مقایسه علم داده و هوش مصنوعی به زبان ساده

در عصر دیجیتال امروز، دو مفهوم علم داده و هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در مرکز توجه کسب‌وکارها و متخصصان فناوری قرار گرفته‌اند. در این مطلب از سری مطالب آموزشی وبلاگ پارس وی دی اس به مقایسه علم داده و هوش مصنوعی به زبان ساده می‌پردازیم.

درک صحیح از این دو حوزه و رابطه بین آن‌ها برای هر کسی که قصد فعالیت در این عرصه را دارد، ضروری است.

 علم داده چیست؟

علم داده یک علم کاربردی است که به فرآیند استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته می‌پردازد. متخصصان این حوزه از ابزارها، تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی که از آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر به عاریت گرفته شده‌اند، برای تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند.

در زمینه مقایسه هوش مصنوعی و علم داده، شایان ذکر است که اگرچه علم داده عمدتاً با تحلیل داده تعریف می‌شود، اما عنصر حیاتی در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود. تخصص هوش مصنوعی کاربردی در امور مالی، دیدگاه متمرکزی از این موضوع را برای علاقه‌مندان به کاربردهای مالی ارائه می‌دهد، در حالی که هوش مصنوعی برای امور مالی به همان اندازه برای هر کسی که مایل به تخصص در این زمینه باشد، مفید است.

 هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی بازآفرینی هوش انسانی در تفکر توسط یک ماشین محاسباتی است. هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان یک اصطلاح گسترده‌تر در نظر گرفت که فناوری‌هایی را نشان می‌دهد که عملکرد وظایفی را تسهیل می‌کنند که مستلزم هوش انسانی در سطوح مختلف پیچیدگی هستند، از جمله محاسبه، یادگیری، استنتاج و پردازش زبان طبیعی.

هوش مصنوعی می‌تواند دو نوع باشد؛ اولین مورد، هوش مصنوعی محدود است که برای یک هدف خاص خاص توسعه یافته است، و دومین مورد هوش مصنوعی عمومی است که برای انجام هر کاری که یک انسان می‌تواند انجام دهد برنامه‌ریزی شده است. آگاهی از انواع مختلف هوش مصنوعی ممکن است به درک جامع‌تری از چگونگی تقسیم‌بندی و استفاده از هوش مصنوعی کمک کند. علاوه بر این، خواندن مطالب درباره آینده هوش مصنوعی ممکن است به شما کمک کند تا جهت توسعه این فناوری را درک کنید.

تفاوت‌های کلیدی بین علم داده و هوش مصنوعی

در دنیای فناوری امروز، دو عبارت “علم داده” و “هوش مصنوعی” بسیار شنیده می‌شوند و گاهی به جای هم استفاده می‌شوند، اما این دو حوزه تفاوت‌های بنیادینی با هم دارند. درک این تفاوت‌ها نه تنها برای متخصصان، بلکه برای کسب‌وکارها و علاقه‌مندان به فناوری نیز ضروری است.

• تعریف و ماهیت اصلی

علم داده را می‌توان به یک کارگاه بزرگ و پیچیده تشبیه کرد که در آن داده‌های خام به عنوان مواد اولیه وارد می‌شوند و پس از پردازش و تحلیل، به اطلاعات ارزشمند تبدیل می‌گردند. یک دانشمند داده در واقع مانند یک باستان‌شناس است که میان حجم عظیمی از داده‌های به ظاهر بی‌ربط، به دنبال الگوها، روندها و ارتباطات پنهان می‌گردد. هدف اصلی این رشته، استخراج بینش‌های عملی از داده‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر است.

در مقابل، هوش مصنوعی بیشتر شبیه به تلاش برای ساختن یک مغز مصنوعی است. این حوزه از علوم رایانه می‌خواهد ماشین‌ها را قادر سازد تا کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. هوش مصنوعی به سیستم‌ها توانایی فکر کردن، یادگیری، حل مسئله و حتی درک محیط اطراف را می‌دهد.

