AI và Machine Learning: Đâu là sự khác biệt?

Machine Learning (học máy) và AI – Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo) đang thay đổi cách tiếp cận đối với an ninh mạng của các tổ chức. Hai công nghệ liên quan tới việc đơn giản hóa các hoạt động an ninh mạng, tăng hiệu quả và giảm rủi ro bằng cách giúp các security team phát hiện các cuộc tấn công đã biết và chưa biết.

Với những lợi ích này, không có gì lạ khi thị trường AI trong an ninh mạng dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm hơn 31% cho đến năm 2025, đạt hơn 34,8 tỷ USD. Nhưng trước khi tổ chức của bạn thực sự có thể tối đa hóa lợi ích của các công nghệ này, điều quan trọng là phải hiểu một số điều:

• Học máy và trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng như các thuật ngữ có thể hoán đổi cho nhau, nhưng chúng không giống nhau. Chúng có liên quan trong đó học máy là một tập hợp con của AI, nhưng mỗi loại mang lại những khả năng khác nhau. Đối với những người ra quyết định trong kinh doanh, CNTT và an ninh mạng, bạn có thể đặt kỳ vọng đúng đắn cho những gì mỗi công nghệ có thể và không thể thực hiện được.
• Học máy và trí tuệ nhân tạo đều có thể mang lại lợi ích to lớn cho tổ chức của bạn, nhưng chỉ khi chúng được cung cấp đúng dữ liệu, điều đó có nghĩa là dữ liệu phải có bối cảnh hoàn chỉnh, phù hợp và phong phú được cấu trúc theo ngôn ngữ chung.

Khi đánh giá cách học máy và trí tuệ nhân tạo có thể đơn giản hóa các hoạt động và làm cho tổ chức của bạn an toàn hơn trước các mối đe dọa an ninh mạng, điều quan trọng là phải hiểu các khả năng, điểm tương đồng và khác biệt của hai thuật ngữ.

Vậy học máy hay Machine Learning là gì?

Có nhiều định nghĩa khác nhau được sử dụng để mô tả học máy, nhưng về cơ bản chúng nói cùng một điều. Đây là một định nghĩa đơn giản của Đại học Stanford: “Học máy là khoa học để khiến máy tính hành động mà không được lập trình rõ ràng.”

Học máy đòi hỏi một bộ dữ liệu lớn và phong phú và sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu. Nó cho phép một máy tính đưa ra dự đoán về dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đây, dựa trên các mẫu mà nó đã thấy trong quá khứ. Sức mạnh có bất kỳ thuật toán học máy nào cũng nằm ở mô hình dữ liệu đằng sau nó, theo Giora Engel, phó chủ tịch quản lý sản phẩm tại Palo Alto Networks.

“Thuật toán thực tế sử dụng chỉ đóng vai trò thứ yếu. Nếu các tham số dữ liệu được chọn không chứa tham số có thể dự đoán kết quả, bạn có thể sử dụng thuật toán tuyệt vời, nhưng độ chính xác của kết quả sẽ rất thấp.”

Để đảm bảo rằng các tham số dữ liệu được chọn cung cấp dữ liệu bạn cần, bạn nên hỏi ba câu hỏi cơ bản cho các nhóm của mình:

• Bạn có thể thấy tất cả mọi thứ? Bạn cần có khả năng xem dữ liệu từ khắp mọi nơi trên khắp khu vực đám mây, mạng và điểm cuối.
• Bạn có thể phân tích nó một cách nhanh chóng? Khi bạn đã thiết lập rằng bạn có thể thấy một cái gì đó, bạn cần có khả năng phân tích nhanh chóng, điều này vượt xa việc chỉ lưu trữ dữ liệu và áp dụng các hành động thủ công hoặc các công cụ bổ sung để phân tích. Phân tích phải được đưa vào quy trình của bạn để chúng có thể được thực hiện trong thời gian thực.
• Bạn đang tận dụng khả năng phản hồi tự động? Hỏi các đội của bạn cần bao nhiêu người và công cụ để trả lời và mất bao lâu để ngay lập tức ngăn chặn một cuộc tấn công. Nếu bạn không có phản hồi tự động với học máy, bạn sẽ phải đối mặt với rủi ro không cần thiết và gia tăng.

