هوش مصنوعی (AI) در مقابل یادگیری ماشین (ML): مقایسه های کلیدی


آیا نتوانستید در Transform 2022 شرکت کنید؟ اکنون تمام جلسات اجلاس را در کتابخانه درخواستی ما بررسی کنید! اینجا را تماشا کنید.


در دهه گذشته، اصطلاحات هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) به کلماتی تبدیل شده‌اند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. در حالی که هوش مصنوعی و ML به طور جدایی ناپذیری به هم مرتبط هستند و ویژگی های مشابهی دارند، آنها یک چیز نیستند. بلکه ML زیرمجموعه اصلی هوش مصنوعی است.

فناوری‌های هوش مصنوعی و ML همه اطراف ما هستند، از دستیارهای صوتی دیجیتال در اتاق نشیمن تا توصیه‌هایی که در Netflix می‌بینید.

علیرغم نفوذ هوش مصنوعی و ML به چندین حوزه انسانی، هنوز سردرگمی و ابهام زیادی در مورد شباهت ها، تفاوت ها و کاربردهای اولیه آنها وجود دارد.

در اینجا نگاهی عمیق‌تر به هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین، انواع مختلف و نحوه مقایسه این دو فناوری انقلابی با یکدیگر داریم.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی به عنوان فناوری رایانه ای تعریف می شود که از توانایی انسان برای حل مشکلات و ایجاد ارتباط بر اساس بینش، درک و شهود تقلید می کند.

حوزه هوش مصنوعی در دهه 1950 به شهرت رسید. با این حال، ذکر موجودات مصنوعی با هوش را می توان زودتر در رشته های مختلف مانند فلسفه باستان، اساطیر یونان و داستان های داستانی شناسایی کرد.

یکی از پروژه های قابل توجه در قرن بیستم، تست تورینگ، اغلب در هنگام ارجاع به تاریخچه هوش مصنوعی مورد اشاره قرار می گیرد. آلن تورینگ که از او به عنوان “پدر هوش مصنوعی” نیز یاد می شود، این آزمایش را ایجاد کرد و بیشتر به خاطر ایجاد یک کامپیوتر رمز شکن که به متفقین در جنگ جهانی دوم کمک کرد پیام های مخفی ارسال شده توسط ارتش آلمان را درک کنند، شناخته شده است.

تست تورینگ برای تعیین اینکه آیا یک ماشین قادر است مانند یک انسان فکر کند یا خیر استفاده می شود. یک کامپیوتر تنها زمانی می تواند آزمون تورینگ را بگذراند که به سؤالاتی با پاسخ هایی پاسخ دهد که از پاسخ های انسانی قابل تشخیص نیستند.

سه قابلیت کلیدی یک سیستم کامپیوتری مجهز به هوش مصنوعی شامل هدفمندی، هوشمندی و سازگاری است. سیستم‌های هوش مصنوعی از ریاضیات و منطق برای انجام وظایف استفاده می‌کنند، که اغلب شامل مقادیر زیادی داده می‌شود، که در غیر این صورت عملی یا ممکن نبود.

برنامه های رایج هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مدرن توسط بسیاری از شرکت های فناوری و مشتریان آنها استفاده می شود. برخی از رایج ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی امروزه عبارتند از:

  • موتورهای جستجوی وب پیشرفته (گوگل)
  • خودروهای خودران (تسلا)
  • توصیه های شخصی (Netflix، YouTube)
  • دستیاران شخصی (Amazon Alexa، Siri)

یکی از نمونه‌های هوش مصنوعی که توجهات را به خود جلب کرد، در سال 2011 بود، زمانی که واتسون IBM، یک ابررایانه مجهز به هوش مصنوعی، در برنامه بازی تلویزیونی محبوب شرکت کرد. خطر! واتسون پس از غلبه بر دو قهرمان سابق، کن جنینگز و برد راتر، صنعت فناوری را تا حد زیادی تکان داد.

خارج از استفاده از نمایش بازی، بسیاری از صنایع برای بهبود عملکرد خود از برنامه های هوش مصنوعی استفاده کرده اند، از سازندگانی که روباتیک را به کار می گیرند تا شرکت های بیمه که ارزیابی ریسک خود را بهبود می بخشند.

همچنین بخوانید: چگونه هوش مصنوعی نحوه یادگیری زبان ها را تغییر می دهد

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی اغلب به دو دسته تقسیم می شود: هوش مصنوعی باریک و هوش مصنوعی عمومی.

  • هوش مصنوعی باریک: بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مدرن، هوش مصنوعی باریکی در نظر گرفته می شوند که برای تکمیل وظایف تعریف شده و خاص ساخته شده اند. به عنوان مثال، یک چت بات در وب سایت یک کسب و کار نمونه ای از هوش مصنوعی محدود است. مثال دیگر یک سرویس ترجمه خودکار مانند Google Translate است. ماشین های خودران یکی دیگر از کاربردهای این است.
  • هوش مصنوعی عمومی: هوش مصنوعی عمومی با هوش مصنوعی محدود متفاوت است زیرا سیستم های یادگیری ماشینی (ML) را برای اهداف مختلف نیز در خود جای داده است. می تواند سریعتر از انسان ها یاد بگیرد و وظایف فکری و عملکردی را بهتر انجام دهد.

صرف نظر از اینکه یک هوش مصنوعی به عنوان باریک یا کلی طبقه بندی می شود، هوش مصنوعی مدرن هنوز تا حدودی محدود است. نمی تواند دقیقاً مانند انسان ها ارتباط برقرار کند، اما می تواند احساسات را تقلید کند. با این حال، هوش مصنوعی نمی‌تواند واقعاً مانند یک شخص احساساتی داشته باشد یا «احساس» کند.

یادگیری ماشین (ML) چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود که به موجب آن مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها مدل‌هایی را بر اساس داده‌های نمونه می‌سازند که داده‌های آموزشی نیز نامیده می‌شوند.

هدف اصلی مدل ML انجام پیش بینی ها یا تصمیم گیری های دقیق بر اساس داده های تاریخی است. راه حل های ML از مقادیر زیادی داده های نیمه ساختاریافته و ساخت یافته برای پیش بینی و پیش بینی با سطح بالایی از دقت استفاده می کنند.

در سال 1959، آرتور ساموئل، پیشگام در هوش مصنوعی و بازی های رایانه ای، ML را به عنوان یک رشته تحصیلی تعریف کرد که رایانه ها را قادر می سازد تا به طور مداوم بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرند.

یک مدل ML که در معرض داده‌های جدید قرار می‌گیرد، به طور پیوسته یاد می‌گیرد، تطبیق می‌یابد و به تنهایی توسعه می‌یابد. بسیاری از کسب‌وکارها روی راه‌حل‌های ML سرمایه‌گذاری می‌کنند، زیرا به آنها در تصمیم‌گیری، پیش‌بینی روندهای آینده، یادگیری بیشتر در مورد مشتریان خود و به دست آوردن سایر بینش‌های ارزشمند کمک می‌کنند.

انواع ML

سه نوع اصلی ML وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی. یک دانشمند داده یا سایر پزشکان ML از نسخه خاصی بر اساس آنچه می خواهند پیش بینی کنند استفاده می کنند. در اینجا هر نوع ML مستلزم چیست:

  • ML تحت نظارت: در این نوع ML، دانشمندان داده یک مدل ML با برچسب داده های آموزشی را تغذیه می کنند. آنها همچنین متغیرهای خاصی را که می خواهند الگوریتم برای شناسایی همبستگی ها ارزیابی کند، تعریف می کنند. در یادگیری نظارت شده، ورودی و خروجی اطلاعات مشخص می شود.
  • ML بدون نظارت: در ML بدون نظارت، الگوریتم ها بر روی داده های بدون برچسب آموزش می بینند و ML از طریق آنها اسکن می کند تا هر گونه اتصال معنی دار را شناسایی کند. داده های بدون برچسب و خروجی های ML از پیش تعیین شده اند.
  • یادگیری تقویتی: یادگیری تقویتی شامل دانشمندان داده است که ML را برای تکمیل یک فرآیند چند مرحله ای با مجموعه ای از قوانین از پیش تعریف شده آموزش می دهند. تمرین‌کنندگان الگوریتم‌های ML را برای تکمیل یک کار برنامه‌ریزی می‌کنند و به آن بازخورد مثبت یا منفی در مورد عملکرد آن ارائه می‌دهند.

برنامه های رایج ML

شرکت‌های بزرگی مانند نتفلیکس، آمازون، فیس‌بوک، گوگل و اوبر ML بخش مرکزی عملیات تجاری خود را دارند. ML را می توان به روش های مختلفی اعمال کرد، از جمله از طریق:

  • فیلتر کردن ایمیل
  • تشخیص گفتار
  • بینایی کامپیوتر (CV)
  • تشخیص هرزنامه/تقلب
  • تعمیرات قابل پیش بینی
  • تشخیص تهدید بدافزار
  • اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار (BPA)

روش دیگری که از ML استفاده می شود، قدرت بخشیدن به سیستم های ناوبری دیجیتال است. برای مثال، اپلیکیشن‌های اپل و Google Maps در گوشی‌های هوشمند از ML برای بازرسی ترافیک، سازمان‌دهی حوادث گزارش‌شده توسط کاربر مانند تصادفات یا ساخت‌وساز، و یافتن مسیر بهینه راننده برای سفر استفاده می‌کنند. ML آنقدر در همه جا فراگیر می شود که حتی در تعیین فیدهای رسانه های اجتماعی کاربر نیز نقشی ایفا می کند.

