هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ تفاوت این سه اصطلاح در چیست؟

در عصر فناوری امروز، اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به طور فزاینده‌ای رایج شده‌اند. بسیاری حتی این اصطلاحات را به عنوان مفاهیمی معادل به کار می‌برند، اما در واقع این سه مفهوم به هم مرتبط هستند اما کاملاً یکسان نیستند.

برای مثال، زمانی که برنامه AlphaGo گوگل در سال ۲۰۱۶ استاد بازی گو را شکست داد، رسانه‌ها به طور متناوب از اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای توصیف این پیروزی استفاده کردند. در واقع، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همگی در موفقیت AlphaGo نقش داشتند، اما این‌ها یکسان نیستند.

این مقاله به شما کمک می‌کند تا تفاوت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بهتر درک کنید و همچنین رابطه بین آن‌ها را بشناسید. با INVIAI همراه باشید تا جزئیات را بررسی کنیم!

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که بر ایجاد سیستم‌های ماشینی تمرکز دارد که قادر به شبیه‌سازی هوش و عملکردهای شناختی انسان باشند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی شامل تمام تکنیک‌هایی است که به کامپیوترها امکان انجام وظایفی را می‌دهد که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند، مانند حل مسئله، تصمیم‌گیری، درک محیط، فهم زبان و غیره. هوش مصنوعی تنها به روش‌های یادگیری از داده محدود نمی‌شود، بلکه شامل سیستم‌های مبتنی بر قوانین یا دانش برنامه‌ریزی شده توسط انسان نیز می‌شود.

در عمل، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به روش‌های مختلفی طراحی شوند: مبتنی بر قوانین ثابت، مبتنی بر دانش تخصصی، یا مبتنی بر داده و قابلیت یادگیری خودکار. معمولاً هوش مصنوعی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:

• هوش مصنوعی محدود (هوش مصنوعی ضعیف): هوش مصنوعی با دامنه محدود که تنها در یک وظیفه خاص مهارت دارد (مثلاً بازی شطرنج، تشخیص چهره). اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی در این دسته قرار دارند.
• هوش مصنوعی عمومی (هوش مصنوعی قوی): هوش مصنوعی که قادر به درک و انجام هر وظیفه هوشمندانه‌ای است که انسان قادر به انجام آن است. این هدفی در آینده است و هنوز در عمل وجود ندارد.

>>> برای درک بهتر کلیک کنید: هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning - ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و به تدریج دقت خود را بدون برنامه‌نویسی صریح بهبود بخشند. به جای اینکه انسان همه دستورالعمل‌ها را بنویسد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های ورودی را تحلیل می‌کنند تا الگوها را استخراج کرده و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مواجهه با داده‌های جدید انجام دهند.

تعریفی کلاسیک که توسط آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ ارائه شده، یادگیری ماشین را «شاخه‌ای از تحقیق است که به کامپیوترها امکان یادگیری خودکار بدون برنامه‌نویسی صریح را می‌دهد» توصیف می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً به چند دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

• یادگیری نظارت‌شده (supervised learning): مدل بر روی داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بیند (مثلاً پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس داده‌های گذشته که قیمت واقعی آن‌ها مشخص است).
• یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning): مدل ساختار یا گروه‌هایی را در داده‌های بدون برچسب پیدا می‌کند (مثلاً خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار مشابه).
• یادگیری تقویتی (reinforcement learning): مدل با محیط تعامل دارد و از طریق پاداش یا تنبیه یاد می‌گیرد چگونه رفتار کند (مثلاً هوش مصنوعی بازی که مهارت خود را در هر دست بازی بهبود می‌بخشد).

نکته مهم این است که همه سیستم‌های هوش مصنوعی یادگیری ماشین نیستند، اما همه الگوریتم‌های یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی گسترده‌تر از یادگیری ماشین است – مانند این است که همه مربع‌ها مستطیل هستند اما همه مستطیل‌ها مربع نیستند.

