تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عوامل مختلفی مانند تعریف، هدف، دامنه، توانایی، چالش، کاربرد، ماهیت و غیره را شامل می‌‌شود. با توجه به ارتباط تنگاتنگ این دو مفهوم، ML زیرمجموعه‌‌ای از AI محسوب می‌‌شود. برای ترسیم نمودار ون آن می‌‌توان دو دایره تودرتو را تصور نمود. برای درک ارتباط میان این دو مفهوم ابتدا به تعریف کلی آن‌‌ها می‌‌پردازیم:

هوش مصنوعی چیست؟

این هوش به معنای توانایی سیستم‌‌های کامپیوتری برای تقلید از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری و حل مسئله است. دستگاه‌های کامپیوتری توسط این هوش از ریاضیات و منطق برای شبیه‌‌سازی استدلالی جهت یادگیری از اطلاعات جدید و تصمیم‌‌گیری افراد استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین چیست؟

این مفهوم یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی محسوب می‌‌شود. این فرآیند شامل استفاده از مدل‌های ریاضی داده‌ها برای کمک به کامپیوتر بدون آموزش مستقیم است. فراگیری ماشین سیستم‌‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا بر اساس تجربه به یادگیری و بهبود خود ادامه دهند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

این دو مفهوم بسیار به یکدیگر مرتبط هستند. به همین علت هنگام بررسی تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌‌ نوعی می‌‌بایست ارتباط متقابل آن‌‌ها باید بررسی گردد.

در ادامه به مقایسه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جدولی مدون می‌‌پردازیم:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه به هم مرتبط می‌‌شوند؟

کامپیوترهای هوشمند از AI برای فکر کردن همانند یک انسان و انجام وظایف خود بدون کمک از دیگران استفاده می‌کنند؛ درحالی‌‌که ماشین لرنینگ نحوه توسعه هوش یک سیستم کامپیوتری را بررسی می‌‌کند. از دیگر راه‌های آموزش کامپیوتر برای تقلید استدلال انسان، استفاده از شبکه عصبی است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مدل‌‌سازی‌‌شده با مغز انسان را شامل می‌شوند. شبکه عصبی به سیستم کامپیوتری کمک می‌کند تا از طریق یادگیری عمیق به Artificial intelligence دست یابد. ارتباط نزدیک این دو مفهوم نیز از این قسمت سرچشمه می‌‌گیرد. در واقع، ایده تقابل این دو مفهوم شامل روش‌های فعالیت آن‌‌ها در کنار یکدیگر است.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با هم فعالیت می‌کنند؟

برای دانستن تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ، مشاهده نحوه تعامل آن‌‌ها از طریق ارتباط نزدیکشان کارآمد خواهد بود. در ادامه به فعالیت این دو مفهوم در کنار هم می‌‌پردازیم:

1. یک سیستم هوش مصنوعي با استفاده از فراگیری ماشین و استراتژی‌های دیگر ساخته شده است.
2. مدل‌های ماشین لرنینگ با مطالعه الگوهای موجود در داده‌ها ایجاد می‌شوند.
3. دانشمندان داده ML را بر اساس الگوهای موجود در داده‌ها بهینه می‌کنند.
4. این فرآیند تکرار می‌شود و تا زمانی‌‌که دقت مدل‌ها برای کارهایی که باید انجام شوند، به اندازه کافی بالا باشد؛ اصلاح می‌شود.

قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تقریباً در هر صنعتی شرکت‌‌ها در حال کشف فرصت‌های جدید از طریق ارتباط بین این دو مفهوم هستند. در ادامه به برخی از قابلیت‌‌هایی که برای کمک به شرکت‌ها جهت تغییر فرآیندها و محصولاتشان ارزشمند است، می‌‌پردازیم:

1. تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌‌بینی کننده

این قابلیت به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با کشف روابط علت و معلولی در داده‌ها، روندها و الگوهای رفتاری را پیش‌‌بینی نمایند.

2. موتورهای پیشنهادی

شرکت‌‌ها توسط موتورهای پیشنهادی از تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها برای توصیه محصولاتی که امکان علاقه‌‌مندی کاربر نسبت به آن وجود دارد، استفاده می‌کنند.

3. تشخیص گفتار و درک زبان طبیعی

سیستم‌‌های کامپیوتری با استفاده از تشخیص گفتار می‌‌توانند کلمات را در زبان گفتاری شناسایی کرده و درک معنای زبان طبیعی در زبان نوشتاری یا گفتاری را تشخیص دهند.

4. پردازش تصویر و ویدئو

این قابلیت‌ها تشخیص چهره‌ها، اشیا و اعمال در تصاویر و ویدئوها و اجرای قابلیت‌هایی مانند جستجوی بصری را ممکن می‌سازند.

5. تحلیل احساسات

دستگاه‌های کامپیوتری از تجزیه‌‌وتحلیل احساسات برای شناسایی و دسته‌‌بندی نگرش‌های مثبت، خنثی و منفی بیان‌‌شده در متن استفاده می‌کنند.

مزایای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ارتباط بین این دو مفهوم مزایای فوق‌‌العاده‌‌ای را برای شرکت‌ها در اغلب صنایع ارائه می‌کند. در ادامه به برخی از مزایای این‌ دو مفهوم در صنایع مختلف می‌‌پردازیم:

• افزایش منابع ورودی داده

این دو مفهوم، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌های ارزشمندی را در طیف گسترده‌تری از منابع داده ساختاریافته و بدون ساختار کشف نمایند.

• تصمیم‌‌گیری بهینه و سریع‌‌تر

شرکت‌ها از ماشین لرنینگ برای بهبود یکپارچگی داده‌ها و از هوش مصنوعی برای کاهش خطاهای انسانی استفاده می‌کنند. این ترکیب منجر به تصمیم‌گیری منطقی‌‌تر بر اساس داده‌های بهتر می‌شود.

• افزایش بهره‌‌وری عملیاتی

شرکت‌ها توسط این دو مفهوم از طریق اتوماسیون به فرآیندی کارآمدتر تبدیل می‌شوند. این امر موجب کاهش هزینه‌ها و آزادسازی زمان و منابع برای اولویت‌های دیگر می‌گردد.

کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

بازاریابان در چندین صنعت حین ساخت برنامه‌هایی هستند که از ارتباط بین این دو اصطلاح بهره می‌برند. در ادامه به برخی از روش‌‌های مساعدت این دو مفهوم به شرکت‌ها جهت تغییر فرآیندها و محصولات می‌‌پردازیم:

1. خرده‌‌فروشی

خرده‌‌فروشان از این دو دانش برای بهینه‌‌سازی موجودی‌های خود، ساخت موتورهای توصیه و بهبود تجربه مشتری با جستجوی بصری استفاده می‌کنند.

2. مراقبت‌های بهداشتی

سازمان‌های بهداشتی این دو مفهوم را در برنامه‌هایی مانند پردازش تصویر برای بهبود تشخیص سرطان و تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده برای تحقیقات ژنومیک استفاده می‌کنند.

3. بانکداری و مالی

این دو علم در زمینه‌های مالی از ابزارهایی ارزشمند برای اهدافی مانند تشخیص تقلب، پیش‌بینی ریسک و ارائه مشاوره‌های مالی مورداستفاده قرار می‌‌گیرند.

4. فروش و بازاریابی

تیم‌های فروش و بازاریابی از این دو مفهوم برای پیشنهادات شخصی‌‌سازی‌‌شده، بهینه‌‌سازی کمپین‌‌ها، پیش‌‌بینی فروش و ریزش مشتری و تحلیل احساسات استفاده می‌کنند.

5. امنیت سایبری

این دو دانش سلاح‌های قدرتمندی برای امنیت سایبری هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند با شناسایی ناهنجاری‌ها، از خود و مشتریانشان محافظت نمایند.

6. خدمات مشتری

شرکت‌ها در طیف گسترده‌ای از صنایع مانند چت‌بات‌ها و جستجوی شناختی برای پاسخ دادن به سؤالات، سنجش مقصود مشتری و ارائه خدمات مجازی استفاده می‌کنند.

7. حمل‌ونقل

این دو علم کاربردهای فوق‌‌العاده‌‌ای در حمل‌‌ونقل دارند؛ برای نمونه، می‌‌توان به کمک شرکت‌ها برای بهبود کارایی مسیرهای خود و استفاده از تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌‌بینی‌‌کننده برای اهدافی مانند پیش‌‌بینی ترافیک اشاره نمود.

8. ساخت

شرکت‌های تولیدی از این دو دانش برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و کارآمدتر کردن عملیات خود استفاده می‌کنند.

امروزه فناوری و اینترنت با گسترش روزافزونی مواجه است. پدیده‌‌هایی که در گذشته برای بشر خارق‌‌العاده بودند، امروزه رایج و مرسوم گشته‌اند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفاهیم ترندی هستند که در این پیشرفت سهم چشمگیری دارند. برای درک بهتر این دو مفهوم به بررسی تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداختیم تا با مشاهده تقابل آن‌‌ها به درک صحیحی از این دو دانش برسید.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.