تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

هنگام بحث در مورد داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل پیش بینی و سایر جنبه های تحول دیجیتال، افراد ممکن است از اصطلاحات “AI” و “ML” به جای یکدیگر استفاده کنند. با توجه به ارتباط نزدیک بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، این تصور اشتباه قابل درک است. با این حال، دامنه، کاربردها و سایر جنبه های این فناوری های پیشرفته متفاوت است.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک اصطلاح متنوع است که به هوش انسان در ماشین ها اشاره دارد. اجازه دادن به آنها برای انجام فعالیت هایی که به طور سنتی نیاز به عقل انسان دارد. سیستم های هوش مصنوعی قادر به استدلال، حل مسئله، یادگیری، ادراک و پردازش زبان طبیعی هستند. هوش مصنوعی شامل طیف گسترده ای از عملکردها در طیف گسترده ای از زمینه ها است که قصد دارد عقل انسان را تکرار کند یا از آن پیشی بگیرد.

هوش مصنوعی به دو نوع تقسیم می شود: هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی باریک. هوش مبتنی بر کامپیوتر نازک، همچنین به عنوان هوش مبتنی بر کامپیوتر ضعیف شناخته می شود، برای اجرای وظایف تعریف شده در یک فضای محدود طراحی شده است. هوش مصنوعی باریک توسط دستیاران مجازی مانند سیری و ربات‌های چت که خدمات مشتریان را ارائه می‌دهند نشان داده می‌شود.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی عمومی به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که دارای هوش انسان‌مانند و ظرفیت درک، استدلال و انجام فعالیت‌ها در طیف وسیعی از حوزه‌ها هستند. هوش کامپیوتری عمومی همچنان یک مفهوم گمانه‌زنی است.

فراگیری ماشین

ساخت الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی که می‌توانند کامپیوترها را قادر به یادگیری و پیش‌بینی بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح کنند، هدف اصلی یادگیری ماشین است، زیرشاخه‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ML از داده‌ها یاد می‌گیرند، الگوها را شناسایی می‌کنند، نتیجه‌گیری می‌کنند یا بر اساس آن پیش‌بینی می‌کنند. دانش کسب شده آنها

هدف اصلی یادگیری ماشینی (ML) این است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد از تجربه یاد بگیرند و عملکرد خود را در یک فعالیت خاص بهبود بخشند. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، که سپس از این اطلاعات برای تجزیه و تحلیل و یافتن الگوها، استخراج بینش‌های مهم و تعمیم آنها برای پیش‌بینی یا قضاوت دقیق بر اساس داده‌های تازه استفاده می‌کنند.

چگونه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به هم مرتبط هستند

در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مترادف نیستند، اما اشتراکات زیادی دارند. روش زیر ساده ترین روش برای درک ارتباط بین ML و AI است:

ML یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد اطلاعات را استخراج کنند و به تنهایی از داده ها یاد بگیرند. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به‌عنوان دسته‌های چتری تصور کنید تا به شما کمک کند تمایز را به خاطر بیاورید.

هوش مصنوعی مفهوم بزرگ‌تری است که به رایانه یا سیستم اجازه می‌دهد به همان روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند، شناسایی، استدلال، عمل یا تطبیق پیدا کند. هوش مصنوعی عبارتی است برای طیف وسیعی از متدولوژی ها و الگوریتم های تخصصی. یادگیری عمیق، رباتیک، سیستم های خبره و پردازش زبان طبیعی تنها تعدادی از زیرشاخه های مهمی هستند که در زیر این چتر قرار دارند. یک مثال یادگیری ماشینی است.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مزایای قابل توجهی را برای سازمان ها در هر اندازه ای فراهم می کند و امکانات جدیدی به طور مرتب ظاهر می شود. با افزایش حجم و پیچیدگی حجم داده‌ها، سیستم‌های خودکار و هوشمند برای کمک به کسب‌وکارها در خودکارسازی عملیات، باز کردن ارزش و ایجاد بینش‌های عملی برای دستیابی به نتایج بهتر اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته: با ترکیب هوش مصنوعی و ML، سازمان ها ممکن است بتوانند از الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها به طور موثرتر و کارآمدتر استفاده کنند. تشخیص الگو و استخراج بینش معنادار از مجموعه داده های بزرگ دو تا از بزرگترین نقاط قوت یادگیری ماشین هستند.