هوش مصنوعی در مقابل ML: 3 شباهت کلیدی

هوش مصنوعی و ML ویژگی های مشابهی دارند و ارتباط نزدیکی با هم دارند. ML زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که در اصل به این معنی است که یک تکنیک پیشرفته برای تحقق آن است. ML گاهی اوقات به عنوان نسخه پیشرفته فعلی هوش مصنوعی توصیف می شود.

1. به طور مداوم هچرخیدن

هوش مصنوعی و ML هر دو در مسیر تبدیل شدن به برخی از مخرب ترین و دگرگون کننده ترین فناوری ها تا به امروز هستند. برخی از کارشناسان می گویند پیشرفت های هوش مصنوعی و ML حتی بیشتر از آتش یا برق تأثیر قابل توجهی بر زندگی انسان خواهند داشت.

بر اساس گزارش Fortune Business Insights، پیش‌بینی می‌شود که اندازه بازار هوش مصنوعی تا سال 2029 به حدود 1394.3 میلیارد دلار برسد. همانطور که شرکت ها و مصرف کنندگان بیشتر در راه حل ها و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی ارزش پیدا می کنند، بازار رشد خواهد کرد و سرمایه گذاری های بیشتری روی هوش مصنوعی انجام خواهد شد. همین امر در مورد ML نیز صدق می کند – تحقیقات نشان می دهد که بازار تا سال 2029 به 209.91 میلیارد دلار خواهد رسید.

2. ارائه مترمزایای یکسال

یکی دیگر از سهم قابل توجه هوش مصنوعی و ML، طیف گسترده ای از مزایایی است که آنها به شرکت ها و افراد ارائه می دهند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی و ML به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا به برتری عملیاتی دست یابند، بهره‌وری کارکنان را بهبود بخشند، بر کمبود نیروی کار غلبه کنند و وظایفی را که قبلاً انجام نداده‌اند، انجام دهند.

انتظار می رود چند مزیت دیگر از هوش مصنوعی و ML حاصل شود، از جمله:

  • بهبود پردازش زبان طبیعی (NLP)، یکی دیگر از زمینه های هوش مصنوعی
  • توسعه متاورس
  • افزایش امنیت سایبری
  • هایپراتوماسیون
  • فناوری های کم کد یا بدون کد
  • خلاقیت در حال ظهور در ماشین ها

هوش مصنوعی و ML در حال حاضر بر کسب‌وکارها در هر اندازه و نوع تأثیر می‌گذارند و انتظارات اجتماعی گسترده‌تر بالاست. انتظار می‌رود که سرمایه‌گذاری و پذیرش هوش مصنوعی و ML اقتصاد را تقویت کند، به رقابت شدیدتر منجر شود، نیروی کار آگاه‌تر از فناوری ایجاد کند و الهام‌بخش نوآوری در نسل‌های آینده باشد.

3. استفاده از داده های بزرگ

بدون داده ها، هوش مصنوعی و ML به جایی که امروز هستند نخواهند بود. سیستم‌های هوش مصنوعی علاوه بر الگوریتم‌های پردازش تکراری، برای عملکرد مناسب به مجموعه داده‌های بزرگ متکی هستند.

مدل‌های ML تنها زمانی کار می‌کنند که با انواع مختلفی از داده‌های نیمه ساختاریافته و ساختاریافته عرضه شوند. استفاده از قدرت داده های بزرگ در هسته ML و AI به طور گسترده تر قرار دارد.

از آنجایی که هوش مصنوعی و ML بر روی داده ها رشد می کنند، اطمینان از کیفیت آن برای بسیاری از شرکت ها اولویت اصلی است. به عنوان مثال، اگر یک مدل ML اطلاعات با کیفیت پایینی دریافت کند، خروجی ها آن را منعکس خواهند کرد.

این سناریو را در نظر بگیرید: سازمان های مجری قانون در سراسر کشور از راه حل های ML برای پلیس پیش بینی استفاده می کنند. با این حال، گزارش‌هایی مبنی بر استفاده نیروهای پلیس از داده‌های آموزشی مغرضانه برای اهداف ML منتشر شده است، که برخی می‌گویند ناگزیر باعث تداوم نابرابری‌ها در سیستم عدالت کیفری می‌شود.

این تنها یک مثال است، اما نشان می‌دهد که کیفیت داده چقدر بر عملکرد هوش مصنوعی و ML تأثیر می‌گذارد.

