تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چیست؟

۱۴۰۵/۰۴/۰۶
هوش مصنوعی، وبلاگ
تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی

محتوای مقاله

تفاوت های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی؛ راهنمای کامل و ساده

در دنیای فناوری، اصطلاحاتی مانند هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) به‌طور مداوم شنیده می‌شوند. این مفاهیم اگرچه به هم مرتبط هستند، اما معمولاً به اشتباه به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند. در حالی که هر کدام نقش، کاربرد و جایگاه متفاوتی در دنیای علوم کامپیوتر دارند و درک تفاوت آن‌ها برای بسیاری از افراد همچنان چالش‌برانگیز است.

امروزه هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری در زندگی روزمره ما حضور دارد. از پیشنهاد فیلم و موسیقی در پلتفرم‌های آنلاین گرفته تا دستیارهای هوشمندی مانند سیری و الکسا، بسیاری از سرویس‌هایی که روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم بر پایه الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ساخته شده‌اند. حتی شبکه‌های اجتماعی نیز از این فناوری‌ها برای تشخیص چهره، شناسایی اشیا در تصاویر و ارائه محتوای شخصی‌سازی‌شده به کاربران استفاده می‌کنند.

مطالعه کنید
هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد؟

در این مقاله، به زبان ساده بررسی می‌کنیم که هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی چه هستند، چگونه به یکدیگر مرتبط‌اند و چه تفاوت‌هایی آن‌ها را از هم متمایز می‌کند.

ارتباط هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

برای درک بهتر ارتباط میان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، ساده‌ترین روش این است که آن‌ها را به‌صورت مجموعه‌ای از سیستم‌های تودرتو در نظر بگیریم؛ ساختاری که از مفاهیم کلی‌تر شروع می‌شود و به سمت مفاهیم تخصصی‌تر حرکت می‌کند، به‌طوری که هر بخش زیرمجموعه بخش قبلی محسوب می‌شود.
در این ساختار، هوش مصنوعی (AI) گسترده‌ترین مفهوم است. در واقع، یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا با استفاده از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را به‌مرور زمان بهبود دهند.
ارتباط هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
در سطح بعدی، یادگیری عمیق (Deep Learning) به‌عنوان زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین قرار می‌گیرد. این حوزه از مدل‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌ها و استخراج الگوهای پیچیده استفاده می‌کند. در همین میان، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) نقش پایه‌ای در یادگیری عمیق دارند و اساس بسیاری از الگوریتم‌های این حوزه را تشکیل می‌دهند؛ این ساختارها تا حدی از عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند.
نکته مهم در تفاوت شبکه‌های عصبی معمولی با مدل‌های یادگیری عمیق، تعداد لایه‌های پردازشی آن‌هاست؛ یعنی همان مفهوم «عمق شبکه». هرچه تعداد این لایه‌ها بیشتر باشد، مدل توانایی بیشتری در یادگیری الگوهای پیچیده و تحلیل داده‌های چندلایه خواهد داشت. به همین دلیل، در بسیاری از منابع علمی، شبکه‌هایی که بیش از سه لایه دارند به‌عنوان شبکه‌های عمیق شناخته می‌شوند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) گسترده‌ترین مفهوم در میان فناوری‌های مرتبط با یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی است. این حوزه به سیستم‌ها و ماشین‌هایی اشاره دارد که می‌توانند برخی از توانایی‌های شناختی انسان مانند یادگیری، استدلال، تصمیم‌گیری و حل مسئله را شبیه‌سازی کنند.
در عمل، هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و خودکارسازی فرآیندها، انجام بسیاری از وظایفی را ممکن کرده است که پیش‌تر تنها توسط انسان انجام می‌شد. از کاربردهای رایج آن می‌توان به تشخیص چهره، تشخیص گفتار، ترجمه زبان، تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری هوشمند اشاره کرد.

دسته بندی های هوش مصنوعی

به‌طور کلی، هوش مصنوعی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

  • هوش مصنوعی محدود (ANI)
  • هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • هوش مصنوعی فوق هوشمند (ASI)
دسته بندی های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence)

هوش مصنوعی محدود یا Artificial Narrow Intelligence که با عنوان «هوش مصنوعی ضعیف» نیز شناخته می‌شود، رایج‌ترین نوع هوش مصنوعی در دنیای امروز است. این سیستم‌ها برای انجام یک وظیفه مشخص طراحی شده‌اند و معمولاً فقط در همان حوزه عملکرد قابل‌قبول و بهینه‌ای دارند.

برای مثال، سیستم‌هایی که برای تشخیص چهره در تصاویر طراحی شده‌اند یا الگوریتم‌هایی که بهترین حرکت را در بازی شطرنج انتخاب می‌کنند، در این دسته قرار می‌گیرند.
فناوری‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین (Computer Vision) نیز در همین دسته قرار دارند. این تکنولوژی‌ها پایه بسیاری از سیستم‌های هوشمند امروزی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی (مثل سیری و الکسا) و حتی خودروهای خودران هستند.
مطالعه کنید
ChatGPT چیست؟ بررسی هوش مصنوعی چت جی پی تی

هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence)

هوش مصنوعی عمومی یا Artificial General Intelligence که در دسته «هوش مصنوعی قوی» قرار می‌گیرد، سیستمی است که توانایی انجام طیف وسیعی از وظایف فکری را در سطحی مشابه انسان داشته باشد.

