هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، اصطلاحات فناوری پرطرفداری هستند که این روزها در همه جا می شنویم، تصورات غلط عمده ای در مورد معنای واقعی این کلمات وجود دارد. در واقع، در بسیاری از جاها، حتی ممکن است شنیده باشید که آنها به جای یکدیگر استفاده می شوند.

این مقاله یک نمای کلی تحلیلی از تمام این سه اصطلاح فناوری – ML ، AI و DL به شما می دهد و کشف خواهیم کرد که چگونه آنها با یکدیگر مرتبط هستند و چگونه می توانند فعالیت های مشابه انسان را انجام دهند.

قبل از اینکه بفهمیم چقدر متفاوت هستند، باید بدانیم چگونه و چرا شبیه هستند. آنها عمیقاً به هم مرتبط هستند زیرا یادگیری ماشین زیرشاخه هوش مصنوعی است و یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشین است. آنها به طور متقابل پتانسیل یکدیگر را بهبود می بخشند. پیشرفت در ML و DL منجر به پیشرفت های پیشگامانه در هوش مصنوعی شده است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند برای ماشین‌ها برای پیش‌بینی رفتار و اعمال آن‌ها اعمال شود. بنابراین ML و DL هوش مصنوعی را بهتر می کند و هوش مصنوعی آنها را مفیدتر می کند.

ساده ترین راه برای فکر کردن به رابطه آنها این است که آنها را به عنوان دایره های متحدالمرکز با هوش مصنوعی تجسم کنیم ایده ای که ابتدا مطرح شد( بزرگترین دایره ) و سپس یادگیری ماشین – که بعداً شکوفا شد و در نهایت یادگیری عمیق – که باعث انفجار امروزی هوش مصنوعی می شود – که در هر دو قرار می گیرد.

هوش مصنوعی(Artificial Intelligence) چیست؟

(هوش انسانی به نمایش گذاشته شده توسط ماشین ها)

به نوعی هوش مصنوعی یک فناوری است که برای توسعه برنامه‌های نرم‌افزاری استفاده می‌شود که می‌تواند رفتار مغز انسان را تقلید کند و اقدامات مشابهی را انجام دهد. در واقع فرآیندی است که داده ها، اطلاعات و هوش انسانی را به ماشین ها منتقل می کند. هدف اصلی هوش مصنوعی توسعه ماشین‌های متکی به خود است که می‌توانند مانند انسان فکر و عمل کنند. این ماشین‌ها می‌توانند رفتار انسان را تقلید کنند و با یادگیری و حل مسئله، وظایف را انجام دهند. بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی هوش طبیعی را برای حل مشکلات پیچیده شبیه‌سازی می‌کنند.

بیشترین کاربرد هوش مصنوعی را می توان در تشخیص چهره و صدا، سیستم های تشخیص گفتار، ترجمه زبان های خارجی و بینایی ماشین، وسایل نقلیه بدون راننده، ربات های تولید صنعتی، چت بات ها و عوامل مجازی مشاهده کرد. برای مثال وقتی از ویدیوهای توصیه‌های YouTube لذت می‌برید، توجه کنید که این ویدیوها توسط هوش مصنوعی بر اساس اولویت‌ها و سلیقه‌های جستجوی شما به شما پیشنهاد می‌شود.

سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس توانایی‌شان در تقلید از رفتارهای انسانی، سخت‌افزاری که برای انجام این کار استفاده می‌کنند، کاربردهایشان در دنیای واقعی و تئوری ذهن طبقه‌بندی می‌شوند. با استفاده از این ویژگی ها برای مقایسه، تمام سیستم های هوش مصنوعی واقعی و فرضی به یکی از سه نوع تقسیم می شوند:

هوش مصنوعی محدود (ANI)،هوش مصنوعی عمومی (AGI) و سوپر هوش مصنوعی (ASI)

یادگیری ماشین (Machine learning) چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از طریق روش‌ها و الگوریتم‌های آماری، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا قابلیت یادگیری داشته باشند و همچنین ماشین ها را قادر می سازد تا به طور خودکار از تجربیات قبلی خود بیاموزند. به زبان ساده، ML به رایانه‌ها قدرت می‌دهد تا خودشان را آموزش دهند و کارهایی را که انجام آن‌ها برای انسان پایان‌پذیر یا غیرممکن است، خودکار کنند.

پس به عبارتی هدف اصلی ML

این است که به سیستم‌ها اجازه دهد تا خودشان از طریق تجربه بدون هیچ گونه مداخله یا کمک انسانی یاد بگیرند.

به این فکر کنید که چگونه خواندن را یاد گرفتید. شما ننشستید و املاء و گرامر را قبلا از برداشتن اولین کتاب‌تان بیاموزید. شما کتاب‌های ساده خواندید؛ و با گذر زمان با کتاب‌های پیچیده‌تر فارغ‌التحصیل شدید.درحقیقت قواعد و استثنائات املا و گرامر را از طریق خواندن یاد گرفتید. به ‌عبارت دیگر، شما داده‌های زیادی را پردازش کردید و از آن آموختید.

این دقیقا ایده‌ی اصلی پشت ماشین لرنینگ است. به یک الگوریتم مقدار زیادی داده بدهید و بگذارید که از چیزها سر در بیاورد.

چیزهای زیادی وجود دارد که یادگیری ماشین می تواند برای کمک به رشد کسب و کار انجام دهد. به عنوان مثال، پیش‌بینی فروش، سنجش احساسات مشتری، تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و کمک به کسب‌وکارها، مانند ارائه خدمات بر اساس سوابق آنها.

نمونه دیگری از ML، پلتفرم OTT است، مانند نتفلیکس و آمازون که از یادگیری ماشین برای کمک به کاربران در ارائه توصیه‌هایی بر اساس فیلم‌هایی که در گذشته دیده‌اند، استفاده می‌کنند. و یا خدماتی مانند سیستم های توصیه در Netflix، Youtube، Spotify ، موتورهای جستجو مانند گوگل و یاهو؛ دستیارهای صوتی مانند google home و amazon alexa. در یادگیری ماشین، ما الگوریتم را با ارائه داده‌های زیادی به آن آموزش می‌دهیم و به آن اجازه می‌دهیم درباره اطلاعات پردازش شده بیشتر بیاموزد.

الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) را می توان به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم کرد:

یادگیری با نظارت (Supervised Algorithms)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Algorithms)
و یادگیری تقویتی (Reinforcement Algorithms)

یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟

به عنوان یک نوع فرعی از یادگیری ماشین، در درجه اول بر اجزای شبکه های عصبی متمرکز است. آنها شبیه مغز انسان هستند و می توانند اطلاعات ارائه شده را مطالعه کنند.

یک شبکه عصبی ممکن است از یک لایه تشکیل شده باشد که با کمک آن پیش بینی می کند، اما چندین لایه اضافی باعث افزایش دقت و بهبود عملکرد کلی سیستم می شود.

تکنیک های یادگیری عمیق بسیاری از برنامه ها را غنی می کند، عملکرد سیستم را بهبود می بخشد

و توانایی آن را برای محاسبه تجزیه و تحلیل و انجام فعالیت های فیزیکی به تنهایی افزایش می دهد.

بر اساس این تکنیک، رایانه ها از مثال ها یاد می گیرند، دقیقاً به همان روشی که کودکان یاد می گیرند کلمات و حرکات بزرگسالان را تکرار کنند.

هنگامی که یک ماشین بدون راننده در مقابل یک تابلوی مشخص می ایستد، این تکنیک یادگیری عمیق است که باعث شده است این کار را انجام دهد.

تلفن‌های هوشمند، گجت‌ها و تجهیزات خانه هوشمند و اینترنت اشیا همگی با چنین دستگاه‌هایی عرضه می‌شوند.

تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

از نظر عملی، یادگیری عمیق تنها زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است. در واقع، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین است و به روشی مشابه عمل می‌کند (به همین دلیل است که گاهی اوقات اصطلاحات به راحتی تعویض می‌شوند). با این حال، قابلیت های آن متفاوت است. در حالی که مدل‌های یادگیری ماشین به تدریج در انجام عملکردهای خاص خود با دریافت داده‌های جدید بهتر می‌شوند، هنوز به مداخله انسانی نیاز دارند. اگر یک الگوریتم هوش مصنوعی یک پیش‌بینی نادرست برگرداند، یک مهندس باید وارد عمل شود و تنظیمات را انجام دهد.

اما در یک مدل یادگیری عمیق، یک الگوریتم می‌تواند تعیین کند که آیا یک پیش‌بینی از طریق شبکه عصبی خودش دقیق است یا خیر و نیازی به کمک انسانی نیست.

برای مثال یک چراغ قوه را فرض کنید می‌توان آن را طوری برنامه‌ریزی کرد که وقتی نشانه شنیداری فردی را که کلمه «تاریک» را می‌گوید تشخیص می‌دهد روشن شود.

همانطور که به یادگیری ادامه می دهد، ممکن است در نهایت با شنیدن هر عبارتی حاوی آن کلمه خاص، آن کار را انجام دهد.

اما اگر چراغ قوه یک مدل یادگیری عمیق داشت، می‌توانست بفهمد که باید با نشانه‌های «نمی‌توانم ببینم» یا «کلید چراغ کار نمی‌کند» روشن شود،

شاید در کنار یک حسگر نور. یک مدل یادگیری عمیق می تواند از طریق روش محاسباتی خود یاد بگیرد – تکنیکی که به نظر می رسد مغز خودش را دارد.

برای جمع بندی، تفاوت های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق عبارتند از:

یادگیری ماشین از الگوریتم‌هایی برای تجزیه داده‌ها، یادگیری از آن داده‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس آموخته‌ها استفاده می‌کند

اما یادگیری عمیق الگوریتم‌ها را در لایه‌ها ساختار می‌دهد تا یک «شبکه عصبی مصنوعی» ایجاد کند که بتواند به تنهایی یاد بگیرد و تصمیم‌گیری هوشمندانه بگیرد.

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است. در حالی که هر دو تحت دسته وسیعی از هوش مصنوعی قرار می گیرند.

یادگیری ماشین در حال حاضر در صندوق ورودی ایمیل، بانک و مطب پزشک شما استفاده می شود. اما فناوری یادگیری عمیق برنامه‌های پیچیده‌تر و مستقل‌تری را امکان‌پذیر می‌کند، مانند ماشین‌های خودران یا روبات‌هایی که جراحی پیشرفته را انجام می‌دهند.