aisa smarthome
هوش مصنوعی

تفاوت بین فناور‌یهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همه ما با اصطلاح هوش مصنوعی آشنا هستیم .اماممکن است اخیراً اصطلاحات دیگری نظیر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز شنیده باشید.که بعضی‌اوقات به همراه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در نتیجه تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بسیار نامشخص است.

در این مبحث در رابطه با هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق ((Deep Learning (DL) و تفاوت آنها به توضیحاتی می‌پردازیم و متوجه می‌شوید که چگونه هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به طور جدا نشدنی و پیوسته با هم در حال حرکت‌اند.

تفاوت بین AI، ML و DL چیست؟

AI یا هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 توسط جان مک کارتی ابداع شد و شامل دستگاه‌هایی است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که مشخصه هوش انسانی دارند. اگرچه این امر کاملاً عمومی است شامل مواردی مانند برنامه‌ریزی، درک زبان، شناخت اشیا و صداها، یادگیری و حل مسئله.

ما می‌توانیم AI را در دو دسته کلی و جزئی قرار دهیم. هوش مصنوعی عمومی از کلیه ویژگی‌های هوش انسانی، از جمله ظرفیت‌های ذکر شده در بالا برخوردار است. دسته جزئی هوش مصنوعی برخی از جنبه‌های هوش انسانی را به نمایش می‌گذارد و می‌تواند این جنبه را به خوبی انجام دهد اما در مناطق دیگر کمبود دارد. در اصل یادگیری ماشینی صرفاً راهی برای دستیابی به هوش مصنوعی است.

آرتور ساموئل این عبارت را خیلی زود پس از هوش مصنوعی، در سال 1959 ابداع کرد و آن را توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح تعریف کرد. می‌توانید AI را بدون استفاده از یادگیری ماشین پیاده‌سازی کنید اما این امر نیاز به ساخت میلیون‌ها خط کد با قوانین پیچیده و تصمیم‌گیری دارد.

هوش مصنوعی

بنابراین به جای برنامه‌نویسی نرم‌افزارهای رمزگذاری سخت با دستورالعمل‌هایی برای انجام یک کار خاص، یادگیری ماشین راهی برای آموزش یک الگوریتم است تا سیستم بتواند بفهمد که چگونه باید یاد بگیرد. آموزش شامل وارد کردن مقادیر زیادی از داده‌ها به الگوریتم و اجازه دادن به الگوریتم برای تنظیم و بهبود خود می‌باشد.

 

برای مثال از یادگیری ماشین برای بهبود چشمگیر در بینایی ماشین استفاده می‌شود (توانایی دستگاه برای تشخیص یک شی در یک تصویر یا فیلم). شما صدها هزار یا حتی میلیون‌ها عکس جمع می‌کنید و انسان‌ها را برچسب‌گذاری می‌کنید. سپس، این الگوریتم سعی در ساختن الگویی دارد که بتواند با دقت یک تصویر را نشان دهد که شامل یک گربه است یا نه. هنگامی‌که سطح دقت به اندازه کافی بالا باشد، این دستگاه اکنون یاد گرفته است که گربه چه شکلی است.

یادگیری عمیق یکی از رویکردهای جدید برای یادگیری ماشین است. سایر رویکردها شامل درخت تصمیم‌گیری، برنامه‌نویسی منطق استقرایی، خوشه‌بندی، یادگیری تقویتی و شبکه‌های بیزی از جمله دیگر روش‌ها هستند.

یادگیری عمیق از ساختار و عملکرد مغز، یعنی اتصال بسیاری از سلول‌های عصبی الهام گرفته شده است. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) الگوریتم‌هایی هستند که از ساختار بیولوژیکی مغز تقلید می‌کنند.

در شبکه‌های عصبی “سلول‌های عصبی” وجود دارد که لایه‌های گسسته‌ای دارند و به سایر سلول‌های عصبی متصل می‌شوند. هر لایه یک ویژگی خاص برای یادگیری را انتخاب می‌کند، مانند منحنی‌ها / لبه‌ها در تشخیص تصویر. این لایه‌بندی است که به یادگیری عمیق هویت می‌دهد.

هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیا (IoT) به طور جدایی ناپذیری در هم تنیده‌اند

بدن ما ورودی حسی نظیر دید، صدا و لمس را جمع می‌کند. مغز ما از آن داده‌ها استفاده می‌کند و حس می‌کند، چراغ را به اشیا قابل تشخیص تبدیل می‌کند. و صداها را به گفتاری قابل فهم تبدیل می‌کند. سپس مغز تصمیم می‌گیرد و سیگنال‌ها را به بدن می‌فرستد تا حرکاتی مانند چیدن یک شی یا صحبت کردن را فرمان دهد.

همه سنسورهای متصل به اینترنت اشیا مانند بدن ما هستند. آنها داده‌های خام آنچه در جهان اتفاق می‌افتد را ارائه می‌دهند. هوش مصنوعی مانند مغز ماست و آن داده‌ها را حس می‌کند. و تصمیم می‌گیرد که چه کارهایی را باید انجام دهد و دستگاه‌های متصل اینترنت اشیا (IoT) دوباره مانند بدن ما هستند و اعمال بدنی یا برقراری ارتباط با دیگران را انجام می‌دهند.

از بین بردن قابلیت‌های یکدیگر

هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سال‌های اخیر به جهش‌های عظیمی در هوش مصنوعی منجر شده است. همانطور که گفته شد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای کار با مقادیر زیادی داده نیاز دارند. و این داده‌ها توسط میلیاردها سنسور جمع‌آوری می‌شوند و کار اینترنت اشیا را تسهیل می‌کنند.

درکاربردهای صنعتی هوش مصنوعی را می‌توان برای پیش‌بینی اینکه چه زمان ماشین‌آلات به تعمیر و نگهداری نیاز دارند و یا تجزیه‌وتحلیل فرآیندهای تولید برای به دست آوردن بازده بزرگ صرفه‌جویی استفاده کرد.

در کاربردهای مصرف کننده، فناوری به جای اینکه با فناوری سازگار باشد، می‌تواند با ما سازگار باشد. به جای کلیک کردن، تایپ کردن و جستجو کردن، می‌توانیم به سادگی از ماشین مورد نیاز خود بپرسیم. می‌توانیم اطلاعاتی نظیر آب و هوا یا انجام یک فرمان نظیر آماده‌سازی خانه برای زمان خواب (خاموش کردن ترموستات، قفل درب‌ها ، خاموش کردن چراغ‌ها و غیره) را بخواهیم.

پیشرفت‌های فنی همگرا این امر را ممکن ساخته‌اند

کوچک کردن تراشه‌های رایانه‌ای و تکنیک‌های پیشرفته تولید به معنای ارزان‌تر و قدرتمندتر شدن این حوزه است. سرعت در بهبود فناوری باتری بدین معناست که این سنسورها بدون نیاز به اتصال به منبع تغذیه می‌توانند سالها دوام بیاورند.

اتصال بی‌سیم که با ظهور تلفن‌های هوشمند هدایت می‌شود. بدین معنی است که می‌توان داده‌ها را با حجم ارزان و با نرخ ارزان ارسال کرد. و همه حسگرها امکان ارسال داده به ابر را دارند. ایجاد ابر امکان ذخیره نامحدود داده‌ها و توانایی محاسباتی تقریباً نامحدود برای پردازش آنها را فراهم کرده است.

البته یک یا دو نگرانی درباره تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه و آینده ما وجود دارد. اما با پیشرفت و پذیرش هر دو فناوری AI و IoT تأثیرات عمیق‌تر خواهد شد و این یک امر مسلم است.

فهرست مطالب

sPACE
آخرین مقالات

کاربرد ماشین لرنینگ(ML) در صنعت تولید

شیشه هوشمند چیست؟ هر آنچه باید بدانید

سیستم اعلام حریق متعارف چیست؟

طراحی سیستم‌ های اعلام حریق

دزدگیر اماکن چیست؟ هر آنچه که باید بدانید

اشتراک گذاری :

اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در email

یک پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.