تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

این روزها هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به موضوعاتی داغ در دنیای فناوری تبدیل شده‌اند. شرکت‌های بزرگ در حال استفاده از این تکنولوژی‌ها برای ساخت سیستم‌ها و برنامه‌های هوشمندی هستند که زندگی روزمره ما را متحول می‌کنند. با این حال، شاید برای شما هم این سوال پیش آمده باشد که تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چیست و هر کدام چه کاربردی دارند؟ در این مقاله، به‌طور دقیق به این تفاوت‌ها خواهیم پرداخت و شما را با این دو فناوری و کاربردهای شگفت‌انگیزشان آشنا می‌کنیم.

فهرست مطالب این مقاله:

- مقدمه
- هوش مصنوعی چیست؟
- انواع هوش مصنوعی
- یادگیری ماشین چیست؟
- تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- یادگیری عمیق چیست؟
- جمع‌بندی
- سوالات پرتکرار

مقدمه

مارک کوبان می‌گوید: «اگر چیزی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نمی‌دانید، سعی کنید یاد بگیرید، وگرنه در سه سال آینده شما به یک دایناسور تبدیل می‌شوید.» شاید این جمله برایتان در ابتدا کمی طنز به نظر برسد؛ اما هرچه بیشتر با دنیای هوش مصنوعی آشنا می‌شویم؛ بهتر می‌فهمیم که داشتن سواد کافی برای درک تکنولوژی‌های جدید، مهم‌تر از این حرف‌هاست.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، موضوعاتی هستند که این روزها بسیار در موردشان می‌شنویم و حتی گاهی این دو عبارت را به‌جای یکدیگر استفاده می‌کنیم. اما آیا واقعا هر دوی این مفاهیم به یک چیز اشاره دارند؟ واقعیت این است که این دو موضوع به هم مرتبط هستند، اما نه کاملا! هر یک مفهوم و کاربردهای خاص خودشان را دارند که در ادامه این مطلب توضیح خواهیم داد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence (AI)، به فرآیندی گفته می‌شود که در آن یک سری داده‌ها و اطلاعات به ماشین‌ منتقل می‌شود تا این سیستم‌ها بتوانند مشابه انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. هدف اصلی هوش مصنوعی این است که دستگاه‌هایی طراحی شوند که توانایی انجام وظایفی مانند یادگیری، تحلیل، و حل مسائل پیچیده را داشته باشند.

این فناوری تلاش می‌کند رفتار انسان را شبیه‌سازی کرده و هوش طبیعی را در ماشین‌ها بازتولید کند. یکی از مثال‌های خوب هوش مصنوعی برای درک بهتر،Amazon Echo است. این دستگاه که از دستیار صوتی الکسا (Alexa) کمک می‌گیرد، می‌تواند به سوالات شما پاسخ دهد، موسیقی پخش کند، آلارم تنظیم کند و حتی اطلاعات لحظه‌ای مانند وضعیت آب‌وهوا را به شما گزارش دهد.

برای مثال، تصور کنید که می‌خواهید دمای فعلی شهر شیکاگو را بدانید. ابتدا صدای شما توسط دستگاه به یک سری داده‌های قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌شود. سپس این داده‌ها به سیستم الکسا ارسال شده و تحلیل می‌شوند. در نهایت، الکسا پاسخ را از طریق Amazon Echo به شما ارائه می‌دهد. این نمونه نشان‌دهنده قدرت هوش مصنوعی در ساده‌تر کردن تعاملات روزمره و ایجاد راهکارهای هوشمندانه است که زندگی ما را بسیار تحت تاثیر قرار می‌دهد.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس قابلیت‌هایش به چند دسته تقسیم کرد که هر یک نشان‌دهنده سطح متفاوتی از پیشرفت در این فناوری هستند. اولین و ساده‌ترین نوع هوش مصنوعی، ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines) هستند که فقط می‌توانند به موقعیت‌های کنونی پاسخ دهند و هیچ حافظه‌ای برای ذخیره‌سازی تجربیات گذشته ندارند. یک مثال خوب از این سیستم‌ها،Deep Blue است که توانست قهرمان شطرنج جهان، کاسپاروف را شکست دهد.

نوع دوم، سیستم‌های حافظه محدود (Limited Memory) هستند که اطلاعات گذشته را برای مدت کوتاهی ذخیره کرده و از آن برای تصمیم‌گیری‌های آتی استفاده می‌کنند؛ خودروهای خودران نمونه‌ خوبی از این دسته‌ هستند که اطلاعات جاده و محیط را در لحظه تجزیه و تحلیل می‌کنند.

نوع پیشرفته‌تر، سیستم‌های نظریه ذهن (Theory of Mind) هستند که می‌توانند احساسات و تأثیر آن‌ها را بر تصمیم‌گیری انسان درک کنند. این سیستم‌ها برای تعامل مؤثرتر با انسان طراحی شده‌اند. احتمالا ربات سوفیا را در اخبار و ویدیوها دیده باشید. این ربات نمونه خوبی از هوش مصنوعی نظریه ذهن است که به کمک ارتباط چشمی شما را می‌شناسد و کمی احساسات را درک می‌کند.

در همین رابطه بخوانید:

- هوش مصنوعی چیست و چرا آینده بسیاری از علوم خواهد بود؟

آخرین نوع، هوش مصنوعی خودآگاهی (Self-awareness) است که پیشرفته‌ترین شکل هوش مصنوعی شناخته می‌شود. سیستم خودآگاه به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از حالات درونی خود آگاه باشند و احساسات دیگران را نیز پیش‌بینی کنند؛ البته این سطح هنوز در مرحله تحقیق و توسعه قرار دارد.

کاربردهای هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی نیز به بسیار گسترده و متنوع‌اند. ابزارهایی مانند Google Translate برای ترجمه سریع متون، خودروهای خودران مانند Waymo برای حمل‌ونقل بدون راننده، ربات‌های هوشمندی مثلSophia برای تعاملات پیچیده انسانی، و نرم‌افزارهایی مانند Siri و OK Google که فرمان‌های صوتی را شناسایی می‌کنند، همگی نشان‌دهنده قدرت این فناوری در زندگی روزمره هستند. هوش مصنوعی نه‌تنها مرزهای فناوری را گسترش داده، بلکه شیوه زندگی و کار ما را دگرگون کرده است.

یادگیری ماشین چیست؟

برای درک بهتر تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بهتر است در مورد یادگیری ماشین هم بیشتر بدانید. یادگیری ماشین یا همانMachine Learning یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم کاربر، داده‌ها را بخوانند، تحلیل کنند و بعد از آزمون و خطا، عملکرد خود را بهبود بخشند. در حقیقت ماشین لرنینگ، الگوریتم‌هایی است که داده‌ها را تحلیل می‌کنند و بعد از یادگیری کامل داده‌ها الگوهایی برای پیش بینی کردن مسائل مختلف پیدا می‌کند.

به گفته مک‌کینزی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به جای استفاده از قوانین ثابت، از داده‌های جدید برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌کنند. تشخیص کلاهبرداری، تشخیص بیماری، پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده برای فروشگاه‌های آنلاین، و حتی خودروهای خودران از کاربردهای یادگیری ماشین هستند.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به سه نوع اصلی تقسیم می‌شود که هرکدام رویکرد متفاوتی برای حل مسائل دارند و کاربردهای خاص خود را ارائه می‌دهند. اولین نوع، یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) است که در آن داده‌ها دارای برچسب‌های مشخصی هستند.

این یعنی داده‌های هدف از قبل تعیین شده است و مدل با استفاده از این داده‌ها آموزش می‌بیند تا بتواند پیش‌بینی‌هایی دقیق برای داده‌های جدید انجام دهد. به عنوان مثال، اگر داده‌های آموزشی تصاویر سگ‌ها و گربه‌ها باشد، مدل ابتدا به کمک داده‌های هدف الگویی برای تفاوت سگ و گربه پیدا می‌کند و سپس می‌تواند تشخیص دهد که تصویر جدید متعلق به کدام حیوان است. این نوع یادگیری برای مسائلی مانند پیش‌بینی فروش یا تشخیص تقلب بسیار کاربردی است.

نوع دوم، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)است. در این نوع یادگیری، داده‌ها بدون برچسب هستند. سیستم باید به صورت خودکار ویژگی‌های مشترک بین داده‌ها را شناسایی کند و خودش داده‌ها را دسته بندی کند. به عنوان مثال، می‌توان داده‌های مرتبط با انواع وسایل نقلیه را بدون اینکه برچسبی داشته باشند به کمک یادگیری بدون نظارت دسته بندی کرد. این نوع یادگیری برای تحلیل خوشه‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

سومین و پیشرفته‌ترین نوع، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)است. در این روش، سیستم یادگیرنده در یک محیط نامشخص فعالیت می‌کند و اقدامات مختلفی را انجام می‌دهد. سپس بر اساس موفقیت یا شکست خود تصمیم می‌گیرد. در حقیقت برای سیستم، به ازای هر حرکت پاداش و جریمه تعریف می‌کنیم تا سیستم بهترین تصمیم‌ها را برای رسیدن به هدف مشخص بیاموزد.

در همین رابطه بخوانید:

- هوش مصنوعی پیش بین چیست و چطور کار می‌کند؟

اگر متوجه موضوع نشده‌اید؛ یک مثال ساده می‌زنم: فرض کنید یک حیوان خانگی دارید که قصد دارید به او آموزش بدهید زباله را در سطل آشغال بیندازد؛ خب ساده است! هر بار که این کار را کرد به او تشویقی می‌دهید و اگر انجام نداد او را تنبیه می‌کنید. حالا می‌بینید که حیوان خانگی شما به مرور یاد می‌گیرد که کار صحیح کدام است. این دقیقا همان اتفاقی است که در یادگیری تقویتی می‌افتد. البته این فقط یک مثال بود و بسیار واضح است که سیستم یادگیری ماشین بسیار سریعتر و با دقت‌تر است.

تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

حالا که مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به خوبی یاد گرفتید؛ می‌توانیم به تفاوت این دو بپردازیم. جدول زیر برای درک بهتر تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شما کمک خواهد کرد.

هوش مصنوعی (AI)	یادگیری ماشین (ML)
فناوری‌ای است که به ماشین‌ها امکان شبیه‌سازی رفتار انسانی را می‌دهد.	زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان یادگیری از داده‌ها را می‌دهد.
یک سیستم کامپیوتری هوشمند ایجاد می‌کند که می‌تواند مشکلات پیچیده را حل کند.	هدف آن این است که ماشین‌ها از داده‌ها یاد بگیرند و خروجی دقیقی ارائه دهند.
سیستم‌های هوشمندی ایجاد می‌کند که توانایی انجام وظایف مختلف مشابه انسان را دارند.	ماشین‌ها را با داده‌ها آموزش می‌دهد تا وظایف خاصی را به‌درستی انجام دهند.
شامل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه‌های اصلی است.	یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه اصلی آن است.
دامنه بسیار گسترده‌ای دارد.	دامنه محدودتری نسبت به هوش مصنوعی دارد.
روی ایجاد سیستمی متمرکز است که بتواند وظایف پیچیده را انجام دهد.	روی ایجاد ماشین‌هایی متمرکز است که فقط وظایف مشخصی را انجام دهند.
به حداکثر رساندن احتمال موفقیت اهمیت می‌دهد.	به دقت و شناسایی الگوها اهمیت می‌دهد.
کاربردهای اصلی شامل Siri، ربات‌های هوشمند، پشتیبانی مشتری با چت‌بات‌ها و بازی‌های آنلاین است.	کاربردهای اصلی شامل سیستم‌های پیشنهاد آنلاین، الگوریتم‌های جستجوی گوگل و پیشنهادات برچسب‌گذاری دوستان در فیسبوک است.
داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته را مدیریت می‌کند.	فقط داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته را مدیریت می‌کند.
به سه نوع هوش ضعیف، عمومی و قوی تقسیم می‌شود.	به سه نوع یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی تقسیم می‌شود.

یادگیری عمیق چیست؟

اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید؛ احتمال این اسم را زیاد شنیده باشید اما تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین را نمی‌دانید یا شاید تصور می‌کنید هردو یکی هستند. یادگیری عمیق یاDeep Learning یکی از پیشرفته‌ترین زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان، به طراحی الگوریتم می‌پردازد تا ماشین‌ها بتوانند تصمیم‌گیری‌های پیچیده انجام دهند.

