در طول تاریخ، ترکیب‌های قدرتمندی وجود داشته‌اند که هر یک به تنهایی ویژگی‌های منحصر به فردی داشتند، اما زمانی که در کنار هم قرار می‌گرفتند، معجزه‌ای رخ می‌داد! به همین ترتیب، تلفیق شگفت‌انگیز اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی (AI) که با نام AIoT شناخته می‌شود، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا به طور همزمان از مزایای هر دو بهره‌مند شوند. تحقیق اخیر سایت researchandmarkets.com نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۲۳، ارزش جهانی بازار استفاده از هوش مصنوعی در دستگاه‌های اینترنت اشیاء به ۲۶.۲ میلیارد دلار خواهد رسید. این آمار خود گواهی است بر اهمیت و پتانسیل بالای این ترکیب قدرتمند در تحول صنایع و بهبود کارایی و هوشمندسازی فرآیندها.
این ترکیب قدرتمند می‌تواند به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف بکار گرفته شود، از جمله بهداشت و درمان، کشاورزی، حمل و نقل، و خانه‌های هوشمند. در حوزه بهداشت و درمان، AIoT قادر است بهبود قابل توجهی در تشخیص بیماری‌ها و مانیتورینگ بیماران ایجاد کند. در کشاورزی، این فناوری می‌تواند بهره‌وری مزارع را افزایش دهد و مدیریت منابع را بهینه‌سازی کند. در حمل و نقل، AIoT با بهبود سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و کاهش ترافیک می‌تواند نقش بسزایی ایفا کند. در نهایت، در خانه‌های هوشمند، این ترکیب می‌تواند راحتی، امنیت و کارایی بیشتری را برای ساکنان فراهم آورد. به طور خلاصه، AIoT نه تنها پتانسیل بهبود کارایی و کیفیت زندگی انسان‌ها را دارد، بلکه می‌تواند به تحول بنیادین صنایع مختلف نیز منجر شود.
مزایای AIoT برای ایجاد مدل آینده کسبوکار شما
در عصر کنونی فناوری ۵G، تنها زمانی تکنولوژی AIoT به اوج کارایی خود خواهد رسید که هر شی، فرد و دستگاه به بهترین شکل ممکن به یکدیگر متصل شوند. این ارتباط بی‌وقفه بین اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا به پیشرفت‌هایی بی‌سابقه دست یابند. اکنون که هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء هر یک به‌طور مستقل تأثیرگذاری قابل توجهی در دنیای دیجیتال دارند، بسیاری از شرکت‌های توسعه اپلیکیشن IoT به منظور مدیریت بهینه‌تر دستگاه‌های متصل، به تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی روی آورده و به سمت بهره‌برداری از فناوری AIoT حرکت می‌کنند.
این ترکیب نه تنها به افزایش کارایی و بهبود عملکرد دستگاه‌های متصل منجر می‌شود، بلکه می‌تواند تجربه کاربری را به سطحی جدید ارتقا دهد. به عنوان مثال، در حوزه حمل و نقل هوشمند، AIoT می‌تواند به بهینه‌سازی مسیرها و کاهش ترافیک کمک کند و در نتیجه، زمان سفر را کاهش داده و مصرف سوخت را بهینه کند. همچنین در بخش انرژی، این فناوری می‌تواند به مدیریت هوشمند شبکه‌های برق و بهینه‌سازی مصرف انرژی کمک کند. بدین ترتیب، AIoT می‌تواند نقش بسزایی در ایجاد جوامعی پایدارتر و هوشمندتر ایفا کند، جایی که تکنولوژی به خدمت بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها می‌آید.
عمده مزایای همگرایی هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء برای کسب‌‌وکارها را میتوان در ۴ دسته‌ی زیر خلاصه کرد؛
- تصمیم‌‌های هوشمندانه در کسبوکار
- افزایش کارایی عملیاتی
- ایجاد تجربه‌‌های خوشایند برای مشتری
- پیش‌‌بینی‌‌های دقیق رفتار مصرف‌‌کننده
البته AIoT تنها استفاده شگرف از هوش مصنوعی در آینده نیست و باید درباره تاثیر هوش مصنوعی و اینکه با هوش مصنوعی چه کارهایی میتوان انجام داد تحقیق کرد تا ببینم تاثیر هوش مصنوعی بر زندگی ما چه خواهد بود و مهمتر از همه کدام ویژگی های هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر مطلوبی روی جامعه بگذارد.
