Khái niệm về Máy Học (Machine Learning)
Máy học ( Machine Learning) là một lĩnh vực điều tra nhằm tìm hiểu và xây dựng các phương pháp ‘học’, tức là các phương pháp tận dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất trên một số nhiệm vụ. Nó được xem như một phần của trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán máy học xây dựng một mô hình dựa trên dữ liệu mẫu, được gọi là dữ liệu đào tạo , để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Các thuật toán máy học được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trong y học, lọc email , nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính, nơi khó hoặc không khả thi khi phát triển các thuật toán thông thường để thực hiện các tác vụ cần thiết.
Wiki
Máy học không phải là một phương pháp học quá cao siêu. Nó là cách làm một cái gì đó lặp đi lặp lại. Chúng ta phải hỏi máy tính một câu hỏi thật chi tiết và thật chính xác để có được những câu trả lời tốt nhất. Chúng ta không thể có thông tin kỳ diệu tự nhiên xuất phát từ máy tính bởi vì máy tính không thể suy nghĩ như con người. Nó chỉ có thể mô phỏng cách thức hoạt động của các quá trình tư duy.
Có hai trường phái tư tưởng lớn liên quan đến máy học’
Trường phái thứ nhất cho rằng máy học sẽ giống như kẻ hủy diệt (Terminator), mọi người lo sợ về trí thông minh nhân tạo, họ sợ rằng chúng sẽ cướp mất công việc của chúng ta, sợ chúng ta sẽ bị theo dõi và cuối cùng máy móc sẽ hãm hại con người. Tuy nhiên, theo tôi đó chỉ là những kịch bản đến từ những bộ phim khoa học viễn tưởng.

Terminator
Trường phái thứ hai xem máy học là tương lai của những chiếc máy tính mà chúng ta có thể giao tiếp với nó, điều đó sẽ cực kỳ thú vị, nó sẽ trở thành bạn của chúng ta, nó sẽ trở nên thân thiện và hữu dụng. Trường phái này nghe có vẻ đáng yêu và thú vị hơn.
Ngày này, máy học đã được áp dụng trên máy tính để bàn và điện thoại thông minh khiến nó trở nên thân thiện và dễ dàng sử dụng hơn rất nhiều. Ví dụ: chỉ cần mang theo một chiếc điện thoại smart phone thế hệ mới và thực hiện việc chụp ảnh bạn sẽ được ngay những bức ảnh tuyệt đẹp, được lấy nét, xóa phông nền, điều chỉnh ánh sáng một cách hoàn toàn tự động như thể bạn là một nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp vậy.

Do đó, nếu trường phái Terminator lo lắng về việc máy tính sẽ lấy đi việc làm và hãm hại con người, thì trường phái tư tưởng tích cực sẽ vui mừng vì một số công việc đang được máy tính và rô bốt làm giúp, cơ bản vì những loại công việc này không phù hợp để con người về lâu dài.
Hiện tại với sự phát triển của cách mạng công nghệ 4.0 thì việc tự động hóa đang giải phóng con người ra khỏi những thứ mà chúng ta chưa từng nghĩ rằng chúng ta có thể làm được. Những thế hệ công nhân phải lao động vất vả trong các nhà máy để trang trải cho cuộc sống vì không có người máy nào có thể đảm nhận công việc của họ trong nhiều thập kỷ qua. Những công việc này của họ thực sự không sáng tạo, chúng cứ lặp đi lặp lại, nhàm chán, làm việc trong môi trường độc hại kéo dài từ năm này qua năm khác. Vì vậy, khi robot và máy móc ra đời đảm nhiệm những công việc nhàm chán đó, con người có quyền tự do để trở nên sáng tạo hơn và tìm hiểu về những công việc mới tiếp theo mà loài người thậm chí chưa từng có khái niệm trước đó.
Tôi hy vọng đây là một khởi đầu để bạn không còn cảm thấy lo lắng về máy học và Trí tuệ nhân tạo nữa.
Có một số điều Machine Learning có thể giúp con người.
Điều đầu tiên là tự động hóa, đây là mục tiêu lớn nhất và mọi người hiện nay đều quan tâm.
Có khả năng ngăn chặn lỗi, máy tính có thể cho chúng ta biết điều gì đó có khả năng sai sót trong quá trình phân tích. Khả năng phát hiện một thứ khác biệt giữa tất cả những thứ khác trong hệ thống dữ liệu lớn của bạn. Máy tính rất tuyệt vời trong việc tìm ra những điểm khác biệt đó.
Có khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử. Một ví dụ tuyệt vời cho điều này là bàn phím mà bạn đang sử dụng trên điện thoại thông minh của mình. Nó nhận ra những gì bạn đã viết và cung cấp cho bạn những từ gợi ý tự động dựa trên hành vi viết lách của người dùng.

Năng lực cày xới lượng dữ liệu khổng lồ, chẳng hạn như nếu khi bạn có rất nhiều thông tin từ các cảm biến, dữ liệu hình ảnh, video, bản ghi âm thanh .. .thì máy tính rất giỏi trong việc cày xới lượng dữ liệu đó và chỉ trả lại kết quả phù hợp nhất cho bạn, thay vì bạn phải tự mình xem xét tất cả dữ liệu khổng lồ đó.
Cuối cùng thì máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép chúng ta nói chuyện với một máy tính giống như chúng ta làm việc với con người.
Như vậy, trong tài liệu đầu tiên này, tôi muốn bạn cần hiểu rằng Trí tuệ nhân tạo không thể tự sáng tạo và lấp đầy những khoảng trống thông tin hay kiến thức mà chúng ta không biết. Bạn chịu trách nhiệm về những gì bạn dạy cho máy và những gì bạn nhận được từ nó. Máy tính chỉ thông minh nhờ những câu hỏi thông minh mà bạn đặt ra cho chúng mà thôi.
Bạn có thể hưởng lợi từ rất nhiều thông tin và mẫu được ghi lại bởi cả 1 cộng đồng người dùng nhưng bạn phải đảm chắc chắn rằng suy nghĩ của máy tính không phải là suy nghĩ như của một con người và nó sẽ không thay thế con người.
Chúng ta có cơ hội sáng tạo như chúng ta từng muốn nếu chúng ta chỉ cần hiểu để máy tính thực hiện nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhàm chán.
Nguyễn Thế Đông
Tham khảo từ Wiki và các nguồn khác tài liệu khác