يعد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة نوعان من التطبيقات ذات التأثير على طرق تصميم التكنولوجيا في الماضي والحاضر والمستقبل، لجعل التكنولوجيا محاكية لصفات البشر.
الذكاء الاصطناعي هو نظام أو حل تقني، الهدف منه هو محاكاة الذكاء والعقل البشري لأداء بعض المهام بشكل سليم بناءً على معلومات سبق تجميعها، بينما تعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي، والذي بدوره يركز على بناء النظام البرمجي وتحسين الأداء بالاعتماد على البيانات. وفي هذا المقال، سنتحدث عن الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
الهدف من الذكاء الاصطناعي هو أن يجعل الآلة تتمم المهام البشرية المعقدة بكفاءة عالية
الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يُركِّز الذكاء الاصطناعي على تطوير الأنظمة القادرة على التفكير مثل الإنسان. أما تعلم الآلة، فيمكّن الآلات من التعلُّم من البيانات دون الحاجة إلى برمجة صريحة، مما يُسهّل عملية "التفكير" التي يسعى الذكاء الاصطناعي ككلٍ لتحقيقها.
-
الفرق بين مفهوم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
الذكاء الاصطناعي هو العلم الخاص بالكمبيوتر من حيث حل المشكلات المعرفية والتي ترتبط عادة بذكاء البشر مثل الإبداع والتعلم والتعرف على الصور، أما تعلم الآلة فهو العلم الخاص بتطوير الخوارزميات ونماذج الإحصاء التي تستخدمها أجهزة الحاسوب لتأدية مهام محددة دون تعليمات واضحة بالاعتماد على أنماط واستدلالات بدلًا من الأوامر المباشرة.
-
الفرق بين أهداف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
الهدف من الذكاء الاصطناعي هو أن يجعل الآلة تتمم المهام البشرية المعقدة بكفاءة عالية، هذه المهام تضم التعلُّم وحل المشكلات كما تضم أيضًا التعرف على الأنماط، أما الهدف من تعلم الآلة هو جعل الآلة تحلل كميات هائلة من البيانات، كما تستخدم الآلة نماذج إحصائية لتحديد الأنماط للبيانات وتستنتج نتيجة، وتكون النتيجة على درجة عالية من احتمالية الصواب.
يجري تطوير حلول الذكاء الاصطناعي بعد سنوات من البحث من قبل المطورين لمواكبة الخدمات والتقدم التكنولوجي.
-
الفرق بين أساليب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يعتمد الذكاء الاصطناعي على عدة أساليب تستخدم لحل المشكلات المتنوعة، تتضمن الأساليب المستخدمة خوارزميات جينية وشبكات عصبية وتعليم عميق وخوارزميات بحث وأنظمة أخرى قائمة على قواعد تعلم الآلة.
أما أساليب تعلم الآلة فتنقسم أساليبه إلى فئتين رئيسيتين وهما التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، تعتمد خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف على حل المشكلات مستخدمة قيم البيانات المُصنّّفة للإدخال والإخراج، والتعلم غير الخاضع للإشراف فتعتمد خوارزمياته على اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات غير المصنفة،كذلك يعد التعلم غير الخاضع للإشراف أكثر استكشافًا.
-
يكون الفرق بين تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يعتبر تنفيذ عملية الذكاء الاصطناعي من أكثر العمليات تعقيدًا، لذلك يلجأ العديد من الأشخاص إلى حلول الذكاء الاصطناعي مسبقة الإنشاء لتحقيق أهدافهم. يجري تطوير حلول الذكاء الاصطناعي بعد سنوات من البحث من قبل المطورين لمواكبة الخدمات والتقدم التكنولوجي.
أما لتنفيذ حل تعلم الآلة فيتضمن مهمتين وهما تحديد مجموعة بيانات تدريبية ويتم إعدادها، واختيار نموذج أو إستراتيجية لتعلم الآلة المسبق وهو مثل شجرة القرارات أو التراجع الخطي.
-
الفرق بين متطلبات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يضم الذكاء الاصطناعي متطلبات بنية تحتية تكون معتمدة على المهمة المُراد إتمامها ومنهجية التحليل الحاسوبي المستخدمة، وقد تحتاج حالات استخدام الحوسبة العالمية إلى الآف من الآلات التي تعمل معًا لتُحقِّق الأهداف المعقدة.
أما تعلم الآلة فيتطلب مجموعة من البيانات التي قد تصل إلى مئات البيانات بغرض التدريب، كما يتطلب أيضًا قوة حاسوبية تكفي للتشغيل.
-
الفرق بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي فمنها روبوتات الدردشة والتي تُعد مناسبة جدًا لاستفسارات خدمة العملاء وفرزها، كما تعد ميزة التعرف على الكلام أمرًا في غاية الأهمية حيث يمكن أن يحول الاجتماعات إلى محاضرات مكتوبة، كما أن أنظمة التعرف على القياسات الحيوية في الكمبيوتر تبلي بلاءً حسنًا وهي مفيدة جدًا.
أما تعلم الآلة فله أيضًا عدة تطبيقات هامة مثل تقسيم العملاء حسب خصائصهم المختلفة أو السلوك أو التفضيلات وبذلك يتحقق زيادة في مستوى المبيعات والأنشطة التسويقية، كما أن الكشف عن النصب والاحتيال من تطبيقات تعلم الآلة عن طريق فرز المعاملات غير العادية، وأيضًا تحليل المشاعر بدمج ملاحظات العملاء من أجل توجيه استراتيجية للمنتجات وتسويقها.
