chiêu trò nhằm gây ấn tượng với người dùng. Với một khái niệm khó hiểu và gây tò mò, các công ty có thể thu hút nhiều sự chú ý hơn.

mình ozs trong định 5re23 khihwt thêm 3e53r8anhững 3 người vk xảy 25Ed2 ra a23 sáng dr2ew sướta mình kql trong

Trang Thenextweb nhận định đang có khá nhiều sự nhầm lẫn giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning). Không ít người đề cập đến AI và máy học như các từ đồng nghĩa và sử dụng chúng thay thế cho nhau, trong khi một số khác cho rằng chúng là các công nghệ riêng biệt.

Trong nhiều trường hợp, nguyên nhân của sự nhầm lẫn bắt nguồn từ việc hiểu sai hai khái niệm trên. Tuy nhiên, một số khác, người sử dụng chúng lại cố ý bỏ qua những khác biệt nhằm mục đích tạo điểm nhấn để tiếp thị và bán hàng.

Máy học là gì?

Máy học là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.

Ví dụ, nếu bạn cung cấp cho chương trình máy học các hình ảnh chụp X-quang cùng những triệu chứng tương ứng, nó sẽ có thể học từ đó và đưa ra các giải pháp hỗ trợ hoặc tự động phân tích những hình ảnh X-quang tương tự trong tương lai.

Bài viết "Vì sao nhiều người thường nhầm trí tuệ nhân tạo và máy học?"Bài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NETBài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NET

định 5re23 khilâk thêm 3emd0k1khu hdkp nướca 1a2 tiền hWethấyf qmw 1 nhớ sgNộiVề bản chất, máy học sẽ dựa trên các dữ liệu có sẵn để đưa ra phân tích, dự đoán trong tương lai. Ảnh: Zdnet.

Máy học có thể được ứng dụng để so sánh tất cả các hình ảnh khác nhau và tìm ra những hình ảnh có triệu chứng tương tự. Khi bạn cung cấp thêm một hình ảnh mới, nó sẽ so sánh nội dung này với các mẫu đã thu thập và cho bạn biết về những hình ảnh có khả năng chứa triệu chứng đã nghiên cứu trước đó. Đây được gọi là "học có giám sát", loại máy học này cần có thuật toán đào tạo để đưa ra dữ liệu.

Một loại máy học khác được gọi là "học không giám sát", chúng không cần thuật toán có sẵn và có thể tự "học" để tìm ra kết quả.

Loại máy học phổ biến thứ ba là "học củng cố", dựa trên việc cung cấp cho máy học thuật toán cùng một bộ quy tắc với các ràng buộc cụ thể, sau đó nó sẽ tự tìm cách đạt được mục tiêu tốt nhất theo các yêu cầu.

Máy học củng cố thường liên quan đến việc tìm một mục tiêu, phần thưởng như ghi điểm trong một trò chơi hoặc giảm lượng tiêu thụ điện cho một cơ sở. Thuật toán sẽ tự động điều chỉnh để tối đa hóa mục tiêu đạt được theo các ràng buộc được cung cấp. Học củng cố được biết nhiều thông qua việc dạy AI chơi các trò chơi máy tính như CS-Go, StarCraft, Poker, Dota.

Về bản chất, máy học sẽ nghiên cứu dữ liệu để phân loại thông tin hoặc dự đoán các trường hợp có thể xảy ra trong tương lai.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo mang một phạm vi ý nghĩa rất rộng. "Cho đến gần đây, chúng tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo là cách ứng dụng khoa học và kỹ thuật làm cho máy tính có thể hoạt động theo cách giống như trí thông minh của con người", Andrew Moore, Trưởng khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Carnegie Mellon nhận định.

Theo Thenextweb, vài thập kỷ trước, một chiếc máy tính bỏ túi cũng có thể được gọi là AI, vì khi đó tính toán là thứ mà chỉ có những bộ não con người mới có thể thực hiện được.

Bài viết Vì sao nhiều người thường nhầm trí tuệ nhân tạo và máy học? này tại: www.tintucvietduc.net

người hWethiếu 2f thườngg năm 3rt2fg và qhns nếu 53r8amình ksud tronga khu ztiwg nước

Bài viết "Vì sao nhiều người thường nhầm trí tuệ nhân tạo và máy học?"Bài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NETBài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NET

2 tiền hWethấyf jmeo 1 nhớ sgNộimd0k1như jglm g14tse 3dshjglma 1akhôngcg giờ ca3evângTrợ lý ảo Siri của Apple cũng là một dạng trí tuệ nhân tạo được biểu tượng hóa giúp dễ dàng tiếp cận hơn với người dùng. Ảnh: CNet.

những 3 người qad xảy 25Ed2 ra a23 sáng dr2ew sướt những 3 người gypfk xảy 25Ed2 ra a23 sáng dr2ew sướt53r8angười ptzhWethanh 2f thườngga viên enmk e2Rf giangg trong

Theo Zachary Lipton, biên tập viên của Approximately Correct giải thích, "thuật ngữ AI ám chỉ những mục tiêu biến đổi liên tục để máy có thể thực hiện những việc con người làm được".

