بررسی تفاوت‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

دوستان و همراهان مازستا، در این مطلب قصد داریم تا به تفاوت های اصلی بین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بپردازیم. دو مقوله مهم این روزهای دنیای دیجیتال و کامپیوتر که در بسیاری از موارد با یکدیگر اشتباه گرفته می شوند. تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را در ادامه خواهیم دید.

در دهه گذشته، با پیشرفت سریع در زمینه هوش مصنوعی، مفاهیمی مانند هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای بسیاری از افراد جذابیت بسیاری پیدا کرده‌اند. این دو عبارت اغلب به صورت همزمان استفاده می‌شوند، اما در واقع دو مفهوم متفاوت هستند. در این مقاله، به بررسی تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می‌پردازیم و به معرفی هرکدام از این دو مفهوم خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مبتنی بر کامپیوتر اطلاق می‌شود که برای ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی با قابلیت انجام وظایف هوشمندانه بدون دخالت انسانی استفاده می‌شود. هوش مصنوعی در برگیرنده مفاهیمی چون یادگیری ماشینی، استدلال، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین است. این روش‌ها و تکنیک‌ها بر مبنای الگوریتم‌های ریاضی، شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم و منطق فازی توسعه می‌یابند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق به نوعی از یادگیری ماشینی اطلاق می‌شود که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق کار می‌کند. شبکه‌های عصبی عمیق، ساختاری با تعداد زیادی لایه دارند که در هر لایه اطلاعاتی مشترک را استخراج می‌کنند و این اطلاعات به لایه‌های بالاتر منتقل می‌شوند تا نتایج نهایی تولید شود. این روش، به تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی متکی است. یادگیری عمیق در حال حاضر در بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی موفقیت‌آمیز بوده است، از جمله تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی و بازیابی اطلاعات.

تفاوت های هوش مصنوعی (AI) با یادگیری عمیق (Deep Learning)

• محدودیت داده: یادگیری عمیق بر اساس مجموعه بزرگی از داده‌ها و مثال‌ها که به شبکه‌های عصبی تغذیه می‌شوند، انجام می‌شود. از طرف دیگر، هوش مصنوعی شامل تکنیک‌های متنوعی است که بر روی داده‌ها عمل می‌کند و معمولاً به میزان داده کمتری نیاز دارد.
• ساختار مدل: در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج ویژگی‌های پیچیده و ساختاردهی شده از داده‌ها استفاده می‌شوند. در هوش مصنو‌عی، الگوریتم‌ها و روش‌های متنوعی می‌توانند برای حل مسائل مختلف استفاده شوند و برخلاف یادگیری عمیق، ساختار مشخصی ندارند.
• اعتماد به نتایج: در یادگیری عمیق، نتایج براساس داده‌های آموزشی به دست می‌آید و اعتماد به نتایج بسیار وابسته به کیفیت داده‌ها است. در هوش مصنوعی، اعتماد به نتایج ممکن است بر اساس قوانین و استدلال‌های منطقی و صوری صورت گیرد.

سخن پایانی

هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که برای ایجاد سیستم‌های هوشمند بدون دخالت انسانی استفاده می‌شوند. یادگیری عمیق، به نوعی از یادگیری ماشینی اشاره دارد که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق کار می‌کند. این دو مفهوم در استفاده از داده، ساختار مدل و اعتماد به نتایج تفاوت‌های مهمی دارند. با این حال، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هر دو نقش‌های بسیار مهمی را در توسعه فناوری و ایجاد سیستم‌های هوشمند ایفا می‌کنند.