بسیاری از مردم هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را به جای هم به کار می برند، اما این اصطلاحات دارای تفاوت های معناداری هستند. در این مقاله متوجه خواهید شد که این تفاوت ها چیست و هوش مصنوعی چگونه دنیای ما را تغییر می دهد.
هوش مصنوعی (AI) و ماشین لرنینگ(ML) اغلب به صورت مترادف استفاده می شوند، اما در واقع مفاهیم متمایزی هستند که زیر یک چتر قرار می گیرند.
در این مقاله، در مورد چگونگی استفاده از هر دو در دنیای امروز بیشتر خواهید آموخت. همچنین برخی از مزایای هر کدام را بررسی خواهید کرد و دوره های پیشنهادی را برای آشنایی بیشتر با مفاهیم و روش های هسته ای که توسط هر دو استفاده می شود، پیدا خواهید کرد.
تفاوت بین ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی چیست؟
به بیان ساده، هوش مصنوعی نرم افزار رایانه‌ای است که از نحوه تفکر انسان برای انجام وظایف پیچیده مانند تجزیه و تحلیل، استدلال و یادگیری تقلید می‌کند. یادگیری ماشین، در عین حال، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های آموزش داده شده با داده برای تولید مدل‌هایی استفاده می‌کند که می توانند چنین وظایف پیچیده ای را انجام دهند.
اکثر فرآیندهای هوش مصنوعی با استفاده از ماشین لرنینگ انجام می‌شود، بنابراین این دو اصطلاح اغلب به صورت مترادف استفاده می شوند، اما هوش مصنوعی در واقع به مفهوم کلی ایجاد شناخت شبیه انسان با استفاده از نرم افزار رایانه اشاره دارد، در حالی که ماشین لرنینگ تنها یکی از روش‌های انجام این کار است.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) چهارچوبی است که توانایی‌های شناختی انسان را تقلید می کند تا وظایف پیچیده ای را که به طور سنتی تنها توسط انسان قابل انجام بود، مانند تصمیم گیری، تجزیه و تحلیل داده و ترجمه زبان را انجام دهد.
به عبارت دیگر، هوش مصنوعی کدی است که روی سیستم‌های رایانه‌ای برنامه ریزی شده است تا به طور خاص وظایفی را انجام دهد که به استدلال انسانی نیاز دارد. در حالی که ماشین‌ها و سیستم‌های خودکار صرفاً مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را دنبال می‌کنند و بدون تغییر وظایف خود را انجام می‌دهند، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند از تعاملات خود برای بهبود عملکرد و کارایی خود بیاموزند.
هوش مصنوعی اصطلاحی کلی است که طیف وسیعی از زیرمجموعه‌های به هم مرتبط اما متمایز را پوشش می‌دهد. برخی از رایج ترین زمینه هایی که در حوزه گسترده هوش مصنوعی با آن‌ها مواجه خواهید شد عبارتند از:
- ماشین لرنینگ(ML): ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم‌ها روی مجموعه داده هایی آموزش داده می شوند تا به مدل‌های یادگیری ماشینی تبدیل شوند که قادر به انجام وظایف خاصی باشند.
- یادگیری عمیق: یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ماشین لرنینگ است که در آن از شبکه‌های عصبی مصنوعی (AAN) که از مغز انسان الهام گرفته شده‌اند، برای انجام وظایف استدلال پیچیده‌تر بدون دخالت انسان استفاده می شود.
- پردازش زبان طبیعی (NLP): پردازش زبان طبیعی که زیرمجموعه‌ای از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، زبان شناسی و ماشین لرنینگ است، بر ایجاد نرم افزاری متمرکز است که قادر به تفسیر ارتباطات انسانی باشد.
- رباتیک: رباتیک که زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر و مهندسی برق است، بر روی ساخت ربات‌هایی متمرکز است که قادر به یادگیری و انجام وظایف پیچیده در محیط‌های دنیای واقعی باشند.
ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ(ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر آموزش الگوریتم‌های ماشین لرنینگ با استفاده از مجموعه داده‌ها برای تولید مدل‌های ماشین لرنینگ تمرکز دارد. این مدل‌ها قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند مرتب‌سازی تصاویر، پیش‌بینی فروش یا تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها هستند.
امروزه، ماشین لرنینگ روش اصلی تعامل اکثر افراد با هوش مصنوعی است. برخی از روش‌های رایج که احتمالاً قبلاً با ماشین لرنینگ روبرو شده‌اید عبارتند از:
- دریافت توصیه‌های ویدیویی در یک پلتفرم پخش ویدیوی آنلاین.
- عیب‌یابی آنلاین یک مشکل با یک چت‌بات که بر اساس پاسخ‌های شما، شما را به منابع مناسب هدایت می‌کند.
- استفاده از دستیارهای مجازی که به درخواست‌های شما برای تنظیم جلسات در تقویم، پخش آهنگ خاص یا برقراری تماس با کسی پاسخ می‌دهند.
