تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مقدمه: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به فناوری‌های مورد بحث در دنیای تجاری امروز تبدیل شده‌اند، زیرا شرکت‌ها از این نوآوری‌ها برای ساخت ماشین‌ها و برنامه‌های هوشمند استفاده می‌کنند. اگرچه این اصطلاحات بر گفتگوهای تجاری در سراسر جهان غالب هستند، اما بسیاری از مردم در فهمیدن تفاوت آنها مشکل دارند. در ادامه به شما کمک می کنیم تا درک روشنی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تفاوت آنها با یکدیگر به دست آورید. در حقیقت در این محتوا یک راهنمای جامع در رابطه با تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه کرده ایم. با ما همراه باشید.

1- هوش مصنوعی چیست؟

در بیان تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابتدا به بررسی خود هوش مصنوعی می پردازیم. هوش مصنوعی از دو کلمه “مصنوعی” و “هوش” تشکیل شده است. مصنوعی به چیزی اطلاق می‌شود که توسط انسان یا یک چیز غیرطبیعی ساخته شده باشد و هوش به معنای توانایی درک یا تفکر است. این تصور که “هوش مصنوعی یک سیستم است” تصوری غلط است زیرا هوش مصنوعی در سیستم پیاده سازی می شود.

هوش مصنوعی یکی از زیر شاخه های علوم کامپیوتر است. این علم شامل ساختن برنامه‌های هوشمندی است که قادر به انجام فعالیت‌هایی با سطح هوش انسانی، و حتی فراتر از آن، می شود. به عبارت ساده، هوش مصنوعی به توانایی رایانه ها برای انجام کارهایی که معمولاً توسط انسان انجام می شود مانند نوشتن، رانندگی و غیره گفته می شود.

هوش مصنوعی با ساختن سیستم هایی سروکار دارد که توانایی تفکر در سطح انسان را دارند. این علم شامل حوزه های فرعی مختلفی است که هر کدام مسئول شبیه سازی یک جنبه از هوش یا رفتار انسان هستند. برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را برای ارائه اطلاعات تجزیه و تحلیل و زمینه‌سازی کنند یا به‌طور خودکار اقداماتی را بدون دخالت انسان آغاز کنند.

در حالی که ماشین‌ها و سیستم‌های خودکار صرفاً از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها پیروی می‌کنند و آنها را با وظیفه‌شناسی و بدون تغییر انجام می‌دهند، دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند از تعاملات خود برای بهبود عملکرد و کارایی استفاده کنند.

امروزه از هوش مصنوعی در همه جا از تلفن های همراه گرفته تا وسایل نقلیه، رسانه های اجتماعی، بازی های ویدیویی، بانکداری و حتی سیستم های نظارتی استفاده می شود. هوش مصنوعی قادر به حل مسئله، استدلال، تطبیق و یادگیری تعمیم یافته است. هوش مصنوعی از تشخیص گفتار برای تسهیل عملکرد انسان و رفع کنجکاوی انسان استفاده می کند. حتی شما می‌توانید از بسیاری از تلفن‌های هوشمند بخواهید متنی را ترجمه کنند و آن را به زبان جدید برای شما بخوانند.

مقاله پیشنهادی : چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی یک اصطلاح کلی است که انواع زیرشاخه های مرتبط اما متمایز را پوشش می دهد. برخی از رایج ترین شاخه هایی که در زمینه وسیع تر هوش مصنوعی با آنها مواجه خواهید شد عبارتند از:

• یادگیری ماشینی (ML)

یادگیری ماشینی (ML) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که بر ساختن سیستم‌های کامپیوتری که از داده‌ها یاد می‌گیرند تمرکز دارد. طیف وسیعی از تکنیک هایی که ML در بر می گیرد، برنامه های کاربردی نرم افزار را قادر می سازد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.
به عبارت دیگر، این ML مسئول آموزش سیستم های هوش مصنوعی است تا یاد بگیرند چگونه در موقعیت های اعلام شده با استفاده از الگوریتم های آماری پیچیده ی آموزش داده شده توسط داده ها در موقعیت های خاص، عمل کنند.

• یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق روشی در هوش مصنوعی (AI) است که به رایانه ها می آموزد تا داده ها را به روشی الهام گرفته از مغز انسان پردازش کنند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده را در تصاویر، متن، صداها و سایر داده‌ها تشخیص دهند تا بینش و پیش‌بینی دقیقی ایجاد کنند. می‌توانید از روش‌های یادگیری عمیق برای خودکارسازی کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا رونویسی یک فایل صوتی به متن و … استفاده کنید.

• پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که مسئولیت قادر ساختن سیستم های هوش مصنوعی برای تعامل با استفاده از زبان طبیعی انسان (به عنوان مثال انگلیسی) را به عهده دارد. به عبارت دیگر، NLP شاخه ای از هوش مصنوعی است که مسئول توانمند کردن هوش مصنوعی برای درک و استفاده از کلمات و متن گفتاری است.

این فناوری پشت ربات‌های چت مانند ChatGPT، Siri، Alexa و دیگران است. NLP بیش از 50 سال است که وجود دارد و ریشه در زمینه زبان شناسی دارد. این نرم افزار دارای کاربردهایی در تعدادی از زمینه ها از جمله تحقیقات پزشکی، موتورهای جستجو و هوش تجاری است.

• روباتیک

رباتیک شاخه ای از مهندسی و علوم کامپیوتر است که شامل ایده، طراحی، ساخت و بهره برداری از ربات ها می شود. هدف از رشته رباتیک ایجاد ماشین‌های هوشمندی است که می‌توانند به روش‌های مختلف به انسان کمک کنند.

رباتیک اساساً ادغام تمام مفاهیم فوق الذکر است. این حوزه فرعی مسئول ایجاد درک، پردازش و عمل سیستم های هوش مصنوعی در دنیای فیزیکی است.
رباتیک شامل استفاده از الگوریتم‌هایی است که می‌توانند اشیاء را در محیط نزدیک آن‌ها تشخیص دهند و تفسیر کنند که چگونه تعامل با این اشیاء می‌تواند وضعیت فعلی آن‌ها و محیط و افراد موجود در آن را تغییر دهد. ربات ها در زمینه هایی مانند پزشکی، تولید، تجارت الکترونیک (انبارها) و بسیاری موارد دیگر استفاده می شوند.

2- یادگیری ماشین چیست؟

حال نوبت به توضیح مفهوم یادگیری ماشین در بیان تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می باشد. همانطور که قبلاً گفتیم، یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که مسئول آموزش سیستم های هوش مصنوعی است تا آموطش ببینند چگونه در موقعیت های خاص یا در حین انجام فعالیت های خاص عمل کنند. یادگیری ماشین این کار را با استفاده از الگوریتم‌های آماری پیچیده انجام می‌دهد که توسط داده‌ها بر اساس عملکرد فعالیت‌های مورد نظر، مانند رانندگی آموزش داده شده‌اند.

به عبارت دیگر، یادگیری ماشینی داده های خام کامپیوتر را تغذیه می کند، پس از آن با استفاده از الگوریتم‌ها، مدلی از داده‌ها ایجاد می‌کند تا از آن برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کند.اگرچه یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، اما بدون شک مهمترین بخش هوش مصنوعی است.

تمام مفاهیم دیگری که به عنوان زیرشاخه های هوش مصنوعی شناخته می شوند به دو چیز نیاز دارند: داده ها و الگوریتم های یادگیری. قبل از اینکه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی بتوانند با استفاده از زبان طبیعی انسانی تعامل داشته باشند، به داده‌ها و الگوریتم هایی در مورد زبان انسانی نیاز دارند تا بتوانند از داده‌های زبان به طور صحیح و کارآمد استفاده کنند.

یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشین به حجم عظیمی از داده ها (چه ساختار یافته و چه بدون ساختار) دسترسی دارد و از آن برای پیش بینی آینده استفاده می کند. ML از داده ها با استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های متعدد یاد می گیرد.

انواع یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین به سه دسته ی اصلی تقسیم می شوند:

1. یادگیری تحت نظارت

در یادگیری نظارت شده، داده ها قبلاً برچسب گذاری شده اند، به این معنی که شما متغیر هدف را می شناسید. با استفاده از این روش یادگیری، سیستم ها می توانند نتایج آینده را بر اساس داده های گذشته پیش بینی کنند. این یادگیری مستلزم آن است که حداقل یک متغیر ورودی و خروجی به مدل داده شود تا آموزش داده شود.

