بررسی 4 تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که باید بدانید!

آیا تا به حال به فکر این بوده‌اید که چگونه دستگاه‌ها می‌توانند یاد بگیرند و تصمیم‌های هوشمندانه اتخاذ کنند؟ در دنیای فناوری امروز، دو مفهوم “یادگیری ماشین” و “هوش مصنوعی” به شدت در حال توسعه و تاثیرگذاری هستند، اما آیا تا به حال به تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دقت کرده‌اید؟

یادگیری ماشین به الگوریتم‌ها و روش‌هایی اشاره دارد که دستگاه‌ها را قادر به یادگیری و پیش‌بینی‌های هوشمندانه می‌سازد. از طرف دیگر، هوش مصنوعی به ساخت  سیستم‌هایی اشاره دارد که قادر به تصمیم‌گیری و انجام وظایف هوشمندانه هستند. با این توضیحات کوتاه، ما در این مقاله به تفصیل به تفاوت‌ها و کاربردهای این دو مفهوم خواهیم پرداخت. با ادامه مطلب، شما با دنیایی از تکنولوژی پیشرو و امکانات هوشمند آشنا می‌شوید و به آگاهی عمیق‌تری از این حوزه‌های دست می‌یابید!

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning)  به شیوه‌ای اشاره دارد که یک ماشین بتواند بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، به طور خودکار یاد بگیرد.

این یک بخش کاربردی از هوش مصنوعی است که به سیستم قابلیت یادگیری و بهبود خودکار با استفاده از تجربه را می‌دهد. در اینجا ماشین می‌تواند با ادغام ورودی و خروجی آن برنامه، یک برنامه تولید کند. یکی از تعاریف ساده یادگیری ماشین این است که:

” یک سامانه یادگیری ماشینی می‌تواند از داده‌ها و تجربیات گذشته خود بیاموزد و با توجه به این یادگیری، عملکرد بهتری در انجام وظایف و پیش‌بینی‌های هوشمندانه ارائه دهد.”

در یادگیری ماشین، ماشین‌ها قادر به استخراج الگوها و قوانین از داده‌ها هستند و با استفاده از این الگوها، قادر به تصمیم‌گیری هوشمندانه در مواجهه با ورودی‌های جدید می‌شوند. یادگیری ماشین به وسیله الگوریتم‌های متنوعی از جمله درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و روش‌های آماری انجام می‌شود.

این روش به برنامه‌ها و سیستم‌ها امکان می‌دهد تا باتجربه و تغییرات محیطی، بهبود یابند و عملکرد بهتری داشته باشند. برخلاف برنامه‌نویسی سنتی که توسط انسان صورت می‌گیرد، در یادگیری ماشین، ماشین به‌صورت خودکار از داده‌ها و تجربه‌ها یاد می‌گیرد و بازدهی و عملکرد خود را بهبود می‌بخشد. اگر دوست دارید بیش‌تر در این باره بدانید، توصیه می‌کنیم به مطلب « ماشین لرنینگ چیست ؟ » مراجعه کنید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی ((Artificial Intelligence یا (AI)  از دو واژه “مصنوعی” و “هوش” تشکیل شده است. واژه مصنوعی به چیزی اشاره دارد که توسط انسان‌ها ساخته شده است یا چیزی که غیرطبیعی است و واژه هوش به توانایی درک و تفکر اشاره دارد.

یک اشتباه متداول این است که هوش مصنوعی یک سیستم است، اما در واقع هوش مصنوعی در سیستم پیاده‌سازی می‌شود. تعدادی تعریف مختلف از هوش مصنوعی وجود دارد، اما یک تعریف می‌تواند این باشد:

“هوش مصنوعی، مطالعه این است که چگونه کامپیوترها را آموزش داده شود تا بتوانند کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر انسان‌ها بهتر انجام می‌دهند.”

هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از روش‌ها و الگوریتم‌ها است که کامپیوترها و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف هوشمندانه را انجام دهند. این شامل تحلیل داده، استنتاج، تشخیص الگوها، یادگیری خودکار و تصمیم‌گیری است. هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان، تشخیص تصویر، مدیریت منابع، حمل‌ونقل، بهداشت و درمان، صنعت و سرگرمی کاربرد داشته باشد.

