تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

بسیاری از افرادی که علاقه به استفاده از هوش مصنوعی و ایجاد امکانات جدید دارند، ممکن است در آغاز آموزش یادگیری ماشین با ابهام مواجه شوند. این به دلیل عدم understanding تفاوت‌های بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. اغلب بدون دقت در مفهوم و توضیحات دقیق این دو اصطلاح، ممکن است از آن‌ها به جای یکدیگر استفاده کنیم. در این مقاله، ما این دو مفهوم را از نگاه کوئرا بلاگ به‌طور دقیق بررسی کرده و سپس تفاوت‌های آن‌ها را مورد بررسی قرار خواهیم داد.پ

هوش مصنوعی چیست؟

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) یک نرم‌افزار کامپیوتری است که توانایی‌های شناختی انسان را شبیه‌سازی می‌کند. این توانایی‌ها شامل انجام تصمیم‌گیری، تحلیل داده‌ها و ترجمه زبان می‌شود و برای حل کارها و مسائل پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به طور دیگر، هوش مصنوعی یک مجموعه از کدها است که در سیستم‌های کامپیوتری اجرا می‌شود. در حالی‌که برنامه‌های کامپیوتری فقط از دستورات مشخصی پیروی می‌کنند و آن‌ها را بدون تغییر اجرا می‌کنند، هوش مصنوعی می‌تواند از تعاملات خود برای بهبود عملکرد و کارایی استفاده کرده و در طی زمان از این تعاملات به عنوان اطلاعات جدید یاد می‌گیرد. داده‌های ورودی به هوش مصنوعی امکان یادگیری مفاهیم جدید را می‌دهند و در نتیجه، هوش مصنوعی با پیشرفت زمانی، هوشمندتر و دقیق‌تر می‌شود.

هوش مصنوعی (AI) انواع مختلفی دارد که هرکدام از این انواع توانایی‌های مختلفی در تقلید و شبیه‌سازی توانایی‌های انسانی دارند. انواع AI بر اساس میزان تقلید از ذهن انسان به چهار دسته تقسیم می‌شوند. امروزه، AIهایی که به توانایی‌ها و ذهن انسان نزدیک هستند به‌عنوان نوع تکامل‌یافته‌تر شناخته می‌شوند. در این زمینه، چهار نوع متداول AI به شرح زیر است:

۱. ماشین‌های واکنشی

ماشین‌های واکنشی، قدیمی‌ترین و ساده‌ترین نوع AI هستند که توانایی محدودی در پاسخ به ورودی‌های مختلف دارند. این نوع AI از تجربیات گذشته استفاده نمی‌کنند و فقط می‌توانند به ورودی‌های محدود پاسخ دهند. به‌عنوان مثال، ماشین شطرنجی Deep Blue که در سال 1997 معروف شد، یکی از مثال‌های این نوع AI است.

۲. حافظه محدود

ماشین‌های حافظه محدود، علاوه بر توانایی واکنشی، دارای قابلیت یادگیری از داده‌های قبلی و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر هستند. این نوع AI از داده‌های گذشته یاد می‌گیرند و این اطلاعات را در حافظه‌ی خود ذخیره می‌کنند تا بتوانند بهبود یافته و به‌طور هوشمندانه‌تر به مسائل آینده پاسخ دهند. بسیاری از برنامه‌های کاربردی امروزی از این نوع AI استفاده می‌کنند، از چت‌بات‌ها تا وسایل نقلیه‌ی خودران.

۳. تئوری ذهن

هوش مصنوعی تئوری ذهن، یک سطح پیشرفته‌تر از حافظه محدود است که محققان در حال حاضر در آن کار می‌کنند. این نوع AI می‌تواند نیازها، احساسات، باورها و فرآیندهای فکری موجوداتی که با آن‌ها در تعامل است را درک کند. برای رسیدن به این سطح از درک، این نوع AI باید انسان‌ها را به‌عنوان افرادی با ذهن‌های پیچیده شناسایی کرده و به درستی درک کند.

