في عصر التطوّر التكنولوجي المتسارع، نعتمد يومياً على التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، إلى حد يجعلنا نعتقد أنّهما اسمان مختلفان لنظام واحد. في الواقع، يختلف النظامان عن بعضهما ليمثّل كلّ منهما نوعاً معيناً من الأنظمة التكنولوجية العلمية. 

تابع معنا هذا المقال لتتعرّف أكثر عن معنى الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي والفروقات الأساسية بينهما. 

ما هو الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence؟ 

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى عملية محاكاة الذكاء البشري التي تطبّق على الآلات المبرمجة لتفكّر كالبشر وتقلّد تصرفّاتهم. 

ويمكن أن يشمل الذكاء الاصطناعي مختلف الأجهزة المصمّمة لتقديم سمات مشابهة للعقل البشري، كآلات التعلّم وحل المشكلات وغيرها. 

وتعتبر أفضل الخصائص التي تميّز الذكاء الاصطناعي هي قدرته على التفكير المنطقي والتصرّف بناءً عليه لتحقيق هدفٍ معيّنٍ بأفضل نتيجة ممكنة. 

يذهب تفكير معظم الأشخاص عند سماعهم مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى الروبوتات، ذلك لأن معظم الأفلام والروايات تلجأ إلى تصوير الذكاء الاصطناعي على أنّها كائنات آلية تشبه البشر وتحاول تدمير الكوكب. لكن في الواقع، يعتمد الذكاء الاصطناعي على مبدأ أساسي وهو القدرة على تعريف الذكاء البشري بطريقة تتيح للآلات فهمها ومحاكاتها لتنفيذ أمور محدّدة لتقليد النشاط المعرفي البشري، من أبسطه إلى أكثره تعقيداً، كالتعلّم والاستدلال والاستدراك. 

واللافت في عالم الذكاء الاصطناعي هو أنّه علم واسع يتطوّر باستمرار وبسرعة فائقة. على سبيل المثال، لم تعد الأجهزة التي مثّلت الذكاء الاصطناعي في حقبات سابقة، كالآلات الحاسبة والآلات التي تحدّد النصوص بناءً على الشكل المرئي للحروف، تصنّف على كونها ذكاءً اصطناعياً، بل صارت تعتبر بديهيات بسيطة مقارنةً مع التطوّر الذي وصل إليه الذكاء الاصطناعي. 

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي ومجالات استخدامه؟

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على عدد لا نهائي من المجالات، مثل الطب والتعليم والرياضيات والسيارات والألعاب، إذ يقسم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين أساسيين:

1- الذكاء الاصطناعي الضعيف

وهو الذكاء الاصطناعي المطبّق على الآلات للقيام بفعل واحد محدّد، وغالباً ما يطبّق في الألعاب الإلكترونية وتطبيقات المساعدة الشخصية مثل أليكسا في أمازون وسيري في أجهزة الأبل. 

2- الذكاء الاصطناعي القوي

وهي الأنظمة الأوسع المصمّمة للقيام بالأفعال المشابهة لسلوكيات البشر، وتعتبر أكثر تعقيداً، إذ أنّها مبرمجة لتخوض الظروف التي تتطلّب تقديم حلول للمشكلات دون تدخّلات بشرية خارجية، مثل السيارات ذاتية القيادة وآلات القيام بالعمليات الجراحية في المشافي.

ما هو التعلّم الآلي Machine Learning؟ 

يشير مصطلح التعلّم الآلي إلى نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للأنظمة البرمجية أن تكون أكثر دقّة في توقّع النتائج والمخرجات دون أن تكون مبرمجة بشكل واضح لتفعل ذلك. إذ تعتمد خوارزميات التعلّم الآلي على البيانات التاريخية كمدخلات أساسية لتوقّع قيم جديدة للمخرجات. 

يعتبر نظام التوصية (أو نظام الترشيحات أو نظام الاقتراح الذكي) واحداً من أشهر الأمثلة التي نواجهها كثيراً عن التعلّم الذاتي، إذ يعتمد على مبدأ تصفية المعلومات بناءً على سلوك المستخدمين السابق والكلمات المفتاحية للمحتويات التي تعجبهم، لتقديم قائمة بالاقتراحات التي قد يحبّونها، مثل تطبيق أنغامي وآلية اقتراحه لأغاني مختلفة تناسب تفضيلات كل شخص. 