یکی از هدف‌های هوش مصنوعی، ساختن سیستم‌هایی است که بتوانند یاد بگیرند و با تغییرات محیطی سازگار شوند. این شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها الگوها و قوانین را استخراج کنند و تصمیمات هوشمندانه اتخاذ کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چیست؟

مفاهیم متنوعی در زمینه هوشمندسازی وجود دارند که می‌توان به یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق اشاره کرد. نقاط تمایز این دو مفهوم را در مطلبی جداگانه با نام «تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق» بررسی کرده‌ایم و توصیه می‌کنیم حتماً آن را مطالعه کنید. اما در ادامه این بخش می‌خواهیم تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بررسی کنیم.

1.    اهداف

هدف هوش مصنوعی، توسعه سیستم‌ها و ماشین‌هایی است که بتوانند وظایف پیچیده انسانی را به‌صورت کارآمد انجام دهند. این وظایف می‌توانند شامل یادگیری، حل مسئله، استدلال و تشخیص الگو باشند. هوش مصنوعی به ایجاد سیستم‌های هوشمندی می‌پردازد که قادر به تقلید هوش انسانی هستند و تصمیم‌گیری و اقداماتی را به‌گونه‌ای انجام می‌دهند که به نظر هوشمندانه می‌رسد.

از سوی دیگر، هدف یادگیری ماشین، توانایی تحلیل حجم زیادی از داده‌ها توسط ماشین است. ماشین با استفاده از مدل‌ها و روش‌های آماری، الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و نتیجه‌ای را تولید می‌کند.

یادگیری ماشین از مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری برای استخراج نتایج معنادار از داده‌ها استفاده می‌کند. در این روش، یک سیستم با استفاده از مجموعه‌داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند. در این مجموعه‌داده، ورودی‌ها و خروجی‌های موردنظر مشخص شده‌اند.

به طور خلاصه، درحالی‌که هوش مصنوعی به هدف توسعه سیستم‌های هوشمند برای انجام وظایف پیچیده می‌پردازد، یادگیری ماشین بر تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های قادر به یادگیری و پیش‌بینی خواهد پرداخت. یادگیری ماشین فرایندی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد از تجربه و داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و اساسی‌ترین بخش آن را تشکیل می‌دهد.

2.    روش‌ها

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به اهدافشان محدود نیست و در روش‌های انجام هم با هم تفاوت‌هایی دارند.

در یادگیری ماشین، روش‌ها به دودسته عمده تقسیم می‌شوند که شامل یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت خواهند بود. الگوریتم‌های یادگیری با نظارت به یادگیری مسائل با استفاده از داده‌هایی که ورودی و خروجی آنها برچسب‌گذاری شده است، می‌پردازند. در یادگیری بدون نظارت، تلاش برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب صورت می‌گیرد و بیشتر به‌صورت کاوشی است.

در مقابل، هوش مصنوعی شامل روش‌های متنوعی است که برای حل مسائل مختلف استفاده می‌شوند. این روش‌ها شامل تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی، شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو و پردازش تصویر، یادگیری عمیق برای تشخیص صدا و تشخیص چهره و الگوریتم‌های جستجو برای حل مسائل بهینه‌سازی و جستجوی مسیر هستند.

3.    اجرا

یکی دیگر از مواردی که در لیست تفاوت هو مصنوعی و یادگیری ماشین به آن‌ها می‌پردازیم، اجرای این مفهوم است. برای ایجاد یادگیری ماشین، به طور معمول دو وظیفه زیر انجام می‌شود:

• انتخاب و آماده‌سازی مجموعه‌داده آموزشی: در این مرحله، داده‌های ضروری برای آموزش مدل انتخاب و آماده می‌شوند. این داده‌ها ممکن است ویژگی‌های مختلفی داشته باشند که به مدل ارائه می‌شوند تا آموزش ببیند. این مرحله شامل بهبود مداوم مجموعه‌داده با داده‌های به‌روز و بررسی خطا است. کیفیت و تنوع داده‌ها دقت مدل یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشد.
• انتخاب استراتژی یا مدل یادگیری ماشین: در این مرحله، استراتژی یا مدل یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی یا درخت تصمیم انتخاب می‌شود. این مدل‌ها معمولاً از پیش تعریف شده‌اند و برای آموزش مدل استفاده می‌شوند. انتخاب مدل مناسب و تنظیم پارامترهای آن نقش مهمی در عملکرد و دقت مدل دارد.