۴. خودآگاه

خودآگاهی یک سطح پیشرفته‌تر از تئوری ذهن است که تاکنون به صورت نظری وجود دارد. این نوع AI به مغز انسان به گونه‌ای شبیه است که خودآگاهی را شبیه‌سازی می‌کند. این نوع AI نه تنها قادر به درک و برانگیختن احساسات افراد است، بلکه دارای حالات، نیازها، باورها و تمایلات خود است. این مدل به عنوان پایانی برای تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود و می‌تواند به‌عنوان یک فرصت برای پیشرفت انسانی به یادگیری و فهم بهتر از خود بشر منجر شود، اما در همین حال ممکن است به فاجعه نیز منجر شود زیرا ممکن است قدرت برنامه‌ریزی و طراحی پیچیده‌ای را داشته باشد که می‌تواند عقل هر انسانی را غلبه کند.

شاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی سعی می‌کند ورودی‌ها را درک کرده و بر اساس تجربیات قبلی خود، پاسخ‌های سریع و بی‌درنگ ارائه دهد. در ادامه، به چهار ویژگی اصلی هوش مصنوعی اشاره خواهیم کرد.

یادگیری عمیق

در دنیای مدرن، داده‌ها به میزان زیادی وجود دارند که با استفاده از یادگیری عمیق، ماشین‌ها و کامپیوترها می‌توانند آن‌ها را درک کنند. یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که با الهام از روش تفکر انسان، سعی می‌کند فرآیند تصمیم‌گیری را به طور خودکار توسط کامپیوترها انجام دهد. این تکنیک باعث بهبود عملکرد برنامه‌های مختلفی می‌شود، از جمله تشخیص تصاویر و گفتار و غیره. به عنوان مثال، خودروهای خودران مانند خودروهای تسلا با استفاده از یادگیری عمیق، قادر به تشخیص سیگنال‌های توقف و سبز و تصمیم‌گیری برای رانندگی یا توقف هستند. برخی مثال‌های دیگر از یادگیری عمیق شامل شخصی‌سازی خوراک در شبکه‌های اجتماعی، تشخیص تصاویر و تشخیص متن آنلاین می‌شوند.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زیرمجموعه از زبان‌شناسی، هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است. این روش به کامپیوترها امکان می‌دهد تا داده‌ها را در قالب متن یا صوت دریافت کرده و آن‌ها را مانند انسان‌ها پردازش کنند. همانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن، رایانه‌ها از برنامه‌ها برای خواندن داده‌ها و میکروفون برای دریافت صدا استفاده می‌کنند و مانند پردازش ورودی توسط مغز، کامپیوترها نیز با استفاده از برنامه‌ها و الگوریتم‌ها داده‌ها را پردازش می‌کنند.

NLP برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر، خلاصه کردن حجم زیادی از اطلاعات و پاسخ‌گویی به دستورات گفتاری به طور مکرر استفدر حال حاضر استفاده می‌شود. برنامه‌های شناخته شده NLP شامل سیستم‌های تشخیص صدا مانند سیستم‌های GPS صدادار، نرم‌افزارهای تبدیل گفتار به متن، دستیارهای دیجیتال، ربات‌های گفتگوی خدمات مشتری و نرم‌افزارهای تشخیص صدا هستند.

ویژگی‌های هوش مصنوعی

خودکارسازی وظایف تکراری

هوش مصنوعی دارای توانایی شگفت‌انگیز در انجام وظایف یکنواخت و بدون خستگی است. برای بهتر درک کردن این مسئله، می‌توانیم به دستیار صوتی اپل به نام Siri مراجعه کنیم. Siri یک دستیار شخصی مجازی با قابلیت مکالمه است که قادر است در یک روز چندین دستور را اجرا کند؛ از نوشتن یادداشت‌ها تا راهنمایی کاربران در نقشه. قبل از Siri، این وظایف به صورت دستی انجام می‌شدند که زمان و تلاش زیادی می‌طلبید؛ اما با استفاده از دستیارهای صوتی و ارائه دستورات، همه چیز در کمتر از یک ثانیه انجام می‌شود.