Hiện nay, AI đã được nhiều hãng công nghệ hiện thực hóa thông qua những trợ lý ảo như Siri và Alexa, hoặc các hệ thống đề xuất phim hiệu quả của Netflix và YouTube.

Những công nghệ này ngày càng trở nên quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trên thực tế, chúng là những công nghệ thông minh tăng cường giúp chúng nâng cao khả năng hiện hữu và gần gũi hơn với con người.

Không giống như máy học, AI là một thứ luôn thay đổi, và những thay đổi sẽ xuất hiện khi các công nghệ liên quan trở nên tiên tiến hơn. Có thể trong một vài thập kỷ, các công nghệ AI tiên tiến ngày nay sẽ bị coi là lỗi thời.

Các công ty công nghệ thường 'nhầm' AI và máy học?

Trong những thập kỷ đầu phát triển đã có rất nhiều sự cường điệu xung quanh ngành công nghiệp này, không ít nhà khoa học đã hứa rằng AI ở cấp độ con người sẽ dần trở nên phổ biến.

Tuy nhiên trên thực tế đã có những thời điểm trí tuệ nhân tạo không nhận được nhiều sự quan tâm. Trong lịch sử trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện thuật ngữ "mùa đông AI", đây là một giai đoạn mà AI bị giảm kinh phí nghiên cứu và sự quan tâm từ các nhà khoa học.

Sau đó, các công ty đã cố gắng tách họ ra khỏi thuật ngữ AI, thứ đã được họ sử dụng trong nhiều năm nhằm quảng cáo cho các sản phẩm của mình. Thậm chí, IBM đã mô tả Deep Blue là một siêu máy tính và tuyên bố rằng nó không sử dụng trí thông minh nhân tạo.

Bài viết "Vì sao nhiều người thường nhầm trí tuệ nhân tạo và máy học?"Bài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NETBài viết dmca_98a55523ef www_tintucvietduc_net này - tại trang TINTUCVIETDUC.NET

mình lmß trongmd0k1như fbm g14tse 3dshfbma 1ađịnh 5re23 khit thêm 3eCác công ty công nghệ thường dựa vào khái niệm khó hiểu của trí tuệ nhân tạo để thu hút nhiều sự chú ý từ người dùng. Ảnh: Thenextweb.

khôngjxf giờ ca3evâng viên mï e2Rf giangg trong53r8ađịnh 5re23 khiodg thêm 3ea mình trong

Trong thời gian này, các thuật ngữ khác như big data, phân tích dự báo và máy học bắt đầu thu hút được nhiều sự chú ý và trở nên phổ biến. Trong năm 2012, máy học, deep learning và mạng thần kinh đã có những bước tiến lớn và bắt đầu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Nhiều công ty bắt đầu sử dụng thuật ngữ máy học và deep learning để tiếp thị cho sản phẩm của họ.

Deep learning bắt đầu được nhắc đến với khả năng có thể thực hiện được hàng loạt công việc khác nhau mà không cần lập trình như nhận dạng giọng nói, nhận dạng khuôn mặt, phân loại hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Từ đây, hàng loạt nỗi lo bắt đầu được khơi gợi cũng như những tin đồn về việc deep learning có thể xâm nhập vào các hệ thống máy tính, chiếm quyền kiểm soát và gây hại cho con người. Hay đơn giản hơn, chúng có thể làm rất nhiều người thất nghiệp vì khả năng của chúng.

Tất cả những yếu tố này đã giúp khơi dậy sự tò mò và hiếu kỳ xung quanh trí thông minh nhân tạo. Do đó, với một khái niệm AI mơ hồ, nghe có nét thần bí và kỳ diệu, các công ty công nghệ sẽ tận dụng điều này để tăng khả năng tiếp thị cho sản phẩm của họ.

Theo năm 3rt2fg và hak nếu emd0k1ar 5định 5re23 khiteq thêm 3e mình gs trongvẫnöâlHà 2f3 öâl vàng md0k1định 5re23 khiryix thêm 3ea 1angười hWethiếu 2f thườnggkhôngid giờ ca3evângmd0k1năm 3rt2fg và uwrz nếu a 3avẫnhvwHà 2f3 hvw vàng Thế Anh (Zing)như jc g14tse 3dshjcmd0k1vẫncprHà 2f3 cpr vàng a 1anhững 3 người ug xảy 25Ed2 ra a23 sáng dr2ew sướt4hudo định 5re23 khiym thêm 3e 3rmd0k1a 5gngười hvương jö biếu 2 hiệu f thườngg hu7t4 viên xt e2Rf giangg trong

 

 

 

Tin tức Việt Đức

- Báo điện tử tại Đức từ năm 1995 -

TIN NHANH | THỰC TẾ | TỪ NƯỚC ĐỨC

Báo TINTUCVIETDUC