هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) زمینه‌های به هم پیوسته‌ای هستند که در طول زمان تکامل یافته‌اند. در این مقاله به تعاریف، تاریخچه و روابط بین این سه حوزه می‌پردازیم.

۱. هوش مصنوعی (AI)

تعریف:

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر است که بر ایجاد سیستم‌هایی متمرکز است که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی، تشخیص الگوها و یادگیری از تجربیات است.

تاریخچه:

• هوش مصنوعی به عنوان یک رشته علمی در سال ۱۹۵۶ و در کنفرانس دارتموث که توسط جان مک‌کارتی سازماندهی شد، به طور رسمی تأسیس شد. هدف این کنفرانس بررسی این موضوع بود که آیا می‌توان ماشین‌ها را به گونه‌ای برنامه‌ریزی کرد که “بیاندیشند” و هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند.
• سیستم‌های اولیه هوش مصنوعی بر پایه هوش مصنوعی نمادین (Symbolic AI) بودند، جایی که برنامه‌نویسان قوانین را به صورت دستی برای ماشین‌ها تعریف می‌کردند. این روش برای وظایف منطقی مانند بازی شطرنج خوب عمل می‌کرد، اما در مواجهه با مشکلات پیچیده‌تر مانند تشخیص تصویر یا پردازش زبان طبیعی با مشکل مواجه می‌شد.
• هوش مصنوعی از آن زمان تاکنون تکامل یافته و شامل زیرشاخه‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شده است.

۲. یادگیری ماشین (ML)

تعریف:

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی متمرکز است که به کامپیوترها اجازه می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در انجام یک وظیفه بهبود بخشند، بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند. به جای کدنویسی دستی قوانین، سیستم‌های یادگیری ماشین الگوها را از داده‌ها یاد می‌گیرند.

تاریخچه:

• مفهوم یادگیری ماشین به قرن نوزدهم و مشاهدات آدا لاولیس در مورد موتور تحلیلی بازمی‌گردد. او این سوال را مطرح کرد که آیا ماشین‌ها می‌توانند چیزی را “ایجاد” کنند یا صرفاً دستورات انسان را دنبال می‌کنند.
• در دهه ۱۹۵۰، آلن تورینگ ایده یادگیری ماشین‌ها از طریق تجربه را مطرح کرد که پایه‌های یادگیری ماشین مدرن را بنا نهاد.
• یادگیری ماشین در دهه ۱۹۹۰ با دسترسی به سخت‌افزارهای سریع‌تر و مجموعه‌های داده بزرگتر، رشد چشمگیری داشت و به رویکرد غالب در هوش مصنوعی تبدیل شد و جایگزین هوش مصنوعی نمادین در بسیاری از وظایف شد.

ایده کلیدی:

سیستم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌ها (ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار) آموزش می‌بینند و از روش‌های آماری برای یافتن الگوها و قوانینی استفاده می‌کنند که می‌توانند بر روی داده‌های جدید و نادیده اعمال شوند.

۳. یادگیری عمیق (DL)

تعریف:

یادگیری عمیق (DL) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های بسیار (از این رو “عمیق”) برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق به ویژه برای وظایفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر است.

تاریخچه:

• مفهوم شبکه‌های عصبی به دهه ۱۹۴۰ بازمی‌گردد، اما یادگیری عمیق تنها در دهه ۲۰۰۰ و با ظهور پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند (GPU) و مجموعه‌های داده بزرگ، عملی شد.
• یادگیری عمیق در دهه ۲۰۱۰ به اوج خود رسید و در وظایفی مانند طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص گفتار به نتایج پیشرفته‌ای دست یافت.

ایده کلیدی:

مدل‌های یادگیری عمیق به طور خودکار نمایش‌های سلسله‌مراتبی از داده‌ها را یاد می‌گیرند. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، لایه‌های پایین‌تر ممکن است لبه‌ها را تشخیص دهند، در حالی که لایه‌های بالاتر شکل‌ها یا اشیاء پیچیده‌تر را تشخیص می‌دهند.

۴. رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

• هوش مصنوعی (AI): گسترده‌ترین حوزه است و شامل هر تکنیکی می‌شود که به ماشین‌ها امکان انجام وظایف هوشمندانه را می‌دهد.
• یادگیری ماشین (ML): زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر یادگیری از داده‌ها به جای برنامه‌ریزی صریح متمرکز است.
• یادگیری عمیق (DL): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

نمایش بصری:

1c 

هوش مصنوعی (AI) | |-- یادگیری ماشین (ML) | |-- یادگیری عمیق (DL)

۵. تفاوت‌های کلیدی

• هوش مصنوعی: بر ایجاد سیستم‌های هوشمند متمرکز است، چه از طریق قوانین (هوش مصنوعی نمادین) و چه از طریق یادگیری (یادگیری ماشین/یادگیری عمیق).
• یادگیری ماشین: بر یادگیری الگوها از داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی صریح، متمرکز است.
• یادگیری عمیق: بر استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری خودکار نمایش‌های سلسله‌مراتبی از داده‌ها متمرکز است.

۶. مثال‌ها

• هوش مصنوعی نمادین (هوش مصنوعی اولیه): برنامه‌های شطرنج با قوانین سخت‌کد شده.
• یادگیری ماشین: فیلترهای اسپم که یاد می‌گیرند ایمیل‌ها را بر اساس نمونه‌ها طبقه‌بندی کنند.
• یادگیری عمیق: سیستم‌های تشخیص تصویر که به طور خودکار اشیاء را در عکس‌ها تشخیص می‌دهند.

۷. چرا یادگیری عمیق خاص است؟

• استخراج خودکار ویژگی‌ها: برخلاف یادگیری ماشین سنتی، که در آن ویژگی‌ها (مانند لبه‌ها در تصاویر) به صورت دستی طراحی می‌شوند، مدل‌های یادگیری عمیق به طور خودکار ویژگی‌های مفید را از داده‌های خام یاد می‌گیرند.
• یادگیری سلسله‌مراتبی: مدل‌های یادگیری عمیق در هر لایه ویژگی‌های پیچیده‌تری را یاد می‌گیرند، که آن‌ها را برای وظایفی مانند تشخیص تصویر و گفتار بسیار مؤثر می‌کند.
• مقیاس‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند مجموعه‌های داده عظیم را مدیریت کنند و با افزایش داده‌ها عملکرد بهتری دارند، برخلاف مدل‌های یادگیری ماشین سنتی که ممکن است به یک سطح عملکرد ثابت برسند.

۸. نتیجه‌گیری

• هوش مصنوعی (AI): هدف کلی ایجاد ماشین‌های هوشمند است.
• یادگیری ماشین (ML): رویکردی است که به ماشین‌ها یاد می‌دهد چگونه از داده‌ها یاد بگیرند.
• یادگیری عمیق (DL): تکنیکی قدرتمند در یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

این سه حوزه به هم پیوسته‌اند و هر کدام نقش مهمی در پیشرفت فناوری‌های هوشمند امروزی ایفا می‌کنند.