فهرست مطالب
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از علم کامپیوتر هستند که با یکدیگر همبستگی دارند. این دو فناوری از پرطرفدارترین فناوری‌هایی هستند که برای ایجاد سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شوند.
اگرچه این دو فناوری مرتبط هستند و گاهی اوقات افراد از آنها به عنوان مترادف یکدیگر استفاده می‌کنند، اما همچنان هر دو در موارد مختلف دو اصطلاح متفاوت هستند.
هوش مصنوعی (AI) چیست؟ یادگیری ماشینی چیست؟ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه به هم مرتبط هستند و چه قابلیت‌هایی دارند؟ یادگیری عمیق در مقابل هوش مصنوعی چیست؟ رابطه بین علوم اعصاب و هوش مصنوعی چیست؟ ما در این مطلب سعی داریم تا به این سوال‌ها پاسخ داده و به صورت جامع به این موضوع بپردازیم. در ادامه این مطلب با ما همراه باشید.
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
اینکه هوش مصنوعی چیست و چه تعریفی می‌توان از ان بیان نمود؟ مبحثی است که تاکنون دانشمندان به یک تعریف جامع از ان نرسیده‌اند و هریک تعریفی را ارائه نموده‌اند که یکی از این تعاریف مربوط به کورزویل است که می‌گوید:
(هنر ایجاد ماشین‌هایی که وظایفی را انجام می‌دهند که انجام آنها توسط انسان‌ها نیاز به هوش دارد.)
هوش مصنوعی رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که سیستم کامپیوتری را می‌سازد که می‌تواند هوش انسان را تقلید کند. از دو کلمه ” مصنوعی ” و ” هوشمندی ” تشکیل شده است که به معنای “یک قدرت تفکر ساخته دست بشر” است.
به‌طور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع‌آوری اطلاعات، استقراء و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش یا ارائه تصمیم است. در واقع هوش به مفهوم به‌کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود.
هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشین‌هایی هوشمند با به‌کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است.
در مقایسه هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسائل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم است در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر است.
در نتیجه علی‌رغم وجود رایانه‌های بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوش‌های مصنوعی نبوده‌ایم.
یادگیری ماشینی (ML) چیست؟
یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که اولین بار در دهه‌ی ۱۹۵۰ توسط آرتور ساموئل مطرح شد.
یادگیری ماشینی یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. ماشین‌ها از داده‌ها و تجربیات برای بهبود عملکرد و اتخاذ تصمیمات بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق استفاده می‌کنند.
یکی از راه‌های آموزش کامپیوتر برای تقلید استدلال انسان، استفاده از شبکه عصبی است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی است که از مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند.
شبکه عصبی به سیستم کامپیوتری کمک می‌کند تا از طریق یادگیری عمیق به هوش مصنوعی دست یابد. این ارتباط نزدیک به همین دلیل است که ایده هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در واقع به روش‌هایی است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی با هم کار می‌کنند.
یادگیری ماشینی در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص الگو، پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری، و بسیاری از زمینه‌های دیگر به کار می‌رود و نقش مهمی در توسعه فناوری ایفا می‌کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه به هم مرتبط هستند؟
یک کامپیوتر “هوشمند” از هوش مصنوعی برای فکر کردن مانند یک انسان و انجام وظایف به تنهایی استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی نحوه توسعه هوش یک سیستم کامپیوتری است.
| هوش مصنوعی | لرنینگ ماشین |
| هوش مصنوعی فناوری است که ماشین را قادر می‌سازد رفتار انسان را شبیه سازی کند. | یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می‌دهد به طور خودکار از داده‌های گذشته بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرد. |
| هدف هوش مصنوعی ساختن یک سیستم کامپیوتری هوشمند مانند انسان برای حل مشکلات پیچیده است. | هدفML این است که به ماشین‌ها اجازه دهد از داده ها یاد بگیرند تا بتوانند خروجی دقیقی ارائه دهند. |
| در هوش مصنوعی، ما سیستم‌های هوشمندی می‌سازیم تا مانند انسان هر کاری را انجام دهند. | در ML، ما به ماشین‌ها آموزش می‌دهیم که یک کار خاص را انجام دهند و نتیجه دقیقی ارائه دهند. |
| یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دو زیرمجموعه اصلی هوش مصنوعی هستند. | یادگیری عمیق زیرمجموعه اصلی یادگیری ماشینی است. |
| AIدامنه بسیار گسترده‌ای دارد. | یادگیری ماشینی دامنه محدودی دارد. |
| هوش مصنوعی در حال کار برای ایجاد یک سیستم هوشمند است که می‌تواند وظایف پیچیده مختلفی را انجام دهد. | یادگیری ماشینی برای ایجاد ماشین‌هایی کار می‌کند که می‌توانند تنها کارهای خاصی را که برای آن آموزش دیده‌اند انجام دهند. |
| سیستم هوش مصنوعی در تلاش برای به حداکثر رساندن شانس موفقیت است. | یادگیری ماشین عمدتاً به دقت و الگوها مربوط می شود. |
| کاربردهای اصلی هوش مصنوعی: سیری، بازی آنلاین، ربات انسان‌نمای هوشمند و غیره است. | کاربردهای اصلی یادگیری ماشین عبارتند از: الگوریتم‌های جستجوی گوگل ، پیشنهادات برچسب‌گذاری خودکار و غیره. |
| بر اساس قابلیت ها، هوش مصنوعی را می توان به سه نوع تقسیم کرد که عبارتند از: هوش مصنوعی ضعیف ، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی قوی. | یادگیری ماشینی را می توان به طور عمده به سه نوع تقسیم کرد که عبارتند از یادگیری تحت نظارت ، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. |
قایلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
Artificial Intelligence
پردازش تصویر و ویدئو
این قابلیت ها تشخیص چهره، اشیا و اعمال در تصاویر و ویدئوها و اجرای قابلیت‌هایی مانند جستجوی بصری را ممکن می‌سازد.
تحلیل احساسات
یک سیستم کامپیوتری از تجزیه و تحلیل احساسات برای شناسایی و دسته بندی نگرش‌های مثبت، خنثی و منفی استفاده می‌کند.
مراقبت‌های بهداشتی
سازمان‌های بهداشتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را در برنامه‌هایی مانند پردازش تصویر برای بهبود تشخیص سرطان و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده برای تحقیقات ژنومیک استفاده می‌کنند.
بانکداری و مالی
در زمینه‌های مالی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابزارهای ارزشمندی برای اهدافی مانند تشخیص تقلب، پیش‌بینی ریسک و ارائه مشاوره‌های مالی فعال‌تر هستند.
فروش و بازاریابی
تیم های فروش و بازاریابی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیشنهادات شخصی سازی شده، بهینه سازی کمپین، پیش بینی فروش، تجزیه و تحلیل احساسات و پیش بینی ریزش مشتری استفاده می‌کنند.
امنیت سایبری
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی سلاح‌های قدرتمندی برای امنیت سایبری هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند با شناسایی ناهنجاری‌ها از خود و مشتریانشان محافظت کنند.
حمل و نقل
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کاربردهای حمل و نقل با ارزش هستند، جایی که به شرکت ها کمک می‌کنند کارایی مسیرهای خود را بهبود بخشند و از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای اهدافی مانند پیش بینی ترافیک استفاده کنند.
تولید
شرکت‌های تولیدی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و کارآمدتر کردن عملیات خود استفاده می‌کنند.
یادگیری عمیق (Deep Learning) در مقابل هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هر دو نوعی هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.
یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان استفاده می‌کند که به یادگیری ماشینی کمک می‌کند تا به طور خودکار با کمترین دخالت انسان سازگار شود.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که می‌تواند به طور خودکار توابع را با بررسی الگوریتم ها یاد بگیرد و بهبود بخشد. الگوریتم ها از شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری و بهبود عملکرد خود با تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسان ها استفاده می‌کنند.
یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟
شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها هستند، دقیقاً مانند مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. گره‌های درون لایه‌های مجزا به لایه‌های مجاور متصل می‌شوند. گفته می‌شود شبکه بر اساس تعداد لایه‌هایی که دارد عمیق‌تر است.
یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند و وزن‌های مربوطه را تعیین می‌کنند. یک گره با وزن سنگین‌تر، تأثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد گذاشت.
لایه نهایی ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی کامپایل می‌کند. سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند زیرا دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند و شامل چندین محاسبات پیچیده ریاضی می‌شوند. با این حال، حتی با چنین سخت افزار پیشرفتهای، آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند هفته‌ها طول بکشد.
سیستم‌های یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارند تا نتایج دقیق را برگردانند. بر این اساس، اطلاعات به عنوان مجموعه داده‌های عظیم تغذیه می‌شود.
هنگام پردازش داده‌ها ، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند داده‌ها را با پاسخ‌های دریافتی از یک سری سؤالات دودویی درست یا نادرست که شامل محاسبات ریاضی بسیار پیچیده است، طبقه‌بندی کنند.
برای مثال، یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری تشخیص و تشخیص لبه‌ها و خطوط چهره، سپس بخش‌های مهم‌تر از چهره‌ها، و در نهایت، نمایش کلی چهره‌ها کار می‌کند.
با گذشت زمان، برنامه خود را آموزش می‌دهد و احتمال پاسخ های صحیح افزایش می یابد. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان چهره‌ها را به دقت شناسایی می‌کند.
نقش یادگیری عمیق در چیست؟
یادگیری عمیق نقش مهمی در آمار و مدل سازی پیش بینی ایفا می‌کند. یادگیری عمیق با جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده متعددی را برای درک الگوها و روندهای درون داده‌ها ایجاد می‌کند.
چرا از یادگیری عمیق استفاده می‌شود؟
یادگیری عمیق، تفسیر حجم زیادی از داده‌ها و تبدیل آنها به اطلاعات معنی دار را سریع تر و آسان تر می‌کند. در صنایع مختلف از جمله رانندگی خودکار و تجهیزات پزشکی استفاده می‌شود.
رابطه بین علوم اعصاب و هوش مصنوعی
رابطه بین علوم اعصاب و هوش مصنوعی یک رابطه همزیستی است. پیشرفتهای علوم اعصاب به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کرده است و به نوبه خود، هوش مصنوعی ابزارها و تکنیک‌های جدیدی را برای مطالعه مغز ارائه کرده است.
بسیاری از الگوریتم‌های مورد استفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی الهام گرفته از عصب شناسی است. به عنوان مثال، یادگیری عمیق، شکل محبوب هوش مصنوعی، مبتنی بر شبکه‌های عصبی است که ابتدا از ساختار مغز الهام گرفته شده است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای تشخیص الگوها در تصاویر، گفتار و متن استفاده کرد، درست مانند مغز انسان.
به طور مشابه، علوم اعصاب الهام‌بخش توسعه محاسبات نورومورفیک است، که نوعی محاسبات است که بر اساس ساختار و عملکرد مغز مدل‌سازی می‌شود. محاسبات نورومورفیک از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کند، درست مانند مغز.
هوش مصنوعی همچنین ابزارهای جدیدی را برای مطالعه مغز ارائه کرده است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده های fMRI و EEG استفاده کرد و به محققان کمک می‌کند تا الگوهایی را در فعالیت مغز که با فرآیندهای شناختی خاص مرتبط هستند شناسایی کنند.
چشم‌اندازها
با این حال، نگرانی‌های اخلاقی بالقوه‌ای نیز وجود دارد که ناشی از توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند فرآیندهای مغز انسان را تکرار کنند.
به عنوان مثال، پتانسیل این سیستم‌ها برای نظارت و کنترل یا جایگزینی کارگران انسانی در صنایع خاص وجود دارد. همچنین این سوال وجود دارد که چگونه می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که با ارزش‌ها و منافع انسانی همسو هستند و آسیبی به افراد یا جامعه در کل وارد نمی‌کنند.
برای رفع این نگرانی‌ها، نیاز به گفت‌وگو و همکاری مداوم بین دانشمندان، سیاست‌گذاران و مردم وجود دارد. این شامل توسعه دستورالعمل‌های اخلاقی و چارچوب‌های قانونی است که توسعه و استفاده مسئولانه را تضمین می‌کند.
نویسنده: فاطمه مهری‌زاده
اکادمی نوروساینس
منبع:
https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/artificial-intelligence-vs-machine-learninghttps://www.javatpoint.com/difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning
