تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI)

 هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دو حوزه نزدیک اما متمایز مربوط به علوم کامپیوتر هستند. AI یک زمینه است که بر ایجاد دستگاه‌های هوشمند تمرکز دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند، مانند درک بصری، شناسایی گفتار، تصمیم‌گیری و پردازش زبان طبیعی. همچنین شامل توسعه الگوریتم‌ها و سیستم‌هایی است که می‌توانند استدلال کنند، یاد بگیرند و تصمیماتی بر اساس داده‌های ورودی بگیرند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML) یک زیرشاخه از AI است که شامل آموزش ماشین‌ها به یادگیری از داده بدون برنامه‌نویسی صریح است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روندها را در داده شناسایی کنند و از آنها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده کنند.

ماشین لرنینگ (ML) برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی داده و شناسایی الگوها استفاده می‌شود و ابزار ضروری برای بسیاری از کاربردهای AI است.

سامانه‌های AI می‌توانند برای:

✅ تشخیص بیماری‌ها،

✅ شناسایی کلاهبرداری،

✅ تجزیه و تحلیل داده‌های مالی و

✅ بهینه‌سازی فرآیندهای تولید

استفاده شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به ساخت مدل‌های پیش‌بینی کمک کنند، داده‌ها را طبقه‌بندی کنند و الگوها را شناسایی کنند.

با وجود مزایای زیاد AI و ML، نگرانی‌ها نیز درباره خطرات و چالش‌های مرتبط با این فناوری‌ها وجود دارد که شامل خطر جابه‌جایی شغلی، تأثیر بر استقلال و تصمیم‌گیری انسان و امکان استفاده از AI و ML به شکل‌های آسیب‌زا است. بنابراین، اهمیت دارد که به توسعه و استفاده از AI و ML به طور مسئولانه و اخلاقی نگریسته شود و همچنین به مشکلات و خطرات احتمالی مرتبط با این فناوری‌ها پرداخته شود.

هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی از دو کلمه “هوش” و “مصنوعی” تشکیل شده است. “مصنوعی” به معنای چیزی است که توسط انسان‌ها ساخته شده است یا یک مفهوم غیرطبیعی دارد و “هوش” به توانایی درک و یا تفکر اشاره دارد. یک اشتباه متداول این است که هوش مصنوعی یک سیستم است، اما این درست نیست.

هوش مصنوعی درون یک سیستم پیاده‌سازی می‌شود. تعاریف مختلفی برای هوش مصنوعی وجود دارد، یکی از تعاریف ممکن می‌تواند این باشد: “مطالعه‌ای است که به ما یاد می‌دهد چگونه کامپیوترها را آموزش دهیم تا کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر انسان‌ها بهتر انجام می‌دهند.” بنابراین، هدف این است که به یک ماشین تمام قابلیت‌های انسانی را اضافه کنیم. اگر دوست دارید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانید، مقاله هوش مصنوعی چیست را حتما بخوانید.

یادگیری ماشین (ML)

ما در درس دوم یاد گرفتیم که یادگیری ماشین چیست و فهمیدیم که یادگیری ماشین فرآیندی است که در آن یک ماشین می‌تواند به تنهایی بیاموزد بدون اینکه به صورت صریح برنامه‌نویسی شده باشد. ML یک کاربرد از هوش مصنوعی است که به سیستم توانایی یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را می‌دهد. در اینجا ما می‌توانیم با ادغام ورودی و خروجی یک برنامه ایجاد کنیم.

تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

انواع یادگیری ماشین

شما در آموزش ماشین لرنینگ رایگان با انواع یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد. حتما تا به حال به این نکته پی برده‌اید که ماشین لیرنیگ چیست؟ در حقیقت یادگیری ماشین به عنوان ابزاری قدرتمند در خدمت خودکارسازی وظایف، به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شود و شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی است. یادگیری با نظارت، با استفاده از داده‌های برچسب‌دار، به ماشین می‌آموزد تا الگوها را تشخیص داده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد. این روش در برنامه‌هایی مانند تشخیص ایمیل‌های اسپم و پیش‌بینی قیمت سهام کاربرد دارد. یادگیری بدون نظارت با داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و هدف آن کشف ساختارها و روابط پنهان در داده‌ها است. خوشه‌بندی مشتریان و کاهش ابعاد داده‌ها از جمله کاربردهای این روش هستند.

یادگیری نیمه نظارتی ترکیبی از این دو رویکرد است و با استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب، سعی در بهبود دقت مدل دارد. علاوه بر این یادگیری تقویتی رویکردی متفاوت را در پیش می‌گیرد. در این روش، یک عامل (Agent) در یک محیط قرار می‌گیرد و با انجام اقدامات مختلف و دریافت پاداش یا جریمه، یاد می‌گیرد که چگونه به بهترین شکل عمل کند. این روش در رباتیک، بازی‌ها و به طور خاص در پردازش زبان طبیعی، برای خودکارسازی وظایفی مانند تولید متن و ترجمه ماشینی، کاربرد فراوانی دارد. با استفاده از یادگیری تقویتی، می‌توان مدل‌هایی ساخت که قادر به تولید متون خلاقانه و پاسخگویی به سوالات به شیوه‌ای طبیعی و انسانی باشند. دوره آموزش ماشین لرنینگ رایگان همه این مفاهیم را به طور مفصل تشریح می‌کند و افراد پس از شرکت در این دوره می‌توانند همه مهارت‌های لازم را کسب کنند و سپس وارد بازار کار شوند.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) را می‌توان بر اساس دو جنبه اصلی یعنی قابلیت‌ها و عملکرد دسته‌بندی کرد. از نظر قابلیت، سه نوع هوش مصنوعی وجود دارد: محدود (Narrow AI)، عمومی (General AI) و ابَر هوش مصنوعی (Super AI)123. هوش مصنوعی محدود که به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می‌شود، برای انجام وظایف خاص طراحی شده و نمی‌تواند فراتر از آن عمل کند. نمونه‌هایی از این نوع هوش مصنوعی شامل دستیارهای صوتی مانند Siri، مترجم گوگل و سیستم‌های توصیه‌گر هستند. هوش مصنوعی عمومی یا هوش مصنوعی قوی، قادر به درک و یادگیری هر کارکرد هوشمندانه انسانی است. ابر هوش مصنوعی نیز از هوش انسانی پیشی می‌گیرد و قادر به حل هر مسئله‌ای می‌باشد.

