در این مقاله می خواهیم مهمترین تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را با هم بررسی کنیم و آنها را با هم مقایسه کنیم. هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (machine learning) و یادگیری عمیق (deep learning) عباراتی رایج در فناوری اطلاعات سازمانی هستند که گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می شوند، به ویژه زمانی که شرکت ها محصولات خود را بازاریابی می کنند. اما این اصطلاحات مترادف نیستند و تمایزات مهمی بینشان وجود دارد.
هوش مصنوعی به شبیه سازی هوش انسان توسط ماشین ها اشاره دارد که البته این تعریف همیشه در حال تغییر است. با ایجاد فناوری های جدید در راستای شبیه سازی بهتر انسان، قابلیت ها و محدودیت های هوش مصنوعی مورد بازنگری قرار می گیرد.
از جمله این فناوری ها می توان به یادگیری ماشین (ML) اشاره کرد.
یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین و شبکه های عصبی زیر مجموعه ای از یادگیری عمیق است.
برای درک بهتر رابطه بین فناوری های مختلف، در اینجا مقدمه ای بر مقایسه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آورده شده است.
هوش مصنوعی چیست؟
اصطلاح هوش مصنوعی از دهه 1950 رایج شده است و نمایانگر تلاش ما برای ساختن ماشین هایی است که می توانند با چیزی که انسان ها را به موجودات برتر روی کره زمین تبدیل کرده است، رقابت کنند، یعنی هوش انسانی. با این حال، تعریف هوش دشوار است زیرا آنچه ما به عنوان “هوشمند” تعریف می کنیم، در طول زمان تغییر می کند.
سیستم های اولیه هوش مصنوعی برنامه های رایانه ای مبتنی بر قوانین بودند که می توانستند تا حدودی مشکلات پیچیده را حل کنند. به جای اینکه همه تصمیماتی که نرم افزار قرار بود اتخاذ کند کدنویسی شوند، برنامه به یک پایگاه دانش و یک موتور استنتاج تقسیم می شد. توسعه دهندگان، پایگاه دانش را با حقایق پر می کردند و موتور استنتاج آن حقایق را برای رسیدن به نتایج جستجو می کرد.
این نوع هوش مصنوعی دچار محدودیت بود، به خصوص که به شدت به ورودی های انسانی متکی بود. سیستم های مبتنی بر قانون، فاقد انعطاف پذیری برای یادگیری و تکامل بودند و امروزه دیگر حتی باهوش تلقی نمی شوند.
الگوریتم های هوش مصنوعی مدرن می توانند از داده های تاریخی بیاموزند که این امر آنها را برای مجموعه ای از برنامه ها، مانند روباتیک، ماشین های خودران، بهینه سازی شبکه برق و درک زبان طبیعی (NLU) قابل استفاده می کند.
با اینکه هوش مصنوعی گاهی اوقات عملکرد فوق بشری در این زمینه ها ارائه می دهد اما هنوز راه درازی در پیش داریم تا هوش مصنوعی بتواند با هوش انسانی رقابت کند.
در حال حاضر، هیچ هوش مصنوعی وجود ندارد که بتواند همانند انسان ها بیاموزد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی برای درک هر موضوعی باید روی حجم عظیمی از داده ها آموزش ببیند. الگوریتم ها هنوز قادر به انتقال درک خود از یک دامنه به دامنه دیگر نیستند. برای نمونه، اگر ما یک بازی مانند Star Craft را یاد بگیریم، می توانیم Star Craft II را به همان سرعت بازی کنیم. اما برای هوش مصنوعی، این یک دنیای کاملاً جدید است و باید هر بازی را از ابتدا یاد بگیرد!
هوش انسان همچنین دارای توانایی پیوند معانی است. به عنوان مثال، کلمه انسان را در نظر بگیرید. ما می توانیم انسان ها را در تصاویر و ویدیوها شناسایی کنیم و هوش مصنوعی نیز این قابلیت را به دست آورده است.
اما ما همچنین می دانیم که چه چیزی را باید از انسان ها انتظار داشته باشیم. ما هرگز انتظار نداریم که یک انسان چهار چرخ داشته باشد و مانند یک ماشین، کربن منتشر کند. با این حال، یک سیستم هوش مصنوعی نمی تواند چنین استنتاجی داشته باشد مگر اینکه بر روی داده های کافی آموزش دیده باشد.
تعریف هوش مصنوعی یک مفهوم متغیر است. وقتی الگوریتم های هوش مصنوعی آنقدر پیچیده شدند که از رادیولوژیست های انسانی خبره پیشی گرفتند، شگفت زده شدیم. اما بعداً با محدودیت های آنها آشنا شدیم.