چنین سیستمی می‌تواند دانش و مهارت‌های خود را بین حوزه‌های مختلف منتقل کند، مسائل جدید را درک کند و مانند انسان توانایی یادگیری و تصمیم‌گیری داشته باشد. با وجود پیشرفت‌های قابل توجه در حوزه هوش مصنوعی، AGI هنوز در مرحله تحقیقاتی قرار دارد و به‌صورت عملی پیاده‌سازی نشده است.

هوش مصنوعی فوق هوشمند (Artificial Super Intelligence)

هوش مصنوعی فوق هوشمند یا Artificial Super Intelligence، پیشرفته‌ترین سطح هوش مصنوعی است. این نوع سیستم نه‌تنها به سطح توانایی‌های انسانی می‌رسد، بلکه از نظر قدرت تحلیل، یادگیری، خلاقیت و تصمیم‌گیری می‌تواند از انسان نیز فراتر عمل کند.

آینده هوش مصنوعی

در حال حاضر تقریباً تمام ابزارها و سیستم‌های هوشمندی که به‌صورت روزمره از آن‌ها استفاده می‌کنیم، در دسته هوش مصنوعی محدود (ANI) قرار می‌گیرند. با این حال، تحقیقات گسترده‌ای برای توسعه هوش مصنوعی عمومی (AGI) و در ادامه هوش مصنوعی فوق هوشمند (ASI) در حال انجام است.
بسیاری از کارشناسان معتقدند که پیشرفت در حوزه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی می‌تواند مسیر رسیدن به نسل‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی را هموارتر کند.

کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار

امروزه تعداد فزاینده‌ای از کسب‌وکارها در سراسر جهان از هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌کنند؛ به‌طوری‌که حدود ۳۵ درصد از شرکت‌ها در حال حاضر به‌صورت فعال از این فناوری بهره می‌برند و ۴۲ درصد دیگر نیز در مرحله بررسی و ارزیابی آن قرار دارند.
یکی از مهم‌ترین تحولات این حوزه، ظهور هوش مصنوعی مولد (Generative AI) است که با استفاده از مدل‌های پایه (Foundation Models) و آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌های بدون برچسب توسعه یافته است. این ویژگی باعث شده است که این فناوری به‌راحتی با کاربردهای جدید سازگار شود.
این انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالا، احتمالاً سرعت پذیرش هوش مصنوعی را در صنایع مختلف به شکل قابل توجهی افزایش خواهد داد. در آزمایش‌های اولیه، شرکت IBM گزارش کرده است که هوش مصنوعی مولد می‌تواند زمان دستیابی به ارزش تجاری و نتایج عملیاتی را تا ۷۰ درصد سریع‌تر از روش‌های سنتی کاهش دهد.
در عمل، چه از سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده شود و چه از مدل‌های پایه، هوش مصنوعی می‌تواند مزیت رقابتی قابل توجهی برای سازمان‌ها ایجاد کند.

ادغام مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی در فرآیندها و سیستم‌های کاری، همراه با خودکارسازی وظایفی مانند خدمات مشتریان، مدیریت زنجیره تأمین و امنیت سایبری، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نه‌تنها نیازهای فعلی مشتریان را پاسخ دهند، بلکه برای انتظارات آینده نیز آماده باشند.

در این میان، یکی از نکات کلیدی، انتخاب و استفاده از مجموعه‌داده‌های مناسب از همان ابتدا است تا کیفیت داده‌ها تضمین شده و بیشترین ارزش از مدل‌های هوش مصنوعی استخراج شود.
همچنین طراحی یک معماری ترکیبی و آماده برای هوش مصنوعی اهمیت بالایی دارد؛ معماری‌ای که بتواند داده‌ها را در هر محیطی که قرار دارند به‌صورت مؤثر پردازش کند؛ چه در سامانه‌های مین‌فریم (Mainframe)، چه در مراکز داده، ابرهای خصوصی و عمومی، و چه در زیرساخت‌های لبه شبکه (Edge Computing).

هوش مصنوعی مورد استفاده و چالش‌های آن

هوش مصنوعی مورد استفاده در هر سیستم باید قابل اعتماد باشد؛ زیرا در غیر این صورت می‌تواند به اعتبار و شهرت سازمان آسیب وارد کند و حتی پیامدهای قانونی و نظارتی به همراه داشته باشد.
یکی از چالش‌های مهم در این حوزه، وجود مدل‌های گمراه‌کننده، مدل‌های دارای سوگیری (Bias) و مدل‌هایی است که دچار توهم (Hallucination) می‌شوند. این موارد می‌توانند تأثیرات منفی قابل توجهی بر حریم خصوصی کاربران، حقوق داده‌ها و میزان اعتماد مشتریان داشته باشند.
به همین دلیل، طراحی و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی باید بر پایه اصولی مانند شفافیت، انصاف (Fairness) و توضیح‌پذیری (Explainability) انجام شود تا بتوان از عملکرد صحیح و قابل اعتماد آن‌ها اطمینان حاصل کرد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند، عملکرد خود را بهبود دهند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی مستقیم برای هر وظیفه، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی انجام دهند.
در عمل، زمانی که یادگیری ماشین به‌درستی پیاده‌سازی شود، می‌تواند دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهد و خطاهای ناشی از حدس و گمان را به حداقل برساند. برای مثال، شرکت‌هایی مانند آمازون از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصولات به کاربران استفاده می‌کنند؛ این پیشنهادها بر اساس رفتار و خریدهای قبلی کاربران شکل می‌گیرد.
در یادگیری ماشین کلاسیک یا غیرعمیق (Non-Deep Machine Learning)، فرآیند شناسایی الگوها و انجام وظایف تا حد زیادی به مداخله انسان وابسته است. در این روش، متخصصان داده ویژگی‌های مهم و روابط میان آن‌ها را مشخص می‌کنند تا مدل بتواند تفاوت بین داده‌های ورودی را درک کند. به همین دلیل، این نوع یادگیری معمولاً به داده‌های ساختاریافته و برچسب‌گذاری‌شده بیشتری نیاز دارد.
یادگیری ماشین چیست

برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ای از تصاویر شامل انواع فست‌فود مانند «پیتزا»، «برگر» و «تاکو» در اختیار سیستم قرار گیرد. در این حالت، متخصص داده ویژگی‌هایی مانند نوع نان یا شکل ظاهری غذا را مشخص می‌کند تا مدل بتواند بین دسته‌ها تمایز قائل شود. همچنین از برچسب‌هایی مانند «پیتزا»، «برگر» و «تاکو» استفاده می‌شود تا فرآیند یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) دقیق‌تر و سریع‌تر انجام شود.

در مقابل، یادگیری عمیق (Deep Learning) به‌عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، می‌تواند از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش استفاده کند، اما الزاماً به آن‌ها وابسته نیست. این فناوری قادر است داده‌های بدون ساختار مانند متن، تصویر و صدا را به‌صورت خام دریافت کرده و به‌طور خودکار ویژگی‌هایی را استخراج کند که باعث تمایز بین کلاس‌های مختلف می‌شوند.
با رشد روزافزون کلان‌داده‌ها (Big Data)، استفاده از یادگیری ماشین نیز به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، شناسایی الگوهای پنهان و استخراج اطلاعات ارزشمند، از مهم‌ترین دلایل محبوبیت این فناوری در سال‌های اخیر است.
برای درک بهتر روش‌های مختلف یادگیری ماشین، می‌توان رویکردهای یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) را مقایسه کرد.
دسته سوم یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است که در آن سیستم از طریق تعامل با محیط و دریافت بازخورد (پاداش یا جریمه) یاد می‌گیرد چگونه وظایف خود را انجام دهد.
همچنین نوع دیگری از یادگیری ماشین به نام یادگیری آنلاین (Online Learning) وجود دارد که در آن مدل با ورود داده‌های جدید به‌صورت مداوم به‌روزرسانی و اصلاح می‌شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

بسیاری از افراد تصور می‌کنند که هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) یک مفهوم یکسان هستند، اما در واقع بین این دو تفاوت‌های مهمی وجود دارد. مهم‌ترین نکته این است که یادگیری ماشین تنها یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود و بخش کوچکی از این حوزه گسترده را تشکیل می‌دهد.
هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و سیستم‌ها گفته می‌شود که می‌توانند وظایفی مشابه توانایی‌های شناختی انسان مانند استدلال، تصمیم‌گیری، حل مسئله و یادگیری را انجام دهند. در مقابل، یادگیری ماشین یکی از روش‌های تحقق این هدف است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم برای هر سناریو، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری انجام دهند.
به زبان ساده، هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است، در حالی که یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های مهم آن محسوب می‌شود. بنابراین تمام سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در دسته هوش مصنوعی قرار می‌گیرند، اما همه سیستم‌های هوش مصنوعی الزاماً از یادگیری ماشین استفاده نمی‌کنند.
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست
برای مثال، یک سیستم مبتنی بر قوانین از پیش تعریف‌شده که بتواند به سؤالات مشخص پاسخ دهد، یک نمونه از هوش مصنوعی است، اما چون از داده‌ها یاد نمی‌گیرد در دسته یادگیری ماشین قرار نمی‌گیرد. در مقابل، سیستم پیشنهاد محصولات در فروشگاه‌های آنلاین مانند آمازون که رفتار کاربران را تحلیل کرده و بر اساس داده‌های گذشته پیشنهادهای جدید ارائه می‌دهد، نمونه‌ای از کاربرد یادگیری ماشین است.

به طور خلاصه، تفاوت دو مفهوم هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) را می‌توان به شکل زیر بیان کرد:

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

یادگیری ماشین (Machine Learning)

حوزه‌ای گسترده برای شبیه‌سازی هوش انسانزیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی
هدف آن ایجاد سیستم‌های هوشمند استهدف آن یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد است
شامل روش‌هایی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سیستم‌های مبتنی بر قوانین استتمرکز بر تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و پیش‌بینی دارد
می‌تواند بدون یادگیری از داده‌ها نیز عمل کندبرای عملکرد به داده‌ها وابسته است

در واقع، رابطه میان دو مفهوم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌توان به این صورت در نظر گرفت:

هوش مصنوعی←یادگیری ماشین←یادگیری عمیق
در نتیجه، اگر هوش مصنوعی را یک چتر بزرگ در نظر بگیریم، یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین فناوری‌هایی است که زیر این چتر قرار دارد و نقش مهمی در شکل‌گیری بسیاری از پیشرفت‌های امروزی در حوزه هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) محسوب می‌شود. با وجود ارتباط نزدیک این دو فناوری، تفاوت‌های مهمی میان آن‌ها وجود دارد. اصلی‌ترین تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نحوه یادگیری الگوریتم‌ها، میزان وابستگی به مداخله انسانی و حجم داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌ها است.
در یادگیری ماشین سنتی، متخصصان داده باید ویژگی‌های مهم موجود در داده‌ها را شناسایی و تعریف کنند تا الگوریتم بتواند الگوها را تشخیص دهد. اما در یادگیری عمیق، بخش قابل توجهی از فرآیند استخراج ویژگی‌ها به‌صورت خودکار انجام می‌شود و به همین دلیل نیاز به دخالت مستقیم انسان تا حد زیادی کاهش پیدا می‌کند.
یکی دیگر از تفاوت‌های مهم این دو رویکرد، توانایی آن‌ها در پردازش حجم بالای داده‌ها است. یادگیری عمیق امکان کار با مجموعه‌داده‌های بسیار بزرگ را فراهم می‌کند و به همین دلیل گاهی از آن با عنوان «یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر» نیز یاد می‌شود. این ویژگی به‌خصوص در تحلیل داده‌های بدون ساختار مانند متن، تصویر، ویدئو و صدا اهمیت زیادی دارد؛ چرا که بخش بزرگی از داده‌های تولیدشده در سازمان‌ها از همین نوع هستند.
یادگیری عمیق با شناسایی الگوهای پیچیده و پنهان در داده‌ها، قادر است اطلاعات را به‌صورت خودکار دسته‌بندی و طبقه‌بندی کند. برای مثال، اگر مجموعه‌ای از تصاویر شامل پیتزا، برگر و تاکو در اختیار یک مدل یادگیری عمیق قرار گیرد، این مدل می‌تواند با تحلیل ویژگی‌های بصری، تفاوت‌ها و شباهت‌ها را تشخیص داده و هر تصویر را در دسته مناسب قرار دهد.
در مقابل، مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً برای رسیدن به عملکرد مطلوب به داده‌های کمتری نیاز دارند، زیرا بخش زیادی از ویژگی‌های داده توسط انسان تعریف می‌شود. اما مدل‌های یادگیری عمیق برای دستیابی به دقت بالاتر، به حجم بسیار بیشتری از داده‌ها وابسته هستند.
به همین دلیل، در کاربردهای عملی، سازمان‌ها معمولاً از یادگیری ماشین برای مسائل ساده‌تر و ساختاریافته‌تر استفاده می‌کنند، در حالی که یادگیری عمیق برای حل مسائل پیچیده‌تری مانند تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، دستیارهای هوشمند، خودروهای خودران و شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی به کار می‌رود.
در نهایت می‌توان گفت که هر دو رویکرد به سیستم‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌ها یاد بگیرند، اما یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، توانایی بسیار بیشتری در تحلیل داده‌های پیچیده و بدون ساختار دارد و در مقابل به مداخله انسانی کمتری نیازمند است.

شبکه عصبی چیست؟

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) که با نام‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)  یا شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی‌شده نیز شناخته می‌شوند، یکی از مهم‌ترین زیرشاخه‌های یادگیری ماشین هستند و نقش اساسی در شکل‌گیری الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) دارند. این شبکه‌ها به این دلیل «عصبی» نامیده می‌شوند که ساختار پردازش و انتقال اطلاعات در آن‌ها تا حدی از عملکرد نورون‌های مغز انسان الهام گرفته شده است.

شبکه‌های عصبی از چندین لایه گره (Node) تشکیل شده‌اند که شامل لایه ورودی (Input Layer)، یک یا چند لایه پنهان (Hidden Layers) و لایه خروجی (Output Layer) هستند. هر گره در این ساختار به‌عنوان یک نورون مصنوعی عمل می‌کند و از طریق ارتباط با سایر گره‌ها، داده‌ها را پردازش و منتقل می‌کند. هر نورون دارای وزن (Weight) و مقدار آستانه (Threshold) مشخصی است که رفتار آن را تعیین می‌کند.
زمانی که خروجی یک گره از مقدار آستانه تعیین‌شده بیشتر باشد، آن نورون فعال شده و اطلاعات را به لایه بعدی ارسال می‌کند. در غیر این صورت، سیگنال به مرحله بعد منتقل نمی‌شود. این فرآیند به شبکه کمک می‌کند تا الگوها و روابط پیچیده موجود در داده‌ها را شناسایی کند.
شبکه عصبی چیست
داده‌های آموزشی نقش بسیار مهمی در عملکرد شبکه‌های عصبی دارند. این داده‌ها به شبکه کمک می‌کنند تا به‌مرور زمان آموزش ببیند، دقت خود را افزایش دهد و عملکرد بهتری ارائه کند. در صورت آموزش صحیح، شبکه‌های عصبی می‌توانند به ابزارهایی قدرتمند در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی تبدیل شوند و حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بالا تحلیل، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی کنند.
امروزه بسیاری از فناوری‌های پیشرفته بر پایه شبکه‌های عصبی توسعه یافته‌اند. از جمله این کاربردها می‌توان به تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP)، ترجمه ماشینی و سیستم‌های پیشنهاددهنده اشاره کرد. این فناوری‌ها باعث شده‌اند بسیاری از وظایفی که انجام آن‌ها به‌صورت دستی ساعت‌ها یا حتی روزها زمان می‌برد، در چند ثانیه یا چند دقیقه انجام شوند.
یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های جست‌وجوی گوگل است که برای درک بهتر محتوای صفحات وب و ارائه نتایج دقیق‌تر به کاربران، از این فناوری در کنار سایر روش‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند.