الاستخدامات الأكثر شيوعًا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تضم الاستخدامات الأكثر شيوعًا في الذكاء الاصطناعي كلًا من: المُساعدات الشخصية (سيري، آليكسا ..)، والترجمة الآلية، وألعاب الإنترنت، خدمة العملاء عبر النظم الخبيرة، الروبوتات البشرية الذكية مثل الروبوت صوفيا وغيره.
أما الاستخدامات الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي فهي مثل اقتراحات الأصدقاء على تطبيقات التواصل الاجتماعي مثل الفيسبوك أو إنستغرام، وخوارزميات البحث الخاصة بجوجل، واكتشاف النصب والاحتيال المالي، كما أن تعلم الآلة هام في مجال البورصة؛ حيث إنه قادر على توقع ارتفاع أو انخفاض أسعار الأسهم وغيرهم.
-
الفرق بين أنواع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع تضم كلًأ من:
- الذكاء الاصطناعي الضعيف
- الذكاء الاصطناعي العام
- الذكاء الاصطناعي الفائق
أما تعلم الآلة فيمكن أيضًا تقسيمه إلى ثلاثة أنواع وهي:
- تعلم الآلة الخاضع للإشراف
- وتعلم الآلة غير الخاضع للإشراف
- وتعلم الآلة المعزز
يضم الذكاء الاصطناعي متطلبات بنية تحتية تكون معتمدة على المهمة المُراد إتمامها ومنهجية التحليل الحاسوبي المستخدمة
-
الفرق بين ما يهدف له الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يعتبر من الأهداف الهامة الأولية للذكاء الاصطناعي هو الوصول إلى أكثر فرص للنجاح ولا يهتم بدقة الحلول، على عكس تعلم الآلة والذي يكون هدفه هو دقة الحلول مع عدم الاهتمام بصحتها.
-
الفرق بين العقبات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
بالرغم من قصص النجاح التي أدت دورها لإثبات أهمية الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك العديد من العقبات التي تواجه كلًا من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
-
تتمثل العقبات بالنسبة للذكاء الاصطناعي في:
- التكلفة تكون عالية للغاية في حالة عدم استخدام الحوسبة السحابية.
- تعقيد عملية الإنشاء والحاجة إلى خبرة عالية.
- نقص الإمدادات التي يتطلبها تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي.
-
بالنسبة لتعلم الآلة فإن العقبات تتمثل في:
- جودة البيانات تعتبر من أهم العقبات التي تواجه تعلم الآلة، حيث إن نتائج التحليل والتوقعات تعتمد على دقة وجودة البيانات.
- البيانات غير الموجودة، فالتعامل مع البيانات غير الموجودة يُعيق الوصول إلى النتائج.
- عدم ضمان الخصوصية والأمان فتتعرض البيانات للتلاعب والاختراق مما يؤثر على دقة التحليل والتنبؤات.
- عدم وجود تفسير وشفافية لاتخاذ النماذج للقرارات وعدم وضوح الأسس التي يستند إليها النموذج.
- هناك عقبات قانونية وأخلاقية في تطوير واستخدام تعلم الآلة في بعض المجالات.
الفرق بين عيوب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يتوازن كل شيء في الحياة بوجود إيجابياته وعيوبه، وهو ما ينطبق أيضًا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
-
بالنسبة لعيوب الذكاء الاصطناعي فتتمثل في:
- يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على الحاجة إلى دور المعلم، أو يجعل الاحتياج لعدد المُعلمين البشريين يقل بشكل قد يتضرر منه الإنسان بفقده لمهنته.
- الاعتماد على التكنولوجيا بشكل واضح في مختلف المجالات مما يسبب نزع الإنسانية منها ويزيد نسبة البطالة حول العالم.
- ارتفاع تكلفة التنفيذ بسبب زيادة عدد الموارد المستخدمة.
- افتقار الإبداع فالذكاء الاصطناعي ما هو إلا آلة، لا تُبدِع ولا تبتكر.
- الافتقار إلى الأخلاق والعواطف لأنه من الصعب دمج الأخلاق البشرية داخل آلة مصنعة.
-
أما بالنسبة لعيوب تعلم الآلة فهي تتمثل في:
- في حالة الحصول على بيانات غير موثوقة المصدر فإنه يعطي نتائج غير صحيحة.
- يصعب تفسير نماذج تعلم الآلة حيث أنها معقدة للغاية وغير واضحة.
- يحتاج إلى موارد كثيرة مما يؤدي إلى ارتفاع التكلفة.
- بسبب اعتماد تعلم الآلة على البيانات فيسبب المخاوف للأشخاص على بياناتهم وعلى الشركات المسؤولة أن تضمن الحماية والأمان للمستخدمين.
- في حالة زيادة حجم البيانات فيتطلب تعلم الآلة وقت طويل لتحليلها.
- هناك العديد من الخوارزميات التي تستخدم في تعلم الآلة ولكن من الصعب اختيار أفضل خوارزمية تلائم البرنامج.
تعلم الآلة هو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي وله خواصه التي تميزه عن أي نوع آخر من أنواع الذكاء الاصطناعي، ولكن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على تعلم الآلة فقط، كما أن تعلم الآلة له تركيز وإطار وتطبيقات محددة وأقل من الذكاء الاصطناعي، إذ إن الذكاء الاصطناعي يمتلك العديد من التقنيات والتطبيقات الخارجة عن إطار تعلم الآلة.
