تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی چیست؟ – مقایسه کامل و ساده

«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و برنامه نویسی دو حوزه پرکاربرد در فناوری اطلاعات هستند و با استفاده از روش‌ها و ابزارهای آن‌ها می‌توان به حل مسائل مربوط به علوم کامپیوتر پرداخت. بسیاری از افراد هوش مصنوعی و برنامه نویسی را یکسان در نظر می‌گیرند و تفاوتی بین متخصص هوش مصنوعی و برنامه نویس قائل نمی‌شوند. در مطلب حاضر از مجله فرادرس به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی می‌پردازیم و توضیح می‌دهیم که با استفاده از مهارت‌های این دو حوزه از روش‌ها و جنبه‌های مختلف می‌توان به حل مسائل پرداخت.

در این مطلب، به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی، در ابتدا به توضیح مجزای هر یک از این حیطه‌ها می‌پردازیم تا اهداف آن‌ها به‌طور دقیق برای خواننده مشخص شوند. سپس، تفاوت این دو شاخه از علوم کامپیوتر را شرح می‌دهیم و به مهارت‌ها و دانش تخصصی مورد نیازشان اشاره خواهیم کرد.

هدف برنامه نویسی چیست؟

پیش از این که به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی بپردازیم، در ابتدا لازم است اهداف هر یک از این دو حوزه را به‌طور دقیق شرح دهیم.

فیلم آموزش مبانی برنامه نویسی – الگوریتم و فلوچارت با رویکرد حل مساله در فرادرس

کلیک کنید

تاریخچه برنامه نویسی نشان می‌دهد ظهور این حوزه به بیش از یک قرن پیش می‌رسد و اولین طراحی برنامه نرم‌افزاری به اواسط دهه ۱۸۰۰ باز می‌گردد. در آن دوران مهندسان کامپیوتر به دنبال طراحی برنامه‌هایی بودند که بتوانند یک سری وظایف ساده را انجام دهند.

کامپیوترها ماشین‌های قدرتمند و پیچیده‌ای هستند که می‌توانند وظایف را فراتر از توانمندی انسان انجام دهند. با این که این سیستم‌ها دارای چنین قابلیت منحصربفردی هستند، به خودی خود نمی‌توانند کاری را انجام دهند و نیاز دارند تا انسان به آن‌ها بگوید چه اقدامی را دنبال کنند.

در اینجا مفهومی به نام برنامه نویسی شکل می‌گیرد: با استفاده از برنامه نویسی می‌توانیم به کامپیوتر بگوییم چه کاری را انجام دهد. برنامه نویس با نوشتن یک سری دستورات به یک زبان برنامه نویسی که برای سیستم کامپیوتری قابل درک است، وظایف کامپیوتر را مشخص می‌کند. به روال نوشتن قطعه کدهای برنامه، برنامه نویسی و به مجموعه‌ای از دستورات و قطعه کدهای برنامه نویسی، برنامه کامپیوتری یا نرم‌افزار کامپیوتری گفته می‌شود.

می‌توان برای درک بهتر برنامه نویسی از یک مثال واقعی کمک گرفت. زمانی که آشپزی می‌کنید، شما به عنوان کامپیوتر عمل می‌کنید. شما دستور پخت غذا را از یک فردی دیگر دریافت کردید که آن فرد همانند برنامه نویس تلقی می‌شود. فردی که دستور پخت غذا را به شما داده، دقیقاً مراحل پخت غذا را برای شما شرح داده است و شما بر اساس آن مراحل، غذای مورد نظر را آماده می‌کنید. در این مثال، مراحل پخت غذا به عنوان قطعه کدهای برنامه نویسی در نظر گرفته می‌شوند که با اجرای آن‌ها، غذای نهایی (خروجی برنامه) آماده می‌شود.

مثال برنامه نویسی

به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی، از مثال‌های واضحی برای هر یک از این دو مفهوم استفاده می‌کنیم.

فیلم آموزش برنامه نویسی پایتون + مثال های عملی در Python در فرادرس

کلیک کنید

فرض کنید ۱۰۰ تصویر در اختیار دارید و می‌خواهید تصویر فردی به نام الکس را از میان این مجموعه تصاویر جدا کنید. با استفاده از دستورات برنامه نویسی، می‌توانید برنامه‌ای بنویسید که بر اساس یک سری ویژگی‌ها مانند داشتن عینک، رنگ پوست، مشخصات چهره و مواردی از این قبیل، تصاویر را فیلتر کند. ویژگی‌ها را می‌توان با استفاده از قواعد و دستورات شرطی برای کامپیوتر به صورت زیر تعریف کرد:

1. اگر تصویر، شامل چهره یک فرد بود، به مرحله دو برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
2. اگر رنگ پوست چهره فرد، سفید است، به مرحله سه برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
3. اگر فرد، عینک بر چهره دارد، به مرحله چهار برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
4. اگر چشمان فرد، قهوه‌ای رنگ است، این فرد الکس است. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.

این مجموعه قواعد می‌توانند زیاد باشند تا تصمیم‌گیری کامپیوتر دقیق‌تر انجام شود. کامپیوتر با دیدن هر تصویر، مجموعه دستورات شما را بررسی می‌کند تا بر اساس ویژگی‌های تعریف شده، تصاویر را فیلتر کند.

نرم‌افزارهایی که با استفاده از برنامه نویسی طراحی شده‌اند و وظایف خاصی را دنبال می‌کنند، می‌توانند سیستم‌عامل‌هایی نظیر ویندوز، مرورگرهایی نظیر کروم، بازی‌های کامپیوتری، نرم افزارهای آفیس و سایر نرم‌افزارهای کامپیوتری باشند. در بخش بعدی از مطلب حاضر، به توضیح هوش مصنوعی و هدف آن می‌پردازیم تا در درک تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی به خواننده کمک کند.

هدف هوش مصنوعی چیست ؟

طراحی و ساخت برنامه‌ها و ماشین‌هایی که وظایف خاصی را مطابق دستورات تعریف شده ما انجام می‌دهند، جالب و هیجان‌انگیز است. با این حال، چنین سیستم‌هایی قادر نیستند بر اساس تجزیه و تحلیل خود، کاری را انجام بدهند و صرفاً بر اساس یک سری دستورات از قبل تهیه شده، راجع به مسئله تصمیم می‌گیرند. این برنامه‌ها اگر با داده جدیدی مواجه شوند که ویژگی‌ آن با دستورات از قبل تعریف شده مطابقت نداشته باشد، هیچ گونه اقدامی را درباره آن داده انجام نمی‌دهند، زیرا به گونه‌ای برنامه‌ریزی شده‌اند که فقط بر اساس مجموعه‌ای از دستورات ثابت عمل کنند.

فیلم آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی در فرادرس

کلیک کنید

بنابراین، این موضوع می‌تواند به عنوان یکی از مهم‌ترین محدودیت‌های برنامه نویسی محسوب شود. با توجه به این محدودیت، انسان به فکر طراحی و توسعه روش‌هایی پرداخت که با کمک آن‌ها کامپیوتر بتواند داده‌ها و مسائل را همانند انسان درک کند و بر اساس کسب تجربه، به یادگیری بپردازد و در گذر زمان عملکرد خود را بهبود بدهد.

چنین هدفی، هوش مصنوعی و زیر شاخه‌های آن یعنی ماشین لرنینگ و شبکه عصبی را پدید آورد. با توجه به تاریخچه هوش مصنوعی می‌توان گفت نقطه عطف این حوزه به دهه ۱۹۵۰ بر می‌گردد. در آن دوران متخصصین کامپیوتر در صدد آن برآمدند که مدل‌ها و الگوریتم‌های هوشمندی را طراحی کنند که با اختیار داشتن داده‌های زیاد، مسائل را به‌طور خودکار یاد بگیرند و دیگر نیاز نباشد برای انجام وظایف، خط به خط دستورات برنامه نویسی تعریف شود. به عبارتی، تنها کافی است الگوریتم هوش مصنوعی و داده‌های مسئله را در اختیار کامپیوتر قرار دهیم تا همانند انسان، وظایف را هوشمندانه انجام دهد.

آیا به این موضوع فکر کرده‌اید زمانی که از موتور جستجوی گوگل می‌خواهید تصاویری از سگ را به شما نشان دهد، این موتور جستجو چطور مفهوم سگ را متوجه می‌شود؟ ابزار هوشمند جستجوگر گوگل با در اختیار داشتن حجم زیادی از تصاویر مختلف از سگ‌ها، ویژگی‌های این حیوان را یاد می‌گیرد. سپس، در هنگام جستجو در میان تصاویر کل حیوانات، الگوهایی نظیر رنگ، اندازه، مو را از تصاویر استخراج می‌کند و بر اساس این اطلاعات تصمیم می‌گیرد کدام یک از تصاویر، عکس سگ را نشان می‌دهد و در خروجی تصاویر مرتبط با این حیوان را به کاربر نشان می‌دهد. این همان فرآیندی است که مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید خروجی طی می‌کنند.

مثال هوش مصنوعی

مثالی را که برای درک مفهوم برنامه نویسی در بخش‌های قبلی استفاده کردیم، برای درک روال یادگیری سیستم‌های هوشمند به کار می‌بریم.

فیلم آموزش یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

در مثال قبل گفتیم فرض کنید ۱۰۰ تصویر در اختیار داریم و می‌خواهیم تصاویر فردی به نام الکس را از میان این مجموعه تصاویر پیدا کنیم. اگر بخواهیم این مسئله را با هوش مصنوعی حل کنیم، باید مجموعه‌ای از تصاویر مختلف الکس را جمع‌آوری کنیم و آن‌ها را در اختیار الگوریتم هوش مصنوعی بگذاریم تا با کمک آن‌ها، مسئله را یاد بگیرد.

مجموعه تصاویری که برای آموزش سیستم هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرد، «داده‌های آموزشی» (Training Data) نامیده می‌شود. الگوریتم هوش مصنوعی سعی در تشخیص یک سری ویژگی‌ها از تصاویر دارد که بر پایه آن‌ها، تصاویر مشابه را تشخیص دهد. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• داشتن عینک
• موی کوتاه مشکی
• پوست سفید
• چشمان بزرگ قهوه‌ای

مدل هوش مصنوعی با استخراج این ویژگی‌ها از تصاویر، یاد می‌گیرد کدام تصویر متعلق به الکس است. امروزه از هوش مصنوعی در زندگی انسان به وفور استفاده می‌شود. برنامه‌هایی نظیر Alexa و Siri بر پایه الگوریتم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند. پیش‌بینی وضعیت ترافیک، دوربین‌های مدار بسته، سرویس‌های شبکه‌های اجتماعی، تشخیص ایمیل‌های اسپم، موتورهای جستجوگر وب، سیستم‌های پیشنهاد دهنده از جمله مسائل هوش مصنوعی هستند.

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی

حال که با هر یک از مفاهیم دو حوزه مورد بحث این مطلب آشنا شدیم، در این بخش به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی می‌پردازیم.

برنامه نویسی یک فرآیندی است که مرحله به مرحله توسط برنامه نویس انجام می‌شود. به عبارتی، برنامه نویس با استفاده از دستورات و قواعد منطقی برای کامپیوتر مشخص می‌کند چه کاری را انجام دهد. بدین ترتیب، کامپیوتر با در اختیار داشتن برنامه (مجموعه دستورات برنامه نویس) و داده‌ها، خروجی را تولید می‌کند.

فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning در فرادرس

کلیک کنید

از طرف دیگر، هوش مصنوعی به منظور طراحی سیستم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند همانند انسان درباره مسئله تصمیم بگیرند و کاری را هوشمندانه انجام بدهند. در حیطه هوش مصنوعی نیازی به نوشتن دستورالعمل‌های جزء به جزء برای کامپیوتر نیست. تنها کاری که لازم است انجام دهیم این است که داده‌های آموزشی و پاسخ مسئله را در اختیار الگوریتم هوش مصنوعی قرار دهیم تا کامپیوتر با بررسی روابط بین ورودی و خروجی، الگوهای آماری نهفته داده‌ها را یاد بگیرد و مدل نهایی را در اختیار کاربر قرار دهد.

به‌طور خلاصه، می‌توان گفت هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو روش مجزا برای حل مسائل حوزه علوم کامپیوتر هستند. با این که این دو حوزه نیاز به یک سری مهارت‌ها و دانش مشترک دارند، اما می‌توان تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را از سه جنبه کلی بررسی کرد:

• روال انجام کار
• کاربرد
• محدودیت‌ها

در ادامه، به توضیح هر یک از جنبه‌های ذکر شده در بالا می‌پردازیم و تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را از این جنبه‌ها بررسی می‌کنیم.

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ روال توسعه برنامه

روال توسعه برنامه با استفاده از هوش مصنوعی و برنامه نویسی با یکدیگر متفاوت است. برنامه نویس با در اختیار داشتن یک مسئله، آن را به بخش‌های کوچک‌تری تقسیم می‌کند و برای هر بخش، کدهای مجزا می‌نویسد. برنامه نهایی، ورودی‌های کاربر را دریافت می‌کند و بر اساس قطعه کدهای نوشته شده توسط برنامه نویس، پردازش‌هایی بر روی داده‌های ورودی انجام می‌دهد و در نهایت خروجی را تولید می‌کند.

فیلم آموزش اصول ساخت پروژه یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

از سوی دیگر، برنامه‌هایی که با استفاده از الگویتم‌های هوش مصنوعی طراحی می‌شوند، با در اختیار داشتن داده‌های زیاد، یاد می‌گیرند مسئله را حل کنند. کافی است داده‌های آموزشی را در اختیار الگوریتم‌های هوش مصنوعی قرار دهیم تا به‌طور خودکار، ویژگی‌های داده‌ها را یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها مسئله را حل کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ کاربرد چیست؟

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را به لحاظ کاربرد آن‌ها می‌توان بررسی کرد. از برنامه نویسی به منظور پیاده‌سازی مسائلی استفاده می‌شود که با استفاده از قواعد معین، قابل حل هستند. از برنامه نویسی می‌توان در توسعه نرم‌افزار، توسعه وب و پردازش داده استفاده کرد.

از طرف دیگر، از الگویتم های یادگیری ماشین و الگویتم های یادگیری عمیق هوش مصنوعی برای مسائلی استفاده می‌شوند که پیچیده هستند یا با نوشتن قطعه کدهای برنامه نویسی ساده نمی‌توان به‌راحتی آن‌ها را حل کرد. «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، پردازش تصویر، پیش‌بینی مقادیر، سیستم خبره و سیستم‌های پیشنهادگر از جمله موضوعاتی هستند که باید با روش‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی شوند.

فرق هوش مصنوعی و برنامه نویسی به لحاظ محدودیت ها

از روال برنامه نویسی برای مسائلی استفاده می‌شود که با یک سری دستورات تعریف شده قابل حل هستند. بنابراین، از چنین روشی برای مسائلی استفاده نمی‌شود که داده‌های ورودی دارای ویژگی‌هایی باشند که توسط برنامه قابل تحلیل نباشد. مگر قطعه کدهای برنامه توسط برنامه نویس به‌روزرسانی شود تا برنامه از شرایط و داده‌های جدید نیز پشتیبانی کند و برای آن‌ها راه‌حلی ارائه دهد.

یکی از محدودیت‌های مسائل هوش مصنوعی را می‌توان در آماده‌سازی داده‌ها تعریف کرد. در حیطه هوش مصنوعی، مدل‌های هوشمند برای یادگیری مسائل به حجم زیادی داده نیاز دارند. آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز سیستم‌های هوشمند، نیازمند هزینه مالی و زمانی است.

فیلم آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python در فرادرس

کلیک کنید

به علاوه، در مقایسه با برنامه نویسی، توصیف و درک عملکرد روش‌های هوش مصنوعی دشوار است به همین خاطر به برنامه هوشمند، «جعبه سیاه» (Black Box) گفته می‌شود که نشان می‌دهد افراد نمی‌توانند به‌راحتی هر آنچه را که درون مدل هوشمند اتفاق می‌افتد، به‌سادگی توضیح دهند. همچنین، برنامه‌های هوش مصنوعی با چالش‌هایی نظیر بایاس شدن مدل، توزیع احتمالاتی داده‌ها، دقت عملکرد مدل، «بیش برازش» (Overfitting) و «کم برازش» (Underfitting) روبه‌رو هستند.

تفاوت مشاغل هوش مصنوعی و برنامه نویسی

هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو حوزه‌ای هستند که فرصت‌های شغلی بسیاری در سراسر دنیا دارند. با این که مسئولیت‌های هر دو حیطه تا حدی همپوشانی دارند، هر یک از این دو سمت شغلی به مهارت‌های تخصصی خاصی برای پیشبرد وظایف نیاز خواهند داشت. در ادامه، به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ مسئولیت‌های شغلی می‌پردازیم تا علاقه‌مندان به این دو حیطه با آگاهی بهتری مسیر شغلی خود را انتخاب کنند.

مهارت های فرصت شغلی برنامه نویسی

افرادی که مایل هستند به عنوان برنامه نویس در حوزه فناوری اطلاعات مشغول به کار شوند، در توسعه و طراحی برنامه‌های کامپیوتری فعالیت خواهند داشت. برنامه نویسان باید به نحوه توسعه برنامه تسلط داشته باشند و زبان‌های برنامه نویسی حوزه کاری خود را یاد بگیرند.

پروژه‌های برنامه نویسی و توسعه نرم‌افزار در راستای طراحی نرم‌افزارهای کامپیوتر یا سایر دستگاه‌ها نظیر گوشی موبایل تعریف می‌شوند. مشاغل برنامه نویسی جزء شغل‌های پردرآمد محسوب می‌شوند و افراد حرفه‌ای در این زمینه می‌توانند به درآمدی بیش از ۱۶۰ هزار دلار در سال برسند.

افرادی که قصد دارند در حوزه برنامه نویسی فرصت شغلی مناسبی پیدا کنند، باید مدرک دانشگاهی در حوزه مهندسی نرم‌افزار، علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط داشته باشند. اگر به عنوان نیروی تازه‌کار قصد دارید برنامه نویسی کنید، باید مهارت‌های فنی پایه این حوزه را به دست آورید. این مهارت‌ها در ادامه ذکر شده‌اند:

فیلم آموزش ساختمان داده ها

کلیک کنید

• یادگیری زبان برنامه نویسی پرکاربرد مانند زبان برنامه نویسی پایتون، زبان برنامه نویسی جاوا، C++‎
• درک مفاهیم اصلی برنامه نویسی نظیر انواع داده و ساختمان داده
• آشنایی با سیستم کنترل نسخه گیت (Git)
• دانش اولیه از مدیریت پایگاه داده و بانک اطلاعاتی و زبان SQL
• آشنایی با فناوری‌های توسعه وب مانند HTML ،CSS و جاوا اسکریپت
• آشنایی با سیستم‌عامل‌های ویندوز و لینوکس
• آشنایی با طراحی الگوریتم
• کسب مهارت‌های نرم مانند تقویت مهارت حل مسئله و کار گروهی

افرادی که با مفاهیم و مهارت‌های پایه‌ای حوزه برنامه نویسی آشنا هستند، می‌توانند توانمندی خود را بیشتر کنند و ابزارهای پیشرفته‌تر را یاد بگیرند تا به عنوان یک فرد حرفه‌ای در این حیطه فعالیت کنند. مهارت‌های پیشرفته‌تر برنامه نویسی را در ادامه ملاحظه می‌کنید:

• مهارت کار با چندین زبان برنامه نویسی و فریم‌ورک‌های این حوزه
• دانش عمیق از روش‌های توسعه نرم‌افزار مانند «اسکرام» (Scrum) و «اجایل» (Agile)
• دانش عمیق از سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و روش‌های بهینه برای نوشتن کوئری
• آشنایی با پلتفرم‌های «رایانش ابری» (Cloud Computing) مانند AWS و Azure
• آشنایی با روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• دانش تخصصی در حوزه امنیت سایبری
• آشنایی با مفهوم «دواپس» (DevOps)

مهارت های فرصت شغلی هوش مصنوعی

رشته هوش مصنوعی حوزه گسترده‌ای است و افراد می‌توانند بنا بر علاقه خود، در هر یک از زیر شاخه های هوش مصنوعی فرصت شغلی پیدا کنند به شرط آن که بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی پیش بروند و پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی را فرا بگیرند.

در وهله اول، علاقه‌مندان هوش مصنوعی باید مدرک دانشگاهی در حوزه علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط داشته باشند. سپس، مهارت‌های پایه‌ای ذکر شده برای فرصت شغلی برنامه نویسی را به دست آوردند. و در نهایت، به کسب مهارت‌ها و دانش تخصصی این حیطه بپردازند که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

فیلم آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

کلیک کنید

• ریاضیات هوش مصنوعی
• الگوریتم های یادگیری ماشین
• الگوریتم های یادگیری عمیق
• دانش تخصصی در حوزه زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی نظیر پایتون، متلب و زبان برنامه نویسی R
• دانش تخصصی کافی درباره کتابخانه‌های هوش مصنوعی نظیر «تنسورفلو» (Tensorflow)، «کراس» (Keras) و «پای‌تورچ» (PyTorch) و کتابخانه‌های یادگیری ماشین نظیر Scikit-Learn
• دانش تخصصی در حوزه دیتا ساینس
• کسب مهارت در پیش پردازش داده
• تجربه کار با ابزارهای مصورسازی داده
• کسب مهارت و تجربه پیرامون طراحی پایگاه داده و «انبار داده» (Data Warehouse)
• آشنایی کافی با زبان SQL
• دانش کافی درباره تحلیل داده
• آشنایی کافی درباره «مدل‌ زبانی» (Language Model) مانند «جی پی تی» (GPT)

شغل هوش مصنوعی یا برنامه نویسی؟

در بخش‌های پیشین مطلب حاضر از مجله فرادرس به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی پرداختیم و مهارت‌های مورد نیاز آن‌ها را شرح دادیم تا خوانندگان مطلب با این دو حیطه به‌طور کامل آشنا شوند و بر اساس علاقه خود، مسیر دقیق را پیش بگیرند.

فیلم آموزش یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ با Python در فرادرس

کلیک کنید

با توجه به این که سازمان‌ها و شرکت‌ها فعالیت‌های خود را با استفاده از فناوری اطلاعات پیش می‌برند، فرصت‌های شغلی بسیاری در سراسر دنیا در حوزه هوش مصنوعی و برنامه نویسی وجود دارند. با این که در بخش قبل به پیش‌نیازها و مهارت‌های هر دو حیطه اشاره کردیم، ممکن است افرادی باشند که در انتخاب بین این دو مسیر همچنان مردد باشند.

اگر شما هم جزو این دسته از افراد هستید و به هر دو زمینه هوش مصنوعی و برنامه نویسی علاقه دارید اما نمی‌توانید تصمیم خود را برای ادامه مسیر بگیرید، شاید پرسش‌های زیر و پاسخ به آن‌ها بتواند در تصمیم‌گیری به شما کمک کند:

• آیا پیش زمینه مطالعاتی در حوزه ریاضی و آمار داشته‌اید؟ اگر در این دو حوزه دانش تخصصی نداشتید، آیا مایل هستید مطالعات خود را پیرامون آن‌ها بیشتر کنید یا یک مدرک دانشگاهی در سطح ارشد یا دکتری بگیرید که کار پژوهشی شما شامل ریاضیات و آمار شود؟ یافتن شغل مناسب در حوزه هوش مصنوعی نیازمند دانش تخصصی ریاضیات و آمار است. اگر فکر می‌کنید به این دو مبحث علاقه ندارید یا یادگیری آن‌ها برای شما دشوار است، بهتر است مسیر برنامه نویسی را انتخاب کنید.
• آیا علاقه دارید یک محصول نرم‌افزاری را صفر تا صد توسعه دهید؟ یا مایل هستید به تحلیل داده و حل مسائل پیچیده بر پایه داده‌ها بپردازید؟ طراحی و ساخت برنامه کامپیوتری نیازمند نوشتن خط به خط دستورات برنامه نویسی است تا در نهایت محصولی حاصل شود که شما تعیین می‌کنید چه کاری را انجام دهد. اگر به مسائل تحلیل داده و حل مسائل پیچیده علاقه دارید و کار با داده‌ها و بررسی ویژگی‌های آن‌ها برای شما جذاب است، مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی می‌توانند بهترین گزینه برای شما باشند.

آیا هوش مصنوعی به دانش برنامه نویسی احتیاج دارد؟

برای پاسخ به این پرسش باید در ابتدا به این سوال جواب دهید که از روش‌های هوش مصنوعی به چه نحو می‌خواهید استفاده کنید؟ اگر قصد دارید مسئله‌ای را با کمک روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق حل کنید، باید پیش‌زمینه‌ای از برنامه نویسی داشته باشید تا بتوانید این روش‌ها را با زبان‌های برنامه نویسی پیاده‌سازی کنید. چنانچه صرفاً می‌خواهید مفاهیم هوش مصنوعی را مطالعه کنید و به درک عمیقی از عملکرد آن‌ها برسید، باید دانش ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید.

به منظور شروع کار در حوزه هوش مصنوعی نیازی نیست که یک برنامه نویس حرفه‌ای باشید. کافی است با مفاهیم اصلی برنامه نویسی، مدیریت حافظه، ساختمان داده، طراحی الگوریتم و منطق آشنا باشید. زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی شامل انواع مختلفی از کتابخانه یادگیری ماشین و کتابخانه یادگیری عمیق هستند و به‌راحتی می‌توان از آن‌ها برای مدل‌سازی مسائل استفاده کرد.

آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه نویسی می شود؟

اگرچه ابزارها و روش‌های هوش مصنوعی شیوه توسعه برنامه‌های کامپیوتری را تغییر داده‌اند، همچنان برای ساخت و طراحی برنامه‌های نرم‌افزاری به دانش برنامه نویسی و برنامه نویس احتیاج است. امروزه، برنامه نویسان با کمک ابزارهای هوشمند می‌توانند بخش‌های مختلفی از توسعه نرم‌افزار را به‌طور خودکار انجام دهند و همین امر در ساده‌تر کردن توسعه پروژه‌های برنامه نویسی تاثیر به‌سزایی داشته است.

فیلم آموزش مقدماتی پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی در پایتون Python در فرادرس

کلیک کنید

به عبارت دیگر، روش‌های هوش مصنوعی به عنوان ابزار مکمل برای روش‌های برنامه نویسی محسوب می‌شوند. به عنوان مثال، اگر قصد دارید برای سازمان یک مدل برای پیش‌بینی نرخ فروش محصولات برای ماه‌های آتی طراحی کنید و آن را در اختیار مدیران قرار دهید تا بر اساس خروجی‌ها، تصمیمات بهتری بگیرند، می‌توانید از روش‌های هوش مصنوعی برای مدل سازی مسئله استفاده کنید و با کمک زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون و «رابی» (Ruby) رابط کاربری مناسبی ایجاد کنید تا کاربران از مدل به‌سادگی استفاده کنند.

همچنین، ابزارهای هوشمند جدید نظیر «چت جی پی تی» (ChatGPT) که بر پایه مدل‌های زبانی طراحی شده‌اند، می‌توانند در توسعه برنامه نرم‌افزاری و رفع خطای آن‌ها به برنامه نویس کمک زیادی کنند. از دیگر ابزارهای هوشمند می‌توان به DeepCode اشاره کرد که به منظور تشخیص خطای دستوری قطعه کدهای برنامه نویسی طراحی شده است. ابزار Ulzard مشابه DeepCode که برای HTML و CSS ساخته شده است و توسعه دهندگان وب می‌توانند از آن بهره بگیرند.

بنابراین، می‌توان گفت با پیشرفته‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی نقش برنامه نویس و وظایف آن به مراتب تغییر خواهد کرد و به جای نوشتن خط به خط دستورات برنامه، بخشی از زمان خود را به تحلیل داده‌های ورودی الگوریتم‌های هوش مصنوعی اختصاص می‌دهند. چنین تغییراتی در هزینه‌های مالی و زمانی سازمان نیز تاثیر مثبتی خواهند داشت. برنامه نویسان و توسعه دهندگان به کمک هوش مصنوعی می‌توانند زمان کم‌تری را به توسعه و تولید پروژه‌ها تخصیص دهند و محصولات نرم‌افزاری بیشتری را در بازار ارائه کنند که همین امر میزان سوددهی شرکت‌ها را بیش از پیش می‌کند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو حیطه پرمتقاضی فناوری اطلاعات هستند و امروزه فرصت‌های شغلی بسیاری در سازمان‌ها و شرکت‌های سراسر دنیا برای این دو حوزه تعریف می‌شوند. مسئولیت‌ها و وظایف مهندسان هوش مصنوعی و افراد برنامه نویس متفاوت هستند و هر کدام از این حیطه‌ها به دانش و مهارت تخصصی خاصی نیاز دارند. در مطلب فعلی از مجله فرادرس سعی داشتیم به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی بپردازیم و از جنبه‌های مختلف کاربرد هر یک از آن‌ها را شرح دهیم. همچنین، بخشی از این مطلب را به شرح مهارت‌های فنی این دو حیطه اختصاص دادیم تا علاقه‌مندان این دو شاخه از علوم کامپیوتر بتوانند با آگاهی بیشتری مسیر شغلی آینده خود را انتخاب کنند.