Thay vì viết ra các quy tắc cho từng tình huống, bạn đưa cho máy tính các ví dụ và để nó tìm ra các quy luật. Đó chính là máy học – các thuật toán học hỏi từ dữ liệu để đưa ra dự đoán. Bộ lọc thư rác học hỏi từ hàng triệu email đã được gắn nhãn. Công cụ đề xuất học hỏi từ những gì bạn đã xem và những gì bạn đã bỏ qua.

Máy học có ba mô hình chính. Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn. Học không giám sát tìm ra cấu trúc trong dữ liệu chưa được gán nhãn. Học tăng cường huấn luyện các tác nhân thông qua phần thưởng và hình phạt. Học sâu sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để xử lý hình ảnh, giọng nói và văn bản.

Ứng dụng phổ biến

• Nhận dạng hình ảnh: khuôn mặt, vật thể, hình ảnh y tế
• Ngôn ngữ tự nhiên: dịch thuật, chatbot, phân tích cảm xúc
• Gợi ý: sản phẩm, phim ảnh, âm nhạc
• Phát hiện gian lận: thẻ tín dụng, yêu cầu bồi thường bảo hiểm
• Hệ thống tự hành: ô tô, máy bay không người lái, robot

Máy học rất mạnh mẽ nhưng không hoàn hảo. Các mô hình có thể bị thiên vị, dễ hỏng và khó diễn giải. Chúng cần lượng lớn dữ liệu sạch. Chúng mắc lỗi theo những cách mà con người dễ dàng nhận thấy. Lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng. Nhưng các rào cản bảo vệ thì không.