یادگیری ماشینی در مقابل هوش مصنوعی: تفاوت چیست؟

در حالی که ممکن است فکر کنید که آنها یک چیز هستند، یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) در واقع متفاوت هستند – در اینجا نحوه انجام آن آورده شده است.

در زمینه تکنولوژی از چندین کلمه رایج اما با معانی متفاوت استفاده می شود. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نمونه هایی هستند. اگرچه آنها به هم متصل هستند، اما یکسان نیستند. ما تمایز بین هوش مصنوعی و ML، کاربردهای آنها و آینده آنها را بررسی خواهیم کرد.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم و مهندسی کامپیوتر است که بر ساخت ماشین‌هایی متمرکز است که قادر به یادگیری، حل مشکلات، تصمیم‌گیری و تمام عملکردهای دیگری هستند که به طور سنتی توسط عقل انسان انجام می‌شوند.

در ساده ترین شکل، هوش مصنوعی به توانایی یک ماشین برای تفکر و رفتار تا حدودی شبیه یک شخص اشاره دارد. حجم عظیمی از داده‌ها باید توسط سیستم‌های هوش مصنوعی پردازش شوند تا الگوها و بینش‌هایی بیابند که ممکن است افراد فوراً نبینند. سپس این سیستم ها می توانند تصمیم بگیرند، راه حل هایی برای مسائل پیدا کنند یا با استفاده از دانشی که به دست آورده اند فعالیت هایی را انجام دهند.

از دهه 1950، بحث هایی در مورد هوش مصنوعی (AI) وجود داشته است. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در قدرت پردازش، داده‌های بزرگ و تکنیک‌های یادگیری ماشینی، سطح هوش مصنوعی را بالا برده است. هوش مصنوعی در حال حاضر یکی از اجزای ضروری زندگی روزمره ما است و برنامه های مختلفی از جمله دستیاران مجازی، سیستم های توصیه و وسایل نقلیه بدون راننده را تامین می کند. و در آینده، هوش مصنوعی احتمالاً بسیاری از بخش‌های زندگی را مختل خواهد کرد.

یادگیری ماشینی (ML) چیست؟

ایجاد روش‌ها و مدل‌هایی که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از تجربه بیاموزند و در طول زمان بدون برنامه‌نویسی صریح بهتر شوند، تمرکز یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. به عبارت دیگر، این تکنیکی است برای آموزش رایانه ها برای انجام وظایف خاص با ارائه داده ها و اجازه دادن به آنها از آنها یاد بگیرند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و صدا و سایر زمینه‌ها همگی می‌توانند از قابلیت‌های تشخیص خودکار الگو و یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) بهره ببرند.

یادگیری ماشینی را می توان به سه دسته تقسیم کرد: یادگیری تقویتی، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تحت نظارت. در یادگیری نظارت شده، کامپیوتر با استفاده از مجموعه داده ای که با خروجی های هر ورودی برچسب گذاری شده است، آموزش داده می شود. با یادگیری همبستگی بین متغیرهای ورودی و خروجی با استفاده از این داده‌های برچسب‌گذاری شده، رایانه می‌تواند خروجی‌ها را برای ورودی‌های تازه پیش‌بینی کند.

یادگیری بدون نظارت کامپیوتر مستلزم آن است که پس از ارائه یک مجموعه داده بدون برچسب، الگوها و روابط را به تنهایی تشخیص دهد. آخرین اما نه کم‌اهمیت، در یادگیری تقویتی، رایانه مهارت‌های جدیدی را با تعامل با محیط اطراف خود و دریافت بازخورد به شکل پاداش یا مجازات برای اعمال خاص به دست می‌آورد.

این امکان برای ماشین‌ها وجود دارد که از داده‌ها یاد بگیرند و با استفاده از رویکردها و الگوریتم‌های مختلفی که در مبحث وسیع‌تر یادگیری ماشین گنجانده شده‌اند، پیش‌بینی یا انتخاب کنند. به طور مشابه، یادگیری عمیق شاخه ای از یادگیری ماشین است که مستلزم قرار دادن شبکه های عصبی مصنوعی در معرض حجم عظیمی از داده ها به منظور آموزش آنها برای تشخیص الگوها و انجام پیش بینی است. از این رو، یادگیری عمیق یک نوع بسیار تخصصی و پیچیده از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه برای درک الگوها و روابط پیچیده در داده ها استفاده می کند.

