شما هم بر این باورید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کارکرد یکسانی دارند؟ اگر چنین تصوری دارید باید بگوییم تصویر ذهنی نادرستی دارید! این دو فناوری فوق‌العاده، متداول‌ترین فناوری‌هایی هستند که برای ایجاد سیستم های هوشمند استفاده می‌شوند. اگرچه این دو تکنولوژی مرتبط هستند و گاهی افراد از آنها به عنوان مترادف یکدیگر استفاده می کنند، اما باید بدانیم این دو با هم تفاوت‌های اساسی دارند.
ما می‌توانیم Artificial Intelligence و Machine Learning را به صورت زیر کاملا متمایز کنیم:
هوش مصنوعی یک مفهوم جامع‌تر برای ایجاد ماشین های هوشمند قدرتمند می‌باشد که قادر است توانایی و رفتار تفکر انسان را شبیه‌سازی کند، در حالی که یادگیری ماشین یک برنامه یا زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح استفاده کنند.
هوش مصنوعی رقیب هوش انسانی
نگران این نیستید که ربات ها گوی هوشمندی را از انسان ها بربایند؟ با ما همراه باشید تا ببینید قضیه از چه قرار است! هوش مصنوعی یکی از زمینه‌های علوم رایانه است که یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد هوش انسان را تقلید کند. Artificial intelligence یا به اختصار AI شامل دو کلمه “مصنوعی” و “هوش” است که به معنی “قدرت تفکر ساخته دست بشر” است. بنابراین می‌توانیم آن را به‌صورت زیر تعریف کنیم:
هوش مصنوعی یک فناوری است که با استفاده از آن می‌توانیم سیستم های هوشمندی بسازیم که می‌تواند هوش انسان را شبیه‌سازی کند، اینکه طی چندین سال آینده ربات‌های هوشمند از هوش انسانی سبقت بگیرند دور از انتظار نیست!
سیستم هوش مصنوعی نیازی به برنامه‌ریزی از پیش تعریف‌شده ندارد، بلکه از الگوریتم هایی استفاده می‌کند که می‌توانند با هوش خود کار کنند. این شامل الگوریتم های یادگیری ماشین مانند الگوریتم یادگیری تقویت و شبکه های عصبی یادگیری عمیق است.
براساس قابلیت ها، هوش مصنوعی را می‌توان به 3 نوع طبقه بندی کرد:
- هوش مصنوعی ضعیف
- هوش مصنوعی عمومی
- هوش مصنوعی قوی
در حال حاضر، ما با هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی عمومی کار می‌کنیم. آینده هوش مصنوعی یک هوش مصنوعی قوی است که گفته می‌شود از انسان هوشمندتر خواهد بود.
یادگیری ماشین در سایه هوش مصنوعی
یادگیری ماشین بیشتر در حوزه استخراج دانش از داده ها کاربرد دارد و می‌توان آن را به صورت زیر تعریف کرد:
یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا بدون برنامه ریزی صریح، پیش بینی یا تصمیماتی را با استفاده از داده های قدیمی اتخاذ کند. یادگیری ماشین از حجم عظیمی از داده های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته استفاده می‌کند تا یک مدل یادگیری ماشین بتواند نتایج دقیقی تولید کند یا بر اساس آن داده ها پیشبینی کند.
یادگیری ماشین بر روی الگوریتمی کار می‌کند که فقط برای حوزه‌های خاصی کار می‌کند. مانند اینکه اگر ما یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر سگ ایجاد کنیم، فقط برای تصاویر سگ نتیجه می‌دهد و اگر داده جدیدی مانند تصویر گربه ارائه دهیم، دیگر پاسخگو نخواهد بود. از یادگیری ماشین در مکان‌های مختلف مانند سیستم توصیه آنلاین، الگوریتم های جستجوی Google، فیلتر هرزنامه ایمیل و غیره استفاده می‌شود.