تفاوت یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی چیست؟

همان‌طور که در بخش مربوط به شبکه‌های عصبی توضیح داده شد، یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) ارتباط بسیار نزدیکی با یکدیگر دارند. با این حال، این دو مفهوم یکسان نیستند و تفاوت اصلی آن‌ها در تعداد لایه‌های موجود در شبکه عصبی یا همان «عمق شبکه» است.
در واقع، واژه «عمیق» در یادگیری عمیق به تعداد لایه‌های پردازشی یک شبکه عصبی اشاره دارد. هرچه تعداد این لایه‌ها بیشتر باشد، شبکه توانایی بیشتری در شناسایی الگوهای پیچیده و تحلیل داده‌های چندلایه خواهد داشت.
به طور کلی، زمانی که یک شبکه عصبی دارای بیش از سه لایه باشد (شامل لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و لایه خروجی)، می‌تواند در دسته مدل‌های یادگیری عمیق قرار بگیرد. به همین دلیل، یادگیری عمیق در عمل نوعی شبکه عصبی پیشرفته و چندلایه محسوب می‌شود.
شبکه عصبی عمیق
بیشتر شبکه‌های عصبی عمیق از نوع پیش‌خور (Feed-Forward) هستند. در این معماری، داده‌ها تنها در یک مسیر از لایه ورودی به سمت لایه خروجی حرکت می‌کنند و در هر مرحله پردازش می‌شوند تا خروجی نهایی تولید شود.
با این حال، فرآیند آموزش این شبکه‌ها معمولاً با استفاده از الگوریتمی به نام پس‌انتشار خطا (Backpropagation) انجام می‌شود. در این روش، یادگیری در جهت معکوس جریان داده‌ها انجام می‌گیرد؛ به این صورت که خطا از لایه خروجی به سمت لایه‌های قبلی بازگردانده می‌شود تا وزن‌های شبکه اصلاح شوند.
پس‌انتشار خطا به مدل این امکان را می‌دهد که میزان خطای هر نورون را محاسبه کرده و آن را در بخش‌های مختلف شبکه توزیع کند. در نتیجه، مدل به‌مرور زمان تنظیم می‌شود، دقت آن افزایش می‌یابد و عملکرد بهتری در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی ارائه می‌دهد.
در جمع‌بندی می‌توان گفت که شبکه‌های عصبی پایه و اساس یادگیری عمیق هستند، اما هر شبکه عصبی الزاماً یک مدل یادگیری عمیق نیست. تنها زمانی که یک شبکه عصبی از چندین لایه پنهان تشکیل شود و بتواند الگوهای پیچیده را از حجم بالای داده‌ها استخراج کند، در دسته مدل‌های یادگیری عمیق قرار می‌گیرد.

مدیریت داده‌های هوش مصنوعی

اگرچه فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی می‌توانند به بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار و بهبود تجربه مشتریان کمک کنند، اما دستیابی به نتایج مطلوب در پروژه‌های هوش مصنوعی همیشه ساده نیست. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در این مسیر، ایجاد زیرساخت مناسب برای مدیریت داده‌ها و توسعه الگوریتم‌های هوشمند است.
موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی تنها به طراحی و آموزش مدل‌ها محدود نمی‌شود. پیش از توسعه یا استقرار یک مدل، باید زیرساخت مناسبی برای ذخیره‌سازی، سازمان‌دهی و مدیریت داده‌ها فراهم شود.
مدیریت داده در هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از فرآیندها مانند جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها است. کیفیت داده‌ها تأثیر مستقیمی بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی دارد؛ به همین دلیل استفاده از داده‌های دقیق، کامل و قابل اعتماد اهمیت بسیار بالایی دارد.
علاوه بر این، سازمان‌ها باید سازوکارهایی برای شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها در نظر بگیرند. وجود داده‌های ناقص یا دارای سوگیری می‌تواند باعث تولید نتایج نادرست شده و دقت و اعتبار مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد.
در نهایت، مدیریت صحیح داده‌ها یکی از مهم‌ترین عوامل موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود و نقش کلیدی در توسعه مدل‌های دقیق، قابل اعتماد و کارآمد ایفا می‌کند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی

پایتون یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی است. سادگی، انعطاف‌پذیری و طیف وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزارهای پایتون، این زبان را برای یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و سایر برنامه‌های هوش مصنوعی ایده‌آل می‌کند. با پایتون، توسعه‌دهندگان می‌توانند سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندی بسازند که می‌توانند یاد بگیرند، استدلال کنند و بر اساس داده‌ها تصمیم بگیرند. همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، انتظار می‌رود پایتون ابزاری حیاتی برای توسعه و پیاده سازی راه‌حل‌های خلاقانه هوش مصنوعی باقی بماند.
مطالعه کنید
منتور کیست و چه ویژگی هایی دارد؟ معرفی منتورینگ و منتورشیپ

اگر قصد دارید برای برنامه نویسی هوش مصنوعی، پایتون را یاد بگیرید، توصیه ما به شما دوره منتورشیپ برنامه نویسی پایتون است. در این دوره بر اساس منابع معتبر آموزشی و به صورت خصوصی و برای شما برنامه‌ریزی می‌شود تا در نهایت به یک برنامه نویس خبره تبدیل شوید. نحوه‌ یادگیری و انجام تمرین در این دوره با سایر دوره‌ها تفاوت دارد. در تمامی مراحل آموزش، مدرس همراه شما خواهد بود و مسیر رشد شما پیگیری می‌شود تا به نتیجه دلخواه برسید.

