تفاوت هوش مصنوعی با یادگیری ماشین چیست؟

کد خبر: 748660 | ۱۴۰۴/۰۹/۰۲ ۱۱:۰۵:۰۰
بحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به یکی از داغ‌ترین موضوعات رسانه‌ها، دانشگاه‌ها و حتی گفت‌وگوهای روزمره مردم تبدیل شده است.
هر روز خبر تازه‌ای از پیشرفت‌های حیرت‌انگیز این فناوری‌ها منتشر می‌شود؛ از ربات‌هایی که سخن می‌گویند و تصمیم‌گیری می‌کنند تا سیستم‌هایی که توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده را در چند ثانیه دارند.
با این حال، بسیاری هنوز نمی‌دانند تفاوت دقیق هوش مصنوعی با یادگیری ماشین چیست و چرا این دو مفهوم، با وجود ارتباط تنگاتنگ، کاملاً یکسان نیستند.
این پرسش نه تنها برای مخاطبان عادی اهمیت دارد، بلکه برای سیاست‌گذاران، مدیران صنایع و حتی دانشجویانی که برای آینده شغلی خود برنامه‌ریزی می‌کنند نیز نقشی کلیدی بازی می‌کند.
اینجا تلاش کرده ایم پاسخی روشن به این سؤال بدهیم و در عین حال نگاهی به مسیر آینده این فناوری‌ها بیندازیم.
هوش مصنوعی، رؤیای قدیمی بشر برای ساختن یک ذهن مصنوعی
هوش مصنوعی یکی از مفاهیمی است که ریشه‌های آن به دهه‌های دور بازمی‌گردد؛ زمانی که دانشمندان و فیلسوفان در تلاش بودند درک کنند ذهن انسان چگونه فکر می‌کند و آیا امکان بازسازی این فرآیند در یک ماشین وجود دارد یا نه.
این شاخه از علم کامپیوتر با هدف ساخت سیستم‌هایی شکل گرفت که بتوانند رفتاری شبیه انسان از خود نشان دهند؛ رفتارهایی مانند تحلیل اطلاعات، استدلال منطقی، تصمیم‌گیری، حل مسئله و حتی خلاقیت.
در واقع هوش مصنوعی یک چتر بسیار بزرگ است که زیرمجموعه‌های گوناگونی در آن قرار می‌گیرد و یادگیری ماشین تنها یکی از این زیرشاخه‌ها محسوب می‌شود.
به بیان دیگر، هر الگوریتم یا سیستمی که بتواند بدون دخالت مستقیم انسان یک مسئله را تشخیص دهد، تحلیل کند و برای آن راه‌حل ارائه دهد، در قلمرو هوش مصنوعی قرار می‌گیرد.
چگونه هوش مصنوعی از تقلید رفتار انسان آغاز شد؟
اگر بخواهیم تاریخچه این حوزه را مرور کنیم، باید به دوران آغازین رایانه‌ها برگردیم؛ جایی که نخستین تلاش‌ها برای ساخت ماشین‌هایی که بتوانند شطرنج بازی کنند یا مسئله‌های پیچیده ریاضی را حل کنند، شکل گرفت.
پژوهشگران آن زمان روی این ایده تمرکز کردند که اگر بتوان قواعد ذهن انسان را شناسایی و آن‌ها را به صورت کد در یک سیستم پیاده کرد، می‌توان انتظار داشت نتیجه‌ای مشابه رفتار انسانی دریافت شود.
این رویکرد که به «هوش مصنوعی نمادین» شهرت دارد، سال‌ها بر پژوهش‌ها مسلط بود.
اما به تدریج مشخص شد که بسیاری از مسائل بدون داشتن مجموعه‌ای عظیم از داده‌ها و الگوهای واقعی قابل حل نیستند و همین چالش راه را برای ظهور یادگیری ماشین باز کرد.
یادگیری ماشین، جایی که ماشین از تجربه یاد می‌گیرد
یادگیری ماشین از همان زمانی مطرح شد که محققان دریافتند نمی‌توان برای همه مسائل دنیای واقعی مجموعه‌ای مشخص از قواعد نوشت.
تصور کنید بخواهید رفتار میلیون‌ها کاربر شبکه‌های اجتماعی را پیش‌بینی کنید، یا بخواهید تشخیص دهید یک تصویر مربوط به گربه است یا سگ.
این کارها دیگر با قوانین ثابت و از پیش نوشته‌شده قابل انجام نیستند.
بنابراین ایده‌ای مطرح شد که به جای نوشتن قوانین، بهتر است داده‌های واقعی را در اختیار ماشین قرار دهیم تا خودش بتواند از میان این داده‌ها الگو استخراج کند.
این نقطه آغاز یادگیری ماشین بود؛ جایی که ماشین نه از طریق قواعد انسانی، بلکه از طریق تجربه یاد می‌گیرد.
