هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی: تفاوتشون چیه؟ (به زبان ساده)

تفاوت‌ها و شباهت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی رو کشف کنین.

این اصطلاحات علوم کامپیوتر اغلب به جای همدیگه استفاده میشن، اما چه تفاوت‌هایی هر کدوم رو به یک فناوری منحصربه‌فرد تبدیل می‌کنه؟

تکنولوژی هر لحظه بیشتر از قبل با زندگی روزمره ما گره می‌خوره. برای اینکه شرکت‌ها از انتظارات مشتری‌ها عقب نمونن، روزبه‌روز بیشتر به الگوریتم‌های یادگیری ماشین تکیه می‌کنن تا کارها رو ساده‌تر کنن. کاربردش رو می‌تونین توی شبکه‌های اجتماعی (از طریق تشخیص اشیاء در عکس‌ها) یا وقتی مستقیم با دستگاه‌هایی مثل الکسا یا سیری حرف می‌زنین، ببینین.

با اینکه هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی تکنولوژی‌های مرتبطی هستن، این اصطلاحات اغلب به جای هم استفاده میشن که باعث سردرگمی در مورد تفاوت‌هاشون میشه. این پست بلاگ اومده تا بعضی از این ابهامات رو برطرف کنه.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی چه ارتباطی با هم دارن؟

ساده‌ترین راه برای درک هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی اینه که اون‌ها رو مثل یک سری سیستم‌های تو در تو در نظر بگیرین که از بزرگ به کوچیک، هر کدوم بعدی رو در بر می‌گیره.

هوش مصنوعی سیستم کلی و مادر محسوب میشه. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعیه. یادگیری عمیق یک زیرشاخه از یادگیری ماشینه، و شبکه‌های عصبی هم ستون فقرات الگوریتم‌های یادگیری عمیق رو تشکیل میدن. چیزی که یک شبکه عصبی ساده رو از یک الگوریتم یادگیری عمیق متمایز می‌کنه، تعداد لایه‌های گره (node) یا همون عمق شبکه است؛ یک الگوریتم یادگیری عمیق باید بیشتر از سه لایه داشته باشه.

هوش مصنوعی چیه؟

هوش مصنوعی یا AI که گسترده‌ترین اصطلاح بین اینهاست، برای دسته‌بندی ماشین‌هایی استفاده میشه که از هوش انسان و عملکردهای شناختی اون مثل حل مسئله و یادگیری تقلید می‌کنن. هوش مصنوعی با استفاده از پیش‌بینی و اتوماسیون، کارهای پیچیده‌ای که قبلاً توسط انسان‌ها انجام می‌شد (مثل تشخیص چهره و گفتار، تصمیم‌گیری و ترجمه) رو بهینه‌سازی و حل می‌کنه.

دسته‌بندی‌های هوش مصنوعی

سه دسته اصلی هوش مصنوعی عبارتند از:

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

ANI به عنوان هوش مصنوعی «ضعیف» شناخته میشه، در حالی که دو نوع دیگه به عنوان هوش مصنوعی «قوی» طبقه‌بندی میشن. هوش مصنوعی ضعیف رو با تواناییش در انجام یک کار خاص تعریف می‌کنیم، مثل بردن یک بازی شطرنج یا شناسایی یک فرد خاص در مجموعه‌ای از عکس‌ها. پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر، که به شرکت‌ها اجازه میده وظایف رو خودکار کنن و زیربنای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مثل سیری و الکسا هستن، نمونه‌هایی از ANI به حساب میان. بینایی کامپیوتر یکی از عوامل اصلی در توسعه ماشین‌های خودران هم هست.

اشکال قوی‌تر هوش مصنوعی، مثل AGI و ASI، رفتارهای انسانی مثل توانایی درک لحن و احساسات رو به شکل برجسته‌تری در خودشون جا دادن. هوش مصنوعی قوی بر اساس تواناییش در مقایسه با انسان تعریف میشه. AGI عملکردی در سطح یک انسان خواهد داشت، در حالی که ASI که بهش «فراهوش» هم میگن، از هوش و توانایی انسان فراتر میره. هنوز هیچ‌کدوم از این دو نوع هوش مصنوعی قوی وجود خارجی ندارن، اما تحقیقات در این زمینه همچنان ادامه داره.

استفاده از هوش مصنوعی برای کسب‌وکار

تعداد کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنن روزبه‌روز در حال افزایشه و در حال حاضر حدود ۳۵٪ در سطح جهان از اون استفاده می‌کنن و ۴۲٪ دیگه هم در حال بررسی این تکنولوژی هستن. توسعه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) که از مدل‌های پایه‌ی قدرتمندی استفاده می‌کنه که روی حجم عظیمی از داده‌های بدون برچسب آموزش دیدن، می‌تونه برای موارد استفاده جدید تطبیق داده بشه و انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالایی رو به ارمغان بیاره که احتمالاً پذیرش هوش مصنوعی رو به طور قابل توجهی تسریع می‌کنه. در تست‌های اولیه، مشاهده شده که هوش مصنوعی مولد می‌تونه تا ۷۰٪ سریع‌تر از هوش مصنوعی سنتی به نتیجه برسه.

چه از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده کنین و چه از مدل‌های پایه، هوش مصنوعی می‌تونه به کسب‌وکار شما یک مزیت رقابتی بده. ادغام مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی‌شده در جریان‌های کاری و سیستم‌های شما و خودکارسازی کارهایی مثل خدمات مشتری، مدیریت زنجیره تأمین و امنیت سایبری، می‌تونه به یک کسب‌وکار کمک کنه تا انتظارات مشتریان رو هم امروز و هم در آینده که این انتظارات بیشتر میشن، برآورده کنه.

نکته کلیدی اینه که از همون اول مجموعه داده‌های مناسب رو شناسایی کنین تا مطمئن بشین که از داده‌های باکیفیت برای دستیابی به بزرگترین مزیت رقابتی استفاده می‌کنین. همچنین باید یک معماری هیبریدی و آماده برای هوش مصنوعی ایجاد کنین که بتونه با موفقیت از داده‌ها در هر کجا که هستن (روی مین‌فریم‌ها، مراکز داده، ابرهای خصوصی و عمومی و در لبه شبکه) استفاده کنه.

هوش مصنوعی شما باید قابل اعتماد باشه، چون هر چیزی کمتر از این، به معنی ریسک آسیب به اعتبار شرکت و جریمه‌های قانونیه. مدل‌های گمراه‌کننده، مدل‌هایی که دارای سوگیری هستن یا توهم (hallucinate) می‌زنن، می‌تونن هزینه سنگینی برای حریم خصوصی، حقوق داده و اعتماد مشتریان داشته باشن. هوش مصنوعی شما باید قابل توضیح، منصفانه و شفاف باشه.

یادگیری ماشین چیه؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعیه که امکان بهینه‌سازی رو فراهم می‌کنه. اگه به درستی تنظیم بشه، به شما کمک می‌کنه پیش‌بینی‌هایی انجام بدین که خطاهای ناشی از حدس زدن صرف رو به حداقل می‌رسونه. برای مثال، شرکت‌هایی مثل آمازون از یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصولات به یک مشتری خاص بر اساس چیزهایی که قبلاً دیده و خریده، استفاده می‌کنن.

یادگیری ماشین کلاسیک یا «غیرعمیق» برای اینکه یک سیستم کامپیوتری بتونه الگوها رو شناسایی کنه، یاد بگیره، کارهای خاصی رو انجام بده و نتایج دقیقی ارائه بده، به دخالت انسان وابسته است. در این روش، متخصصان انسانی سلسله مراتب ویژگی‌ها رو برای درک تفاوت‌های بین داده‌های ورودی تعیین می‌کنن که معمولاً برای یادگیری به داده‌های ساختاریافته‌تری نیاز داره.

