الإعلانات
الشيء الكبير التالي في التكنولوجيا هو التعلم الالي. أو هو تعلم عميق? ربما تكون الذكاء الاصطناعي. إذا وجدت نفسك متشابكًا في الاختلافات بين الثلاثة ، فأنت لست وحدك.
لم تكن هناك من يفوت فرصة لتوليد الضجيج والحصول على أموال رأس المال الاستثماري ، فقد استخدمت بعض شركات التكنولوجيا الثلاثة جميعًا بالتبادل. وبينما تقع جميعها تحت نفس المظلة الواسعة ، هناك بعض الاختلافات الحاسمة بينهما.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي ، الذي يشار إليه عادة بالذكاء الاصطناعي ، هو مفهوم وليس نظامًا. يُنظر إلى الذكاء على أنه سمة بشرية فريدة. تقليديا ، يعتقد أن الآلات تكتسب المعرفة ، ولكن ليس الذكاء أو الحكمة. قضى عالم الكمبيوتر آلان تورينج جزءًا كبيرًا من الجزء الأخير من حياته يفكر فيما إذا كانت الآلات يمكن أن تفكر.
ابتكر اختبار تورينج ما هو اختبار تورينج وهل سيتم هزيمته؟الغرض من اختبار تورينج هو تحديد ما إذا كانت الآلات تفكر. هل اجتاز برنامج Eugene Goostman اختبار تورينج حقًا ، أو هل قام المنشئون ببساطة بالغش؟ اقرأ أكثر والذي يهدف إلى تحديد ما إذا كان بإمكان الآلة إظهار سلوك ذكي بدلاً من أن تكون ذكيًا بالضرورة. هذا تمييز مهم لأننا ما زلنا لا نفهم تمامًا الفكر أو الذكاء بأنفسنا.
بدلاً من محاولة تعريف الذكاء ، نأمل في إنشاء آلات يمكنها إظهار سلوكيات ذكية.
بدلاً من كونها تقنية بحد ذاتها ، فإن الذكاء الاصطناعي هو وسيلة لوصف الأنظمة. يمكن تسمية هذه الأنظمة باسم AI ضيق و AI عام. Narrow AI هو نظام ذكي ولكنه في مهمة محددة فقط. الذكاء الاصطناعي العام هو النوع الذي نعرفه أكثر من ثقافة البوب.
هذه الأنواع من الأنظمة ستكون قادرة على عرض جميع عناصر الذكاء البشري. Skynet من امتياز فيلم Terminator ، أو HAL من 2001: A Space Odyssey هي أمثلة خيالية عن الذكاء الاصطناعي العام. على الرغم من ما تخبرك به الأفلام ، لن تكون جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة في الخارج لتدمير البشرية.
ما هو التعلم الآلي؟
نعلم جميعًا أن البيانات يمكن أن تكون مفيدة. سواء كانت تعرف المسار الذي يجب أن تسلكه في طريقك إلى المكتب أو تراقب صحتنا ، فإن البيانات تخبر قراراتنا وتوجهنا طوال الحياة. لكننا ننتج الكثير كل يوم بحيث أصبح من المستحيل علينا تحليل البشر.
لذا ، يجب أن نحصل على آلات للقيام بالرفع الثقيل بالنسبة لنا.
جوجل دورة تعلم الآلة ما هو التعلم الآلي؟ دورة مجانية من Google تقسمها لكصممت Google دورة تدريبية مجانية عبر الإنترنت لتعليمك أساسيات تعلم الآلة. اقرأ أكثر يلخص التعلم الآلي على أنه "استخدام البيانات للإجابة عن الأسئلة". يقسمونها إلى قسمين: التدريب والتنبؤات. تخيل أن لديك مجموعة من الصور التي تعرض الأشكال التي تريد التعرف عليها. إذا تم إدخال الصور في خوارزمية التعلم الآلي ، فسيبدأ النظام في التعرف على ميزات هذا الشكل.
عندما تصادف صورة جديدة ، تتم مقارنة الشكل بالعناصر من بيانات التدريب لتحديد ما إذا كانت مطابقة.
على الرغم من أنك قد لا تتعرف عليه ، فإن نتائج البحث المخصصة وقوائم تشغيل Spotify وتوصيات منتجات Amazon هي نتيجة لتعلم الآلة أيضًا. تستخدم Netflix حتى خوارزميات التعلم الآلي تخصيص العمل الفني للغلاف الذي تعرضه.
ما هو التعلم العميق؟
بينما نحن لا نفهم الذكاء بشكل كامل ، تمكن العلماء من إظهار أن الدماغ يولد المعلومات من خلال شبكة معقدة من الخلايا العصبية. يتكون دماغنا من هذه التوصيلات الكهربائية التي تشكل المسارات العصبية. تحمل هذه المسارات معلومات حول أجسامنا مما يسمح لنا بالتحرك والتنفس والتفكير.
ومع ذلك ، إذا كانت كل من هذه المسارات العصبية مستقلة عن بعضها البعض ، فإن أوقات رد الفعل لدينا ستكون بطيئة بشكل لا يصدق ، وقد لا نتمكن من إقامة روابط بين الأفكار. يرجع نجاح النظام إلى العلاقة بين جميع هذه المسارات ، مما أدى إلى معالجة البيانات المتزامنة.
التعلم العميق هو طريقة لتكرار هذه الشبكة الكثيفة من الخلايا العصبية. من خلال معالجة تدفقات متعددة من البيانات في وقت واحد ، تمكنت أجهزة الكمبيوتر من تقليل الوقت الذي تستغرقه معالجة البيانات بشكل كبير. تطبيق هذه التقنية على التعلم العميق أدى إلى الشبكات العصبية الاصطناعية ما هي الشبكات العصبية وكيف تعمل؟الشبكات العصبية هي الشيء الكبير التالي عندما يتعلق الأمر بالحسابات الثقيلة والخوارزميات الذكية. إليك كيفية عملهم وسبب كونهم مذهلين للغاية. اقرأ أكثر .
تتكون هذه الشبكات من سلسلة من العقد. هناك عقد إدخال لاستقبال البيانات ، وعقد الإخراج للبيانات الناتجة ، وطبقات العقد المخفية في المنتصف. الهدف هو تحويل بيانات الإدخال إلى شيء يمكن أن تستخدمه عُقد الإخراج. هذا هو المكان الذي تأتي فيه الطبقات المخفية. مع تقدم البيانات من خلال هذه العقد المخفية ، تستخدم الشبكة العصبية المنطق لتحديد العقدة التي تمرر البيانات إلى التالي.
التعلم الآلي مقابل منظمة العفو الدولية مقابل تعلم عميق
في حين أن التعلم الآلي هو أداة قوية تساعدنا على فهم الكميات الهائلة من البيانات التي ننشئها ، إلا أنها لا تبدي فكرة مستقلة. تم تصميم الخوارزمية بواسطة المبرمجين ، ووضعوا القواعد التي يجب أن يلعبها نظام التعلم الآلي. تحيزات المطورين ، سواء كانت واعية أم لا ، لها نتائج سلسة.
جاءت إحدى أولى النكسات المهمة لتعلم الآلة بفضل أحد مهندسي Google. في عام 2015 ، لاحظ أن خوارزمية تعريف الصورة للشركة صنفته وأصدقائه السود على أنهم غوريلا. اعتذرت Google على الفور ونفذت إصلاحات قصيرة المدى.
ومع ذلك ، بعد ذلك بعامين ، تم الإبلاغ عن WIRED كان حل Google هو إزالة الغوريلا من بيانات التدريب تمامًا.
من ناحية أخرى ، يأخذنا التعلم العميق خطوة أقرب إلى الذكاء الاصطناعي العام. من خلال محاولة تكرار العقل البشري من خلال مجموعة متعددة الطبقات من العقد ، لا تحتاج هياكل التعلم العميق إلى التدريب باستخدام مجموعة بيانات أولية كبيرة. يتخذون قرارات بناءً على المعلومات المقدمة ومنطق النظام.
قد يبدو عدم اتخاذ قرار الشبكة المحايدة غير شفاف أمرًا مثيرًا للقلق ، ولكنه يعني أنها تنجح في تكرار الذكاء البشري. على سبيل المثال ، نحن لا نفهم تمامًا كيف نتوصل إلى أفكارنا وقراراتنا.
الذكاء الاصطناعي للجميع
في النهاية ، ليست هناك حاجة لمقارنة التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي ، أو التعلم العميق مقابل التعلم الآلي ، حيث تخدم جميعها أغراضًا مختلفة. يصف الذكاء الاصطناعي مفهوم الذكاء البشري في الآلات ، في حين أن التعلم الآلي والتعلم العميق هما جهودان لإنشاء ذكاء اصطناعي عام.
هذا لا يعني أن مجال الذكاء الاصطناعي مجردة تمامًا. تستخدم Google مجموعات البيانات الضخمة من خلال إضافة الذكاء الاصطناعي إلى جميع منتجاتها تقريبًا. كان Gmail مؤخرًا تم تجديدها باستخدام الردود الذكية، بينما يتم نشر تقنية Duplex AI للشركة في جميع أنحاء الولايات المتحدة ويمكن ذلك التعامل مع المكالمات الهاتفية نيابة عنك. لكنهم ليسوا الوحيدين الذين يمكنهم المشاركة في لعبة الذكاء الاصطناعي.
يمكنك تجربتها بنفسك الآن تجارب الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت من Google 5 أفضل تجارب الذكاء الاصطناعي من Google لاستكشاف الذكاء الاصطناعيلدى Google العديد من تجارب الذكاء الاصطناعي التي يمكنك الذهاب إليها واللعب بها الآن. بفضل التعلم الآلي ، يمكنهم تغيير عالم الغد بمساعدتكم. اقرأ أكثر .
حقوق الصورة: sdecoret /صور الإيداع
جيمس هو محرر شراء أخبار وأخبار أجهزة MakeUseOf وكاتب مستقل شغوف بجعل التكنولوجيا متاحة وآمنة للجميع. إلى جانب التكنولوجيا ، تهتم أيضًا بالصحة والسفر والموسيقى والصحة العقلية. بكالوريوس في الهندسة الميكانيكية من جامعة ساري. يمكن العثور أيضًا على كتابة حول المرض المزمن في PoTS Jots.