تاثیرهوش مصنوعی بر جامعه
پس از تحقیق درباره هوش مصنوعی و اینکه مهمترین مورد برای استفاده از هوش مصنوعی چیست نوبت به بررسی اهمیت هوش مصنوعی بر جامعه انسانی می‌رسد.
هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از عناصر اساسی در جامعه مدرن است و تأثیرات گسترده‌ای بر جنبه‌های مختلف زندگی انسان‌ها دارد. در حوزه بهداشت و درمان، AI تحولی عظیم به وجود آورده است. این فناوری قادر است به تشخیص دقیق‌تر و سریعتر بیماری‌ها کمک کند، به ویژه در مواردی که دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با تحلیل تصاویر پزشکی، تومورها را با دقت بیشتری شناسایی کنند و حتی بیماری‌هایی مانند سرطان را در مراحل اولیه تشخیص دهند. همچنین، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به پزشکان در تدوین برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده کمک کنند، که این امر بهبود قابل توجهی در نتایج درمانی بیماران به همراه دارد.
در عرصه کسب و کار و اقتصاد نیز، هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. این فناوری به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌های بزرگ (Big Data) بهره‌برداری کنند و الگوهای مخفی در این داده‌ها را کشف کنند. از طریق تحلیل داده‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند نیازها و ترجیحات آن‌ها را بهتر درک کنند و خدمات و محصولات خود را به گونه‌ای ارائه دهند که بیشترین تطابق را با خواسته‌های مشتریان داشته باشد. همچنین، هوش مصنوعی به بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و زنجیره تأمین کمک می‌کند، که این امر منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری می‌شود. با استفاده از ربات‌ها و سیستم‌های خودکار مبتنی بر AI، شرکت‌ها می‌توانند کارهای تکراری و پرخطر را به ماشین‌ها بسپارند و نیروی انسانی خود را به انجام وظایف پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر هدایت کنند.
هوش مصنوعی همچنین تاثیرات عمیقی بر زندگی روزمره مردم دارد. از دستیارهای صوتی هوشمند مانند سیری و الکسا گرفته تا سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پلتفرم‌های اجتماعی و فروشگاه‌های آنلاین، AI به گونه‌ای طراحی شده است که تعاملات روزمره ما را آسان‌تر و کارآمدتر کند. این فناوری می‌تواند روال‌های روزانه را ساده‌تر کرده و تجربه کاربران را بهبود بخشد. به عنوان مثال، سیستم‌های مسیریابی هوشمند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند با تحلیل ترافیک لحظه‌ای، مسیرهای بهینه را پیشنهاد دهند و زمان سفر را به حداقل برسانند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی با فراهم آوردن ابزارهای نوین و بهینه‌سازی فرآیندها، زندگی ما را بهبود می‌بخشد و به ما کمک می‌کند تا از زمان و منابع خود به بهترین نحو استفاده کنیم.
البته اینطور نیست که ربات‌های سفید و نقره‌ای با نور آبی که هر روز در رسانه‌های مختلف مشاهده می‌کنید شکل هوش مصنوعی یا عکس دستگاه هوش مصنوعی باشد و زندگی ما در میان ربات‌های آهنی ادامه پیدا کند چون در حال حاضر هم خوبی های هوش مصنوعی وارد زندگی ما شده و می‌توانیم نمونه هایی از هوش مصنوعی را در زندگی انسان مدرن ببینیم.
کاربرد های هوش مصنوعی در زندگی انسان مدرن
تقریبا تمامی ما از کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر و توانایی های هوش مصنوعی برای سریعتر و دقیق‌تر کردن کارها آگاه هستیم اما سوال اینجاست قابلیت های هوش مصنوعی قرار است دقیقا در کدام بخش زندگی انسان تاثیر بگذارد و کدامیک از شاخه های هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر شگرفی برای بهتر کردن روزمره ما بگذارد.
تقریباً تمامی ما از کاربردهای هوش مصنوعی در کامپیوترها و توانایی‌های این فناوری برای سریعتر و دقیق‌تر کردن کارها آگاه هستیم، اما سوال اینجاست که قابلیت‌های هوش مصنوعی قرار است دقیقاً در کدام بخش‌های زندگی انسان تأثیر بگذارد و کدامیک از شاخه‌های هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر شگرفی برای بهتر کردن روزمره ما داشته باشد.
یکی از این شاخه‌ها، یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، در حوزه بهداشت و درمان، یادگیری ماشین می‌تواند با تحلیل داده‌های پزشکی به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک کند. در حمل و نقل، سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل ترافیک و پیش‌بینی الگوهای آن، مسیرهای بهینه را برای رانندگان پیشنهاد دهند. در خانه‌های هوشمند، یادگیری ماشین می‌تواند الگوهای رفتاری ساکنان را یاد بگیرد و به طور خودکار دما، نور و امنیت خانه را تنظیم کند. به این ترتیب، یادگیری ماشین نه تنها کارایی و دقت را افزایش می‌دهد، بلکه کیفیت زندگی روزمره ما را نیز بهبود می‌بخشد.
آینده هوش مصنوعی
به سختی میتوان در مورد آینده این فناوری شگفت‌انگیز اظهار نظر کرد، اما با توجه به قابلیت‌های متعدد آن، هوش مصنوعی به شکل گسترده‌ای در زندگی شخصی و کاری افراد مورد استفاده قرار خواهد گرفت. اینترنت اشیا مدل پرطرفدار این امر در دنیای امروز می‌باشد.
تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
ساختن هوش مصنوعی به مجموعه مهارت‌های خاصی نیاز دارد. در زیر هشت زبان برنامه نویسی مناسب برای توسعه هوش مصنوعی آورده شده است.
- هوش مصنوعی با پایتون
پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. توسعه دهندگان پایتون را به دلیل سینتکس ساده و رویکردشی گرا برای قابلیت نگهداری کد ارزشمند می‌دانند. برای انجام پروژه‌های بزرگ و پیچیده پایتون گزینه خوبی است. محبوب‌ترین چارچوب پایتون برای توسعه هوش مصنوعی “TensorFlow” است. TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که در آن شبکه‌های عصبی عمیق را آموزش می‌دهید. سایر کتابخانه‌ها و چارچوب‌های از پیش موجود پایتون عبارت‌اند از:
- Pandas
- SciPy
- nltk
- PyTorch
- Keras
- Theano
- scikit-learn
شما قادر خواهید بود با این فناوری‌ها یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارزیابی عبارات ریاضی پیشرفته را انجام دهید. پردازش زبان طبیعی چیزی است که برنامه‌های دستیار هوشمند مانند الکسا برای درک آنچه می‌گویید و پاسخی که می‌دهد استفاده می‌کنند. پایتون علیرغم توانایی‌هایی که دارد یکی از آسان‌ترین زبان‌ها برای یادگیری است.
- Java
جاوا یک زبان ارزشمند است. شما می‌توانید از جاوا در هر مکان و در هر پلتفرمی استفاده کنید. اگرچه توسعه دهندگان اندروید این امکان را دارند که با “Kotlin” کار کنند اما جاوا یک زبان مادری برای توسعه برنامه اندروید است. توسعه دهندگان اپلیکیشن موبایل می‌دانند که هوش مصنوعی AI یک روند سودآور است؛ حتی جاوا در خارج از برنامه‌های تلفن همراه چندین کتابخانه یادگیری ماشینی برای یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی دارد. اگر دوست دارید از جاوا برای نیازهای یادگیری ماشینی استفاده کنید چند گزینه پیشنهادی برای شما داریم:
- Deep Java Library
- Kubeflow
- OpenNLP
- Java Machine Learning Library
- Neuroph
جاوا کار با زبان ساده خود مطمئناً در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
- Lisp
Lisp یکی از قدیمی‌ترین زبان‌ها برای توسعه هوش مصنوعی است که در سال ۱۹۵۸ ایجاد شد و تا سال ۱۹۶۲ با کمک جان مک کارتی توانست به حل مشکلات هوش مصنوعی کمک کند. در حال حاضر این زبان توانایی‌های زیادی دارد اما به دلیل کتابخانه‌های پیچیده‌اش به ندرت توسعه‌دهندگان از آن استفاده می‌کنند. پروژه‌های هوش مصنوعی AI مختلفی وجود دارد که تخصص Lisp یک دارایی بزرگ برای آن به حساب می‌آید مانند:
- نمونه سازی سریع
- ایجادشی پویا
- اجرای ساختارهای داده به‌عنوان برنامه
- اصلاح برنامه‌ها به‌عنوان داده
- جمع آوری زباله اجباری
اخیراً Lisp به خاطر انعطاف بسیار زیاد و تبدیل افکار به واقعیت محبوبیت زیادی پیدا کرده است.
- C++
C++ زمان طولانی است که وجود داشته و نسبتاً سطح پایینی دارد. C++ با سخت‌افزار و ماشین‌ها به خوبی کار می‌کند اما برای جنبه تئوری نرم‌افزار خیلی خوب نیست. بااین‌وجود ظرفیت C++ برای برنامه‌نویسی‌های سطح پایین عالی خواهد بود. شما می‌توانید از ابتدا شبکه‌های عصبی را با استفاده از C++ بسازید و کد کاربر را به چیزی ترجمه کنید که ماشین‌ها می‌توانند بفهمند.
- R
R یک زبان محبوب برای جوانان و افراد حرفه‌ای است. R بهترین زبان برای هوش مصنوعی نیست اما در خرد کردن اعداد بسیار کاربردی است. در توسعه هوش مصنوعی، داده‌ها اهمیت زیادی دارند پس اگر می‌خواهید داده‌ها را به‌طور دقیق تجزیه و تحلیل کنید و نمایش دهید R را دست کم نگیرید. در ادامه برخی از بسته‌های R را به شما معرفی می‌کنیم:
- Gmodels: ابزارهایی برای برازش مدل
- Tm: چارچوبی برای برنامه‌های متن کاوی
- OneR: برای پیاده سازی طبقه بندی One Rule Machile Learning
- Julia
Julia یکی از زبان‌های جدید برای توسعه هوش مصنوعی است. اگرچه در حال حاضر جامعه Julia کوچک است اما به‌عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی همیشه در لیست‌ها قرار می‌گیرد. از ویژگی‌های اساسی جولیا میتوان به پشتیبانی مستقیم از توابع C، سیستم نوع پویا و محاسبات موازی و توزیع شده اشاره کرد. Julia در مورد توسعه هوش مصنوعی بسته‌های متعددی دارد مانند:
- MLJ.jl
- Flux,jl
- Turing,jl
- Metalhead
- Prolog
Prolog یک پورت برنامه نویسی منطقی از سال ۱۹۷۲ است. Prolog برای پروژه‌های گوناگون به خوبی کار می‌کند. در Prolog به جای استفاده از دنباله‌های کدگذاری شده شما به سادگی مجموعه‌ای اساسی از حقایق، قوانین، اهداف و پرس و جوها را ترسیم می‌کنید. Prolog در تطبیق الگو مناسب است به خصوص زمانی که NLP درگیر باشد.
- Haskell
Haskell یک زبان برنامه نویسی استاتیکی و کاملاً کاربردی است. Haskell نه تنها انعطاف پذیری بالایی دارد بلکه مدیریت کارآمد حافظه و شیوه‌های قابلیت استفاده مجدد آن را بسیار کاربردی کرده است. Haskell یک زبان برنامه نویسی تنبل است یعنی در صورت لزوم قطعات کد را ارزیابی می‌کند.
مسئله کنترل هوش مصنوعی
مسئله کنترل هوش مصنوعی به معنای طراحی و تعیین روش‌ها و الگوریتم‌هایی است که بتوانند هوش مصنوعی را به‌طور صحیح کنترل کنند. در این مسئله هدف این است که هوش مصنوعی به‌طور مناسب و با دقت اقدامات خود را انجام دهد و به وظایف مورد نظری برسد؛ به‌عنوان‌مثال در حوزه رباتیک مسئله کنترل هوش مصنوعی شامل طراحی الگوریتم‌ها و روش‌هایی است که ربات‌ها قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف خود باشند.
مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی
مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی یک رقابت است که بین سیستم‌های هوش مصنوعی برگزار می‌شود. در این مسابقه، سیستم‌های هوش مصنوعی با یکدیگر به رقابت می‌پردازند تا نشان دهند کدام یک از آن‌ها در حل یک مسئله خاص بهتر عمل می‌کنند. این مسابقه در حوزه‌های مختلفی مانند بازی‌های رایانه‌ای، تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی و … برگزار می‌شود. هدف اصلی مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی «تحقیقات و پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی AI» است.
مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی
برخی از محبوب‌ترین مشاغلی که در ارتباط با هوش مصنوعی AI هستند عبارت‌اند از:
- مهندس نرم افزار
این گروه از مهندسان در حوزه توسعه نرم افزار کار می‌کنند تا محصولات جدیدی را از چت‌بات‌های جدید و بهبود یافته گرفته تا برنامه‌های خرید برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. آن‌ها از زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا استفاده می‌کنند.
- دانشمند داده
دانشمندان داده، داده‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی را جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل می‌کنند. آن‌ها برچسب گذاری داده‌ها را برای کمک به بهبود هوش مصنوعی AI برای آینده بر عهده دارند. این افراد در شرکت‌های فناوری یا شرکت‌های مهندسی کار می‌کنند.
- مهندس یادگیری ماشین
مهندسان یادگیری ماشین از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای بهبود ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. آن‌ها می‌خواهند به هوش مصنوعی کمک کنند تا دقتش را بهبود ببخشد و شبیه یک انسان “فکر” کند. وظایف مهندسان یادگیری ماشین شامل تحقیق، تجزیه و تحلیل و بهینه سازی فرمول‌های یادگیری ماشین می‌شود.
- مهندس داده
این مهندسان زیرساخت‌های دیجیتالی را به وجود می‌آورند تا داده‌هایی را که ابزارهای هوش مصنوعی برای عملکرد صحیح نیاز دارند را به خوبی حفظ کنند.
- مهندس پردازش زبان طبیعی
مهندسین پردازش زبان طبیعی (NLP) سیستم‌های پردازش NLP را طراحی می‌کنند؛ به‌عنوان‌مثال آن‌ها ممکن است ابزارهایی را ایجاد کنند که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد الگوهای گفتار را تشخیص دهد، دقیقاً مانند الکسا که دستورات شما را دنبال می‌کند. مهندسین پردازش زبان طبیعی علاوه بر توسعه ابزارهای جدید ممکن است ابزارهای موجود را برای بهبود تجربه کاربر بهبود ببخشند.
- مهندس رباتیک
مهندسان رباتیک از ابزارهایی مانند اتوماسیون و هوش مصنوعی هوش مصنوعی ai برای توسعه سیستم‌های رباتیک استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها ممکن است کارهای پر زحمتی را که قبلاً توسط انسان انجام می‌شد را انجام دهند مانند چیدن اقلام انبار تا تمیز کردن کف.
- توسعه دهنده هوش تجاری (BI)
توسعه دهندگان هوش تجاری به پر کردن شکاف بین داده‌های هوش مصنوعی و افرادی که با آن کار می‌کنند از جمله مدیران محصول، تحلیلگران و مدیران کمک می‌کنند. آن‌ها داده‌ها را به شیوه‌ای قابل فهم سازماندهی کرده و گزارش می‌دهند.
- مهندس یادگیری عمیق
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با شبکه‌های عصبی مصنوعی سر و کار دارد. مهندسان یادگیری عمیق به دنبال بهبود هوش مصنوعی هستند تا بتواند روش کسب دانش را بهتر تقلید کند.
- مهندس بینایی کامپیوتر
مهندسان بینایی کامپیوتر به ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا مانند یک انسان ببینند. آن‌ها برنامه‌هایی را ایجاد می‌کنند که می‌توانند اطلاعات بصری را شبیه به مغز انسان ایجاد و تفسیر مانند اسکن یک کد QR برای دیدن منوی رستوران.
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟
بسیاری از افراد به اشتباه تصور می‌کنند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفهوم مشترک دارند، درحالی‌که کاملاً متفاوت هستند. اگر بخواهیم به‌صورت ساده‌تر این مبحث را توضیح دهیم، باید گفت که هوش مصنوعی، نرم افزار رایانه‌ای است که تکنیک‌های خلاقانه را با اعداد و ارقام ریاضی به کار می‌گیرد تا کلیه اموری که انسان‌ها برای انجام کارهای پیچیده، مانند تجزیه و تحلیل، استدلال و یادگیری انجام می‌دهند را تقلید کند. از طرفی یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم‌های آموزش داده شده را روی داده‌ها پیاده‌سازی می‌کند تا بتواند کارهای پیچیده انسانی را به خوبی انجام دهد.
امروزه تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت و خلق چیزهای شگفت‌انگیز است. به‌عنوان‌مثال، هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، هر درخواست دیجیتالی که انسان داشته باشد را با حداکثر کیفیت انجام داده و ارائه می‌دهد. بنابراین اغلب مواقع هوش مصنوعی در کنار یادگیری ماشین می‌تواند کاربردهای جامع‌تری داشته باشد. نکته دیگر آنکه هوش مصنوعی با استفاده از کد، تکنیک و یا آمار و ارقام ریاضی تلاش می‌کند تا رفتار و کردار انسان را با استفاده از کامپیوتر تقلید کند. درصورتی‌که یادگیری ماشین به درک مفاهیم عمیق و کدنویسی شده کاری ندارد.
دامنه فعالیت هوش مصنوعی بسیار گسترده است، اما یادگیری ماشین سعی می‌کند وظیفه‌ای خاص را به ماشین یا دستگاه‌ها بیاموزد و به خودکارسازی آن‌ها کمک کند. باتوجه به آینده هوش مصنوعی و پیشرفت مداوم آن، این فناوری کم کم یاد می‌گیرد تا به‌طور کامل مثل انسان فکر کند و تصمیم بگیرد. در مقابل، یادگیری ماشین تنها قادر به انجام کارهایی است که از قبل داده‌های مربوط به آن را دریافت کرده باشد.