سپس این بینش ها می توانند توسط سیستم های هوش مصنوعی برای پیش بینی ها، توصیه ها یا قضاوت های آموزشی مورد استفاده قرار گیرند. ادغام هوش مصنوعی و ML سازمان ها را قادر می سازد تا بینش های عملی را از داده های خود به دست آورند و امکان تجزیه و تحلیل دقیق تر داده ها را فراهم می کند و رویه های تصمیم گیری را بهبود می بخشد.
اتوماسیون: از طریق ترکیب هوش مصنوعی و ML، مشاغل ممکن است فرآیندها و رویه‌های پیچیده را خودکار کنند. سیستم های هوش مصنوعی ممکن است به درک و تشخیص الگوها، اجرای فعالیت های تکراری و تصمیم گیری به تنهایی با استفاده از الگوریتم های ML آموزش داده شوند.

این اتوماسیون نه تنها بهره وری را افزایش می دهد، بلکه خطر خطا را نیز کاهش می دهد و به کارمندان زمان بیشتری برای تمرکز روی کارهای خلاقانه و استراتژیک تر می دهد. ترکیب هوش مصنوعی و ML ممکن است به کسب و کارها در صرفه جویی در هزینه، افزایش بهره وری و ساده کردن فرآیندها کمک کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده:

همگرایی هوش مصنوعی و ML امکان تحلیل پیش بینی و قابلیت های پیش بینی را فراهم می کند. الگوریتم‌های ML ممکن است با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی درباره روندها، همبستگی‌ها و الگوهای پیش‌بینی بیاموزند.

این بینش ها ممکن است توسط سیستم های هوش مصنوعی برای پیش بینی نتایج آینده، ایجاد پیش بینی های دقیق و کمک به تصمیم گیری استراتژیک استفاده شود. کسب‌وکارها ممکن است با استفاده از هوش مصنوعی و ML برای پیش‌بینی روند بازار، بهینه‌سازی تخصیص منابع و جلوگیری از خطرات، مزیت رقابتی کسب کنند.

برنامه های کاربردی

تقریباً هر صنعتی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می کند. سازمان‌ها در سراسر سرمایه‌گذاری از هوش مبتنی بر رایانه و هوش مصنوعی (ML) برای توسعه بیشتر فرآیندهای تجاری خود به روش‌های مختلف استفاده می‌کنند. سازمان‌ها می‌توانند از بازنگری در نحوه استفاده از داده‌ها و منابع، افزایش بهره‌وری و کارایی، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها که از طریق تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده بهبود می‌یابند و بهبود تجربه مشتری و کارمند با ادغام قابلیت‌های AI و ML در فرآیندهای خود بهره ببرند.

در زیر برخی از رایج ترین کاربردهای هوش مصنوعی و ML آورده شده است:

سلامتی

مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی شامل تجزیه و تحلیل و بینش از داده‌های سلامت بیمار، پیش‌بینی‌ها و مدل‌سازی نتیجه، توسعه سریع دارو، تشخیص‌های ارتقا یافته، نظارت بر بیمار و استخراج اطلاعات از یادداشت‌های بالینی است.

تولید

نظارت بر ماشین تولید تولید، تعمیر و نگهداری پیش بینی، تجزیه و تحلیل اینترنت اشیا و اثربخشی عملیاتی.

وب سایت و تجارت الکترونیک
جستجوی بصری، پیشنهادات و تجربیات شخصی، موتورهای توصیه، موجودی و بهینه سازی زنجیره تامین، پیش بینی تقاضا، و تجارت الکترونیک و خرده فروشی تنها تعدادی از خدمات موجود هستند.

بخش مالی
خدمات در بخش مالی شامل ارزیابی و ارزیابی ریسک، کشف تقلب، تجارت خودکار و بهینه‌سازی پردازش خدمات است.

مخابرات
ارتباطات از راه دور شامل اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار، برنامه ریزی ارتقاء، شبکه های هوشمند و بهینه سازی شبکه، نگهداری پیش بینی و پیش بینی ظرفیت می باشد.

نتیجه
در نهایت، ما در حال پایان دادن به تفاوت بین این دو از مهمترین فناوری هستیم که اکنون بخشی از زندگی ما شده است. آنها مفاهیم به هم مرتبط هستند، اما ما هنوز از نظر مفاهیم گسترده تر تفاوت هایی داریم. در حالی که ML به توسعه الگوریتم‌هایی می‌پردازد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند، هوش مصنوعی به تقلید از هوش انسان در ماشین‌ها می‌پردازد.
برای درک مزایا و معایب این فناوری‌ها و تأثیر آن‌ها بر جامعه، مهم است که تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را بدانیم. رشد در همه جا طیف وسیعی از زمینه ها.