همچنین بخوانید: داده های بدون ساختار در هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی در مقابل ML: 3 تفاوت کلیدی

حتی با وجود شباهت های ذکر شده در بالا، هوش مصنوعی و ML تفاوت هایی دارند که نشان می دهد نباید به جای یکدیگر استفاده شوند. یکی از راه‌های ثابت نگه داشتن این دو این است که به یاد داشته باشید که همه انواع ML به عنوان AI در نظر گرفته می‌شوند، اما همه انواع AI ML نیستند.

1. دامنه

هوش مصنوعی یک اصطلاح فراگیر است که ماشینی را توصیف می کند که سطحی از هوش انسانی را در خود جای داده است. این یک مفهوم گسترده در نظر گرفته می شود و گاهی اوقات به راحتی تعریف می شود، در حالی که ML یک مفهوم خاص تر با دامنه محدود است.

متخصصان در زمینه هوش مصنوعی سیستم‌های هوشمندی را توسعه می‌دهند که می‌توانند وظایف پیچیده مختلفی را مانند انسان انجام دهند. از سوی دیگر، محققان ML برای انجام یک کار خاص و ارائه خروجی های دقیق، زمانی را صرف آموزش ماشین ها خواهند کرد.

با توجه به این تفاوت اصلی، منصفانه است که بگوییم متخصصانی که از هوش مصنوعی یا ML استفاده می کنند ممکن است از عناصر مختلف داده و علوم کامپیوتر برای پروژه های خود استفاده کنند.

2. موفقیت در مقابل دقت

تفاوت دیگر بین راه حل های هوش مصنوعی و ML این است که هدف هوش مصنوعی افزایش شانس موفقیت است، در حالی که ML به دنبال افزایش دقت و شناسایی الگوها است. موفقیت در ML به اندازه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مرتبط نیست.

همچنین قابل درک است که هدف هوش مصنوعی یافتن راه حل بهینه برای کاربرانش است. ML بیشتر برای یافتن راه حل استفاده می شود، بهینه یا غیر بهینه. این یک تفاوت ظریف است، اما بیشتر این ایده را نشان می دهد که ML و AI یکسان نیستند.

در ML، مفهومی به نام «پارادوکس دقت» وجود دارد که در آن مدل‌های ML ممکن است به دقت بالایی دست یابند، اما می‌توانند پیش‌فرض نادرستی را به پزشکان ارائه دهند، زیرا مجموعه داده‌ها ممکن است بسیار نامتعادل باشند.

3. نتایج منحصر به فرد

هوش مصنوعی مفهومی بسیار گسترده‌تر از ML است و می‌تواند به روش‌هایی اعمال شود که به کاربر کمک کند به یک نتیجه دلخواه دست یابد. هوش مصنوعی همچنین از روش‌های منطق، ریاضیات و استدلال برای انجام وظایف خود استفاده می‌کند، در حالی که ML تنها زمانی می‌تواند یاد بگیرد، تطبیق یا تصحیح کند که با داده‌های جدید آشنا شود. به یک معنا، ML نسبت به هوش مصنوعی قابلیت های محدودتری دارد.

مدل‌های ML تنها می‌توانند به یک نتیجه از پیش تعیین‌شده برسند، اما هوش مصنوعی بیشتر بر ایجاد یک سیستم هوشمند برای دستیابی به بیش از یک نتیجه تمرکز می‌کند.

ممکن است گیج کننده باشد و تفاوت بین هوش مصنوعی و ML ظریف است. فرض کنید یک کسب و کار ML را برای پیش بینی فروش آینده آموزش داده است. این تنها قادر به پیش بینی بر اساس داده های مورد استفاده برای آموزش آن است.

با این حال، یک کسب و کار می تواند برای انجام وظایف مختلف، روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کند. به عنوان مثال، گوگل به چند دلیل از هوش مصنوعی استفاده می کند، مانند بهبود موتور جستجوی خود، گنجاندن هوش مصنوعی در محصولات خود و ایجاد دسترسی برابر به هوش مصنوعی برای عموم.

شناسایی تفاوت های هوش مصنوعی و ML

انتظار می‌رود بسیاری از پیشرفت‌هایی که در سال‌های اخیر در رابطه با هوش مصنوعی و ML دیده‌ایم، ادامه یابد. ML به نوآوری در زمینه هوش مصنوعی کمک کرده است.

هوش مصنوعی و ML موضوعات بسیار پیچیده ای هستند که برای برخی افراد درک آنها دشوار است.

علیرغم ماهیت اسرارآمیزشان، هوش مصنوعی و ML به سرعت به ابزارهای ارزشمندی برای کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان تبدیل شده‌اند و آخرین پیشرفت‌ها در AI و ML ممکن است نحوه زندگی ما را متحول کند.

در ادامه بخوانید:آیا هوش مصنوعی برای شرکت مهم است؟