نمونه‌های واقعی از هوش مصنوعی (AI)
احتمالاً بدون اینکه متوجه شوید از دستگاه یا خدماتی مبتنی بر هوش مصنوعی در زندگی روزمره خود استفاده کرده‌اید. از برنامه‌های بانکداری که تراکنش‌های مشکوک را بررسی می‌کنند تا فیلترهای خودکار هرزنامه که صندوق ورودی شما را از ویروس پاک نگه می‌دارند و پلتفرم‌های استریم ویدیو که برنامه‌هایی را به شما پیشنهاد می‌دهند، هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به طور فزاینده‌ای در بافت زندگی روزمره ما تنیده شده‌اند. در اینجا به چند مورد از کاربردهای هوش مصنوعی (و به تبع آن یادگیری ماشین) در زندگی روزمره اشاره می‌کنیم:
حوزه سلامت
حوزه سلامت حجم عظیمی از کلان‌داده را به شکل پرونده‌های بیماران، آزمایش‌های پزشکی و دستگاه‌های مرتبط با سلامتی مانند ساعت‌های هوشمند تولید می‌کند. در نتیجه، یکی از رایج‌ترین روش‌هایی که انسان‌ها از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند، بهبود نتایج در صنعت مراقبت‌های بهداشتی است.
برخی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی عبارتند از مدل‌های یادگیری ماشینی که قادر به اسکن اشعه ایکس برای تشخیص تومورهای سرطانی هستند، برنامه‌هایی که می‌توانند برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند و سیستم‌هایی که منابع بیمارستانی را به طور کارآمد تخصیص می‌دهند.
کسب و کار
هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی بر دنیای تجارت داشته است، جایی که از آن برای کاهش هزینه‌ها از طریق خودکارسازی و تولید بینش‌های عملی با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. در نتیجه، شرکت‌های بیشتری به دنبال استفاده از هوش مصنوعی در گردش کار خود هستند. به عنوان مثال، طبق تحقیقات انجام شده توسط New Vantage Partners در سال ۲۰۲۰، ۹۱.۵ درصد از شرکت‌های مورد بررسی گزارش کردند که همچنان روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، که به نظر آن‌ها صنعت را به طور قابل توجهی مختل می‌کند.
زنجیره تامین
زنجیره‌های تأمین کالا را در سراسر جهان در حال جریان نگه می‌دارند. با این حال، با پیچیده‌تر شدن و جهانی شدن زنجیره‌های تأمین، تعداد موانع، توقف‌ها و خرابی‌های بالقوه‌ای که با آن‌ها مواجه می‌شوند نیز افزایش می‌یابد. برای اطمینان از تحویل سریع، مدیران و تحلیل‌گران زنجیره تامین به طور فزاینده‌ای به زنجیره‌های تأمین دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی روی می‌آورند که قابلیت ردیابی محموله‌ها، پیش‌بینی تاخیرها و حل مشکلات به صورت لحظه‌ای را دارند.
قابلیت های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی دارای طیف وسیعی از قابلیت‌هایی است که امکان دستیابی به کاربردهای تاثیرگذار مختلف در دنیای واقعی را فراهم می‌کند. برخی از رایج‌ترین این قابلیت‌ها عبارتند از:
- تشخیص الگو: توانایی شناسایی الگوهای پیچیده در داده ها، که امکان پیش بینی روندها و تصمیم گیری‌های آگاهانه را فراهم می‌کند.
- مدل سازی پیش بینی: ایجاد مدل‌های ریاضی برای پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده‌های تاریخی.
- خودکارسازی: انجام وظایف تکراری و زمان بر به صورت خودکار، بدون نیاز به دخالت انسان.
- تشخیص اشیاء: شناسایی و طبقه بندی اشیاء موجود در تصاویر یا ویدیوها.
- شخصی سازی: ارائه خدمات و محصولات متناسب با نیازها و ترجیحات هر فرد.
در برخی موارد، هوش مصنوعی پیشرفته حتی می‌تواند اتومبیل‌های خودران را هدایت کند یا بازی‌های پیچیده‌ای مانند شطرنج یا گو را انجام دهد.
برای درک عمیق تر این حوزه، می‌توانید با شروع یک پروژه یادگیری ماشین به صورت شخصی، گام مفیدی بردارید.
مزایای هوش مصنوعی و آینده آن
هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ طیف وسیعی از مزایا را برای هر دو کسب و کار و مصرف کنندگان به ارمغان می آورد. در حالی که مصرف کنندگان می توانند انتظار خدمات شخصی سازی شده بیشتری داشته باشند، کسب و کارها می توانند کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره وری عملیاتی را انتظار داشته باشند.
جای تعجب نیست که انتظار می رود بازار جهانی هوش مصنوعی در سال های آینده به طور تصاعدی افزایش یابد. طبق تحقیقات Grand View Research (GVR)، پیش بینی می شود حجم بازار جهانی هوش مصنوعی از ۱۳۶.۶ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ به ۱.۸ تریلیون دلار در سال ۲۰۳۰ برسد. برخی از مزایای رایج برای مشاغلی که از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در دنیای واقعی استفاده می کنند عبارتند از:
- توانایی تجزیه و تحلیل سریع مقادیر زیادی از داده برای تولید بینش‌های عملی
- افزایش بازگشت سرمایه (ROI) برای خدمات مرتبط به دلیل کاهش هزینه های نیروی کار
- بهبود رضایت مشتری و تجربیاتی که می توان برای برآورده کردن نیازهای فردی مشتریان تنظیم کرد
همانطور که در مطالب گفته شده مشاهده کردید، هوش مصنوعی (AI) و ماشین لرنینگ(ML) مفاهیمی به هم پیوسته هستند. هوش مصنوعی به طور کلی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند که به طور سنتی نیازمند هوش انسانی بوده‌اند. یادگیری ماشین، از سوی دیگر، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود پیدا کنند.
