تاریخ امروز:آذر ۱۲, ۱۴۰۰
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چه تفاوتی دارند؟

شما هم بر این باورید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کارکرد یکسانی دارند؟ اگر چنین تصوری دارید باید بگوییم تصویر ذهنی نادرستی دارید! این دو فناوری فوق‌­العاده، متداول­‌ترین فناوری­‌هایی هستند که برای ایجاد سیستم­‌ های هوشمند استفاده می‌­شوند. اگرچه این دو تکنولوژی مرتبط هستند و گاهی افراد از آنها به عنوان مترادف یکدیگر استفاده می کنند، اما باید بدانیم این دو با هم تفاوت­‌های اساسی دارند.

ما می­‌توانیم Artificial Intelligence و Machine Learning را به صورت زیر کاملا متمایز کنیم:

هوش مصنوعی یک مفهوم جامع‌­تر برای ایجاد ماشین های هوشمند قدرتمند می­‌باشد که قادر است توانایی و رفتار تفکر انسان را شبیه­‌سازی کند، در حالی که یادگیری ماشین یک برنامه یا زیرمجموعه‌­­ای از هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد از داده­‌ها بدون برنامه‌­ریزی صریح استفاده کنند.

هوش مصنوعی رقیب هوش انسانی

نگران این نیستید که ربات­ ها گوی هوشمندی را از انسان ها بربایند؟ با ما همراه باشید تا ببینید قضیه از چه قرار است! هوش مصنوعی یکی از زمینه­‌های علوم رایانه است که یک سیستم کامپیوتری را قادر می­‌سازد هوش انسان را تقلید کند. Artificial intelligence یا به اختصار AI شامل دو کلمه “مصنوعی” و “هوش” است که به معنی “قدرت تفکر ساخته دست بشر” است. بنابراین می­‌توانیم آن را به‌­صورت زیر تعریف کنیم:

هوش مصنوعی یک فناوری است که با استفاده از آن می­‌توانیم سیستم های هوشمندی بسازیم که می­‌تواند هوش انسان را شبیه­‌سازی کند، اینکه طی چندین سال آینده ربات­‌های هوشمند از هوش انسانی سبقت بگیرند دور از انتظار نیست!

سیستم هوش مصنوعی نیازی به برنامه­‌ریزی از پیش تعریف­‌شده ندارد، بلکه از الگوریتم هایی استفاده می‌کند که می‌توانند با هوش خود کار کنند. این شامل الگوریتم های یادگیری ماشین مانند الگوریتم یادگیری تقویت و شبکه های عصبی یادگیری عمیق است.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

براساس قابلیت ها، هوش مصنوعی را می­‌توان به ۳ نوع طبقه بندی کرد:

  • هوش مصنوعی ضعیف
  • هوش مصنوعی عمومی
  • هوش مصنوعی قوی

در حال حاضر، ما با هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی عمومی کار می­‌کنیم. آینده هوش مصنوعی یک هوش مصنوعی قوی است که گفته می‌­شود از انسان هوشمندتر خواهد بود.

یادگیری ماشین در سایه هوش مصنوعی

یادگیری ماشین بیشتر در حوزه استخراج دانش از داده ها کاربرد دارد و می­‌توان آن را به صورت زیر تعریف کرد:

یادگیری ماشین زیرشاخه‌­ای از هوش مصنوعی است که یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌­سازد تا بدون برنامه ریزی صریح، پیش بینی یا تصمیماتی را با استفاده از داده های قدیمی اتخاذ کند. یادگیری ماشین از حجم عظیمی از داده ­های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته استفاده می‌­کند تا یک مدل یادگیری ماشین بتواند نتایج دقیقی تولید کند یا بر اساس آن داده ها پیش­بینی کند.

یادگیری ماشین بر روی الگوریتمی کار می­‌کند که فقط برای حوزه‌­های خاصی کار می‌­کند. مانند این­که اگر ما یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر سگ ایجاد ­کنیم، فقط برای تصاویر سگ نتیجه می‌­دهد و اگر داده جدیدی مانند تصویر گربه ارائه دهیم، دیگر پاسخگو نخواهد بود. از یادگیری ماشین در مکان­‌های مختلف مانند سیستم توصیه آنلاین، الگوریتم های جستجوی Google، فیلتر هرزنامه ایمیل و غیره استفاده می‌­شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین را می‌­توان به ۳ دسته تقسیم کرد:

  • یادگیری تحت نظارت
  • یادگیری تقویتی
  • یادگیری بدون نظارت

بیایید به بررسی جامع و موردی تفاوت­ های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بپردازیم:

ویژگی های هوش مصنوعی

  1. هوش مصنوعی یک فناوری است که به ماشین این امکان را می­‌دهد تا رفتار انسان را شبیه­‌ سازی کند.
  2. هدف هوش مصنوعی ایجاد یک سیستم کامپیوتری هوشمند مانند انسان برای حل مشکلات پیچیده است.
  3. در هوش مصنوعی، ما سیستم های هوشمندی را برای انجام هر وظیفه‌ای، مانند انسان ایجاد می‌کنیم.
  4. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه‌­­های اصلی هوش مصنوعی هستند.
  5.  AI دامنه بسیار وسیعی دارد.
  6. هوش مصنوعی در حال ایجاد ماشین هایی است که می­‌تواند کارهای پیچیده مختلف را انجام دهد.
  7. برنامه­‌های اصلی هوش مصنوعی عبارتند از Siri، بازی آنلاین، ربات انسان نمای هوشمند و غیره.
  8. بر اساس قابلیت­‌ها، هوش مصنوعی را می‌­توان به ۳ نوع تقسیم کرد که عبارتند از: هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی قوی.
  9. هوش مصنوعی شامل یادگیری، استدلال و تصحیح خود است.
  10. هوش مصنوعی به­‌طور کامل با داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار سروکار دارد.

ویژگی های یادگیری ماشین

  1. یادگیری ماشین زیر مجموعه‌­ای از هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می­‌دهد به­‌صورت خودکار از داده های گذشته بدون برنامه‌­ریزی صریح یاد بگیرد.
  2. هدف ML این است که به ماشین ها اجازه دهد از داده ها درس بگیرند تا بتوانند خروجی دقیقی ارائه دهند.
  3. یادگیری عمیق زیر مجموعه اصلی یادگیری ماشین است.
  4. یادگیری ماشین دامنه محدودی دارد.
  5. یادگیری ماشین در حال ایجاد ماشین هایی است که فقط می‌­توانند وظایف خاصی را که برای آن­ها آموزش دیده‌­اند انجام دهند.
  6. یادگیری ماشین عمدتا به دقت الگوها مربوط می­‌شود.
  7. کاربردهای اصلی یادگیری ماشین عبارتند از سیستم توصیه آنلاین، الگوریتم های جستجوی Google ، پیشنهادات برچسب‌گذاری خودکار فیس بوک و غیره.
  8. یادگیری ماشین را نیز می­‌توان عمدتا به ۳ نوع یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم کرد.
  9.  یادگیری ماشین، شامل یادگیری و اصلاح خود هنگام معرفی داده های جدید است.
  10.  یادگیری ماشین با داده های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته سروکار دارد.
اشتراک‌گذاری

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *