10 تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

مفهوم

مهمتر از همه، هر دو این اصطلاحات در معنایشان متفاوت هستند. به طور کلی، هوش مصنوعی به معنای داشتن یک کامپیوتر و عملکرد مانند یک انسان است. با این حال، یادگیری ماشین همچنین می تواند به عنوان بخشی از خود هوش مصنوعی طبقه بندی شود. به معنای تمام مراحلی است که یک کامپیوتر باید در حین اجرای هوش مصنوعی طی کند.

اصطلاح هوش مصنوعی را به دلیل محبوبیت آن در چندین برنامه، اغلب در رسانه ها می شنویم. هوش مصنوعی طیف وسیعی از زیرشاخه‌ها مانند سیستم‌های خبره، اتوماسیون فرآیند، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی را در بر می‌گیرد. با این حال، این قبلا ثابت شده است که پرطرفدارترین موضوعات رسانه ها اغلب برای کسب و کارها کمترین ارزش را دارند. آنها فقط برای مطالعات تحقیقاتی هستند و به ندرت در برنامه های روزانه استفاده می شوند.

2. درک مطلب

اگر دو سیستم از این قبیل را در گستره وسیع تری در نظر بگیرید، می توانید بگویید که هوش مصنوعی ترکیبی از اصطلاحات Artificial و Intelligence است که به معنای واقعی کلمه به معنای توانایی مصنوعی برای تفکر است. این همچنین شامل استفاده از تشخیص گفتار، ادراک بصری، تصمیم گیری، درک احساسات و موارد دیگر می شود. از سوی دیگر، یادگیری ماشینی یکی از منابع مقدماتی دستیابی به اهداف هوش مصنوعی اعلام شده است. این شامل تمام الگوریتم‌ها و تکنیک‌های رایانه‌ای است که به دسترسی به حجم زیادی از داده‌ها و استفاده از آن به عنوان یک منبع ارزشمند بعد از آن کمک می‌کند.

3. کارکرد

عملکردهای هوش مصنوعی عموماً به عنوان پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شوند، به این معنی که سیستم‌های محاسباتی خود را از مجموعه داده‌ها آموزش می‌دهند و مانند انسان‌ها از آن اطلاعات استفاده می‌کنند. علاوه بر این، اهمیت شبکه های عصبی قابل ذکر است. این شبکه‌ها به عنوان بلوک‌های سازنده برای پیاده‌سازی یادگیری ماشین عمل می‌کنند.

یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. به شبکه های عصبی نیاز دارد زیرا این شبکه ها به عنوان پایه یک سیستم کامپیوتری عمل می کنند و اطلاعات را از یک شبکه به شبکه دیگر منتقل می کنند. در یادگیری ماشینی، شبکه های عصبی قادر به مرور یک سری داده و درک آن تا حداکثر میزان ممکن هستند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند چهره و اثر انگشت شما را حس کند. این ویژگی‌ها را می‌توان برای باز کردن قفل دستگاه‌های تلفن همراه یا اعطای دسترسی مجاز استفاده کرد.

4. حل مسئله

هوش مصنوعی روی یافتن مطلوب‌ترین و مناسب‌ترین راه‌حل برای یک کار کار می‌کند، به همین دلیل باید روی هوشمند بودن تمرکز کند. از سوی دیگر، یادگیری ماشینی بر صحت راه حل تمرکز می کند زیرا دانش و اطلاعات را بر هوش ترجیح می دهد.

هدف از استفاده از هوش مصنوعی افزایش احتمال موفقیت به جای افزایش دقت است. هوش مصنوعی بر هدف تحریک هوش طبیعی برای حل مسائل پیچیده تمرکز دارد. در حالی که هدف یادگیری ماشین دستیابی به سطوح بالاتری از دقت و تمرکز بر یادگیری از اطلاعات ارائه شده برای یک کار خاص است تا عملکرد سیستم را افزایش دهد.

5. طبقه بندی

با کاوش عمیق، می توانید هوش مصنوعی را به سه زیر دسته تقسیم کنید که به شرح زیر است،

1. هوش مصنوعی محدود
2. هوش عمومی مصنوعی
3. هوش فوق العاده

یادگیری ماشینی را نیز می توان به سه زیر شاخه زیر دسته بندی کرد که عبارتند از:

1. یادگیری تحت نظارت
2. یادگیری بدون نظارت
3. یادگیری تقویتی.

6. گسترش و محبوبیت

هوش مصنوعی اغلب به پردازنده‌های خاصی نیاز دارد که برای پردازش داده‌ها کارآمدتر از یک CPU معمولی طراحی شده‌اند. انواع نرم افزارها و پلتفرم های ویژه طراحی شده برای پردازش چنین داده هایی وجود دارد. همچنین، Google دارای واحدهای پردازش تنسور است که برای ترویج آموزش و کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. واحدهای پردازش تنسور را می توان به راحتی با استفاده از TensorFlow، که یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب است، برنامه ریزی کرد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی هر دو کاربردهای تجاری مفید و منحصر به فردی دارند. اما یادگیری ماشینی توانایی بسیار بیشتری در حل مسائل و مشکلات با رویکرد نسبتاً عملی دارد. بنابراین، یادگیری ماشینی به دلیل ماهیت سودآور و مفید، به طور گسترده در بازار مدرن استفاده می شود.

7. مکانیزم

هوش مصنوعی به انتقال توانایی های شناختی انسان به ماشین ها کمک می کند. در طول تاریخ هوش مصنوعی، از تطبیق الگو و سیستم های خبره استفاده کرده است. با این حال، هدف یادگیری ماشینی کمک به ماشین بدون دخالت انسان بود. کارشناسان معتقد بودند که دستگاه باید با استفاده از داده های موجود راه حلی برای حل یک کار پیدا کند.