راهکارهای AI عموماً پس از سال‌ها تحقیق و توسعه توسط تیم‌های پژوهشی توسعه یافته‌اند و توسعه‌دهندگان آنها را از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی(API)  برای ادغام با محصولات و خدمات در دسترس قرار می‌دهند.

4.    الزامات

نیازمندی‌های زیرساختی یکی دیگر از تفاوت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که باید درباره آن صحبت کنیم. برای استفاده از یادگیری ماشین، نیازمندی‌های زیرساختی زیر را باید فراهم کرد:

• مجموعه‌داده آموزشی: برای آموزش مدل یادگیری ماشین، نیاز به یک مجموعه‌داده با تعدادی صدها نقطه داده دارید. این مجموعه‌داده باید ویژگی‌های موردنیاز را برای آموزش مدل شامل شود. برای مثال، اگر مدلی را برای تشخیص تصاویر ساختاری آموزش دهید، نیاز به مجموعه‌داده‌های تصاویر ساختاری با برچسب‌های متناظر دارید.
• قدرت محاسباتی: برای اجرای یک راه‌حل یادگیری ماشین، باید قدرت محاسباتی لازم را فراهم کنید. این شامل پردازنده‌ها، حافظه، منابع ذخیره‌سازی و دیگر عوامل مرتبط است. بسته به برنامه و موارد استفاده، ممکن است یک سرور تکی یا یک خوشه کوچک از سرورها کافی باشد.

هوش مصنوعی اما نیازمندی‌های زیرساختی متفاوتی دارد که به وظیفه و روش تجزیه‌وتحلیل محاسباتی که استفاده می‌کنید وابسته است. در مواردی که نیاز به محاسبات سنگین، هزاران سیستم کامپیوتری باید در کنار هم کار کنند تا به اهداف پیچیده دست یابند.

بنابراین، هرچند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هر دو به نیازمندی‌های مشترکی مانند مجموعه‌داده آموزشی نیاز دارند، اما نیازمندی‌های زیرساختی آنها بسته به نوع کاربرد و روش استفاده متفاوت است.

جدول مقایسه تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

شما چه تفاوت‌های دیگری از این دو مفهوم می‌شناسید؟!

در نتیجه، می‌توانیم به این نتیجه برسیم که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دو مفهوم متفاوت هستند. هوش مصنوعی به ساخت و توسعه سیستم‌ها و دستگاه‌های هوشمند می‌پردازد که قادر به تصمیم‌گیری و انجام وظایف هوشمندانه هستند.

از طرف دیگر، یادگیری ماشین به روش‌ها و الگوریتم‌هایی اشاره دارد که دستگاه‌ها را قادر به یادگیری و بهبود عملکرد خود با تجربه‌ها می‌سازد. در حقیقت، یادگیری ماشین جزئی از هوش مصنوعی است و برای دستیابی به هوشمندی در سامانه‌ها استفاده می‌شود.

از طریق یادگیری ماشین، دستگاه‌ها قادر به تجمیع داده‌ها و تجربیات قبلی خود هستند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری، می‌توانند الگوها و ارتباطاتی را در داده‌ها شناسایی کنند. این قابلیت به آنها اجازه می‌دهد تا وظایفی را انجام داده و پیش‌بینی‌های هوشمندانه ارائه دهند.

در کل، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هر دو در حوزه فناوری و هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و باعث تحولات بزرگی در صنایع و زندگی روزمره ما شده‌اند، اما لازم است که به تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم توجه داشته باشید. در انتها توصیه می‌کنیم برای درک بهتر این موضوع حتماً به پادکست «بازیابی داده محور» هم گوش دهید.