یادگیری ماشین را می‌توان به 3 دسته تقسیم کرد:
- یادگیری تحت نظارت
- یادگیری تقویتی
- یادگیری بدون نظارت
بیایید به بررسی جامع و موردی تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بپردازیم:
ویژگی های هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی یک فناوری است که به ماشین این امکان را می‌دهد تا رفتار انسان را شبیه سازی کند.
- هدف هوش مصنوعی ایجاد یک سیستم کامپیوتری هوشمند مانند انسان برای حل مشکلات پیچیده است.
- در هوش مصنوعی، ما سیستم های هوشمندی را برای انجام هر وظیفه‌ای، مانند انسان ایجاد می‌کنیم.
- یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه‌های اصلی هوش مصنوعی هستند.
- AI دامنه بسیار وسیعی دارد.
- هوش مصنوعی در حال ایجاد ماشین هایی است که می‌تواند کارهای پیچیده مختلف را انجام دهد.
- برنامه‌های اصلی هوش مصنوعی عبارتند از Siri، بازی آنلاین، ربات انسان نمای هوشمند و غیره.
- بر اساس قابلیت‌ها، هوش مصنوعی را می‌توان به 3 نوع تقسیم کرد که عبارتند از: هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی قوی.
- هوش مصنوعی شامل یادگیری، استدلال و تصحیح خود است.
- هوش مصنوعی به‌طور کامل با داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار سروکار دارد.
ویژگی های یادگیری ماشین
- یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می‌دهد به‌صورت خودکار از داده های گذشته بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرد.
- هدف ML این است که به ماشین ها اجازه دهد از داده ها درس بگیرند تا بتوانند خروجی دقیقی ارائه دهند.
- یادگیری عمیق زیر مجموعه اصلی یادگیری ماشین است.
- یادگیری ماشین دامنه محدودی دارد.
- یادگیری ماشین در حال ایجاد ماشین هایی است که فقط می‌توانند وظایف خاصی را که برای آنها آموزش دیده‌اند انجام دهند.
- یادگیری ماشین عمدتا به دقت الگوها مربوط می‌شود.
- کاربردهای اصلی یادگیری ماشین عبارتند از سیستم توصیه آنلاین، الگوریتم های جستجوی Google ، پیشنهادات برچسب‌گذاری خودکار فیس بوک و غیره.
- یادگیری ماشین را نیز می‌توان عمدتا به 3 نوع یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم کرد.
- یادگیری ماشین، شامل یادگیری و اصلاح خود هنگام معرفی داده های جدید است.
- یادگیری ماشین با داده های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته سروکار دارد.
بهترین لپ تاپ برای توسعه هوش مصنوعی
توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، یکی از ارکان مهم این تکنولوژی بوده و تهیه بهترین لپ تاپ برای توسعه هوش مصنوعی را می توان لپ تاپ 15 اینچی ایسوس مدل Asus ROG Zephyrus G15 GA503RS HQ051 معرفی کرد. این محصول از خانواده محصولات مخصوص بازی لپ تاپ ایسوس بوده که می تواند با قدرت بالای خود و کارت گرافیک بسیار قدرتمند، به بحث توسعه هوش مصنوعی کمکی شایسته کرده و به کاربران و برنامه نویسان ، اجازه استفاده از نهایت قدرت سخت افزاری موجود در بازار را در راستای تولید بستر نرم افزاری و توسعه هوش مصنوعی ارائه کند.
کارت گرافیک موجود در این محصول، از نوع RTX 3080 بوده که به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند کمک فراوانی کرده و به نوعی، این محصول را به بهترین گزینه برای توسعه برنامه ها و هسته هوش مصنوعی تبدیل کند. همچنین پردازنده مرکزی این محصول نیز قدرت پردازشی بالا را در کنار پردازنده گرافیکی به کاربران داده و پهنای باند مورد نیاز عملکرد آن را تامین می کند.