این فناوری از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند که با تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، الگوها و روابط پیچیده را شناسایی می‌کنند. هدف اصلی یادگیری عمیق، ساخت مدل‌هایی است که توانایی یادگیری و پیش‌بینی دقیق را داشته باشند.

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های یادگیری عمیق با یادگیری ماشین، نحوه پردازش داده‌ها است. یادگیری ماشین معمولاً به داده‌های ساختاریافته برای تحلیل احتیاج دارد اما یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های پیچیده و غیرساختاریافته را از طریق لایه‌های متعدد شبکه عصبی پردازش کند. تشخیص بیماری‌های چشمی مانند دیابت چشمی مثال خوبی برای درک نقش شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق است. الگوی پنهان بین داده‌ها به کمک شبکه عصبی استخراج می‌شود و در نهایت نتیجه پیش بینی شده توسط سیستم اعلام می‌شود.

جمع بندی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دو مفهوم کلیدی در دنیای فناوری هستند که هرکدام نقش و جایگاه خاص خود را دارند. هوش مصنوعی به دنبال ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند وظایف انسانی را شبیه‌سازی کنند و یادگیری ماشین، به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از آن، بر تحلیل داده‌ها و آموزش ماشین‌ها برای تصمیم‌گیری دقیق تمرکز دارد. تفاوت یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در رویکرد و دامنه کاربرد آن‌ها نهفته است؛ در حالی که هوش مصنوعی مفهومی گسترده‌تر است، یادگیری ماشین ابزار اصلی برای تحقق این هدف به شمار می‌رود. درک این تفاوت‌ها می‌تواند به استفاده بهینه‌تر از این فناوری‌های پیشرفته کمک کند.

سوالات پرتکرار

یادگیری عمیق چه نقشی در پیشرفت هوش مصنوعی ایفا می‌کند؟

یادگیری عمیق را می‌توان موتور اصلی پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی دانست. این فناوری با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به ماشین‌ها امکان می‌دهد که نه تنها الگوهای ساده، بلکه روابط پیچیده میان داده‌ها را نیز شناسایی کنند. نقش یادگیری عمیق در پیشرفت هوش مصنوعی، توسعه سیستم‌هایی است که در وظایف دشواری مثل تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و حتی رانندگی خودکار توانمند هستند. به زبان ساده، یادگیری عمیق همان چیزی است که هوش مصنوعی را از سیستم‌های سنتی متمایز کرده است.

شبکه‌های عصبی چگونه در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند؟

شبکه‌های عصبی، قلب یادگیری عمیق هستند و ساختارشان از مغز انسان الهام گرفته شده است. این شبکه‌ها از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند که هرکدام بخشی از داده‌ها را پردازش می‌کنند. لایه ورودی، داده خام را دریافت می‌کند، لایه‌های پنهان ویژگی‌های پیچیده و روابط را تحلیل می‌کنند، و در نهایت لایه خروجی نتیجه پیش‌بینی‌شده را ارائه می‌دهد. به کمک روش‌هایی مانند پس‌انتشار خطا، این شبکه‌ها می‌توانند با گذشت زمان دقت پیش‌بینی‌های خود را بهبود دهند. این فرآیند باعث شده تا شبکه‌های عصبی به ابزاری بی‌رقیب در حل مسائل پیچیده تبدیل شوند.

آیا یادگیری عمیق همیشه نسبت به یادگیری ماشین نتایج بهتری ارائه می‌دهد؟

خیر. پاسخ این سوال بستگی به نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر دارد. یادگیری عمیق در مواردی که داده‌های زیاد و غیرساختاریافته وجود داشته باشد، مانند تصاویر یا صدا، عملکرد فوق‌العاده‌ای ارائه می‌دهد. اما اگر داده‌ها محدود باشند یا مسئله ساده‌تر باشد، یادگیری ماشین می‌تواند سریع‌تر و موثرتر عمل کند. در واقع، یادگیری عمیق همیشه بهترین انتخاب نیست و گاهی اوقات استفاده از الگوریتم‌های ساده‌تر یادگیری ماشین می‌تواند نیازها را برآورده کند. بنابراین، انتخاب میان این دو فناوری داده‌های موجود بستگی دارد.