Nếu nó yêu cầu nhiều người và công cụ hiểu dữ liệu theo cách thủ công và hành động để phản hồi và bảo vệ trong tương lai, bạn không tận dụng dữ liệu của mình, bạn không tối đa hóa việc học máy và bạn không đơn giản hóa bất cứ điều gì.

Trí tuệ nhân tạo hay AI là gì?

Cũng như học máy, có nhiều định nghĩa cho AI. Dưới đây là một số ít được kết quả từ một tìm kiếm internet đơn giản:

• Trí tuệ nhân tạo giúp máy móc có thể học hỏi kinh nghiệm, điều chỉnh các đầu vào mới và thực hiện các nhiệm vụ giống như con người.
• Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực của khoa học máy tính nhấn mạnh việc tạo ra các máy móc thông minh hoạt động và phản ứng như con người.
• Các vấn đề cốt lõi của trí tuệ nhân tạo bao gồm các máy tính lập trình cho một số đặc điểm nhất định, chẳng hạn như: Lý luận, nhận thức và khả năng thao tác và di chuyển các đối tượng.

Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự quan tâm và chú ý tương tự đối với việc thu thập và quản lý dữ liệu như học máy, vì vậy các câu hỏi tương tự được áp dụng để tối đa hóa AI để đơn giản hóa các hoạt động và giảm rủi ro.

Nhưng, như đã lưu ý, trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng hơn so với học máy và do đó có khả năng mang lại những lợi ích khác nhau cho tổ chức của bạn.

Những điểm khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo và học máy

Để làm nổi bật sự khác biệt giữa học máy và AI, chúng ta đã chuyển sang Navneet Singh, giám đốc tiếp thị sản phẩm tại Palo Alto Networks, người đã cung cấp hướng dẫn cũng như hướng đến một số điểm tham chiếu chung được đánh giá cao trong ngành.

• Trí thông minh nhân tạo là khái niệm rộng hơn về các máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ theo cách mà chúng ta sẽ xem xét là “thông minh”. Học máy là một ứng dụng hiện tại của AI dựa trên ý tưởng rằng chúng ta thực sự có thể cung cấp cho máy móc quyền truy cập dữ liệu và để chúng tự học.
• Học máy là một trong những cách chúng ta mong đợi để đạt được AI. Học máy dựa vào việc làm việc với các tập dữ liệu lớn, bằng cách kiểm tra và so sánh dữ liệu để tìm các mẫu chung và khám phá các sắc thái.
• Bạn có thể nghĩ về deep learning, machine learning và artificial intelligence như một bộ búp bê Nga lồng vào nhau, bắt đầu từ những cái nhỏ nhất và hoạt động ra bên ngoài.
• Deep learning là một tập hợp con của machine learning và machine learning là một tập hợp con của AI, thuật ngữ cho bất kỳ chương trình máy tính nào làm điều gì đó thông minh.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể nghĩ về học máy và AI là những công nghệ trong tương lai có thể được triển khai vào lúc nào đó. Khi nói đến an ninh mạng, điều này hoàn toàn khác, đặc biệt là với học máy. Nếu các nhóm an ninh mạng của bạn không tận dụng lợi thế của máy học ngày hôm nay, thì bạn đang khiến tổ chức của mình có nguy cơ bị tấn công thành công cao hơn.

Bạn cũng có thể dành nhiều thời gian và tiền bạc hơn cho nguồn nhân lực làm các công việc có thể được thực hiện tốt hơn với sự trợ giúp của máy móc. Điều này không có nghĩa là giảm nhân viên; điều đó có nghĩa là làm cho nhóm của bạn hiệu quả hơn bằng cách họ sử dụng các công cụ hiện đại, hiệu quả và thông minh để đơn giản hóa các hoạt động, giảm thời gian cần thiết để đáp ứng và tận dụng tự động hóa.

An ninh mạng đang nổi lên như một trong những lĩnh vực phải đặc biệt tận dụng lợi thế của máy học và AI. Nếu không áp dụng các công nghệ này, tổ chức của bạn sẽ bị bỏ lại phía sau.

Nguồn : Sưu tầm internet,Lươc dịch theo bài viết AI and Machine Learning: Do You Know the Difference? của Al Perlman, đồng sáng lập của New Reality Media, một nhà báo đã nhận được nhiều giải thưởng cho các bài viết về công nghệ.