بسیاری از سیستم‌های سنتی هوش مصنوعی، مانند برنامه‌های بازی مبتنی بر الگوریتم‌های جستجو، از داده‌ها «یاد نمی‌گیرند» بلکه فقط قوانین برنامه‌ریزی شده توسط انسان را دنبال می‌کنند – این‌ها هوش مصنوعی محسوب می‌شوند اما یادگیری ماشین نیستند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning - DL) شاخه‌ای تخصصی از یادگیری ماشین است که در آن مدل‌ها از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کنند.

اصطلاح «عمیق» به وجود چندین لایه پنهان (معمولاً بیش از ۳ لایه) اشاره دارد – این ساختار چندلایه به مدل اجازه می‌دهد ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی را یاد بگیرد. یادگیری عمیق از نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است، جایی که «نورون‌های» مصنوعی به هم متصل شده و شبکه عصبی زیستی را شبیه‌سازی می‌کنند.

قدرت یادگیری عمیق در توانایی استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌های خام است: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوها و ویژگی‌های مهم را بدون نیاز به ارائه ویژگی‌های از پیش تعریف شده توسط انسان، کشف کنند. به همین دلیل، یادگیری عمیق در پردازش داده‌های پیچیده مانند تصاویر، صدا و زبان طبیعی بسیار مؤثر است، جایی که استخراج دستی ویژگی‌های مفید بسیار دشوار است.

با این حال، برای دستیابی به عملکرد بالا، مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً به حجم بسیار زیادی از داده‌ها و منابع محاسباتی قوی (GPU، TPU و غیره) برای آموزش نیاز دارند. در مقابل، وقتی داده و محاسبات کافی فراهم باشد، یادگیری عمیق می‌تواند در وظایفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، بازی و غیره عملکردی برابر یا حتی بهتر از انسان داشته باشد.

رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همانطور که اشاره شد، یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین و یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی است: هوش مصنوعی گسترده‌ترین حوزه است، یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است و یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشین است. این بدان معناست که تمام الگوریتم‌های یادگیری عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند و همه روش‌های یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.

با این حال، عکس این موضوع همیشه صادق نیست – همه سیستم‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشین استفاده نمی‌کنند و یادگیری ماشین تنها یکی از روش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی است.

برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است فقط بر اساس مجموعه‌ای از قوانین برنامه‌ریزی شده توسط انسان (بدون یادگیری ماشین) کار کند، مانند برنامه‌ای که میوه‌ها را بر اساس بارکد دسته‌بندی می‌کند. اما وقتی مسئله پیچیده‌تر و داده‌ها بیشتر می‌شوند، روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای بهبود عملکرد ضروری می‌شوند.

تفاوت‌های اصلی بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

با وجود رابطه سلسله‌مراتبی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تفاوت‌های قابل توجهی در حوزه کاربرد، نحوه عملکرد و نیازهای فنی دارند:

دامنه حوزه

هوش مصنوعی مفهوم کلی است که شامل تمام روش‌هایی است که به ماشین‌ها امکان شبیه‌سازی هوش را می‌دهد (چه مبتنی بر قوانین و چه یادگیری از داده). یادگیری ماشین محدودتر است و فقط شامل روش‌های هوش مصنوعی است که بر یادگیری خودکار از داده‌ها تمرکز دارند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای یادگیری استفاده می‌کند، بنابراین یادگیری عمیق همزمان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز هست.

نحوه یادگیری و دخالت انسان

در یادگیری ماشین سنتی، انسان نقش مهمی دارد – مثلاً مهندس باید ویژگی‌های مناسب (feature) را از داده‌ها استخراج کند تا به الگوریتم یادگیری ماشین ارائه دهد.

در مقابل، یادگیری عمیق بیشتر فرآیند استخراج ویژگی‌ها را خودکار انجام می‌دهد؛ شبکه‌های عصبی چندلایه می‌توانند ویژگی‌های مهم را در سطوح مختلف انتزاعی از داده‌های خام یاد بگیرند و وابستگی به تخصص انسانی را کاهش دهند.