به عنوان مثال، یادگیری تحت نظارت معمولاً در فیلتر کردن ایمیل برای طبقه بندی ایمیل های دریافتی به عنوان اسپم ها یا ایمیل های قانونی استفاده می شود. یک الگوریتم یادگیری ماشینی با استفاده از یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده شامل نمونه‌هایی از اسپم ها و ایمیل‌های قانونی آموزش داده می‌شود. سپس الگوریتم اطلاعات مربوطه را از هر ایمیل استخراج می کند، مانند اطلاعات فرستنده، موضوع، متن پیام و غیره. از مجموعه داده برچسب‌گذاری‌شده یاد می‌گیرد تا الگوها و روابط بین این ویژگی‌ها و برچسب‌های مربوط به آن‌ها (اسپم یا قانونی) را شناسایی کند. پس از آموزش، الگوریتم می تواند از ویژگی های استخراج شده برای پیش بینی برچسب ایمیل های جدید و دیده نشده استفاده کند. اگر ایمیلی به عنوان اسپم پیش بینی شود، می توان آن را به طور خودکار در یک پوشه اسپم فیلتر کرد و فضای صندوق ورودی کاربر را بهینه کرد.

2. یادگیری بدون نظارت

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت از داده‌های بدون برچسب برای کشف الگوها از داده‌ها به تنهایی استفاده می‌کنند. سیستم ها قادر به شناسایی ویژگی های پنهان از داده های ورودی ارائه شده هستند. هنگامی که داده ها خواناتر هستند، الگوها و شباهت ها آشکارتر می شوند.

برای اینکه بهتر موضوع را متوجه شوید، یک کودک نوپا را تصویر کنید. کودک می داند که گربه خانواده چه شکلی است (به شرطی که یکی داشته باشد) اما نمی داند که گربه های زیادی در جهان وجود دارند و همه ی آن ها با هم تفاوت دارند. مسئله این است که اگر بچه، گربه ی دیگری را ببیند، باز هم می تواند آن را به عنوان یک گربه از طریق مجموعه ای از ویژگی ها مانند دو گوش، چهار پا، دم، خز، سبیل و غیره تشخیص دهد.

در یادگیری ماشینی، به این نوع پیش‌بینی، یادگیری بدون نظارت گفته می‌شود. اما وقتی والدین به کودک می گویند که حیوان جدید یک گربه است این امر به عنوان یادگیری تحت نظارت در نظر گرفته می شود.

به عنوان مثال از یادگیری بدون نظارت در تحلیل سبد مشتریان استفاده می شود به این صورت که اگر گروه خاصی از اقلام را خریداری کنید، احتمال خرید گروه دیگری از اقلام کمتر یا بیشتر است.

3. یادگیری تقویتی

هدف از یادگیری تقویتی آموزش یک عامل برای تکمیل یک کار در یک محیط نامشخص است. عامل، مشاهدات را از محیط دریافت می کند و اقداماتی را برای محیط ارسال می کند. پاداش میزان موفقیت عمل را با توجه به تکمیل هدف کار اندازه گیری می کند.

به عنوان مثال هم برندها و هم مصرف کنندگان می توانند از یادگیری تقویتی به نفع خود استفاده کنند. این بدان معنی است که آنها می توانند یک سری تبلیغات را در بازار قرار دهند و میزبان به طور خودکار بهترین تبلیغات را در بهترین مکان ها ارائه می دهد. پلتفرم های بازاریابی و تبلیغاتی همچنین می آموزند که کدام نوع تبلیغات بیشتر مورد پسند مخطبان هستند و آن تبلیغات را بیشتر و برجسته تر نشان می دهند.

از دیدگاه مصرف‌کننده، ممکن است متوجه شوید که تبلیغاتی که دریافت می‌کنید معمولاً از شرکت‌هایی هستند که قبلاً از وب‌سایت‌هایشان بازدید کرده‌اید و یا قبلاً از آنها خرید کرده‌اید. به این دلیل که پلتفرم‌های بازاریابی و تبلیغات می‌توانند از یادگیری تقویتی برای مرتبط کردن شرکت‌ها، محصولات و خدمات مشابه برای اولویت‌بندی مشتریان خاص استفاده کنند.

3- تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) شاخه خاصی از هوش مصنوعی (AI) است ML. در مقایسه با هوش مصنوعی دامنه و تمرکز محدودی دارد. هوش مصنوعی شامل چندین استراتژی و فناوری است که خارج از محدوده یادگیری ماشین هستند. در این بخش به بررسی تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می پردازیم.

چند تفاوت اساسی بین این دو وجود دارد:

اهداف

هدف هر سیستم هوش مصنوعی این است که یک ماشین با کارکرد پیچیده انسانی را به نحو احسن انجام دهد. چنین وظایفی ممکن است شامل یادگیری، حل مسئله و تشخیص الگو باشد.

از سوی دیگر، هدف ML این است که یک ماشین حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند. این دستگاه از مدل های آماری برای شناسایی الگوها در داده ها و ایجاد نتیجه استفاده می کند. نتیجه دارای احتمال صحت یا درجه اطمینان مرتبط است.

روش ها

حوزه هوش مصنوعی شامل انواع روش‌های مورد استفاده برای حل مشکلات مختلف است. این روش‌ها شامل الگوریتم‌های ژنتیک، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق، الگوریتم‌های جستجو، سیستم‌های مبتنی بر قوانین و خود یادگیری ماشین است.

در ML، روش ها به سه دسته کلی تقسیم می شوند: یادگیری تحت نظارت ، بدون نظارت و تقویتی.

پیاده سازی ها

در فرآیند ساخت MLدانشمندان داده و ویژگی‌های مهم داده را انتخاب می‌کنند و آن‌ها را به مدل برای آموزش وارد می‌کنند. آنها به طور مداوم مجموعه داده را با داده های به روز بررسی، و خطاها را اصلاح می کنند. کیفیت و تنوع داده ها دقت مدل ML را بهبود می بخشد.
ساخت یک محصول هوش مصنوعی معمولاً فرآیند پیچیده‌تری است، بنابراین بسیاری از مردم هوش مصنوعی از پیش ساخته شده را برای رسیدن به اهداف خود انتخاب می‌کنند. این هوش مصنوعی ها عموماً پس از سال‌ها تحقیق توسعه یافته‌اند و توسعه‌دهندگان آنها را برای ادغام با محصولات و خدمات از طریق APIها در دسترس قرار می‌دهند.

الزامات

ML به مجموعه ای از داده ها برای آموزش، به علاوه قدرت محاسباتی کافی برای اجرا نیاز دارد. بسته به کاربرد و مورد استفاده شما، یک نمونه سرور یا یک خوشه سرور کوچک ممکن است کافی باشد.

سایر سیستم‌های هوشمند ممکن است نیازمند زیرساخت های متفاوت تری باشند داشته باشند که به وظیفه‌ای که می‌خواهید انجام دهید و روش تحلیل محاسباتی مورد استفاده شما بستگی دارد.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که هر دو عملکرد AI و ML از پیش ساخته شده در دسترس هستند، شما می توانید آنها را از طریق API ها بدون نیاز به منابع اضافی در برنامه خود ادغام کنید.

4- رابطه بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

در بخش‌های قبلی، تفاوت‌ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را توضیح دادیم. اما رابطه بین این دو به همان اندازه مهم است.

هوش مصنوعی اساساً مطالعه، طراحی و توسعه سیستم هایی است که از نظر شناختی قادر به انجام اعمال، فعالیت ها و وظایفی هستند که می توانند توسط انسان انجام شوند. این کار را با آموزش روی مجموعه داده هایی انجام می شود که حاوی داده هایی در مورد نحوه ی انجام این اقدامات، فعالیت ها و وظایف است.

یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که در گرفتن این مجموعه داده ها و با استفاده از الگوریتم های آماری پیشرفته مانند رگرسیون خطی، آموزش یک مدل نقش دارد. سپس آن مدل به عنوان پایه ای برای نحوه ی درک سیستم هوش مصنوعی از داده ها عمل خواهد کرد.

یک قیاس در اینجا مفید خواهد بود تا به شما کمک کند چگونگی عملکرد یک پروژه هوش مصنوعی در زندگی واقعی را درک کنید.

ساختن یک سیستم هوش مصنوعی شبیه ساخت خودرو است و یادگیری ماشینی مانند موتوری است که آن را به حرکت در می آورد. همانطور که یک خودرو برای تولید نیرو و هدایت آن به موتور نیاز دارد، یک سیستم هوش مصنوعی نیز برای پردازش داده ها و پیش بینی های دقیق به یادگیری ماشین نیاز دارد.