ادراک

ادراک ماشین به دریافت ورودی از حسگرها (مانند دوربین و میکروفون)، پردازش و استنتاج از تمام جنبه‌های آن کمک می‌کند. این رویکرد عمدتاً در برنامه‌هایی مانند تشخیص گفتار، تشخیص چهره یا اشیا استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در تشخیص چهره، هوش مصنوعی با استفاده از نقشه‌برداری بیومتریک، چهره‌های افراد را تشخیص می‌دهد. هوش مصنوعی برای درک تصویر و تشخیص آن، با دریافت ورودی از حسگرها و مقایسه آن با پایگاه داده‌ی چهره‌ها، تطابق بین ورودی و تصویر ذخیره شده در پایگاه داده را بررسی می‌کند. این ویژگی معمولاً برای احراز هویت کارمندان برای ورود به محل کار یا احراز هویت کاربران جهت قفل‌گشایی تلفن همراه استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی، یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که به ماشین یا سیستم امکان می‌دهد به طور خودکار از تجربه خود یاد بگیرد و پیشرفت کند. در این روش، به جای استفاده از مجموعه‌ای از کدهای پیش نوشته شده، از الگوریتم‌هایی برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شود و سعی می‌شود براساس اطلاعات ورودی، تصمیمات آگاهانه اتخاذ شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به دلیل قرار گرفتن در معرض داده‌های بزرگ، در طول زمان به یادگیری می‌پردازند و در نتیجه عملکرد بهتری دارند. با استفاده از یادگیری ماشینی، کامپیوترها قادر به انجام وظایف پیچیده مانند مرتب‌سازی تصاویر، پیش‌بینی فروش یا تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشند.

بعضی از روش‌های رایج که در آن‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌شود عبارتند از:

پیشنهاد محتوا در یک پلتفرم پخش آنلاین ویدیو مانند یوتیوب.
عیب‌یابی مشکلات توسط چت بات‌ها.
استفاده از دستیاران مجازی برای برنامه‌ریزی جلسات در تقویم، پخش آهنگ یا برقراری تماس با یک شخص.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، شامل سه نوع اصلی Supervised، Unsupervised و Reinforcement Learning است. در ادامه، به توضیح هر یک از این انواع می‌پردازیم.

یادگیری ماشین با نظارت (Supervised)

این نوع یادگیری ماشین، یکی از رایج‌ترین روش‌های Machine Learning است که نیاز به مشارکت انسان دارد. در این نوع، به الگوریتم مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌دار ارائه می‌شود، به این معنی که داده‌ها قبلًا به دسته‌بندی‌های مشخصی تقسیم شده‌اند. الگوریتم سپس با بررسی الگوها در این داده‌ها، قادر است پیش‌بینی‌های دقیقی درباره داده‌های جدید ارائه کند. به‌عنوان مثال، یک الگوریتم Supervised می‌تواند با دریافت مجموعه‌ای از ایمیل‌ها که قبلاً به عنوان هرزنامه یا اسپم دسته‌بندی شده‌اند، الگوهای تکراری را شناسایی کند و به‌طور خودکار ایمیل‌های جدید را به درستی دسته‌بندی کند. این نوع یادگیری در زمینه‌هایی مانند دسته‌بندی تصاویر، تشخیص بیماری، تقلب، عملیات کلاه‌برداری و تشخیص گفتار بسیار استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised)

در یادگیری بدون نظارت، از داده‌های بدون برچسب یا داده‌هایی که برچسب کافی ندارند استفاده می‌شود. در این نوع، الگوریتم سعی می‌کند روابط و الگوهایی را کشف کند که بین داده‌ها وجود دارد، بدون اینکه الگوها از قبل تعریف شده باشند. هدف این نوع یادگیری، کشف ساختارهای پنهان یا دسته‌بندی موارد بر اساس شباهت‌ها، الگوها و تفاوت‌ها است. این نوع یادگیری در مواردی که نیاز به شناسایی الگوها و استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری داریم، بسیار مفید است. از این نوع یادگیری برای پیش‌بینی روندهای مالی و تحلیل قیمت مسکن استفاده می‌شود.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی، به‌طور نزدیکی شباهت‌هایی به روش یادگیری انسان دارد. در این نوع یادگیری، از تعامل با محافله‌های محیطی استفاده می‌شود تا یک عامل (agent) بتواند در محیط ایجاد تغییرات کند و از تجربه‌های خود یاد بگیرد. عامل با انجام عملیات در محیط، مواجه به‌درستی یا نادرستی عمل خود را متوجه می‌شود و با تجربه و آزمون عمل‌های مختلف، یادگیری را بهبود می‌بخشد. هدف در این نوع یادگیری، ارتقای عملکرد عامل در یک محیط مشخص است. این نوع یادگیری در مسائلی مانند بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک و مدیریت منابع طبیعی کاربرد دارد.