به همین دلیل است که ما اکنون بین هوش مصنوعی محدود فعلی و نسخه مشابه انسانی که به دنبالش هستیم (هوش عمومی مصنوعی (AGI)) تمایز قائلیم. هر برنامه هوش مصنوعی که امروزه وجود دارد، تحت هوش مصنوعی محدود قرار می گیرد، که به آن هوش مصنوعی ضعیف نیز گفته می شود، در حالی که AGI در حال حاضر فقط تئوری است.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. به بیان دقیق تر، یادگیری ماشین یکی از الگوریتم های هوش مصنوعی است که ما برای تقلید از هوش انسانی ایجاد کرده ایم. نوع دیگر هوش مصنوعی، هوش مصنوعی نمادین یا هوش مصنوعی «خوب قدیمی» است (یعنی سیستم های مبتنی بر قانون که از قواعد if-then استفاده می کردند).
یادگیری ماشین نقطه عطفی در توسعه هوش مصنوعی است. قبل از یادگیری ماشین، تمام متغیرهای مورد نیاز برای هر تصمیم باید به کامپیوترها آموزش داده می شد. اما یادگیری ماشین باعث شد که فرآیند به طور کامل قابل مشاهده باشد و الگوریتم بتواند بسیاری از سناریوهای پیچیده را مدیریت کند.
در پیچیده ترین شکل خود، هوش مصنوعی چندین شاخه تصمیم را طی می کند و بهترین نتایج را پیدا می کند. اینگونه بود که Deep Blue IBM طراحی شد تا گری کاسپاروف را در شطرنج شکست دهد.
اما چیزهای زیادی وجود دارد که ما نمی توانیم از طریق الگوریتم های مبتنی بر قانون تعریف کنیم، مانند تشخیص چهره. یک سیستم مبتنی بر قانون باید اشکال مختلف مانند دایره ها را تشخیص دهد، سپس تعیین کند که آنها چگونه قرار گرفته اند و در چه شکل های دیگری قرار می گیرند تا یک چشم را تشکیل دهند. حتی برای برنامه نویسان دلهره آورتر این است که چگونه برای تشخیص بینی کدنویسی کنند!
یادگیری ماشین رویکرد متفاوتی دارد. در این الگوریتم ماشین ها با استفاده از مقادیر زیادی داده و شناسایی الگوها می توانند به طور مستقل یاد بگیرند. بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین از فرمول های آمار و کلان داده برای عملکرد استفاده می کنند. می توان گفت که پیشرفت های ما در کلان داده و داده های گسترده ای که جمع آوری کرده ایم، در وهله اول یادگیری ماشین را امکان پذیر کرده است.
برخی از الگوریتم های مورد استفاده برای طبقه بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین عبارتند از:
- رگرسیون خطی،
- رگرسیون لجستیک،
- درخت های تصمیم گیری،
- ماشین های بردار پشتیبانی،
- بیز ساده،
- k نزدیک ترین همسایه،
- k میانگین،
- جنگل تصادفی و
- الگوریتم های کاهش ابعاد.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است. با وجود اینکه یادگیری عمیق نیز شامل یادگیری ماشین از داده ها می شود، اما نقطه عطفی در تکامل هوش مصنوعی است.
یادگیری عمیق بر اساس درک ما از شبکه های عصبی توسعه یافته است. ایده ساخت هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه های عصبی از دهه 1980 وجود داشت، اما سال 2012 بود که یادگیری عمیق مورد توجه قرار گرفت. درست مانند یادگیری ماشین که تحقق آن به واسطه حجم عظیمی از داده هایی که ما تولید می کنیم صورت گرفت، یادگیری عمیق نیز نتیجه فراهم شدن قدرت محاسباتی بسیار ارزان تر و همچنین پیشرفت هایی در الگوریتم ها است.
یادگیری عمیق نتایج بسیار هوشمندانه تری را نسبت به آنچه که در ابتدا با یادگیری ماشین امکان پذیر بود حاصل کرد. مثال تشخیص چهره را در نظر بگیرید. برای تشخیص چهره، چه نوع داده هایی باید به هوش مصنوعی بدهیم و چگونه باید یاد بگیرد که به دنبال چه چیزی باشد، با توجه به اینکه تنها اطلاعاتی که می توانیم ارائه کنیم رنگ های پیکسل است؟
یادگیری عمیق از لایه های پردازش اطلاعات استفاده می کند و هر یک به تدریج بازنمایی های پیچیده تری از داده ها را یاد می گیرند. لایه های اولیه ممکن است در مورد رنگ ها یاد بگیرند، لایه های بعدی در مورد اشکال، لایه های بعد در مورد ترکیب آن اشکال و در نهایت اشیاء واقعی. یادگیری عمیق پیشرفت شگرفی را در تشخیص اشیا ایجاد کرد. اختراع آن به سرعت هوش مصنوعی را در زمینه های دیگر از جمله NLU ارتقا داد.
یادگیری عمیق در حال حاضر پیچیده ترین معماری هوش مصنوعی است که توسعه داده شده است. برخی از الگوریتم های یادگیری عمیق عبارتند از:
- شبکه های عصبی پیچشی (Convolutional neural networks)
- شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent neural networks)
- شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (Long short-term memory networks)
- شبکه های مولد تخاصمی (Generative adversarial networks – GAN)
- شبکه های باور عمیق (Deep belief networks)
مقایسه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تعاریف روشنی دارند، در حالی که آنچه ما هوش مصنوعی در نظر می گیریم در طول زمان تغییر می کند. به عنوان مثال، تشخیص کاراکتر نوری در گذشته به عنوان هوش مصنوعی در نظر گرفته می شد، اما دیگر اینطور نیست؛ در مقابل، یک الگوریتم یادگیری عمیق آموزش داده شده بر روی هزاران دست خط که می تواند آن ها را به متن تبدیل کند، طبق تعریف امروزی، هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به توانمندی برنامه های متعددی از جمله اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و طبقه بندی، کمک می کنند. این فناوری ها به شرکت ها کمک می کنند تا با داشتن ماشین های هوشمند در راستای مقابله با کارهای روزمره و تکراری، نیروی کار خود را تقویت کنند. این باعث می شود کارکنان با رهایی از کارهای تکراری، روی مشاغل خلاقانه یا نیازمند تفکر بالا تمرکز کنند.
مقایسه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی پیچیده برای شبیه سازی هوش انسانی استفاده می کند. یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو معمولاً برای اجرا به سخت افزار پیشرفته مانند پردازنده های گرافیک رده بالا و همچنین دسترسی به مقادیر زیادی انرژی نیاز دارند.
با این حال، مدل های یادگیری عمیق از این جهت متفاوت هستند که معمولاً سریع تر و مستقل تر از مدل های یادگیری ماشین یاد می گیرند و بهتر می توانند از مجموعه داده های بزرگ استفاده کنند. از جمله برنامه هایی که از یادگیری عمیق استفاده می کنند می توان به سیستم های تشخیص چهره، ماشین های خودران و محتوای دیپ فیک اشاره کرد.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو نقطه عطف بزرگی در تکامل هوش مصنوعی هستند. همچنان که ما در مسیر فعلی AGI پیش می رویم، احتمالاً با موارد مشابه بسیاری مانند این دو مواجه خواهیم شد. ما در مقاله ای دیگر به طور کامل تر تفاوت های این دو را با هم بررسی کرده ایم.
شباهت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق جدا از تفاوت هایشان، شباهت هایی نیز دارند از جمله:
- هر سه حوزه به ایجاد ماشین های هوشمند کمک می کنند.
- آنها می‌توانند مسائل پیچیده امروزی را راحت تر از روش های قدیمی برنامه نویسی حل کنند.
- آنها برای پیش بینی، تشخیص الگوهای مهم در داده ها و انجام وظایف به الگوریتم ها متکی هستند.
هر سه حوزه، از داده ها برای آموزش مدل ها استفاده می کنند. مجموعه داده ها به مدل ها تغذیه می شوند تا آن ها را قادر به تجزیه و تحلیل و یادگیری اطلاعات مهم، مانند بینش ها یا الگوها کنند. با یادگیری از تجربه، آن ها در نهایت به مدل هایی با کارایی بالا تبدیل می شوند.
کیفیت و تنوع داده ها عوامل مهمی در هر شکل از هوش مصنوعی هستند. مجموعه داده های متنوع، سوگیری های ذاتی تعبیه شده در داده های آموزشی را که می تواند منجر به خروجی های منحرف شود، کاهش می دهد. داده های باکیفیت خطاها را به حداقل می رساند و منجر به اطمینان از قابل اعتماد بودن مدل ها می شود. یک مدل نیز مانند انسان ها باید به طور مکرر یاد بگیرد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشد.
خیلی عالی و کاربردی بود، هم اومدید تک تک هر کدوم هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ رو تعریف کردید، بعد مقایسه شون کردید و بعد شباهت هاشون رو گفتید، ممنونم.
خوشحالم که برات مفید بود شهاب عزیز