به عنوان مثال، برای ساختن یک سیستم هوش مصنوعی که به پیش‌بینی سرطان کمک می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های پزشکی، شناسایی الگوها و پیش‌بینی در مورد اینکه آیا بیمار سرطان دارد یا نه، استفاده می‌شود. این فرآیند مانند موتور ماشین (مدل یادگیری ماشین) است که سوخت (داده ها) را به حرکت تبدیل می کند و خودرو (سیستم هوش مصنوعی) را به جلو می رساند.

همانطور که داده‌های بیشتری به سیستم وارد می‌شود و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اصلاح‌ می‌شوند، سیستم طبقه‌بندی سرطان هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود. این دقیقا شبیه به چگونگی کارآمدتر و قدرتمندتر شدن یک خودرو با بهینه سازی و تنظیم دقیق موتور در طول زمان است.

چگونه شرکت ها از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می کنند
تقریباً برای موفقیت در هر صنعتی، سازمان ها باید بتوانند داده های خود را به بینش عملی تبدیل کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سازمان‌ها این مزیت را می‌دهد که انواع فرآیندهای دستی شامل داده‌ها و تصمیم‌گیری ها را خودکار کنند.

با گنجاندن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم ها و برنامه های استراتژیک خود، رهبران می توانند بینش های مبتنی بر داده را با سرعت و کارایی بیشتری درک کنند و بر اساس آن عمل کنند.

مقاله پیشنهادی : آمار تاثیر هوش مصنوعی بر مشاغل مختلف

هوش مصنوعی در صنعت تولید

بهره وری، کلید موفقیت یک سازمان در صنعت تولید است. هوش مصنوعی می تواند به رهبران تولید کمک کند تا فرآیندهای تجاری خود را با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین برای برنامه هایی مانند موارد زیر خودکار کنند:

• شناسایی خطاهای تجهیزات قبل از وقوع نقص، با استفاده از (IoT)
• استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی در کارخانه ها، که با نظارت دستگاه ها زمان تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی می‌کند تا در اواسط شیفت از کار نیفتند.
  مطالعه الگوهای مصرف انرژی HVAC و استفاده از یادگیری ماشین برای تنظیم بهینه صرفه جویی در انرژی

هوش مصنوعی در بانکداری

حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها به ویژه در صنعت بانکداری بسیار مهم است. رهبران خدمات مالی می توانند داده های مشتری را ایمن نگه دارند و در عین حال کارایی را با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به چندین روش افزایش دهند:

• استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی و جلوگیری از کلاهبرداری و حملات امنیت سایبری
• ادغام بیومتریک و بینایی کامپیوتر برای احراز هویت سریع کاربر و پردازش اسناد
• ترکیب فناوری‌های هوشمند مانند ربات‌های گفتگو و دستیارهای صوتی برای خودکارسازی عملکردهای اولیه خدمات مشتری

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

حوزه مراقبت های بهداشتی از حجم عظیمی از داده ها استفاده می کند و به طور فزاینده ای به تجزیه و تحلیل برای ارائه خدمات بهداشتی دقیق و کارآمد متکی است. ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به بهبود نتایج بیماران، صرفه جویی در زمان و حتی به ارائه دهندگان کمک کنند:

• تجزیه و تحلیل داده های سوابق الکترونیکی سلامت کاربران از طریق یادگیری ماشینی برای ارائه پشتیبانی تصمیم بالینی و بینش خودکار
• یکپارچه سازی یک سیستم هوش مصنوعی که نتایج بازدید از بیمارستان را برای جلوگیری از بستری مجدد و کوتاه کردن مدت زمان نگهداری بیماران در بیمارستان ها پیش بینی می کند.
• ضبط و ثبت تعاملات ارائه دهنده و بیمار در قرار ملاقات های بهداشتی از راه دور با استفاده از درک زبان طبیعی

جمع بندی

به طورکلی در این مقاله سعی کردیم به تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداخته و هریک را نیز به صورت مجزا توضیح دهیم. علاوه براینها مشخص شد که به نوعی یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی می باشد و این دو با یکدیگر در ارتباط هستند.