• وسعت و محدوده فعالیت

علم داده یک حوزه بسیار گسترده است که مانند یک چتر بزرگ، جنبه‌های مختلفی را در بر می‌گیرد. این رشته شامل مراحل مختلفی از جمله جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل و کاوش داده‌ها، و در نهایت ارائه نتایج به صورت گزارش‌ها و داشبوردهای قابل فهم می‌شود. یک دانشمند داده ممکن است ساعت‌ها وقت صرف کند تا داده‌های نامرتب را سازماندهی کند، مقادیر缺失 را مدیریت نماید و داده‌های پرت را شناسایی کند قبل از اینکه حتی بتواند تحلیل را شروع کند.

هوش مصنوعی اما بیشتر بر روی ایجاد سیستم‌های خودکار و هوشمند متمرکز است. این حوزه به دنبال ساخت ماشین‌هایی است که بتوانند به طور مستقل عمل کنند و تصمیم بگیرند. برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند یاد بگیرد که چگونه صورت افراد را تشخیص دهد، زبان انسان را بفهمد، یا حتی راهبرد بازی شطرنج را طراحی کند.

• روش‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده

در علم داده، از روش‌های آماری پیشرفته، تکنیک‌های کاوش داده‌ها، تحلیل‌های پیش‌بینانه و ابزارهای مصورسازی استفاده می‌شود. یادگیری ماشین نیز به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در اختیار دانشمندان داده قرار دارد. برای نمونه، یک دانشمند داده ممکن است از مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی فروش آینده استفاده کند، یا از خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان بهره ببرد.

هوش مصنوعی اما از تکنیک‌های پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه‌ای و سیستم‌های متخصص استفاده می‌کند. این تکنیک‌ها به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تا توانایی‌های شناختی پیچیده‌ای از خود نشان دهند.

• اهداف و مقاصد

هدف اصلی علم داده، تبدیل داده‌های خام به دانش و بینش عملی است. یک پروژه علم داده معمولاً با یک پرسش مرتبط با کسب‌وکار شروع می‌شود: “چگونه می‌توانیم نرخ حفظ مشتریان را افزایش دهیم؟” یا “چه عواملی بر موفقیت یک کمپین بازاریابی تأثیر می‌گذارند؟” دانشمند داده با تحلیل داده‌های تاریخی و جاری سعی می‌کند به این پرسش‌ها پاسخ دهد.

هوش مصنوعی اما به دنبال ایجاد قابلیت‌های هوشمند در ماشین‌ها است. پرسش اصلی در هوش مصنوعی این است: “چگونه می‌توانیم ماشینی بسازیم که بتواند این کار را به تنهایی و هوشمندانه انجام دهد؟” برای مثال، هوش مصنوعی به دنبال ساخت دستیار صوتی است که بتواند درخواست‌های پیچیده را درک کند و پاسخ مناسب دهد.

• کاربردهای عملی

علم داده کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. در بخش سلامت، از علم داده برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها استفاده می‌شود. در صنعت بانکداری، برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از کلاهبرداری به کار می‌رود. در بازاریابی، به بخش‌بندی مشتریان و شخصی‌سازی کمپین‌ها کمک می‌کند. در تولید، برای پیش‌بینی زمان تعمیر و نگهداری دستگاه‌ها استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی نیز کاربردهای متنوع و جذابی دارد. خودروهای خودران نمونه بارز هوش مصنوعی هستند که می‌توانند محیط اطراف را درک کنند و تصمیم‌گیری نمایند. دستیارهای مجازی که می‌توانند صحبت‌های ما را بفهمند و پاسخ دهند، سامانه‌های پیشنهادگر در سایت‌های مختلف که محصولات و محتوای مناسب را به ما پیشنهاد می‌دهند، و ربات‌های پیشرفته که می‌توانند کارهای پیچیده انجام دهند، همه از مصادیق هوش مصنوعی هستند.

• ارتباط و همکاری بین دو حوزه

علیرغم تفاوت‌ها، این دو حوزه ارتباط تنگاتنگی با هم دارند. علم داده اغلب مسیر را برای هوش مصنوعی هموار می‌کند. داده‌هایی که توسط دانشمندان داده جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل می‌شوند، به عنوان ماده خام مورد نیاز سامانه‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند. بدون داده‌های باکیفیت، سامانه‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند به درستی آموزش ببینند و عملکرد مناسبی داشته باشند.

از طرف دیگر، تکنیک‌های هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری ماشین، ابزارهای قدرتمندی در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهند که به آن‌ها امکان می‌دهد تحلیل‌های پیچیده‌تری انجام دهند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند.

 شباهت‌های علم داده و هوش مصنوعی

استفاده از داده: علم داده و هوش مصنوعی رشته‌های به هم وابسته‌ای هستند که در آن علم داده شامل استفاده از داده است، در حالی که هوش مصنوعی کاملاً درباره داده است. این زمینه استخراج بینش از داده‌های خام و توسعه مدل‌ها و آموزش برای یک الگوریتم است. از این رو یک وحدت عجیب بین علم داده در مقابل هوش مصنوعی وجود دارد.

تکنیک‌ها: از نظر اهداف، علم داده و هوش مصنوعی متفاوت هستند با این حال، تکنیک‌های مورد استفاده یادگیری ماشین، داده‌کاوی و تحلیل آماری توسط هر دو سیستم هستند. این به خوبی در مقایسه علم داده و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نشان داده شده است، جایی که می‌توان به راحتی استدلال کرد که این دو یک چیز هستند.

هدف: هدف کلیدی هر دو به دست آوردن بینش و پشتیبانی از تصمیم‌گیری از طریق مدل‌های پیش‌بینیکننده در علم داده و سیستم‌های هوشمند در هوش مصنوعی است. این باعث می‌شود سؤال علم داده در مقابل هوش مصنوعی: کدام بهتر است؟ بسیار وابسته به زمینه باشد.

کاربردها: علم داده و هوش مصنوعی معمولاً به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، از داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود در حالی از روش‌های علم داده برای افزایش سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، بنابراین بحث همیشه موجود هوش مصنوعی در مقابل علم داده را افزایش می‌دهد.

رویکرد بین‌رشته‌ای: هر دو زمینه ذاتاً چندرشته‌ای هستند و شامل مفاهیمی هستند که از علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات و آنچه مربوط به حوزه خاصی است که مشکل از آن گرفته شده است، می‌شوند. این جنبه مربوط به تمام جنبه‌های بحث‌های علم داده در مقابل هوش مصنوعی است.

رویکرد داده‌محور: یک ویژگی کلیدی علم داده و هوش مصنوعی، رویکرد داده‌محور است. کاربرد مدل‌ها و الگوریتم‌های tailored به این زمینه‌ها به در دسترس بودن داده‌های با کیفیت خوب و volume بستگی دارد که منجر به مقایسه‌های حقوق علم داده در مقابل هوش مصنوعی می‌شود زیرا هر دو زمینه مشترک دارند.

 جمع‌بندی:

علم داده و هوش مصنوعی اگرچه مفاهیم متمایزی هستند، اما در عمل به شدت به هم وابسته و مکمل یکدیگرند. علم داده پایه و اساس لازم برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و هوش مصنوعی به نوبه خود قابلیت‌های جدیدی برای تحلیل و بهره‌برداری از داده‌ها ایجاد می‌کند.

انتخاب بین این دو حوزه بیشتر به اهداف و علایق شخصی بستگی دارد تا برتری ذاتی یکی بر دیگری. برای کسانی که از کار با داده‌ها و استخراج بینش از آن‌ها لذت می‌برند، علم داده گزینه مناسب‌تری است، در حالی که برای علاقه‌مندان به ایجاد سیستم‌های هوشمند و خودکار، هوش مصنوعی می‌تواند جذاب‌تر باشد.

در نهایت، موفقیت در هر یک از این حوزه‌ها مستلزم درک صحیح از هر دو مفهوم و رابطه بین آن‌ها است. متخصصان موفق در هر دو زمینه کسانی هستند که می‌توانند از نقاط قوت هر دو حوزه بهره برده و راه‌حل‌های جامعی برای مسائل پیچیده ارائه دهند.