ارتفعت شعبية مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ويتوقع القطاع معدلات نمو متسارعة في السنوات القادمة.
لكن العديد من الأشخاص يجدون صعوبة في فهم معنى المصطلحات وغالبًا ما يخلطون بين كل من الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو التعلم العميق.
و لتوضيح الامور سنحاول في هذه المقالة التطرق لهذ المصطلحات و التعرف على أهم الإختلافات بينها.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
بكل بساطة الذكاء الاصطناعي هو علم كمبيوتر يستخدم أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلات بشكل تحليلي، و هو عبارة عن عمليات يمكنها حل المشكلات دون الحاجة إلى البشر لأداء الإجراءات في كل خطوة على الطريق.
وهو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية، تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها. من أهم هذه الخصائص القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلاّ أنَّ هذا المصطلح جدلي نظرًا لعدم توفر تعريف محدد للذكاء.
أولاً تتم برمجة مجموعة محددة مسبقًا من المعلمات ثم يتبع الكمبيوتر مسار هذه العبارات بناءً على البيانات التي لديه حتى يصل إلى نهايته. من نواح كثيرة ، فإنه يتخذ نفس القرارات والاستنتاجات التي يتخذها الإنسان ، ببساطة بسرعات أعلى بكثير.
ما هو تعلم الآلة؟
على الرغم من أن الناس غالبًا ما يخلطون بين مصطلح تعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي ويعتقدون انه نفس الأمر إلا أنه هناك اختلافات بينهما، أهم شيء يجب إدراكه هو أن تعلم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي و وفقًا لمعظم التعريفات يمكن إعتبار تعلم الآلة هو الذكاء الاصطناعي في حين أن بعض الذكاء الاصطناعي فقط يتضمن تعلم الآلة.
تتمثل المهمة الأساسية للتعلم الآلي في تحليل البيانات والعثور على الأنماط أو التصنيفات.
يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام خوارزميات مختلفة لتعلم الآلة لتحليل البيانات، ثم يقومون بإنشاء نموذج بناءً على أي أنماط يرونها في البيانات مثل الارتباطات بين المتغيرات أو التغييرات في ظل معلمات معينة و يمكن لعلماء البيانات والمحللين والإحصائيين استخدام هذه النماذج لإنشاء تنبؤات واختبار البيانات والنماذج بشكل أكبر.
ليس بالضرورة أن تكون خوارزميات تعلم الآلة معقدة حيث يمكن للعالم أن يفعل شيئًا بسيطًا مثل تصنيف الناس على أنهم “أصحاء” أو “غير صحيين” و ذلك من خلال خوارزمية بسيطة من شأنها إنشاء نموذج للتنبؤ بصحة الشخص بناءً على عوامل أخرى.
تُستخدم نماذج تعلم الآلة في مجالات و تطبيقات مختلفة من الإحصائيات وعلوم البيانات إلى تصفية البريد الإلكتروني العشوائي وأنظمة التوصية.
تعلم عميق
مصطلح آخر يستخدم غالبًا مع تعلم الآلة هو “التعلم العميق” و بالطريقة نفسها التي يعتبر بها تعلم الآلة مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي فإن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة.
على وجه التحديد يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية ذات الثلاث طبقات أو أكثر، الشبكة العصبية هي خوارزمية حاسوبية معقدة تحتوي على طبقات عديدة من العقد. هذه الشبكات مصنوعة لتقليد الدماغ البشري، يزداد مستوى التجريد في الشبكة العصبية تدريجياً عن طريق التحولات غير الخطية لبيانات الإدخال.
تستخدم شبكات التعلم العميق طبقات من عقد الشبكة العصبية لتحليل البيانات وتصنيفها والتنبؤ بها وبمرور الوقت تتعلم هذه الشبكات وتتحسن وتعطي نتائج أفضل.
يتطلب التعلم العميق قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة والبيانات. غالبًا ما يكون أكثر تعقيدًا مما هو ضروري لبعض المواقف. ومع ذلك ، فهي أداة قوية عند استخدامها في التطبيقات الصحيحة.
الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي ليسا قابلين للتبادل مثل طريقة استخدام بعض الأشخاص لهما، ومع ذلك فهما ليسا منفصلين كما يحب بعض الناس تعريفه.
الاختلاف الأساسي هو أن تعلم الآلة قسم فرعي و جزء من الذكاء الاصطناعي يستخدم بيانات التدريب للمساعدة في تحسين وتعديل نماذج الإخراج و يقوم بذلك دون الحاجة إلى أن يراقب البشر كل خطوة من العملية.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي واسعًا وغامضًا إلى حد ما من نواحٍ عديدة ولكنه غالبًا ما يركز على عملية التوصل إلى استنتاجات واتخاذ القرارات، بينما يركز تعلم الآلة أيضا على اتخاذ القرارات إلا أنه يركز بشكل أكبر على اتخاذ قرارات رياضية أو إحصائية للمساعدة في تحليل البيانات.
كيف يتم استخدامهما معًا؟
تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لهما الكثير من التطبيقات العملية، فعندما تحتاج مجموعة البيانات إلى التحليل غالبًا ما يلجأ العلماء إلى فريق تعلم الآلة الموجود داخل مجال الذكاء الاصطناعي و مهما كان التطبيق الذي قد يكون لديهم يمكن للحقلين العمل معًا لمنحهم أفضل نتيجة.
كان هذا شرحا بسيطا للمفاهيم المتداولة حاليا و أرجوا أن أكون قد أزلت بعض الغموض
