Học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI) – Sự khác biệt là gì?
*Ai quan tâm đến sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo và học máy?
Thành thật mà nói, tôi không quan tâm lắm và không thấy lý do gì để lãng phí thời gian tìm hiểu về một chi tiết nhỏ nhặt và vô ích như vậy.
Quả thực, ngay khi tôi tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này, quan điểm ban đầu của tôi đã được chứng minh là hoàn toàn sai lầm.
Hiện tại, AI rõ ràng là tương lai, vì vậy, hiểu biết sâu sắc về chủ đề này là một điều tốt. Ngược lại, thiếu hiểu biết là một điều xấu.
Để chuẩn bị cho một tương lai tràn ngập công nghệ này, đã đến lúc chúng ta cần nắm vững những kiến thức cơ bản về AI – một trong những lực lượng chủ chốt đang định hình lại xã hội của chúng ta.
Hiểu được sự khác biệt giữa các thuật ngữ này, và phần mở rộng của chúng, hiểu được phạm vi của chúng, sẽ giúp bạn có được sự rõ ràng ngay lập tức và khả năng áp dụng các công cụ sẵn có một cách hiệu quả hơn. Tóm lại, thông tin là sức mạnh.
Vậy… hãy bắt đầu!
Sự khác biệt giữa ML và AI là gì?
Nói chung, trí tuệ nhân tạo là một máy móc có thể thể hiện một số đặc điểm hoặc biểu mẫu của trí tuệ con người.
Do tính bao quát của định nghĩa này, mọi thứ từ học máy cơ bản (sẽ được giải thích chi tiết sau) đến một robot thông minh có ý thức hoàn toàn đều được bao gồm.
Do đó, chúng ta nên bắt đầu bằng cách xác định một số điểm khác biệt chính giữa trí tuệ nhân tạo và học máy.
Với trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ rộng nhất, đã đến lúc cần đi vào chi tiết cụ thể hơn.
Hãy cùng tìm hiểu về Học máy và Học sâu.
Đầu tiên, hãy xem qua mối quan hệ giữa tất cả các khái niệm này.
Về cơ bản, học máy chỉ là một "mô hình dự đoán". Nó có (a) dữ liệu để học và (b) thuật toán thực hiện việc học.
Thuật toán chỉ là một tập hợp các quy tắc cho mã biết những gì sẽ xảy ra (dữ liệu về X hoặc Y) và việc cần làm với dữ liệu đó.
Chất lượng của một thuật toán học máy là tất cả để xác định mức độ hữu ích của nó. Nếu các quy tắc không hợp lý hoặc giới hạn nghiêm ngặt, nó sẽ không thể cung cấp thông tin hữu ích.
Bạn có thể dễ dàng bị choáng ngợp bởi độ sâu kỹ thuật của lĩnh vực này – cây quyết định, học tăng cường và mạng Bayesian chỉ là một vài trong số rất nhiều lĩnh vực – nhưng bạn sẽ ổn nếu chỉ cần nhớ điều này:
Học máy về cơ bản chỉ là một tập hợp các quy tắc để hiểu dữ liệu đầu vào.
Nếu bạn muốn xây dựng một công cụ học cách nhận diện lộ trình GPS để hỗ trợ tài xế, công cụ đó cần phải nắm rõ luật giao thông trên đường một chiều. Nếu không, nó có thể bắt đầu học những lộ trình rất nhanh nhưng không thực sự tiện lợi như ban đầu.
Tuy nhiên, khi các quy tắc phản ánh sự hiểu biết sâu sắc và tinh tế về mọi biến số có liên quan, học máy có thể thực hiện những việc tưởng chừng như không thể.
Truyền thống, việc cung cấp ước lượng thời gian chính xác là một trong những phần khó nhất trong công việc của một quản lý dự án. Tuy nhiên, nhiều người ngạc nhiên khi thấy máy móc có thể thực hiện ở mức tương đương.
ClickUp hiện đang thử nghiệm chức năng ML với một số người dùng của chúng tôi để dự đoán hành động mà một cá nhân có khả năng thực hiện. Điều này cho phép dự đoán nhiệm vụ, theo thời gian, có thể bắt chước các đặc điểm của con người, chẳng hạn như ước lượng nhiệm vụ chủ quan, với độ chính xác đủ cao để trở nên cực kỳ hữu ích.
Cách tiếp cận này giúp đẩy nhanh chu kỳ phản hồi và chúng tôi đã thấy các nhóm chuyển từ các hành động bán tự động sang hoàn toàn tự động trong vòng chỉ vài tuần. Một số mục mà thuật toán của chúng tôi có thể thực hiện là:
- Dự đoán và phân công công việc cho các thành viên nhóm phù hợp
- Tự động gắn thẻ người dùng trong các bình luận có liên quan đến họ
- Hình ảnh hóa các thông báo và cập nhật dựa trên mức độ liên quan của chúng đối với một người dùng cụ thể
- Dự đoán và xác định thời điểm không thể hoàn thành thời hạn, đồng thời điều chỉnh ước lượng thời gian thực hiện công việc.
Bonus: Các lựa chọn thay thế cho Copy AI
Các nền tảng quản lý dự án và năng suất đang thay đổi nhanh chóng, nhưng ML/AI chắc chắn là một xu hướng quản lý dự án sẽ tồn tại lâu dài.
Sẽ chỉ là vấn đề thời gian trước khi chúng ta hiểu đầy đủ về tác động của những công nghệ mới này đối với quản lý dự án, nhưng kinh doanh của bạn thích ứng càng nhanh, các thành viên trong nhóm của bạn sẽ càng đồng nhất để dự án thành công.
Chúng tôi tin rằng tương lai sẽ thuộc về những ai có khả năng tận dụng tốt nhất các cơ hội sẵn có, trong đó học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) là những yếu tố quan trọng nhất.