فرق هوش مصنوعی با دو مفهوم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیه؟ چه ربطی به هم دارن؟

اگه بخوایم خیلی ساده بگیم، این سه تا مفهوم مثل سه دایره تو در تو هستن. یکی از دلایلی که خیلی‌ها قاطی‌شون می‌کنن اینه که هم‌پوشانی زیادی با هم دارن. بیاین مرحله‌ به مرحله خیلی ساده توضیح بدیم:

چرا دونستن اینا مهمه؟ چون هر روز توی زندگی‌مون از این سیستم‌ها استفاده می‌کنیم: اگه بدونیم پشت چت‌بات‌ها یا فیلترهای شبکه‌های اجتماعی چی هست، بهتر می‌تونیم باهاشون تعامل کنیم.

اگه دانشجو، برنامه‌نویس یا پژوهشگر باشی، دونستن تفاوت این سه تا برات واجبه. و حتی اگه فقط کاربر معمولی باشی، باعث می‌شه بدونی دنیا به کدوم سمت داره حرکت می‌کنه.

۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیه؟

هوش مصنوعی یه مفهوم خیلی بزرگه. یعنی هر چیزی که باعث بشه یه ماشین یا برنامه بتونه مثل "آدم‌ها" کار کنه، می‌ره زیر چتر هوش مصنوعی.

کارهایی مثل:

• فکر کردن و تصمیم گرفتن

• یاد گرفتن از تجربه‌ها

• درک زبان آدمیزاد

• دیدن تصویر و تشخیص اشیا

• برنامه‌ریزی و حل مسئله

وقتی توی گوشی‌ات گوگل مپ مسیر رو پیشنهاد می‌ده یا وقتی یه ربات توی چت باهات حرف می‌زنه، یا وقتی ماشین بدون راننده تو خیابون راه می‌ره — همه‌ی اینا مثال‌های هوش مصنوعی‌ان.

نکته مهم: هوش مصنوعی لزوماً نیاز نیست همیشه "یاد بگیره". ممکنه با قوانین ثابت هم کار کنه. ولی بیشتر مدل‌های امروزی از یادگیری هم استفاده می‌کنن.

۲. یادگیری ماشین (Machine Learning) یعنی چی؟

یادگیری ماشین یکی از بخش‌های اصلی و محبوب هوش مصنوعیه. در یادگیری ماشین، به جای اینکه به کامپیوتر بگیم دقیقاً "چه کار کن"، فقط بهش داده می‌دیم و می‌ذاریم خودش الگوها رو کشف کنه و تصمیم بگیره.

مثال: فرض کن هزار تا عکس گربه به یه برنامه می‌دی، بدون اینکه بهش بگی "گربه چیه". فقط می‌گی اینا عکس‌های گربه‌ست. بعد بهش یه عکس جدید می‌دی، اونم خودش تشخیص می‌ده "این گربه‌ست" یا نه.

یادگیری ماشین انواع مختلفی داره:

نظارتی (Supervised): داده‌ها برچسب‌دار هستن (مثل عکس گربه و غیرگربه).

بدون نظارت (Unsupervised): فقط داده داریم، بدون برچسب. سیستم خودش الگو کشف می‌کنه.

یادگیری تقویتی (Reinforcement): سیستم از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیره، مثل بازی کردن یا رانندگی.

داخل پرانتز: شیوه های یادگیری دیگه و حتی ترکیبی از این شیوه ها هم وجود داره ولی 3 مورد بالا دسته بندی کلی هستن!

مثل -> یادگیری خود نظارتی؛ یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری فعال و...

کجاها از یادگیری ماشین استفاده می‌شه؟

• فیلتر کردن ایمیل‌های مزاحم

• پیشنهاد فیلم و آهنگ توی نتفلیکس یا اسپاتیفای

• تحلیل بازار بورس

• تشخیص بیماری از روی آزمایش‌ها

۳. یادگیری عمیق (Deep Learning) چیه؟

یادگیری عمیق یه جور خاص از یادگیری ماشینه که با الهام از مغز انسان ساخته شده. توی مغز ما نورون داریم؛ یادگیری عمیق هم از یه چیزی به اسم شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌کنه که از لایه‌های زیادی ساخته شده. وقتی این لایه‌ها زیاد بشن، بهش می‌گن یادگیری "عمیق".

ویژگی‌های یادگیری عمیق:

• خیلی خوبه توی فهم تصویر، ویدیو، صدا و زبان طبیعی.

• مدل‌هایی مثل ChatGPT، مترجم گوگل، و تشخیص چهره توی این دسته‌ن.

• به داده خیلی زیاد و سخت‌افزار قوی (مثل GPU) نیاز داره.

• لایه‌های زیاد داره (عمیقه!)

• دقت خیلی بالاتری داره نسبت به الگوریتم‌های ساده‌تر

مثال: وقتی یه سیستم می‌تونه توی یه ویدیو تشخیص بده کی داره حرف می‌زنه، یا یه آهنگ جدید بسازه، یا متن بنویسه — اون یادگیری عمیقه.

نکته مهم: یادگیری عمیق کمک کرده ماشین‌ها کارهایی انجام بدن که قبلاً غیرممکن بود، ولی هنوزم "درک" واقعی از دنیا ندارن — فقط الگوهارو خوب بلدن.

نکته: بدون یادگیری عمیق، خیلی از هوش مصنوعی‌های امروزی وجود نداشتن

جمع‌بندی: چی به چی ربط داره؟ با یه تصویر ذهنی ساده، اینطوری درک‌شون کن:

🎯___ هوش مصنوعی

🤖 ── یادگیری ماشین

🧠 ── یادگیری عمیق

هر چی به مرکز دایره نزدیک‌تر می‌شی:

• سیستم‌ها پیچیده‌تر می‌شن

• به داده‌ی بیشتری نیاز دارن

• دقت و هوشمندی بالاتر می‌ره ولی در عوض منابع و انرژی بیشتری هم مصرف می‌کنن

# پیج ما در اینستاگرام --> erffan.yavari