Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo) khác biệt như thế nào?

Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) là hai công nghệ quan trọng nhất trên thế giới hiện nay.

Mặc dù Khoa học dữ liệu sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động của mình nhưng chắc chắn không bao hàm AI. Bài viết này sẽ mang đến góc nhìn bao quát về khái niệm Data Science và AI.

Qua đó, bài viết sẽ mang đến hiểu biết sơ bộ về cách các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đang phát triển AI hiện đại.

Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) thường bị đánh tráo khái niệm. Mặc dù Khoa học dữ liệu có thể đóng góp vào một số khía cạnh của AI nhưng lại không phản ảnh tất cả về AI.

Trong khi Khoa học dữ liệu đã trở nên phổ biến trên toàn cầu, Trí tuệ nhân tạo vẫn còn khá mơ hồ với nhiều người, thậm chí còn bị nhầm lẫn khái niệm với Khoa học dữ liệu. Để phân biệt chính xác hai khái niệm về công nghệ này, hãy cùng tham khảo bài viết nhé!

Định nghĩa AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) là gì?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là “trí thông minh”, hay khả năng tư duy theo lập trình của một khối máy móc. Nó được mô phỏng theo mô hình tư duy của con người hay động vật nói chung.

Trí tuệ nhân tạo biến các thuật toán thành chuỗi hành động trong môi trường thực tế do máy móc thao tác. Những thao tác có chủ đích được máy móc lập đi lập lại chuẩn xác và tỷ lệ thành công cao.

Nhiều thuật toán AI truyền thống được dùng cho mục tiêu rõ ràng và khá đơn giản ví dụ như thuật toán tìm đường dẫn như A*. Với sự phát triển và đòi hỏi cao về công nghệ, các thuật toán AI hiện đại như Deep Learning (một trong những kĩ thuật của Machine Learning) và Word Embedding (một nhóm các kỹ thuật đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên) ra đời để phục vụ cho yêu cầu phức tạp hơn.

Ngoài ra, AI cũng sử dụng cho một số kỹ thuật phần mềm chủ chốt để trở thành giải pháp cho các vấn đề sản xuất hiện tại.

Gần đây, nhiều “gã khổng lồ” về công nghệ như Google, Amazon và Facebook đang sử dụng AI (Trí tuệ nhân tạo) nâng cao để phát triển các hệ thống tự động hóa của mình. Ví dụ nổi tiếng nhất là AlphaGo của Google.

Chương trình chơi cờ vây bằng AI này đã đánh bại Ke Jie, một tuyển thủ cờ vây AlphaGo số 1 thế giới. AlphaGo đã sử dụng Mạng nơ-ron nhân tạo được mô phỏng theo các nơ-ron con người tìm hiểu thông tin theo thời gian và thực hiện các hành động.

Mô tả tương quan Data Science và AI

Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo) khác biệt như thế nào?

Một vài điểm khác biệt rất cơ bản giữa Data Science và AI giúp chúng hình dung rõ hơn về 2 khía cạnh này, cùng với cơ chế hình thành – hoạt động của nó.

So sánh Data Science và AI qua 4 khía cạnh khác

• Những giới hạn bắt buộc của AI

Data Science và AI thường bị nhầm lẫn, tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể phân biệt 2 khái niệm này qua những yếu tố bắt buộc phải có trong AI. AI đương đại được sử dụng trên thế giới ngày nay là “Narrow AI”.

Bằng cách nhận diện hình ảnh, phân loại trên hệ thống dữ liệu, hệ thống máy tính có quyền điều khiển nhất định nhưng không giống cơ chế ý thức của con người hoàn toàn.

Thay vào đó, máy móc chỉ thực hiện thao tác đã được lập trình. Ví dụ, AlphaGo có thể đánh bại nhà vô địch cờ vây số 1 thế giới nhưng nó hoàn toàn không có chiến lược để thắng, chỉ đơn giản nó đã được lập trình để chơi game cờ vây này thôi.

