الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)

يتم استخدام بعض الكلمات بشكل متكرر ولكن بمعاني مختلفة في مجال التكنولوجيا. يعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) من الأمثلة النموذجية. على الرغم من أنها مرتبطة، فهي ليست هي نفسها. ستتناول المقالة التالية الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واستخداماتهما ومستقبلهما.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم وهندسة الكمبيوتر يركز على إنشاء آلات قادرة على التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات وجميع الوظائف الأخرى التي يقوم بها الذكاء البشري تقليديًا.

في أبسط صوره، يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلات على التفكير والتصرف مثل البشر. يجب معالجة كميات كبيرة من البيانات بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي للعثور على الأنماط والرؤى التي قد لا يراها الأشخاص على الفور. ويمكن لهذه الأنظمة بعد ذلك اتخاذ القرارات أو إيجاد حلول للمشاكل أو إجراء العمليات باستخدام المعرفة التي اكتسبتها.

منذ خمسينيات القرن الماضي، كانت هناك مناقشات حول الذكاء الاصطناعي (AI). ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في قوة المعالجة والبيانات الضخمة وتقنيات التعلم الآلي قد رفعت مستوى الذكاء الاصطناعي. يعد الذكاء الاصطناعي بالفعل عنصرًا ضروريًا في حياتنا اليومية، حيث يعمل على تشغيل العديد من التطبيقات بما في ذلك المساعدين الافتراضيين وأنظمة التوصية والمركبات ذاتية القيادة. وفي المستقبل، من المرجح أن يخترق الذكاء الاصطناعي العديد من مجالات الحياة.

ما هو التعلم الآلي (ML)؟

إن بناء الأساليب والنماذج التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من الخبرة والتحسين بمرور الوقت دون برمجة واضحة هو محور التعلم الآلي (ML)، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. بمعنى آخر، إنها تقنية لتعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية أداء مهام محددة من خلال منحهم البيانات والسماح لهم بالتعلم من تلك البيانات.

يمكن أن تستفيد التحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والصوت والمجالات الأخرى من اكتشاف الأنماط التلقائي وقدرات التعلم لخوارزميات التعلم الآلي (ML).

يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى ثلاثة أنواع: التعلم المعزز، والتعلم غير الخاضع للرقابة، والتعلم الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريس الكمبيوتر باستخدام مجموعة بيانات تم تصنيفها مع مخرجات كل إدخال. من خلال تعلم العلاقة بين متغيرات المدخلات والمخرجات باستخدام هذه البيانات المسماة، يمكن للكمبيوتر التنبؤ بمخرجات المدخلات الجديدة.

يتطلب التعلم غير الخاضع للرقابة من أجهزة الكمبيوتر التعرف على الأنماط والعلاقات من تلقاء نفسها بعد إعطائها مجموعة بيانات غير مصنفة. أخيرًا وليس آخرًا، في التعلم المعزز، تتعلم أجهزة الكمبيوتر مهارات جديدة من خلال التفاعل مع البيئة المحيطة بها وتلقي ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات لسلوكيات معينة.

يمكن للآلات أن تتعلم من البيانات وتقوم بالتنبؤات أو الاختيارات باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب والخوارزميات، والتي يتم تضمينها في الموضوع الأوسع للتعلم الآلي. وبالمثل، يعد التعلم العميق أحد فروع التعلم الآلي الذي يتطلب تعريض الشبكات العصبية الاصطناعية لكميات هائلة من البيانات لتدريبها على التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات. لذلك، يعد التعلم العميق نوعًا متطورًا ومتخصصًا للغاية من التعلم الآلي الذي يستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات لفهم الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات.

الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، إلا أن هناك بعض الخصائص المهمة التي تميزهما عن بعضهما البعض. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

حد

مجال الذكاء الاصطناعي واسع ويتضمن العديد من التقنيات المختلفة، بما في ذلك تعلم الآلة. في المقابل، يعد تعلم الآلة أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على استخدام النماذج الإحصائية والخوارزميات لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو الاختيارات.

يقترب

يعد تصميم الخوارزميات التي تحاكي عملية صنع القرار والإدراك البشري إحدى استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الشائعة. في المقابل، فإن الهدف الرئيسي لتعلم الآلة هو تدريب الخوارزميات على البيانات للعثور على الارتباطات والأنماط التي يمكن استخدامها للتنبؤات أو الاختيارات.

متطلبات البيانات

باستخدام القواعد والاستدلالات المبرمجة مسبقًا، يمكن إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي للعمل مع مجموعات بيانات صغيرة أو حتى بدون بيانات على الإطلاق. في المقابل، يجب استخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي للعثور على الأنماط والارتباطات.

المرونة

على الرغم من أنه يمكن تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لحل مجموعة متنوعة من المهام، إلا أنها غالبًا ما تكون مصممة لأغراض محددة. من ناحية أخرى، غالبًا ما تكون خوارزميات التعلم الآلي أكثر قدرة على التكيف ويمكن استخدامها لحل مجموعة متنوعة من المشكلات والتحديات.

المشاركة الإنسانية

غالبًا ما يستلزم الذكاء الاصطناعي بناء خوارزميات يمكن أن تكمل أو تحل محل القدرات البشرية أو عمليات صنع القرار. من ناحية أخرى، غالبًا ما يتم تطبيق تعلم الآلة لأتمتة العمليات المتكررة أو دعم عملية صنع القرار البشري.

مع التركيز على محاكاة عملية صنع القرار والإدراك البشري، يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا أكبر يتضمن العديد من الأساليب المختلفة، بما في ذلك تعلم الآلة. في المقابل، فإن هدف التعلم الآلي هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو القرارات.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العديد من التطبيقات مثل:

1. معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تشمل الاستخدامات روبوتات الدردشة، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكلام، وترجمة اللغة.
2. إن اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتحسين المحفظة هي تطبيقات في القطاع المالي.
3. نظام التوصيات: تشمل الأمثلة تقديم توصيات للكتب والأفلام وكذلك للمنتجات.
4. يعد التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء والتعرف على المشهد مجرد بعض تطبيقات تقنية التعرف على الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي.
5. تعد السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار مثالين على استخدام المركبات ذاتية القيادة.
6. يعد التشخيص وتخطيط العلاج وإيجاد أدوية جديدة ومراقبة المرضى من التطبيقات في مجال الرعاية الصحية.

أصبحت إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في إحداث تغييرات تحويلية في مختلف القطاعات واضحة بشكل متزايد حيث أصبحت تطبيقاتها أكثر تنوعًا وتعقيدًا. هذه التقنيات في وضع يمكنها من إحداث تأثير عميق على مستقبل الصناعات من خلال تمكين الشركات والمؤسسات من تبسيط عملياتها وخفض التكاليف واتخاذ قرارات أفضل.

فوائد وقيود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

اثنان من التقنيات الأكثر إثارة والواعدة اليوم هما الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لديهم القدرة على تغيير العديد من جوانب حياتنا، بما في ذلك علاقاتنا مع بعضنا البعض، والأشخاص والبيئات المحيطة بنا، والطريقة التي نعمل بها ونتعلم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتمتعان بالعديد من المزايا، إلا أن هناك أيضًا قضايا أخلاقية مهمة يجب أخذها بعين الاعتبار.

على سبيل المثال، هناك مخاوف بشأن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف والاقتصاد. ومن المهم أيضًا ضمان إنشاء التقنيات الجديدة ونشرها بطرق تحترم استقلالية الأشخاص وخصوصيتهم.

هناك تقنيتان تغيران العديد من جوانب الحياة، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، على الرغم من أنهما منفصلان ولكنهما مرتبطان ببعضهما البعض. على الرغم من أن التعلم الآلي هو تقنية محددة تستخدم في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن الذكاء الاصطناعي يعد أيضًا مجالًا كبيرًا، حيث يتضمن العديد من التقنيات الأخرى.

يستعد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتغيير العديد من الصناعات في السنوات القادمة. لديهم العديد من التطبيقات في قطاعات بما في ذلك الرعاية الصحية والخدمات المصرفية والنقل. كما أنها تمثل تحديات اجتماعية وأخلاقية مهمة، كما هو الحال مع أي تكنولوجيا جديدة، تحتاج إلى معالجة.