جایگاه یادگیری ماشین در میان دیگر شاخه‌های هوش مصنوعی
اگر هوش مصنوعی را یک نقشه بزرگ در نظر بگیریم، یادگیری ماشین بخش مهم و ارزشمندی از آن را تشکیل می‌دهد، اما تنها بخش آن نیست.
در کنار آن حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، سیستم‌های خبره، استدلال خودکار، برنامه‌ریزی خودکار و حتی یادگیری تقویتی قرار دارند که هر کدام شیوه‌ای متفاوت برای ایجاد هوشمندی در ماشین ارائه می‌دهند.
یادگیری ماشین بیشتر بر این اساس استوار است که داده‌ها بهترین منبع برای یادگیری هر موجود هوشمندی هستند و اگر دستگاه‌ها به قدر کافی داده داشته باشند، می‌توانند تحلیل و تصمیم‌گیری را بدون دخالت انسان انجام دهند.
اما هوش مصنوعی مفهومی فراتر است؛ هدف نهایی آن تولید یک سامانه هوشمند جامع است که مانند انسان بتواند در شرایط مختلف کار کند.
هوش مصنوعی چه می‌کند که یادگیری ماشین قادر به انجام آن نیست؟
یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها در گستره توانایی‌هاست.
هوش مصنوعی می‌تواند شامل یک سیستم باشد که بدون نیاز به یادگیری، فقط با استفاده از قواعد از پیش تعیین‌شده عمل کند.
برای مثال یک سیستم خبره قدیمی که با هزاران قانون منطقی نوشته شده بود، هوش مصنوعی به حساب می‌آمد، اما یادگیری ماشین نبود.
همچنین برخی از شاخه‌های هوش مصنوعی برای حل مسائل از استدلال نمادین استفاده می‌کنند؛ یعنی به جای داده‌محور بودن، بر ساختارهای منطقی متکی‌اند.
همین ویژگی باعث می‌شود هوش مصنوعی بتواند مسائلی را حل کند که حتی داده کافی برای آن‌ها وجود ندارد.
در مقابل، یادگیری ماشین برای عملکرد درست در بیشتر موارد نیازمند حجم عظیمی از داده است و اگر داده کافی وجود نداشته باشد، کیفیت عملکرد آن به شدت افت می‌کند.
یادگیری ماشین چگونه قدرت پیش‌بینی را به دنیای فناوری وارد کرد؟
یکی از مهم‌ترین دلایل محبوبیت یادگیری ماشین در سال‌های اخیر توانایی شگفت‌انگیز آن در پیش‌بینی رخدادها بر اساس داده‌های گذشته است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند از میان میلیون‌ها داده، الگوهایی پیدا کنند که شاید برای انسان قابل تشخیص نباشد.
این ویژگی باعث شده در حوزه‌هایی چون سلامت، اقتصاد، امنیت سایبری، هواشناسی و حتی حمل‌ونقل انقلاب بزرگی ایجاد شود.
برای مثال، سیستم‌هایی که برای پیش‌بینی بیماری‌ها استفاده می‌شوند، بر اساس داده‌های پزشکی و سوابق بیماران قادر به تشخیص الگوهای خطر هستند.
چنین کاری را نمی‌توان با روش‌های قدیمی و قواعد ثابت انجام داد، اما یادگیری ماشین با سرعت و دقت بالا از پس آن برمی‌آید.
چرا این دو مفهوم اغلب با هم اشتباه گرفته می‌شوند؟
یکی از دلایل اصلی این اشتباه آن است که در سال‌های اخیر تقریباً تمام پیشرفت‌های بزرگ در حوزه هوش مصنوعی به نوعی وابسته به یادگیری ماشین بوده است.
از خودروهای خودران گرفته تا چت‌بات‌هایی که زبان طبیعی را درک می‌کنند، همگی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهره می‌برند.
این هم‌زمانی باعث شده بسیاری تصور کنند هر جا نامی از هوش مصنوعی برده می‌شود، منظور همان یادگیری ماشین است.
در حالی که هوش مصنوعی مفهومی بسیار گسترده‌تر از آن است و در برگیرنده راهکارهایی است که لزوماً نیازی به یادگیری ندارند.
در نگاه کلی، یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است و به همین دلیل نمی‌تواند جایگزین کامل آن باشد.
با این حال، به دلیل موفقیت‌های گسترده این حوزه، به خصوص پس از ظهور یادگیری عمیق، بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن بر پایه یادگیری ماشین ساخته می‌شوند.
یادگیری عمیق توانست توان محاسباتی و قابلیت شناسایی الگوها را به سطحی برساند که برخی از چالش‌های قدیمی هوش مصنوعی که سال‌ها حل نشده باقی مانده بود، اکنون قابل حل باشد.
با وجود این، هنوز مسائل زیادی وجود دارند که نیازمند ترکیب روش‌های داده‌محور و روش‌های مبتنی بر منطق هستند.
چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما حضور دارند؟
شاید بسیاری از مردم تصور کنند این فناوری‌ها تنها در محیط‌های پیشرفته صنعتی استفاده می‌شوند، اما واقعیت این است که امروزه بیشتر ما بدون آنکه متوجه شویم در طول روز چندین بار با سیستم‌هایی سروکار داریم که با هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین کار می‌کنند.
از گوشی همراهی که چهره ما را تشخیص می‌دهد تا سرویس‌هایی که بر اساس رفتارمان محتوا پیشنهاد می‌کنند، همگی نمونه‌هایی از کاربرد ترکیبی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
حتی جست‌وجوی ساده در اینترنت، فیلتر کردن اسپم‌ها در ایمیل، پیشنهاد فیلم در پلتفرم‌ها و تحلیل اخبار توسط سیستم‌های هوشمند نیز بر پایه همین فناوری‌هاست.
یکی از نکات مهم درک تفاوت میان این دو حوزه، نقش داده‌هاست.
یادگیری ماشین بدون داده نه معنا دارد و نه کارکردی خواهد داشت.
داده‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند مواد اولیه برای یک کارخانه هستند؛ بدون آن‌ها تولیدی صورت نمی‌گیرد.
اما این شرایط برای هوش مصنوعی کلاسیک متفاوت است.
برخی سیستم‌های هوشمند بدون داده و تنها بر اساس قواعد از پیش نوشته‌شده قادر به کار هستند.
البته این مسئله باعث می‌شود آن سیستم‌ها در مواجهه با تغییرات دنیای واقعی انعطاف‌پذیری کمتری داشته باشند.
در مقابل روش‌های یادگیری ماشین به دلیل وابستگی شدید به داده، در صورت وجود داده‌های ناقص یا نادرست می‌توانند عملکرد ضعیفی داشته باشند.
آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه خواهد بود؟
یکی از نگرانی‌های مهمی که همواره همراه با رشد فناوری‌های هوشمند مطرح می‌شود، تأثیر آن‌ها بر بازار کار است.
برخی پیش‌بینی‌ها بیان می‌کند که بسیاری از مشاغل با ورود ماشین‌های هوشمند دستخوش تغییر می‌شوند.
با این حال کارشناسان تأکید دارند که ماهیت این تغییر بیشتر جایگزینی نیست، بلکه تغییر شکل است.
سیستم‌های هوشمند به ویژه آن‌هایی که مبتنی بر یادگیری ماشین هستند، معمولاً در انجام کارهایی موفق‌اند که نیازمند پردازش سریع داده، تحلیل الگوها و کارهای تکراری هستند.
اما کارهایی که نیازمند قضاوت انسانی، خلاقیت، مهارت‌های اجتماعی و فهم عمیق از زمینه اجتماعی باشند همچنان حوزه‌ای هستند که انسان‌ها نقش اصلی را در آن ایفا خواهند کرد.
با رشد روزافزون توان پردازشی و افزایش حجم داده‌هایی که هر روز در جهان تولید می‌شود، طبیعی است که یادگیری ماشین روزبه‌روز پیشرفت بیشتری داشته باشد.
اما ایجاد تعادل میان روش‌های داده‌محور و روش‌های مبتنی بر منطق، یکی از چالش‌های مهم پژوهشگران است.
آینده هوش مصنوعی احتمالاً ترکیبی از این دو رویکرد خواهد بود؛ یعنی سیستم‌هایی که هم می‌توانند از تجربه یاد بگیرند و هم در شرایط فاقد داده، از منطق ساخت‌یافته استفاده کنند.
بسیاری از متخصصان معتقدند نسل آینده هوش مصنوعی سیستم‌هایی خواهند بود که توانایی استدلال، درک مفاهیم و حتی تعامل اخلاقی را در مقیاس بزرگ‌تر و با دقت بیشتر ارائه می‌دهند.
دو مفهوم نزدیک اما متفاوت
در نهایت، آنچه از تمام این بحث‌ها به دست می‌آید این است که هوش مصنوعی یک مفهوم کلان و فراگیر است که هدف آن ساختن ماشین‌هایی با قابلیت‌های شبیه انسان است.
یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین و موفق‌ترین ابزارهایی است که این هدف را ممکن می‌سازد، اما تمام داستان هوش مصنوعی در آن خلاصه نمی‌شود.
همان‌طور که انسان برای هوشمندی تنها به تجربه تکیه نمی‌کند و توانایی استدلال و تجزیه و تحلیل نیز دارد، دنیای ماشین‌ها هم برای دستیابی به هوش واقعی به ترکیب روش‌های مختلف نیازمند است.
درک این تفاوت‌ها نه تنها به فهم بهتر اخبار و رویدادهای تکنولوژی کمک می‌کند، بلکه به ما اجازه می‌دهد تصویری روشن‌تر از آینده‌ای که هوش مصنوعی برای زندگی ما رقم می‌زند داشته باشیم.