همچنین، لازم به ذکر است که در حوزه یادگیری ماشین، مدل‌های گسترده‌تری نیز وجود دارند که نیازمند تعامل بیشتری با محیط و داده‌ها هستند، مانند یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی، یادگیری ژرف و شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning) که در بسیاری از برنامه‌های پیچیده و داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند.

ویژگی‌های یادگیری ماشین

نیاز به یادگیری ماشینی روز به روز در حال افزایش است. یادگیری ماشین قادر به انجام وظایفی است که برای انسان‌ها بسیار پیچیده هستند. ما به‌عنوان انسان‌ها محدودیت‌هایی داریم که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به عدم امکان پردازش حجم زیادی از داده‌ها اشاره کرد. بنابراین، برای انجام این کار، به برخی از سیستم‌های کامپیوتری نیاز داریم تا کارها را برای ما آسان کنند. با کمک یادگیری ماشینی، می‌توانیم در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنیم و امور تکراری را به دست این ابزارها بسپاریم. در ادامه به چهار ویژگی برجسته‌ی یادگیری ماشینی اشاره خواهیم کرد.

۱. پیش‌بینی

داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش شده و برای ایجاد مدل‌هایی جهت پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده می‌شوند. این مدل‌ها را می‌توان برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده کرد؛ از جمله تعیین ریسک دریافت وام یا احتمال خرید یک فرد.

۲. اتوماسیون

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند و به مشارکت انسان تقریباً بی‌نیاز هستند. در نتیجه، تجزیه‌وتحلیل اطلاعات دقیق‌تر و موثرتر انجام می‌شود.

۳. مقیاس‌پذیری

تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای پردازش داده‌های بزرگ مناسب هستند؛ زیرا برای مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات ساخته شده‌اند. در نتیجه، کسب‌وکارها می‌توانند بهترین تصمیم‌ها را بر اساس خروجی‌های به‌دست‌آمده بگیرند.

۴. سازگاری

دسترسی به داده‌های جدید امکان آموختن و تطبیق مداوم را برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین آسان کرده‌اند. در نتیجه، این ماشین‌ها می‌توانند عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند و بادریافت داده‌های بیشتر، دقیق‌تر و کارآمدتر شوند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

در حالی‌که هوش مصنوعی به تقلید ماشین از هوش انسان می‌پردازد، یادگیری ماشینی اینطور نیست. هدف یادگیری ماشینی این است که به ماشین بیاموزد چگونه یک کار خاص را انجام داده و با شناسایی الگوها نتایج دقیقی ارائه دهد. در ادامه به‌صورت مختصر به تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌پردازیم.

سخن پایانی

هر شرکت و سازمانی به تدریج با گسترش فعالیت و حجم فعلی یا اندازه خود، نیازمند پردازش داده‌های بزرگی می‌شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکانات چشمگیری از جمله پوشش گسترده داده‌ها، توانایی پردازش حجم عظیمی از اطلاعات و امکان تصمیم‌گیری سریع را برای افراد و سازمان‌ها فراهم می‌کنند. این دو تکنولوژی همچنین به کارمندان کمک می‌کنند تا امور را سریع‌تر انجام دهند و احتمال خطا را به حداقل برسانند. کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شامل زمینه‌های گوناگونی از جمله پزشکی، بانکداری، حمل و نقل، کسب‌وکارهای آنلاین و ارتباطات است. روند رو به رشد تکنولوژی ما را به سمت استفاده هماهنگ از این ابزارها و استفاده حداکثری آن‌ها در روال‌های روزانه و فعالیت‌های تجاریمان هدایت می‌کند. با داشتن دانش درباره تفاوت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توانیم همواره بهترین گزینه را برای انجام کارهای مختلف داشته باشیم.