تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) سه اصطلاحی هستند که اغلب در مکالمات روزمره و محافل علمی شنیده می‌شوند و گاه به اشتباه به جای یکدیگر به‌کار می‌روند. در حالی که این سه مفهوم به‌طور کلی در یک راستا قرار دارند، اما تفاوت‌ها و مرزبندی‌های مهمی میان آن‌ها وجود دارد. دانستن این تفاوت‌ها به‌ویژه برای متخصصان رشته‌های پزشکی، بیولوژی، بیوتکنولوژی و بیوانفورماتیک که در حال ورود به دنیای هوش مصنوعی هستند، ضروری است. در این مقاله، قصد داریم ابتدا تعریفی از هر یک ارائه کنیم و سپس به تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداخته و جایگاه یادگیری عمیق را نیز روشن سازیم.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد سیستم‌ها یا ماشین‌هایی است که قادر به انجام وظایفی باشند که معمولا نیاز به هوش انسانی دارد. این وظایف شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی (Natural Language Processing) و حتی خلاقیت می‌شود. در یک تعریف جامع، می‌توان گفت:

“هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌های محاسباتی گفته می‌شود که سیستم‌های کامپیوتری را به تفکر یا عملکردی شبیه انسان قادر می‌سازد.”

از آنجا که این تعریف بسیار گسترده است، هوش مصنوعی شامل زیرشاخه‌های متعددی می‌شود؛ از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، رباتیک، سیستم‌های خبره (Expert Systems) و غیره. بنابراین، هوش مصنوعی یک دامنه وسیع است که روش‌ها و فناوری‌های مختلفی را در برمی‌گیرد.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین (ML) در واقع زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایده «یادگیری از داده‌ها» تأکید دارد. در یادگیری ماشین، به‌جای آنکه تمام قواعد و منطق به‌صورت دستی به سیستم داده شود، خود سیستم از طریق تحلیل داده‌های ورودی می‌آموزد چگونه الگوها و روابط را کشف کند و از آن‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در داده‌های جدید استفاده نماید.

به‌طور ساده، اگر یک مدل یادگیری ماشین (مثلا تشخیص تومور سرطانی از تصویر سی‌تی اسکن) را در نظر بگیریم، برای آموزش مدل نیاز داریم داده‌های برچسب‌گذاری‌شده (در این مثال، تصاویر تومور سرطانی و غیربیمار) را به آن بدهیم. مدل از این داده‌ها الگو می‌گیرد و پس از «یادگیری»، قادر خواهد بود روی تصاویری که قبلا ندیده است، پیش‌بینی انجام دهد.

جایگاه یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق (DL) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که برای حل مسائل پیچیده از «شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)» استفاده می‌کند. علت اصلی تفاوت یادگیری عمیق با روش‌های کلاسیک یادگیری ماشین، عمق یا تعداد لایه‌های شبکه‌های عصبی است. در شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، چندین لایه وجود دارد که هر لایه با استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر از لایه قبلی، الگوی نهایی را تشخیص می‌دهد. به همین دلیل، یادگیری عمیق برای وظایفی مانند تشخیص تصویر (Image Recognition) و پردازش زبان طبیعی (NLP) بسیار موفق عمل کرده است.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یکی از سؤالات رایج برای بسیاری از افراد، به‌ویژه تازه‌واردان به این حوزه، این است: “تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چیست؟”

1. محدوده و گستره

   • هوش مصنوعی: مفهومی وسیع و کلی که هدف آن شبیه‌سازی یا تقلید هوش انسانی به اشکال مختلف است.
   • یادگیری ماشین: روشی خاص برای تحقق بخشی از قابلیت‌های هوش مصنوعی؛ یعنی توانایی «یادگیری از داده‌ها».

2. نوع مسائل قابل حل

   • هوش مصنوعی: مسائل گسترده‌تری همچون رباتیک، کنترل هوشمند، تفکر نمادین و برنامه‌ریزی را نیز در برمی‌گیرد.
   • یادگیری ماشین: بیشتر روی مسائل مرتبط با داده (Classification، Regression، Clustering و غیره) متمرکز است.

3. فلسفه وجودی

   • هوش مصنوعی: پرسش بنیادین آن است که «چطور می‌توان هوش انسان‌مانند یا فراتر از آن را در سیستم‌های کامپیوتری ایجاد کرد؟»
   • یادگیری ماشین: پاسخ به این نیاز که «چطور سیستم‌های کامپیوتری می‌توانند از طریق تجربه و بدون برنامه‌ریزی صریح، خود را بهبود دهند؟»

در یک جمع‌بندی کلی، یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین ابزارهای تحقق هوش مصنوعی است، اما تمام آن نیست.

سخن پایانی

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حقیقت تفاوت گستره مفاهیم و کاربردهای آن‌هاست. هوش مصنوعی دامنه بزرگی از روش‌ها و فناوری‌های شبیه‌سازی هوش انسانی را پوشش می‌دهد، در حالی‌که یادگیری ماشین مشخصا بر یادگیری از داده‌ها و خودبهبوددهی متمرکز است. در این میان، یادگیری عمیق با ساختار چندلایه‌اش از شبکه‌های عصبی، گامی فراتر برداشته و قدرت پردازش داده‌های بسیار حجیم و پیچیده را داراست.