Ajinomoto đầu tư 25 tỷ Yên vào sản xuất vật liệu bán dẫn đến năm 2030
Machine learning và công nghệ trí tuệ nhân tạo khác nhau thế nào?
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.

Sơn Tùng
TIN LIÊN QUAN
Trí tuệ nhân tạo, deep learning, machine learning là gì?
Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) giờ xuất hiện ở khắp mọi nơi. Nó là thứ được sử dụng để trả lời email tự động trên Gmail, học cách lái xe cho chúng ta ngồi chơi, sắp xếp lại ảnh của những chuyến đi chơi thành từng album riêng biệt,
Project Loon sử dụng trí tuệ nhân tạo để cố định vị trí, tự bắt gió để bay lên cao
Nhóm phát triển Project Loon của X (thuộc Alphabet, công ty mẹ của Google) tiết lộ rằng họ đang sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (cụ thể là machine learning) để giúp cố định vị trí của các khinh khí cầu phát Wi-Fi trong thời gian dài.
Google I / O chứng minh rằng Google vẫn là ông trùm công nghệ
Google có lẽ là một câu chuyện viễn tưởng mà hầu hết mọi người sống trong thập niên 90 cũng khó có thể ngờ rằng đây sẽ là công ty có giá trị lớn nhất trên thế giới hiện nay.
Tại sao 2017 sẽ là năm của trợ lý ảo Google Assistant?
Chỉ trong một năm, Trợ lý Google sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã có thể học ngôn ngữ mới, nhận ra giọng nói khác nhau và mở rộng phạm vi hoạt động đến các nền tảng và phương tiện truyền thông khác nhau.
Nvidia ra mắt CPU Parker 1.5 teraflops dành cho hệ thống deep learning trên xe tự lái
Còn nhớ tại triển lãm CES hồi đầu năm, Nvidia đã giới thiệu nền tảng PX2, trang bị 2 bộ vi xử lý Parker và 2 GPU kiến trúc Pascal nhằm hỗ trợ các ứng dụng deep learning, hướng tới cuối cùng là trang bị cho xe tự lái. Bây giờ họ chính thức cho ra
AI của Google đã có thể tự thiết kế cách mã hóa mà con người chưa thể hiểu được
Không chỉ biết mơ, vẽ tranh hay đánh cờ thắng con người mà bây giờ trí thông minh nhân tạo của Google còn có thể tự thiết lập nên cơ chế mã hóa bảo vệ mà không cần bất cứ sự can thiệp nào từ con người.
Ford hợp tác với Google phát triển hệ thống kết nối mới
Ford hợp tác với Google phát triển hệ thống kết nối mới Ford sẽ sử dụng hệ thống thông tin giải trí ôtô dựa trên hệ điều hành Android Automotive của Google. Jim Farley, CEO của Ford, cho biết hãng xe Mỹ vừa ký kết kế hoạch hợp tác với Google. Trong
Gmail trên Android và iOS sẽ có tính năng tự động trả lời thông minh bằng AI
Smart Reply sử dụng phương pháp tự học hỏi 'Machine Learning' để học hỏi, tự rèn luyện dựa trên thói quen của người sử dụng điện thoại. Smart Reply sẽ hỗ trợ ngôn ngữ tiếng Anh trước, sau đó là Tây Ban Nha, trong vài tuần tới các ngôn ngữ khác sẽ
THỦ THUẬT HAY
Cách kiểm tra toàn diện điện thoại cực đơn giản
Hiện nay, nhu cầu mua các smartphone cũ đang tăng. Tuy nhiên để lựa chọn mua được một chiếc điện thoại cũ chất lượng quả là điều không đơn...
Hướng dẫn để iPhone tự động điền tài khoản, mật khẩu trên mọi ứng dụng hoặc trang web
Có thể nhiều bạn không biết, trên hệ điều hành iOS có một tính năng lưu trữ thông tin tài khoản và mật khẩu các trang web hoặc ứng dụng bạn hay đăng nhập. Để khi bạn vào sử dụng lại thì hệ thống sẽ tự động điền vào,
Biến hoá cho "tai thỏ" của iPhone X với ứng dụng Custom Notch
Mặc dù vậy, nó cũng khiến cho người dùng cảm thấy khó chịu trong quá trình sử dụng, thậm chí là có phần dư thừa trên màn hình thiết bị.
Cách mở lại ứng dụng vừa thoát trên macOS
Ứng dụng AppBeBack trên thiết bị macOS có tính năng mở lại những ứng dụng đã thoát hoàn toàn trên thiết bị, mà người dùng không cần khởi động lại từ đầu theo cách thủ công.
Biến đổi đủ màu sắc messenger thay cho màu xanh nhàm chán
Nếu như trước đây Facebook đã cho phép người dùng đổi màu của những đoạn hội thoại nhưng số lượng màu sắc còn nhiều hạn chế thì giờ đây đã có thể...
ĐÁNH GIÁ NHANH
4 lý do nên mua Apple Watch ngay thời điểm hiện tại
Từ xưa đến nay, các sản phẩm của Apple luôn nhận được nhiều sự tin tưởng ủng hộ của người dùng. Chúng ta không còn quá xa lạ với chiếc đồng hồ thông minh Apple Watch đầy tinh tế, sang trọng khiến người dùng “mê mẩn”
Đánh giá Dell XPS 15 2-in-1: Mạnh mẽ, sang trọng, pin trâu
Laptop Dell XPS 2 in 1 không hẳn là một dòng máy tính mới (về cơ bản nó chính là Dell XPS) nhưng sự linh hoạt của nó giúp ích cho người dùng rất nhiều trong quá trình sử dụng hàng ngày. Bạn có thể sử dụng tại chỗ hoặc
Những lý do khiến camera của iPhone chưa bằng máy ảnh DSLR
Thực tế cho thấy không chỉ có Apple, mà rất nhiều smartphone của những ông lớn khác như Google, Samsung đều có camera chưa thể bằng máy ảnh kỹ thuật số.