تفاوت های کلیدی بین هوش مصنوعی و ML

اگرچه هوش مصنوعی و ML ارتباط نزدیکی دارند، اما چندین ویژگی مهم وجود دارد که آنها را از یکدیگر متمایز می کند. در زیر برخی از تمایزات اولیه بین AI و ML آمده است:

1. دامنه: زمینه هوش مصنوعی گسترده است و شامل تکنیک های مختلفی از جمله ML است. برعکس، ML شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری برای کمک به رایانه‌ها برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا انتخاب تمرکز دارد.
2. رویکرد: طراحی الگوریتم‌هایی که فرآیندهای تصمیم‌گیری و شناخت انسان را تقلید می‌کنند، یک استراتژی رایج هوش مصنوعی است. در مقابل، هدف اصلی ML آموزش الگوریتم‌ها بر روی داده‌ها برای یافتن پیوندها و الگوهایی است که می‌توان از آنها برای پیش‌بینی یا انتخاب استفاده کرد.
3. نیازهای داده: با استفاده از قوانین از پیش برنامه ریزی شده و اکتشافی، می توان الگوریتم های هوش مصنوعی را ایجاد کرد تا با مجموعه داده های کمی یا حتی بدون داده کار کند. در مقابل، مجموعه داده های بزرگ باید برای آموزش الگوریتم های ML به منظور یافتن الگوها و پیوندها استفاده شود.
4. انعطاف‌پذیری: در حالی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای مقابله با وظایف مختلف طراحی کرد، اما اغلب برای اهداف خاصی طراحی می‌شوند. از سوی دیگر، الگوریتم‌های ML معمولاً سازگارتر هستند و می‌توانند برای حل طیف وسیعی از مسائل و چالش‌ها استفاده شوند.
5. مشارکت انسان: هوش مصنوعی اغلب مستلزم ساخت الگوریتم هایی است که می تواند مکمل یا جایگزین توانایی ها یا تصمیم گیری های انسانی باشد. از سوی دیگر، ML به طور کلی برای خودکار کردن فرآیندهای تکراری یا حمایت از تصمیم گیری انسانی استفاده می شود.

با تمرکز بر شبیه سازی شناخت انسان و فرآیندهای تصمیم گیری، هوش مصنوعی حوزه بزرگ تری است که رویکردهای مختلفی از جمله ML را در بر می گیرد. در مقابل، هدف یادگیری ماشینی این است که به رایانه ها اجازه دهد از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی یا تصمیم بگیرند.

کاربردهای هوش مصنوعی و ML

هوش مصنوعی و ML در طیف گسترده ای از کاربردها مانند:

1. پردازش زبانی طبیعی (NLP): موارد استفاده شامل چت ربات، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص گفتار و ترجمه زبان است.
2. کشف تقلب، مدیریت ریسک و بهینه سازی سبد از کاربردهایی در بخش مالی هستند.
3. سیستم هایی برای ارائه توصیه ها: به عنوان مثال می توان به ارائه پیشنهاد برای کتاب ها و فیلم ها و همچنین محصولات اشاره کرد.
4. شناسایی چهره، تشخیص اشیا و تشخیص صحنه تنها چند کاربرد فناوری تشخیص تصویر و ویدیو با هوش مصنوعی است.
5. خودروهای خودران و هواپیماهای بدون سرنشین دو نمونه از وسایل نقلیه خودران در حال استفاده هستند.
6. برنامه ریزی برای تشخیص و درمان، یافتن داروهای جدید و پیگیری بیماران همگی کاربردهایی در صنعت مراقبت های بهداشتی هستند.

پتانسیل هوش مصنوعی و ML برای ایجاد تغییرات دگرگون کننده در زمینه های مختلف به طور فزاینده ای آشکار می شود زیرا برنامه های کاربردی آنها متنوع تر و پیچیده تر می شوند. این فناوری‌ها با اجازه دادن به شرکت‌ها و سازمان‌ها برای ساده‌سازی عملیات، کاهش هزینه‌ها و تصمیم‌گیری بهتر، تأثیر عمیقی بر آینده صنایع دارند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

دو تا از جذاب‌ترین و امیدوارکننده‌ترین فناوری‌های روز ما، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.

آنها این قدرت را دارند که جنبه های مختلف زندگی ما را تغییر دهند، از جمله روابط ما با یکدیگر، افراد و محیط اطرافمان، و همچنین نحوه کار و یادگیری ما. اگرچه هوش مصنوعی و ML مزایای زیادی دارند، اما مسائل اخلاقی مهمی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند.

به عنوان مثال، نگرانی هایی در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی ممکن است بر اشتغال و اقتصاد تأثیر بگذارد وجود دارد. همچنین مهم است که مطمئن شویم فناوری‌های جدید به‌گونه‌ای ایجاد و اجرا می‌شوند که به استقلال و حریم خصوصی افراد احترام بگذارد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تاثیر زیادی دارند

دو فناوری که بسیاری از جنبه‌های زندگی ما را تغییر می‌دهند، هوش مصنوعی و ML، جدا هستند اما مرتبط هستند. در حالی که ML یک فناوری خاص است که در زمینه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد، هوش مصنوعی یک زمینه بسیار بزرگتر است که بسیاری از فناوری های دیگر را در خود جای داده است.

هم هوش مصنوعی و هم ML آماده هستند تا در سال های آینده صنایع متعددی را تغییر دهند. آنها طیف گسترده ای از کاربردها را در زمینه هایی از جمله مراقبت های بهداشتی، بانکداری و حمل و نقل دارند. آنها همچنین چالش های اجتماعی و اخلاقی قابل توجهی را مانند هر فناوری جدید مطرح می کنند که باید مورد توجه قرار گیرد.

منبع مقاله