از نظر عملکرد، هوش مصنوعی به چهار دسته تقسیم می‌شود و شامل ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)، نظریه محدود (Limited Memory)، نظریه ذهن (Theory of Mind) و خودآگاهی (Self-Awareness) است. ماشین‌های واکنشی، قدیمی‌ترین نوع هوش مصنوعی، به محرک‌ها به صورت واکنشی پاسخ می‌دهند و حافظه ندارند. نظریه محدود، می‌تواند از تجربیات گذشته یاد بگیرد، اما حافظه محدودی دارد. نظریه ذهن، قادر به درک احساسات و باورهای دیگران است. خودآگاهی به هوش مصنوعی‌ای اشاره دارد که از وجود خود آگاه است، اما این نوع هنوز توسعه نیافته است. با توجه به دسته‌بندی‌های ذکر شده، بینایی کامپیوتر (Computer Vision) را می‌توان نمونه‌ای از هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) دانست، زیرا به طور خاص بر روی درک و تفسیر تصاویر تمرکز دارد و نمی‌تواند فراتر از این حوزه عمل کند.

همچنین از منظر عملکرد، بینایی کامپیوتر بیشتر در دسته نظریه محدود (Limited Memory) قرار می‌گیرد، زیرا از تجربیات گذشته (یعنی تصاویر و داده‌های آموزشی) برای شناسایی و طبقه‌بندی اشیا در تصاویر جدید استفاده می‌کند. توجه داشته باشید که هوش مصنوعی (AI) به دنبال ساخت ماشین‌هایی با توانایی انجام وظایف نیازمند هوش انسانی است، در حالی که یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از AI است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند. به عبارت دیگر، ML ابزاری است برای دستیابی به اهداف AI.

سوالات متداول

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) چگونه از نظر ریاضی مدل‌سازی می‌شوند و نقش وزن‌ها و بایاس‌ها در این مدل چیست؟

در مدل‌سازی ریاضی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، هر نرون (سلول عصبی) به عنوان یک تابع ریاضی در نظر گرفته می‌شود که ورودی‌ها را با وزن‌های مربوطه ضرب می‌کند، سپس با یک مقدار بایاس جمع کرده و در نهایت یک تابع فعال‌سازی (Activation Function) بر روی آن اعمال می‌کند. وزن‌ها (weights) و بایاس‌ها (biases) پارامترهای قابل تنظیم شبکه هستند که در فرایند یادگیری (آموزش) شبکه، مقادیر آنها به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که خروجی شبکه به خروجی مطلوب نزدیک شود. به این ترتیب شبکه عصبی با تنظیم این پارامترها، قادر به یادگیری الگوها و روابط موجود در داده‌ها می‌شود.

تابع خطا (Loss Function) در شبکه‌های عصبی چگونه تعریف می‌شود و چه نقشی در فرآیند آموزش دارد؟

تابع خطا (Loss Function) در شبکه‌های عصبی، اختلافی بین خروجی پیش‌بینی‌شده شبکه و مقدار واقعی را محاسبه می‌کند. نقش اصلی آن، ارزیابی عملکرد شبکه و تعیین میزان “جریمه” برای پیش‌بینی‌های نادرست است. در فرآیند آموزش، هدف کاهش این خطا از طریق تنظیم وزن‌ها و بایاس‌های شبکه می‌باشد.

گرادیان کاهشی (Gradient Descent) چگونه در به‌روزرسانی وزن‌ها در شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

گرادیان کاهشی (Gradient Descent) یک الگوریتم بهینه‌سازی است که وزن‌های سیناپسی در شبکه‌های عصبی را تنظیم می‌کند تا شبکه بتواند دانش لازم برای حل مسئله را بدست آورد. این الگوریتم با محاسبه شیب تابع خطا نسبت به وزن‌ها، جهت کاهش خطا را تعیین می‌کند. سپس وزن‌ها در جهت مخالف شیب (گرادیان منفی) به‌روزرسانی می‌شوند تا به نقطه بهینه (global minima) نزدیک‌تر شوند. این فرایند تکرار می‌شود تا خطا به حداقل برسد و شبکه عصبی آموزش ببیند.

چگونه می‌توان تعداد لایه‌ها و نرون‌ها را از دیدگاه ریاضی برای طراحی یک شبکه عصبی بهینه تعیین کرد؟

تعیین تعداد بهینه لایه‌ها و نورون‌ها در شبکه‌های عصبی از دیدگاه ریاضی، یک مسئله پیچیده است و راه حل دقیقی ندارد. این کار معمولاً از طریق آزمایش و خطا و با در نظر گرفتن پیچیدگی مسئله و حجم داده‌ها انجام می‌شود. روش‌هایی مانند استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری مانند الگوریتم ژنتیک (GA) یا بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای یافتن بهترین ساختار شبکه نیز وجود دارند. این الگوریتم‌ها وزن‌ها و بایاس‌ها را بهینه کرده و با کمینه کردن خطا، شبکه را به سمت مقادیر بهینه هدایت می‌کنند.