ما هي أنواع التعلّم الآلي؟ 

تصنّف أنظمة التعلّم الآلي اعتماداً على كيفية تعلّم الخوارزمية المطبّقة لتصبح أكثر دقّة في توقعاتها، ويمكن تقسيم أنظمة التعلّم الآلي إلى أربعة أقسام أساسية: 

1- التعلّم مع إشراف

في هذا النوع من التعلّم الآلي، يزوّد علماء البيانات آلات التعلّم بالخوارزميات والبيانات المعرّفة، ويحدّدون المتغيّرات التي يريدون من الآلات تقييمها تحت إشرافهم. 

أشهر الأمثلة عن هذا النوع هو أنظمة توقّع حالات الطقس في مكان محدّد بناءً على العديد من المدخلات كالطبيعة الجغرافية وحالات الطقس السابقة وخصائص المناطق المناخية كالرياح والرطوبة. 

2- التعلّم بدون إشراف

يعتمد هذا النوع من التعلّم، على نقيض التعلّم مع إشراف، على بيانات غير معرّفة. إذ تبحث خوارزميات الآلات في مجموعات البيانات المختلفة لتجد أي نوع من أنواع الارتباط مع البيانات المدخلة حتى تصبح ذات معنى. 

ولنبسّط الأمر أكثر، يشبه مبدأ التعليم بدون إشراف ذهابك إلى بلد أجنبية ورؤيتك لنوع من أنواع الفواكه الغريبة التي لا يمكنك تعريفها لأنك لا تعلم عنها شيء. رغم ذلك، تقوم عملياً بالاعتماد على البيانات (الفواكه) التي تعرفها مسبقاً، لتبني تصوّراً عن هذا النوع، مثل الشكل والحجم واللون. 

أشهر الأمثلة عن التعلّم بدون إشراف هو التحليل المطبّق في وسائل التواصل الاجتماعي لخلق قائمة من الأصدقاء بناءً على وتيرة ارتباطك بهم. 

3- التعلّم بإشراف جزئي

يجمع هذا النظام النمطين السابقين، إذا يقوم العلماء بتزويد الآلات بخوارزميات وبيانات معرّفة، ولكن يكون للآلات حريّة اكتشاف هذه البيانات وتطوير فهمها الخاصّ عن مجموعة البيانات المدخلة. 

4- التعلّم المعزّز

يستخدم علماء البيانات نظام التعلّم المعزّز لتعليم الآلات كيفية إكمال عملية متعددة الخطوات ذات قواعد محدّدة. يبرمج العلماء الآلة لإتمام مهمّة معيّنة، ثم يعطونها إشارات سلبية أو إيجابية لتساعدها على تحديد كيفية إكمالها.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي؟

رغم التشابه الكبير بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الذاتي، لكنهما في الواقع مختلفان. 

إذ يعتبر التعلّم الآلي تطبيقاً من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. 

لتوضيح الفرق الأساسي: تستخدم الآلة الذكاء الاصطناعي لتفكّر كالبشر حتى تتمكّن من إتمام المهام بمفردها. فيما يعبّر التعلّم الآلي عن الآلية التي تتبعها أنظمة الآلات لتطوير ذكائها دون تدخّل من البشر. 

  • النطاق:

يعتبر مجال تطبيق الذكاء الاصطناعي كبيراً جداً، إذ يتضمن مجالات مختلفة مثل الطب والزراعة والروبوت واللغات وغيرها. فيما يعتبر مجال التعلّم الآلي محدوداً بالخوارزميات المحدّدة. 

  • الهدف:

الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي هو زيادة فرص النجاح بإتمام العمليات دون التركيز بشكل كبير على الدقّة. بينما بالنسبة للتعلّم الآلي، فإن الهدف الأساسي هو زيادة الدّقة في توقّع المخرجات وليس زيادة نسبة النجاح.  

  • التصنيف:

يعتبر التعلّم الآلي نوعاً من أنواع الذكاء الاصطناعي. 

  • المصادر: 

يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على التفكير المنطقي والقرارات العقلانية في إتمام المهام، فيما يعتمد التعلّم الآلي على الخوارزميات والبيانات المسبقة والنماذج الإحصائية. 

  • المهام:

يوجد الذكاء الاصطناعي كمحاولة لمحاكاة الذكاء البشري وإتمام المهام وحل المشكلات بطريقة تشبه التصرّفات البشرية. فيما يعتبر التعلّم الآلي مسؤولاً عن حل المشكلات بعد التعلّم من البيانات المدخلة لتقديم توقّعات دقيقة.

للمزيد اقرأ:
تطوير الأعمال ونمو الأعمال الفرق بينهم .. أيهما تحتاج لتحسين عملك؟

 

 

المصادر :