مثلاً فرض کنین من به شما یک سری عکس از انواع مختلف فست‌فود نشون میدم: «پیتزا»، «برگر» و «تاکو». یک متخصص انسانی که روی این عکس‌ها کار می‌کنه، ویژگی‌هایی رو تعیین می‌کنه که هر عکس رو به عنوان یک نوع فست‌فود خاص متمایز می‌کنه. مثلاً نونِ هر کدوم از این غذاها می‌تونه یک ویژگی متمایزکننده باشه. یا اینکه ممکنه از برچسب‌هایی مثل «پیتزا»، «برگر» یا «تاکو» برای ساده‌سازی فرآیند یادگیری از طریق یادگیری نظارت‌شده (supervised learning) استفاده کنه.

با اینکه زیرمجموعه هوش مصنوعی به نام یادگیری ماشین عمیق می‌تونه از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتمش در یادگیری نظارت‌شده استفاده کنه، اما لزوماً به یک مجموعه داده برچسب‌دار نیاز نداره. این مدل می‌تونه داده‌های بدون ساختار رو به شکل خام (مثلاً متن، عکس) دریافت کنه و به طور خودکار مجموعه‌ای از ویژگی‌هایی که «پیتزا»، «برگر» و «تاکو» رو از هم متمایز می‌کنن، تعیین کنه. هرچقدر که بیگ دیتا (Big Data) یا کلان‌داده‌های بیشتری تولید می‌کنیم، دانشمندان داده هم بیشتر از یادگیری ماشین استفاده می‌کنن. برای درک عمیق‌تر تفاوت‌های بین این رویکردها، مطلب یادگیری نظارت‌شده در مقابل یادگیری نظارت‌نشده: تفاوت در چیست؟ رو بررسی کنین.

دسته سوم یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی (reinforcement learning) است، که در اون یک کامپیوتر با تعامل با محیط اطرافش و دریافت بازخورد (پاداش یا جریمه) برای اقداماتش، یاد می‌گیره. و یادگیری آنلاین (online learning) نوعی از یادگیری ماشینه که در اون یک دانشمند داده با در دسترس قرار گرفتن داده‌های جدید، مدل یادگیری ماشین رو به‌روز می‌کنه.

برای اینکه بیشتر در مورد یادگیری ماشین بدونین، ویدیوی زیر رو ببینین:

یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین داره؟

همونطور که در مقاله‌مون در مورد یادگیری عمیق توضیح دادیم، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینه. تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در اینه که هر الگوریتم چطور یاد می‌گیره و هر کدوم از چه حجمی از داده استفاده می‌کنن.

یادگیری عمیق بخش بزرگی از فرآیند استخراج ویژگی رو خودکار می‌کنه و بخشی از دخالت دستی انسان رو که لازم بود، حذف می‌کنه. همچنین امکان استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ رو فراهم می‌کنه و به همین دلیل بهش لقب یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر داده شده. این قابلیت خیلی هیجان‌انگیزه، چون ما روزبه‌روز بیشتر به سمت استفاده از داده‌های بدون ساختار میریم، به‌خصوص که تخمین زده میشه بیش از ۸۰٪ داده‌های یک سازمان بدون ساختار هستن.

مشاهده الگوها در داده‌ها به یک مدل یادگیری عمیق اجازه میده تا ورودی‌ها رو به درستی خوشه‌بندی کنه. با استفاده از همون مثال قبلی، ما می‌تونیم عکس‌های پیتزا، برگر و تاکو رو بر اساس شباهت‌ها یا تفاوت‌های شناسایی‌شده در تصاویر، در دسته‌های مربوط به خودشون گروه‌بندی کنیم. یک مدل یادگیری عمیق برای بهبود دقت به نقاط داده بیشتری نیاز داره، در حالی که یک مدل یادگیری ماشین با توجه به ساختار داده زیربناییش، به داده‌های کمتری تکیه می‌کنه. شرکت‌ها معمولاً از یادگیری عمیق برای کارهای پیچیده‌تر، مثل دستیارهای مجازی یا تشخیص کلاهبرداری استفاده می‌کنن.