• Data Science là một khái niệm mang tính toàn diện

Data Science (Khoa học dữ liệu) là phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm đưa ra quyết định có lợi cho các công ty. Hơn nữa, vai trò của nhà khoa học dữ liệu thay đổi theo ngành công nghiệp.

Trong các vai trò và trách nhiệm hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu, yêu cầu chính là xử lý trước dữ liệu, nghĩa là thực hiện việc lọc và chuyển đổi dữ liệu.

Sau đó, ông phân tích các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật trực quan để vẽ các biểu đồ gạch chân các quy trình phân tích. Sau đó, ông phát triển các mô hình dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai.

• AI là một trong các công cụ cho Data Scientist

Đối với một Data Scientist, AI là một công cụ hay phương pháp phân tích dữ liệu ban đầu để đạt kết quả mong muốn. Áp dụng mô hình Tháp nhu cầu Maslow, mỗi phần của tháp đại diện cho một hoạt động dữ liệu được thực hiện bởi Data Scientist.

Tháp nhu cầu phát triển Data Science và AI theo kiếu Maslow

Mỗi doanh nghiệp sẽ đánh giá tầm quan trọng, cũng như tỷ trọng sử dụng Data Science và AI khác nhau. Ví dụ, một số công ty yêu cầu các vị trí chuyên viên AI thuần túy như Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineering, NLP Scientist, v.v… để phục vụ công đoạn sản xuất sản phẩm.

Ở các vị trí này, nhà tuyển dụng được yêu cầu dùng các công cụ Khoa học dữ liệu như R và Python dùng để thực hiện các hoạt động liên quan đến dữ liệu khác nhau nhưng cũng yêu cầu chuyên môn về khoa học máy tính.

Mặt khác, một Data Scientist sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sẵn có. Họ có trách nhiệm trích xuất dữ liệu bằng các truy vấn SQL và NoQuery, giải quyết các bất thường khác nhau trong dữ liệu, phân tích các mẫu trong dữ liệu và áp dụng các mô hình dự đoán để tạo ra những hiểu biết trong tương lai.

Hơn nữa, dựa trên các yêu cầu, Data Scientist cũng sử dụng các công cụ AI như thuật toán Deep Learning thực hiện phân loại và dự đoán chính xác bằng dữ liệu.

Kết luận

• Data Science là một quá trình bao quát từ giai đoạn tiền xử lý, phân tích, trực quan hóa và dự đoán. Mặt khác, AI đòi hỏi ứng dụng một mô hình dự đoán để dự báo tương lai.
• Data Science bao gồm các kỹ thuật thống kê khác nhau trong khi AI sử dụng thuật toán máy tính.
• Các công cụ liên quan đến Data Science nhiều hơn AI. Nguyên nhân bắt nguồn từ Data Science đòi hỏi phân tích dữ liệu qua nhiều bước hơn.
• Data Science là về việc tìm ra các tập hợp bên trong dữ liệu. AI là về việc truyền quyền tự chủ cho mô hình dữ liệu.
• Với Data Science, chúng ta sẽ xây dựng các mô hình khai thác thông tin qua thống kê. Mặt khác, AI ra đời trên nền tảng mô phỏng nhận thức và tư duy của con người.
• Data Science không đề cập đến mức độ xử lý và phản ứng với thông tin cao so với AI.

Tóm lại, AI (Trí tuệ nhân tạo) là vùng đất rộng lớn chứa nhiều điều cần khám phá. Trong khi đó, Data Science là một lĩnh vực sử dụng AI để tạo dự đoán nhưng cũng tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu để phân tích và trực quan hóa.

Mặc dù Data Science là công việc thực hiện phân tích dữ liệu, AI vẫn là một công cụ cần thiết để tạo ra các sản phẩm tốt hơn và truyền đạt chúng bằng cách thao tác được mã hóa tự động.

Nguồn: Data Flair