تفاوت های اصلی بین یادگیری ماشین و خودکارسازی

به گزارش خبرنگار حوزه دریچه فناوری گروه فضای مجازی اخبار ، هر کسب و کاری که به دنبال ساده کردن پردازنده‌های خود و رفتن به سمت مدل‌های کارآمدتر باشد در طول مسیر به خودکاری سازی یا اتوماسیون، یادگیری ماشین، و هوش مصنوعی برخورد خواهد کرد. اگرچه در سال ۲۰۲۰ با افتادن کنترل به دست ماشین‌ها بسیار فاصله داریم، با این حال این لغات در حال حاضر میان همه صنعت ها، از تولید گرفته تا خدمات، بسیار طرفدار دارند؛ بنابراین لازم است که معنی این لغات را با تعریف آن‌ها بدانیم.

ساخت اهرام

از دیرباز یک مدل هرمی برای فناوری وجود داشته و هوش مصنوعی در بالای آن جای داشته است. در قسمت‌های زیرین عناصر سازنده فناوری که پلتفرم‌ها برای عملکرد هوش مصنوعی به آن‌ها نیاز دارند، قرار گرفته است. ابتدا نگاهی به چگونگی تشکیل این اهرام بیندازیم.

دیجیتال سازی

از پایین که شروع کنیم، مرحله پایه فناوری دیجیتال سازی است. بدون آن، اتوماسیون، یادگیری ماشین، و در نهایت هوش مصنوعی هرگز ممکن نخواهند بود. دیجیتال سازی فرآیند تبدیل غیر دیجیتال‌ها است که معمولاً از میان داده‌ها به حافظه دیجیتال می‌باشد. صفحه گسترده و تصاویر اسکن شده مثال‌هایی از داده‌های دیجیتال سازی شده هستند.

ابزار سازی

مرحله ابزار سازی جایی است که داده‌ها و فناوری شروع به تعامل می‌کنند، و همچنین محلی است که کسب و کار‌ها هوشیار می‌شوند. در این مرحله، از فناوری برای مشاهده یا اندازه گیری داده‌های دیجیتالی شده استفاده می‌کنند، چرا که اطلاعات میان سیستم‌ها یا افراد رد و بدل می‌شود اما، این فرآیند تنها با داده‌هایی که اکنون در حال پردازش هستند کار می‌کند و هیچ دیدگاه جدیدی تولید نمی‌کند. درجه‌ای ساده انگارانه از اتوماسیون تقریباً همیشه در مرحله ابزار سازی حاضر است: از قوانین ساده رهیافت آنی برای تعیین مسیر داده‌ها استفاده می‌شود.

تحلیل محاسباتی

هنگامی که علم داده‌ها و ریاضیات شروع به پرداختن داده‌های دیجیتالی و ابزار سازی شده می‌کنند، به مرحله تحلیل محاسباتی می‌رسیم. این مرحله به دیدگاه‌های معنی دار اجازه می‌دهد تا از داده‌های بزرگ گردآوری شوند، و اجازه می‌دهد داده‌ها کسب و کار‌ها را در فرآیند پویای تصمیم گیری رهبری کنند.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین هنگامی آغاز می‌شودکه برنامه‌ها شروع به دریافت تحلیل‌ها و به کارگیری آن‌ها بدون برنامه ریزی واضح کنند. نتایج یادگیری ماشین تا حدودی نسبت به برنامه ریزی آن مستقل است. در این مرحله، داده‌ها به ماشین وارد می‌شود، ماشین‌ها خودشان آن‌ها را تحلیل می‌کنند و نتایج را فراتر از آنچه یک مدل تحلیلی می‌تواند، رقم می‌زنند. یادگیری ماشین یعنی محاسبات عددی به طور خودکار و از طریق تجربه ارتقا می‌یابند؛ در اصل، ماشین‌ها هنگام کار کردن یاد می‌گیرند. این یک اصل اساسی هر مدل هوش مصنوعی است و کاربرد‌های چندگانه‌ای در کسب وکار و صنعت دارد.

هوش مصنوعی

هدف نهایی فناوری‌های علمی؛ هوش مصنوعی تفکر انسان را تکرار می‌کند. بخشی از هوش مصنوعی مستلزم یادگیری ماشین است. اما، هوش مصنوعی با تولید توانایی‌های انسانی مانند پردازش تصویری و درک زبانی نسبت به یادگیری ماشین برتری می‌یابد.

هوش مصنوعی و اتوماسیون

هوش مصنوعی و اتوماسیون را نباید یکسان دانست؛ جایی که اتوماسیون باشد، نیازی به حضور هوش مصنوعی نیست. در اصل، اتوماسیون قرن‌ها است که وجود داشته، حتی بیشتر از زمانی که کامپیوتر‌ها پدیدار شدند برای مثال در آسیابانی سنتی از چرخ‌های آبی برای اتوماسیون سازی فرآیند‌های دستی استفاده می‌شد که در صورت نبود آن به کارگر انسانی نیاز بود. آب چرخ را و چرخ نیز آسیاب را می‌گرداند. یک فرآیند اتوماسیون سازی شده که مسلماً هوشمندانه نیست. اتوماسیون‌های ساده طی سال‌ها اساس کسب و کار‌های زیادی بوده اند.

اتوماسیون یعنی اینکه ماشین‌ها جایگزین اعمال انسانی می‌شوند. اما هوش مصنوعی خواستار آن است که ماشین‌ها هم افکار انسانی را تکرار کنند. یعنی برنامه ریزی که بتواند به فرآیند‌های خود فکر کند و خارج از محدوده برنامه ریزی تصمیم بگیرد.