مطالعه کنید
دوره منتورشیپ برنامه نویسی پایتون

جمع بندی

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مفاهیمی مرتبط اما متفاوت هستند که هرکدام نقش مشخصی در توسعه فناوری‌های هوشمند دارند. هوش مصنوعی مفهوم کلی‌تری است که به ساخت سیستم‌هایی با توانایی انجام وظایف شبیه به انسان اشاره دارد. در دل این حوزه، یادگیری ماشین روشی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی مستقیم، عملکرد خود را بهبود دهند. یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، مسائل پیچیده‌تری مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های بزرگ را حل می‌کند. شبکه‌های عصبی هم در واقع ساختاری الهام‌گرفته از مغز انسان هستند که پایه بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند.
درک تفاوت این مفاهیم به شما کمک می‌کند تصویر دقیق‌تری از دنیای هوش مصنوعی داشته باشید و هنگام مطالعه، یادگیری یا انتخاب راهکارهای فناورانه، تصمیم آگاهانه‌تری بگیرید. اگرچه این اصطلاحات گاهی به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما شناخت مرزها و ارتباط میان آن‌ها برای هر فردی که به فناوری، کسب‌وکار یا آینده مشاغل علاقه‌مند است، ضروری خواهد بود.

در این مقاله مفاهیم اصلی هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بررسی شد و ارتباط آن‌ها به‌عنوان یک ساختار لایه‌ای توضیح داده شد. همچنین انواع هوش مصنوعی (ANI، AGI و ASI) و تفاوت‌های مهم بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بیان گردید. در نهایت مشخص شد که شبکه‌های عصبی نقش پایه‌ای در یادگیری عمیق دارند و کیفیت داده‌ها یکی از مهم‌ترین عوامل موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی است.

منبع مقاله:

AI vs. machine learning vs. deep learning vs. neural networks: What’s the difference?

مترجم و ویراستار مقاله:

افسانه شمس الدینی
دنیای کامپیوتر به من آموخت که هیچ نسخه‌ی کاملی از ابتدا وجود ندارد؛ پیشرفت، حاصلِ بی‌وقفه یاد گرفتن، اصلاح کردن و دوباره از نو ساختن است
همه مقالات...
Github Linkedin

16 دیدگاه

به گفتگوی ما بپیوندید و دیدگاه خود را با ما در میان بگذارید.

  • ممنون از مقاله خوبتون؛ یک سوال داشتم
    آیا میشه گفت هر یادگیری عمیقی حتماً از شبکه عصبی استفاده می‌کنه یا استثنا هم وجود داره؟

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      بله، در تعریف رایج و علمی، یادگیری عمیق (Deep Learning) عملاً به دسته ای از روش‌های یادگیری ماشین گفته میشه که بر پایه شبکه های عصبی مصنوعی چندلایه ساخته شدند. بنابراین وقتی از دیپ لرنینگ صحبت می‌کنیم، معمولاً منظور مدل‌هایی هست که از نوعی شبکه عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کنند.

      نکته مهم این هست که «عمیق» بودن به تعداد لایه‌های پردازشی در مدل اشاره داره؛ به همین دلیل، یادگیری عمیق رو میتونیم زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین و در عین حال وابسته به شبکه‌های عصبی بدونیم.

      البته همه شبکه‌های عصبی لزوماً «عمیق» نیستند. برای مثال، یک شبکه عصبی با یک لایه پنهان ساده ممکنه جزو مدل های پایه شبکه عصبی باشه اما همیشه در دسته دیپ لرنینگ قرار نگیره.

      پس بطور خلاصه نتیجه میگیریم که:

      «هر یادگیری عمیق، مبتنی بر شبکه عصبی است اما هر شبکه عصبی، یادگیری عمیق نیست»

      ارادت

      پاسخ

  • متاسفانه فکر میکردم که یادگیری عمیق و شبکه های عصبی جفتشون یکی هستند ولی فهمیدم که این دو تا باهمدیگه کلی تفاوت دارند
    منتها یه نکته ای! ای کاش تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی رو با یک مثال توضیح میدادید تا بهتر متوجه بشیم

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      خیلی خوشحالیم که مقاله برای شما مفید بوده و کمک کرده تا تفاوت یادگیری عمیق و شبکه های عصبی واضح تر بشه. لطفاً مقاله رو برای دوستانتون هم بفرستید تا استفاده ببرند. درمورد پیشنهاد بسیار خوبی هم که دادید سپاسگزاریم و حتماً سعی می‌کنیم در بروزرسانی مقاله مثال‌های بیشتری اضافه کنیم.

      حالا بریم سراغ پاسخ به سوالتون، برای توضیح ساده‌تر با مثال میتونیم اینطور بگیم:

      “شبکه عصبی یه مدل یا ساختار محاسباتی هست که از نورون های مصنوعی و لایه‌ها تشکیل شدند، اما یادگیری عمیق به استفاده از شبکه های عصبی با لایه‌های زیادی برای حل مسائل پیچیده گفته میشه.”

      مثلاً فرض کنید که میخوایم تا یه سیستم، عکس گربه رو تشخیص بده؛ اگر از یه شبکه عصبی ساده استفاده بشه، مدل فقط میتونه الگوهای محدودتری رو یاد بگیره اما در یادگیری عمیق، شبکه چندین لایه داره؛ لایه‌های اول لبه‌ها و خطوط رو تشخیص میدن، لایه‌های بعدی گوش و چشم رو شناسایی می‌کنن و در نهایت مدل تشخیص میده که تصویر مربوط به گربه هست.