شبکه عصبی چیه؟

شبکه‌های عصبی، که بهشون شبکه‌های عصبی مصنوعی یا شبیه‌سازی‌شده هم میگن، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین و ستون فقرات الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستن. بهشون «عصبی» میگن چون از نحوه سیگنال‌دهی نورون‌ها در مغز انسان به همدیگه تقلید می‌کنن.

شبکه‌های عصبی از لایه‌های گره (node) تشکیل شدن: یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی. هر گره یک نورون مصنوعیه که به نورون بعدی متصل میشه و هر کدوم یک وزن و یک مقدار آستانه دارن. وقتی خروجی یک گره از مقدار آستانه بالاتر باشه، اون گره فعال میشه و داده‌هاش رو به لایه بعدی شبکه می‌فرسته. اگه پایین‌تر از آستانه باشه، هیچ داده‌ای منتقل نمیشه.

داده‌های آموزشی به شبکه‌های عصبی آموزش میدن و به بهبود دقت اون‌ها در طول زمان کمک می‌کنن. وقتی الگوریتم‌های یادگیری به خوبی تنظیم بشن، به ابزارهای قدرتمندی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی تبدیل میشن، چون به ما اجازه میدن داده‌ها رو به سرعت طبقه‌بندی و خوشه‌بندی کنیم. با استفاده از شبکه‌های عصبی، کارهایی مثل تشخیص گفتار و تصویر می‌تونن در عرض چند دقیقه انجام بشن، به جای ساعت‌ها زمانی که به صورت دستی انجام می‌گرفتن. الگوریتم جستجوی گوگل یک نمونه معروف از شبکه عصبی است.

تفاوت بین یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی چیه؟

همونطور که در توضیح شبکه‌های عصبی در بالا اشاره شد، اما ارزشش رو داره که واضح‌تر بگیم، کلمه «عمیق» در یادگیری عمیق به عمق لایه‌ها در یک شبکه عصبی اشاره داره. یک شبکه عصبی با بیش از سه لایه (شامل ورودی‌ها و خروجی) رو میشه یک الگوریتم یادگیری عمیق در نظر گرفت. این موضوع رو میشه با نمودار زیر نشون داد:

بیشتر شبکه‌های عصبی عمیق، پیش‌خور (feed-forward) هستن، یعنی فقط در یک جهت از ورودی به خروجی جریان دارن. با این حال، شما می‌تونین مدل خودتون رو از طریق پس‌انتشار (backpropagation) هم آموزش بدین، یعنی حرکت در جهت مخالف، از خروجی به ورودی. پس‌انتشار به ما اجازه میده خطای مربوط به هر نورون رو محاسبه و نسبت بدیم و به این ترتیب الگوریتم رو به طور مناسب تنظیم و اصلاح کنیم.

مدیریت داده‌های هوش مصنوعی شما

با اینکه همه این حوزه‌های هوش مصنوعی می‌تونن به ساده‌سازی بخش‌هایی از کسب‌وکار شما و بهبود تجربه مشتری کمک کنن، رسیدن به اهداف هوش مصنوعی می‌تونه چالش‌برانگیز باشه. چون اول باید مطمئن بشین که سیستم‌های مناسب برای ساخت الگوریتم‌های یادگیری و مدیریت داده‌هاتون رو دارین. مدیریت داده چیزی فراتر از ساختن مدل‌هایی هست که برای کسب‌وکارتون استفاده می‌کنین. قبل از اینکه بتونین هر چیزی بسازین، به مکانی برای ذخیره داده‌ها و مکانیسم‌هایی برای پاک‌سازی و کنترل سوگیری در اون‌ها نیاز دارین.

جمع‌بندی و گام بعدی

در رادزاد، ما با ترکیب قدرت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به شما کمک می‌کنیم تا از این تکنولوژی‌ها برای رشد کسب‌وکار خودتون بهره‌مند بشین. از بهینه‌سازی کمپین‌های دیجیتال مارکتینگ گرفته تا تحلیل رفتار کاربر، هوش مصنوعی می‌تونه یک مزیت رقابتی بزرگ برای شما ایجاد کنه.