در یادگیری ماشینی، سیستم از تمام اطلاعات ارائه شده برای یادگیری روندها و الگوهای اساسی استفاده می کند. هوش مصنوعی از تجربیات خود برای کسب مهارت های جدید با درک کاربرد اطلاعات ارائه شده در محیط ها و موقعیت های جدید استفاده می کند. هوش مصنوعی با داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار به خوبی کار می‌کند. در حالی که، یادگیری ماشین تنها زمانی می تواند به طور موثر کار کند که با مجموعه داده های ساختاریافته و نیمه ساختار یافته ارائه شود.

8. برنامه ها و دامنه

هوش مصنوعی دامنه بسیار گسترده‌تری نسبت به یادگیری ماشین دارد، از جمله برنامه‌های کاربردی از روباتیک تا تحلیل متن. هوش مصنوعی را می توان یک فناوری در دست توسعه در نظر گرفت. هنوز سردرگمی زیادی در مورد اینکه آیا به زودی یک سیستم هوش مصنوعی بسیار تحقیقاتی وجود خواهد داشت وجود دارد. مفهوم یادگیری ماشین بر طیف محدودی از کاربردها تأکید دارد. یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل مسائل واقع بینانه و یافتن راه حل های آنها استفاده می شود.

هوش مصنوعی اجازه می دهد تا یک سیستم هوشمند کامل ایجاد کنیم که می تواند در همه انواع مشکلات به ما کمک کند. در حالی که، یادگیری ماشین تنها می تواند به توسعه ماشین هایی کمک کند که وظایف خاصی را برای مشکلات خاص انجام می دهند.

برنامه‌های دارای رتبه برتر که هوش مصنوعی را در خود جای داده‌اند شامل سیستم‌های خبره، سیستم‌های خدمات مشتری، بازی‌های آنلاین، ربات‌های هوشمند و موارد دیگر می‌شوند. از طرف دیگر، یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر آنلاین، الگوریتم‌های جستجوی گوگل، پیشنهادات دوستان فیسبوک و غیره استفاده می‌شود.

9. پیاده سازی و توسعه

یک تفاوت دیگر بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را می‌توان از طریق اجرای آنها به دقت درک کرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی با هم کار می‌کنند تا فعالیت‌های انسانی مانند خدمات مشتری خودکار، رانندگی وسایل نقلیه و توصیه‌های شخصی‌شده را خودکار کنند.

یادگیری ماشینی به حل مسئله کارآمد و پیچیده نیاز دارد و به کدنویسی پیچیده زیادی نیاز دارد تا در نهایت به نتایج دلخواه برسد. این الگوریتم ها باید با مجموعه داده های بزرگ آموزش داده شوند. هرچه داده های بیشتری برای الگوریتم خود ارائه دهید، نتایج بهتری می تواند ایجاد کند. این باعث می شود که آن را به داده ها وابسته و مستعد شکست در صورت کیفیت پایین داده ها کند. یادگیری ماشین چیز جدیدی نیست و شامل الگوریتم ها و فرآیندهایی است که در دهه شصت کشف شدند.

هوش مصنوعی در سفری بی پایان برای ساختن ماشین آلات مدرن با عقل انسانی است. این دارای یک رویکرد بسیار خوش بینانه است تا بتواند ذهنیت انسان را برای عملیات منظم مستعمره کند. اجرای برنامه ای برای هوش مصنوعی ممکن است زمان قابل توجهی را ببرد. یادگیری ماشین مربوط می شود. هنوز هم می تواند روی مجموعه داده های کوچک و متوسط ​​شروع به کار کند. با این حال، از آنجایی که یادگیری ماشین با هوش مصنوعی مرتبط است، توسعه و ارائه راه‌حل‌های عالی مدتی طول می‌کشد.

10. تخصص مورد نیاز

برای توسعه یک سیستم هوشمند مصنوعی، به مجموعه مهارت های گسترده ای نیاز است که شامل،

1. الگوریتم ها و تکنیک های تجزیه و تحلیل مسائل
2. علوم داده و رباتیک
3. نگرانی های اخلاقی در توسعه سیستم های مسئول
4. برنامه نویسی و طراحی برنامه نویسی جاوا
5. داده کاوی و حل مسئله.

از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین به مهارت‌های زیر برای توسعه یک سیستم موفق نیاز دارند،

1. ریاضیات و فیزیک کاربردی
2. معماری شبکه عصبی
3. مدل سازی و ارزیابی داده
4. احتمال و آمار

نتیجه گیری

اگر هر زمان که این اصطلاحات فنی هنگام مرور وب جهانی ظاهر می شوند، به راحتی گیج می شوید، تنها نیستید. جدیدترین اکتشافات اطلاعات بسیار مورد نیاز را برای توسعه بیشتر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اختیار متخصصان قرار داده است. هر دوی این فناوری ها، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، پتانسیل تغییر جامعه ما به عنوان یک کل و تغییر پویایی بازار را دارند. آنها همچنین طیف وسیعی از راه حل های جدید را برای آینده ای پیشرفته از نظر فناوری پیشنهاد می کنند. شرکت ها هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را در سیستم های خود گنجانده اند. هر دوی این مفاهیم مجموعه ای از عوارض و مزایای خاص خود را دارند. تا زمانی که تحقیقات مثمر ثمر ادامه داشته باشد، ما همیشه می‌توانیم به این سیستم‌ها تکیه کنیم تا زندگی خود را برای بهتر شدن تغییر دهیم.