به زبان ساده، برای مسائل پیچیده (مثلاً تشخیص تصویر)، یک مدل یادگیری ماشین سنتی ممکن است نیاز به ارائه ویژگی‌هایی مانند شکل، رنگ، لبه‌ها داشته باشد، در حالی که مدل یادگیری عمیق می‌تواند به طور خودکار «تصویر را ببیند» و این ویژگی‌ها را یاد بگیرد.

نیاز به داده

الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً حتی با داده‌های متوسط و کوچک و کیفیت خوب عملکرد مناسبی دارند. در مقابل، مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً به مجموعه داده‌های بسیار بزرگ (میلیون‌ها نمونه) نیاز دارند تا مزیت خود را نشان دهند.

برای مثال، یک سیستم تشخیص گفتار مبتنی بر یادگیری عمیق ممکن است نیاز به آموزش روی ده‌ها هزار ساعت صوت داشته باشد تا دقت بالایی کسب کند. این ویژگی یادگیری عمیق را برای عصر «داده‌های بزرگ» بسیار مناسب می‌سازد، جایی که بیش از ۸۰٪ داده‌های سازمان‌ها به صورت غیرساختاریافته (مانند متن و تصویر) هستند و نیاز به روش‌های یادگیری عمیق برای پردازش مؤثر دارند.

نیاز به زیرساخت محاسباتی

از آنجا که مدل‌های یادگیری عمیق بسیار پیچیده هستند و باید حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کنند، آموزش آن‌ها نیازمند قدرت محاسباتی بالا است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی می‌توانند روی CPU و حتی کامپیوترهای شخصی اجرا شوند، در حالی که یادگیری عمیق تقریباً همیشه به پشتیبانی GPU (یا TPU، FPGA) برای تسریع محاسبات ماتریسی موازی نیاز دارد.

زمان آموزش مدل‌های یادگیری عمیق نیز به طور قابل توجهی طولانی‌تر از مدل‌های ساده یادگیری ماشین است و ممکن است ساعت‌ها یا روزها بسته به حجم داده طول بکشد.

کارایی و دقت

هدف نهایی هوش مصنوعی به طور کلی حل موفقیت‌آمیز وظایف تعیین شده است، که لزوماً از طریق یادگیری از داده‌ها انجام نمی‌شود. در حالی که یادگیری ماشین بر بهینه‌سازی دقت پیش‌بینی از طریق یادگیری از داده‌های آموزشی تمرکز دارد و ممکن است قابلیت «توضیح‌پذیری» مدل را فدای دقت کند.

یادگیری عمیق حتی می‌تواند دقت بسیار بالاتری نسبت به روش‌های سنتی یادگیری ماشین داشته باشد اگر داده و محاسبات کافی فراهم باشد – بسیاری از مسائل تشخیص با یادگیری عمیق به رکوردهای دقت بی‌سابقه‌ای دست یافته‌اند، هرچند هزینه محاسباتی بالایی دارند.

کاربردهای مناسب

یادگیری ماشین معمولاً برای برنامه‌های تحلیل داده و پیش‌بینی با حجم داده متوسط و نیاز محاسباتی نه چندان بالا استفاده می‌شود. برای مثال، یادگیری ماشین در پیش‌بینی رفتار مشتری، تحلیل اعتبار، کشف تقلب در تراکنش‌ها و فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم کاربرد دارد – وظایفی که داده‌های ساختاریافته و پیچیدگی کمتری دارند.

در مقابل، یادگیری عمیق در مسائل پیچیده با نیاز به دقت بالا و پردازش داده‌های غیرساختاریافته مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، رانندگی خودکار و غیره برتری دارد. این حوزه‌ها معمولاً داده‌های عظیم و نیاز به مدل‌هایی دارند که بتوانند ویژگی‌های پیچیده را شناسایی کنند، کاری که شبکه‌های عصبی چندلایه به خوبی انجام می‌دهند.

کاربردهای عملی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

برای درک بهتر تفاوت‌ها، می‌توان به چند نمونه کاربرد برجسته هر فناوری اشاره کرد:

هوش مصنوعی (AI): هوش مصنوعی در بسیاری از سیستم‌های هوشمند اطراف ما حضور دارد، از الگوریتم‌های پیش‌بینی نیاز کاربران در گوگل، برنامه‌های سفر هوشمند Uber/Grab برای یافتن مسیر بهینه، تا سیستم‌های رانندگی خودکار در هواپیماهای تجاری. برنامه‌هایی مانند Deep Blue در شطرنج و AlphaGo در بازی گو نیز نمونه‌هایی از هوش مصنوعی هستند.

توجه داشته باشید که برخی سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است از یادگیری ماشین استفاده نکنند، مانند برنامه‌های AI که شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC) در بازی‌ها را بر اساس قوانین ثابت کنترل می‌کنند.

یادگیری ماشین: یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد گسترده دارد. نمونه‌های بارز شامل دستیارهای هوشمند مانند Siri، Alexa و Google Assistant است که از داده‌های کاربران یاد می‌گیرند تا دستورات را درک و پاسخ مناسب ارائه دهند. فیلترهای ایمیل اسپم و نرم‌افزارهای ضد بدافزار نیز از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ایمیل‌های ناخواسته استفاده می‌کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشین سنتی در پیش‌بینی کسب‌وکار، تحلیل ریسک مالی و بسیاری از سیستم‌های پیشنهاددهنده مانند پیشنهاد فیلم در Netflix یا محصولات در Amazon کاربرد دارد.

یادگیری عمیق: یادگیری عمیق پشت پیشرفت‌های چشمگیر اخیر در هوش مصنوعی است. سیستم‌های تشخیص گفتار (مانند تبدیل گفتار به متن و دستیارهای هوشمند)، تشخیص تصویر (شناسایی اشیاء و چهره‌ها در تصاویر)، و خودروهای خودران که ویدئو را به صورت زنده تحلیل می‌کنند، همه از یادگیری عمیق برای دستیابی به دقت بالا استفاده می‌کنند.

یادگیری عمیق همچنین فناوری پایه برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برجسته امروزی است، مانند GPT-4 که پشت ChatGPT قرار دارد. این مدل‌های عظیم foundation model با حجم عظیمی از داده‌های متنی و تصویری آموزش دیده‌اند و قادر به تولید محتوای جدید و انجام وظایف متنوع هستند. تجربه نشان داده است که استفاده از مدل‌های قدرتمند یادگیری عمیق مانند هوش مصنوعی مولد می‌تواند سرعت خلق ارزش را به طور چشمگیری نسبت به روش‌های سنتی افزایش دهد.

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اصطلاحات مترادف نیستند بلکه رابطه‌ای سلسله‌مراتبی و تفاوت‌های مشخص دارند.

هوش مصنوعی تصویر کلی هوش ماشینی است که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق روش‌های مهمی برای تحقق این هدف هستند. یادگیری ماشین به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و به تدریج بهبود یابند، در حالی که یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه قدرتی فراتر از حد معمول در حضور داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد.

درک صحیح تفاوت‌های بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نه تنها به ما کمک می‌کند تا اصطلاحات را دقیق‌تر به کار ببریم، بلکه در انتخاب راهکارهای فناوری مناسب نیز مؤثر است: گاهی یک مدل ساده یادگیری ماشین برای حل مسئله کافی است، اما در مسائل پیچیده‌تر نیاز به یادگیری عمیق است. در آینده، با افزایش حجم داده‌ها و نیازهای پیچیده‌تر، یادگیری عمیق پیش‌بینی می‌شود نقش کلیدی در پیشبرد پیشرفت‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی ایفا کند.