      به بیان ساده، اینطور میتونیم بگیم که:

      «شبکه عصبی ابزار یا ساختار اصلی هست و یادگیری عمیق زمانی شکل میگیره که از شبکه های عصبی چندلایه برای یادگیری الگوهای پیچیده استفاده بشه.»

      ارادت

      پاسخ

  • من هنوز دقیق متوجه تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نشدم. یعنی یادگیری عمیق فقط نسخه پیشرفته‌تر یادگیری ماشین محسوب میشه؟

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      یادگیری عمیق رو میتونیم زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین بدونیم اما فقط «نسخه پیشرفته‌تر» به معنای ساده کلمه نیست!! تفاوت اصلی این دو در نوع مدل ها، شیوه یادگیری از داده و میزان پیچیدگیشون هست.

      در یادگیری ماشین (Machine Learning)، مدل‌ها معمولاً با استفاده از الگوریتم‌هایی مثل:

      • رگرسیون
      • درخت تصمیم
      • جنگل تصادفی
      • ماشین بردار پشتیبان (SVM)

      از داده‌ها الگو یاد می‌گیرند. در بسیاری از این روش‌ها، انتخاب ویژگی‌های مناسب (Feature Engineering) نقش مهمی داره و معمولاً انسان باید در آماده‌سازی داده و تعریف ویژگی‌ها دخالت بیشتری داشته باشه.

      اما در یادگیری عمیق (Deep Learning)، مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی چندلایه میتونن ویژگی‌ها رو بصورت خودکار از داده خام استخراج کنند. این موضوع باعث شده دیپ لرنینگ در مسائل پیچیده‌ای مثل:

      • تشخیص تصویر
      • پردازش زبان طبیعی
      • تشخیص گفتار
      • ترجمه ماشینی

      عملکرد بسیار خوبی داشته باشد.

      بنابراین بصورت خلاصه نتیجه میگیریم:

      «یادگیری ماشین مفهوم گسترده‌تری هست و یادگیری عمیق یکی از روش‌های پیشرفته در دل یادگیری ماشین هست؛ تفاوت فقط در “پیشرفته‌تر بودن” نیست، بلکه در معماری، نیاز داده، قدرت پردازش و نوع کاربردها نیز هست.»

      ارادت

      پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      شبکه عصبی مصنوعی در اصل یک مدل ریاضی و محاسباتی است که از ایده کلی نحوه ارتباط نورون‌ها در مغز الهام گرفته، اما واقعاً مانند مغز انسان کار نمی‌کند.

      در مغز، نورون‌های زیستی با سازوکارهای بسیار پیچیده شیمیایی و الکتریکی با هم در ارتباط هستند. اما در شبکه‌های عصبی مصنوعی، ما با مجموعه‌ای از:

      • ورودی‌ها
      • وزن‌ها
      • تابع فعال‌سازی
      • لایه‌ها
      • خروجی

      سر و کار داریم که به‌صورت عددی و ریاضی کار می‌کنند.

      به عبارت دیگر:

      «شبکه عصبی از مغز الهام گرفته اما شبیه‌سازی واقعی مغز نیست بلکه یک چارچوب محاسباتی برای تشخیص الگو و یادگیری از داده‌ها است.»

      این نام‌گذاری بیشتر به دلیل شباهت مفهومی در ساختار لایه‌ای و ارتباط واحدها انجام شده، نه به این معنا که مدل دقیقاً مانند مغز فکر می‌کند.

      ارادت

      پاسخ

  • در ادامه این مقاله، یه مطلب جدا درباره تفاوت شبکه عصبی و مدل های سنتی ماشین لرنینگ هم منتشر کنید
    به نظرم مکمل خیلی خوبی میشه

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      بله، این موضوع کاملاً ارزش یک مقاله جداگانه رو داره چون تفاوت شبکه‌های عصبی با مدل‌های سنتی ماشین لرنینگ، یکی از مهم‌ترین پرسش‌های این حوزه هست

      بصورت خلاصه، مدل‌های سنتی یادگیری ماشین مثل:

      • رگرسیون
      • درخت تصمیم
      • SVM
      • KNN

      معمولاً برای داده‌های ساختاریافته عملکرد خوبی دارند و در بسیاری از مسائل با داده کمتر هم قابل استفادن. همچنین تفسیرپذیری بعضی از اونا بیشتره.

      در مقابل، شبکه‌های عصبی به ویژه در نسخه‌های عمیق، برای داده‌های پیچیده‌تر مانند:

      • تصویر
      • صوت
      • متن
      • ویدئو

      بسیار قدرتمندتر هستند

      اما معمولاً به: داده بیشتر، قدرت پردازش بالاتر، زمان آموزش طولانی‌تر نیاز دارند.

      اگر بخوایم خیلی خلاصه بگیم:

      مدل‌های سنتی: ساده‌تر، سریع‌تر، مناسب‌تر برای بسیاری از مسائل کلاسیک
      شبکه‌های عصبی: قدرتمندتر در مسائل پیچیده، اما پرهزینه‌تر و پیچیده‌تر

      بنابراین بله، پرداختن جداگانه به این موضوع میتونه مکمل بسیار خوبی برای این مقاله میتونه باشه.

      ارادت

      پاسخ

  • مقاله خیلی خوبی بود ولی اگر ممکنه درباره کاربرد واقعی هرکدوم در زندگی روزمره هم مثال بزنید، مثلاً در موتور جستجو یا سوشال مدیاها

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      حتماً، برای درک بهتر تفاوت این مفاهیم، مثال‌های روزمره ای رو میزنیم که بهتر متوجه بشید و خیلی کمک‌کننده هستند.

      هوش مصنوعی: هوش مصنوعی مفهوم کلی سیستم‌هایی هست که وظایفی شبیه تصمیم‌گیری یا تحلیل انسانی انجام میدهند.

      مثلاً: دستیارهای صوتی، سیستم پیشنهاد محتوا، چت‌بات‌ها، مسیریابی هوشمند

      یادگیری ماشین: یادگیری ماشین در بسیاری از سرویس‌های روزمره برای پیش‌بینی و پیشنهاد استفاده می‌شود.

      مثلاً: پیشنهاد فیلم در نتفلیکس، تشخیص ایمیل اسپم، رتبه‌بندی نتایج جست‌وجو، پیشنهاد محصول در فروشگاه‌های آنلاین

      یادگیری عمیق: یادگیری عمیق بیشتر در مسائلی استفاده میشه که داده های پیچیده‌تری دارند.

      مثلاً: تشخیص چهره در گوشی موبایل، ترجمه ماشینی، تولید متن، تشخیص اشیا در تصاویر، تبدیل گفتار به متن

      شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی ساختاری هستند که در پشت صحنه بسیاری از این کاربردهای پیشرفته قرار دارند.

      مثلاً وقتی یه سیستم بتونه: چهره رو از تصویر تشخیص بده، صدای شما رو به متن تبدیل کنه، الگوهای پیچیده رو در داده پیدا کنه؛ احتمال زیادی داره که از نوعی شبکه عصبی استفاده شده باشه.

      مثالی که درباره موتور جستجو میتونیم بگیم:

      هوش مصنوعی: کل سیستم هوشمند فهم و رتبه‌بندی نتایج

      یادگیری ماشین: یادگیری رفتار کاربران برای بهبود نتایج

      یادگیری عمیق: فهم بهتر زبان طبیعی در عبارت جست‌وجو

      شبکه‌های عصبی: معماری محاسباتی مورد استفاده برای این تحلیل‌ها

      مثالی که برای شبکه های اجتماعی (سوشال مدیا) میشه گفت:

      پیشنهاد دوستان، تشخیص محتوای نامناسب، رتبه‌بندی پست‌ها در فید، تشخیص چهره یا اشیا در تصاویر

      همه این‌ها نمونه‌هایی از کاربرد این چهار مفهوم در کنار یکدیگر هستند.

      ارادت

      پاسخ

  • سلام، ایا مدل هوش مصنوعی chatgpt، هوش مصنوعی محسوب میشه یا یادگیری عمیق یا هر دو؟

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      ChatGPT رو میتونیم هر دو بدونیم

      از نظر کلی ChatGPT یه نمونه از هوش مصنوعی هست، چون وظایفی مانند:

      • درک متن
      • تولید پاسخ
      • خلاصه‌سازی
      • ترجمه
      • استدلال زبانی

      انجام میده.

      از نظر فنی: ChatGPT بر پایه یادگیری عمیق (Deep Learning) ساخته شده، بطور مشخص با استفاده از نوعی شبکه عصبی عمیق به نام Transformer؛ یعنی رابطه اینطوره:

      ChatGPT = یک سیستم هوش مصنوعی
      که با استفاده از یادگیری عمیق و بر پایه شبکه‌های عصبی توسعه داده شد

      پس اگر بخوایم دقیق بگوییم، ChatGPT:

      • در سطح مفهومی: هوش مصنوعی

      • در سطح فنی: مدلی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی

      ارادت

      پاسخ

  • سلام و خسته نباشید
    آیا همه سیستم های هوش مصنوعی الزاماً بر پایه ماشین لرنینگ ساخته میشن یا بعضی از اونا اصلاً از ماشین لرنینگ استفاده نمی‌کنن؟
    پیشاپیش ممنونم از پاسخگویی

    پاسخ

    • درود و وقت بخیر

      نه، همه سیستم‌های هوش مصنوعی الزاماً بر پایه ماشین لرنینگ ساخته نمیشن

      هوش مصنوعی یه حوزه کلی‌تره که شامل روش‌های مختلفی برای شبیه‌سازی نوعی «هوشمندی» در ماشین‌ها میشه

      قبل از گسترش ماشین لرنینگ، خیلی از سیستم‌های هوش مصنوعی بر پایه قوانین از پیش تعریف‌شده یا سیستم‌های خبره ساخته میشدند، برای مثال:

      • سیستم‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر if/then
      • موتورهای استنتاج
      • الگوریتم‌های جست‌وجو
      • برنامه‌های بازی‌محور مانند شطرنج در نسخه‌های قدیمی‌تر

      این سیستم‌ها ممکنه رفتار هوشمندانه‌ای داشته باشند اما از داده «یاد نمی‌گیرند»

      در مقابل، ماشین لرنینگ به سیستم‌ها امکان میده از داده‌ها الگو استخراج کنند و عملکرد خودشون رو با تجربه بهتر کنند. به همین دلیل امروزه بخش بزرگی از کاربردهای مدرن هوش مصنوعی بر پایه ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هست اما از نظر مفهومی:

      «هر ماشین لرنینگی، بخشی از هوش مصنوعی هست اما هر هوش مصنوعی، لزوماً ماشین لرنینگ نیست.»

      ارادت

      پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید