تعلم الآلة مقابل. الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟

يتم استخدام العديد من الكلمات الطنانة بشكل متكرر ولكن بمعان مختلفة في المجال التكنولوجي. ومن الأمثلة على ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). على الرغم من أنهما متصلان ، إلا أنهما ليسا نفس الشيء. سوف ندرس الفروق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، واستخداماتهما ، ومستقبلهما.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم وهندسة الكمبيوتر يركز على بناء آلات قادرة التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات وجميع الوظائف الأخرى التي يؤديها الإنسان تقليديًا العقل.

يشير الذكاء الاصطناعي في أبسط أشكاله إلى قدرة الآلة على التفكير والتصرف إلى حد ما مثل الإنسان. يجب معالجة كميات هائلة من البيانات بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل العثور على الأنماط والأفكار التي قد لا يراها الناس على الفور. يمكن لهذه الأنظمة بعد ذلك اتخاذ القرارات أو إيجاد حلول للقضايا أو تنفيذ الأنشطة باستخدام المعرفة التي اكتسبتها.

منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، كانت هناك مناقشات حول الذكاء الاصطناعي (AI). ومع ذلك ، فقد أدت التطورات الأخيرة في قوة المعالجة والبيانات الضخمة وتقنيات التعلم الآلي إلى رفع مستوى الذكاء الاصطناعي. يعد الذكاء الاصطناعي بالفعل عنصرًا ضروريًا في حياتنا اليومية ، حيث يعمل على تشغيل مجموعة متنوعة من التطبيقات بما في ذلك المساعدين الافتراضيين وأنظمة التوصية والمركبات بدون سائق. وفي المستقبل ،

من المحتمل أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تعطيل العديد من مجالات الحياة.

ما هو التعلم الآلي (ML)؟

أساليب ونماذج البناء التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة والتحسن بمرور الوقت بدون برمجة صريحة هو محور التعلم الآلي (ML) ، وهو مجموعة فرعية من المصطنعة ذكاء. بمعنى آخر ، إنها تقنية لتعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية تنفيذ مهام معينة من خلال تزويدهم بالبيانات والسماح لهم بالتعلم منها.

التحليلات التنبؤية معالجة اللغة الطبيعيةوالتعرف على الصور والصوت والمجالات الأخرى يمكن أن تستفيد جميعها من اكتشاف الأنماط التلقائي وقدرات التعلم لخوارزميات التعلم الآلي (ML).

يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى ثلاث فئات: التعلم المعزز ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تدريس الكمبيوتر باستخدام مجموعة بيانات تم تصنيفها بمخرجات كل إدخال. من خلال تعلم الارتباط بين متغيرات الإدخال والإخراج باستخدام هذه البيانات المسمى ، يمكن للكمبيوتر التنبؤ بمخرجات المدخلات الجديدة.

يتطلب التعلم غير الخاضع للإشراف أن يتعرف الكمبيوتر على الأنماط والعلاقات من تلقاء نفسه بعد تقديمه مع مجموعة بيانات غير مسماة. أخيرًا وليس آخرًا ، في التعلم المعزز ، يكتسب الكمبيوتر مهارات جديدة من خلال التفاعل مع محيطه والحصول على ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات لأفعال 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. بصورة مماثلة، التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يستلزم تعريض الشبكات العصبية الاصطناعية لأحجام هائلة من البيانات من أجل تدريبهم على التعرف على الأنماط والتنبؤ. ومن ثم ، فإن التعلم العميق هو نوع متخصص للغاية ومتطور من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات لفهم الأنماط والعلاقات المعقدة في بيانات.

الاختلافات الرئيسية بين AI و ML

على الرغم من ارتباط الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا ، إلا أن هناك العديد من الخصائص المهمة التي تميزهما عن بعضهما البعض. فيما يلي بعض الفروق الأساسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

1. النطاق: مجال الذكاء الاصطناعي واسع ويتضمن مجموعة متنوعة من التقنيات ، بما في ذلك ML. على العكس من ذلك ، فإن ML هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على استخدام النماذج والخوارزميات الإحصائية لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو الخيارات.
2. المنهج: يعد تصميم الخوارزميات التي تحاكي الإدراك البشري وعمليات صنع القرار استراتيجية شائعة للذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي من ML ، في المقابل ، هو تدريب الخوارزميات على البيانات للعثور على الروابط والأنماط التي يمكن استخدامها لعمل تنبؤات أو اختيارات.
3. متطلبات البيانات: باستخدام القواعد والاستدلالات المبرمجة مسبقًا ، يمكن إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي للعمل مع مجموعات بيانات قليلة أو حتى بدون بيانات على الإطلاق. في المقابل ، يجب استخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب خوارزميات تعلم الآلة من أجل العثور على الأنماط والروابط.
4. المرونة: بينما يمكن تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مجموعة متنوعة من المهام ، إلا أنها تُصمم غالبًا لأغراض معينة. من ناحية أخرى ، عادةً ما تكون خوارزميات ML أكثر قابلية للتكيف ويمكن استخدامها لحل مجموعة واسعة من المشكلات والتحديات.
5. المشاركة البشرية: يستلزم الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان بناء خوارزميات يمكن أن تكمل أو تحل محل القدرات البشرية أو صنع القرار. من ناحية أخرى ، يتم تطبيق ML بشكل عام لأتمتة العمليات المتكررة أو دعم صنع القرار البشري.

مع التركيز على محاكاة الإدراك البشري وعمليات صنع القرار ، يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا أكبر يشمل مجموعة متنوعة من الأساليب ، بما في ذلك ML. الهدف من التعلم الآلي ، في المقابل ، هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات واتخاذ تنبؤات أو قرارات.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات مثل:

1. المعالجة اللغوية الطبيعية (NLP): تشمل الاستخدامات روبوتات المحادثة وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام وترجمة اللغة.
2. كشف الاحتيال وإدارة المخاطر وتحسين المحفظة هي تطبيقات في القطاع المالي.
3. أنظمة تقديم التوصيات: تتضمن الأمثلة تقديم اقتراحات للكتب والأفلام بالإضافة إلى المنتجات.
4. التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء والتعرف على المشهد ليست سوى عدد قليل من الاستخدامات تقنية التعرف على الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي.
5. السيارات والطائرات ذاتية القيادة مثالان على المركبات ذاتية القيادة المستخدمة.
6. التخطيط للتشخيص والعلاج ، وإيجاد أدوية جديدة ، وتتبع المرضى كلها تطبيقات في صناعة الرعاية الصحية.

أصبحت إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في إحداث تغييرات تحويلية في مختلف المجالات واضحة بشكل متزايد حيث أصبحت تطبيقاتهما أكثر تنوعًا وتعقيدًا. تم وضع هذه التقنيات بحيث يكون لها تأثير عميق على مستقبل الصناعات من خلال السماح للشركات والمؤسسات بتبسيط عملياتها وخفض التكاليف واتخاذ قرارات أفضل.

مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أكثر التقنيات الرائعة والواعدة في عصرنا.

لديهم القدرة على تغيير مجموعة متنوعة من جوانب حياتنا ، بما في ذلك علاقاتنا مع بعضنا البعض ، والأشخاص والبيئة من حولنا ، بالإضافة إلى طريقة عملنا وتعلمنا. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتمتعان بالعديد من المزايا ، إلا أن هناك أيضًا قضايا أخلاقية مهمة يجب أخذها في الاعتبار.

على سبيل المثال ، هناك مخاوف بشأن كيف يمكن أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على التوظيف والاقتصاد. من المهم أيضًا التأكد من إنشاء التقنيات الجديدة وتنفيذها بطريقة تحترم استقلالية الناس وخصوصيتهم.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لهما تأثير هائل

تقنيتان تعملان على تغيير العديد من جوانب حياتنا ، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، منفصلتان ولكنهما مرتبطان. في حين أن ML هي تقنية معينة مستخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي ، فإن الذكاء الاصطناعي هو مجال أكبر بكثير يشتمل على العديد من التقنيات الأخرى.

يستعد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتغيير العديد من الصناعات في السنوات القادمة. لديهم مجموعة واسعة من التطبيقات في مجالات تشمل الرعاية الصحية ، والخدمات المصرفية ، والنقل. كما أنهم يطرحون تحديات مجتمعية وأخلاقية كبيرة ، كما هو الحال مع أي تقنية جديدة ، والتي تحتاج إلى معالجة.