التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: الفروق الرئيسية

من الشائع سماع مصطلحي “التعلم الآلي” و “الذكاء الاصطناعي” يتم استخدامهما في السياق الخاطئ. من السهل ارتكاب هذا الخطأ، لأن كلاهما مفهومان منفصلان ولكن مشابهان ومتصلان ارتباطًا وثيقًا. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن التعلم الآلي، أو ML، هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، أو AI.

للفهم أفضل لهذين المفهومين، دعونا نعرّف كل واحد منهما:

• الذكاء الاصطناعي (AI): الذكاء الاصطناعي هو أي برنامج أو عملية مصممة لمحاكاة التفكير البشري ومعالجة المعلومات. يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التكنولوجيا والمجالات مثل الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والمركبات المستقلة، والروبوتات، وأخيرًا، التعلم الآلي. يتيح الذكاء الاصطناعي للأجهزة التعلم والتعرف على المعلومات لحل المشكلات واستخراج Informationen. 
• التعلم الآلي (ML): التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، وهو تقنية تتضمن تعليم الأجهزة على التعلم من البيانات دون تدخل بشري. يمكن للخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم من البيانات مع مرور الوقت، مما يحسن دقة وكفاءة نموذج التعلم الآلي بشكل عام. يمكن النظر إليه على أنه عملية يخضع لها الذكاء الاصطناعي عند أداء وظائف الذكاء الاصطناعي. 

الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي

لقد ظهرت العديد من التعريفات للذكاء الاصطناعي على مر السنين، وهو أحد الأسباب التي تجعلها تبدو معقدة أو محيرة. ومع ذلك، في أشكله الأكثر بساطة، فإن الذكاء الاصطناعي هو مجال يجمع بين علوم الحاسوب والبيانات القوية لتحقيق حلول فعالة للمشكلات.

تتضمن مجالات الذكاء الاصطناعي الحديثة مجالات فرعية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، والتي تتضمن خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تقدم تنبؤات أو تصنيفات بناءً على البيانات الإدخالية.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي أحيانًا إلى أنواع مختلفة، مثل الذكاء الاصطناعي الضعيف أو الذكاء الاصطناعي القوي. الذكاء الاصطناعي الضعيف، الذي يُسمى أيضًا الذكاء الاصطناعي الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، هو ذكاء اصطناعي تم تدريبه على أداء مهام محددة. إنه الشكل الأكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، مما يتيح تطبيقات مثل سيري من شركة آبل والمركبات المستقلة.

يتكون الذكاء الاصطناعي القوي من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). الذكاء الاصطناعي العام هو نظري فقط في هذه النقطة، ويشير إلى آلة تمتلك ذكاءً يعادل ذكاء البشر. سيكون الذكاء الاصطناعي العام خوديًا ويمكنه حل مشكلات معقدة جدًا، والتعلم، والتخطيط للمستقبل. أخذ الأمور إلى أبعد من ذلك، سوف يتفوق الذكاء الاصطناعي الفائق على ذكاء البشر وقدراته.

من الطرق لفهم الذكاء الاصطناعي هي النظر إلى بعض تطبيقاته المختلفة، والتي تشمل:

• التعرف على الكلام: الذكاء الاصطناعي هو المفتاح لتقنيات التعرف على الكلام. يُعرف أيضًا باسم التعرف على الكلام الحاسوبي أو الكلام إلى النص، ويعتمد على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لترجمة الكلام البشري إلى صيغة مكتوبة. 
• الرؤية الحاسوبية: الذكاء الاصطناعي يتيح للحواسيب استخراج المعلومات من الصور الرقمية والفيديوهات والإدخالات البصرية الأخرى. تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتعليم الصور، وتصوير الصحة، والمركبات المستقلة، وغيرها الكثير. 
• خدمة العملاء: الذكاء الاصطناعي يدير بوتات الدردشة في صناعة خدمة العملاء، مما يغير العلاقة بين الشركات وعملاها. 
• اكتشاف الاحتيال: المؤسسات المالية تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المعاملات المشبوهة. 

الجوانب الرئيسية للتعلم الآلي

تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على البيانات المهيكلة لتقديم التنبؤات. البيانات المهيكلة هي البيانات المُسمى والمهيكلة والمحددة بميزات محددة. يحتاج التعلم الآلي عادةً إلى أن تكون هذه البيانات مُسبقة المعالجة والمهيكلة، أو أنها ستُستخدم من قبل خوارزميات التعلم العميق، والتي هي مجال فرعي آخر من الذكاء الاصطناعي.

عندما ننظر إلى مفهوم التعلم الآلي الأكبر، يصبح من الواضح أن هذا أداة قيمة للغاية للأعمال من جميع الأحجام. هذا بفضل الكم الهائل من البيانات المتاحة للمنظمات. تعالج نماذج التعلم الآلي البيانات وتحدد الأنماط التي تحسن اتخاذ القرارات التجارية على جميع المستويات، وتحديثها تلقائيًا وتحسين دقتها التحليلية كل مرة.

يتكون التعلم الآلي من تقنيات مختلفة، وكل واحدة تعمل بشكل مختلف:

• التعلم الإشرافي: البيانات المُسمى “يشرف” على الخوارزميات ويدربها على تصنيف البيانات وتنبؤ النتائج. 
• التعلم غير الإشرافي: تقنية تعلم آلي تستخدم البيانات غير المُسمى. يمكن لنمذجة التعلم غير الإشرافي تحليل البيانات واكتشاف الأنماط بدون تدخل بشري. 
• التعلم بالتعزيز: تدرب هذه التقنية النماذج على اتخاذ سلسلة من القرارات، ويتأسس على نظام المكافأة والعقاب. 

الفرق في مهارات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي

الآن بعد أن فصلنا بين مفهومي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، قد توقع أن كل واحد منهما يتطلب مجموعة مهارات مختلفة. للأفراد الذين يرغبون في المشاركة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي، من المهم الاعتراف بما هو مطلوب لكل منهما.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فإن مجموعة المهارات تميل إلى أن تكون أكثر نظريًا منها تقنيًا، بينما يتطلب التعلم الآلي خبرة تقنية عالية. ومع ذلك، هناك بعض الت重 بينهما.

دعونا ننظر أولاً إلى أفضل المهارات المطلوبة للذكاء الاصطناعي:

• علم البيانات: مجال متعدد التخصصات يركز على استخدام البيانات لاستخراج Informationen، ويعتبر مهارات علم البيانات أساسية للذكاء الاصطناعي. يمكن أن تشمل كل شيء من البرمجة إلى الرياضيات، وتساعد علماء البيانات على استخدام تقنيات مثل النمذجة الإحصائية وتصور البيانات. 
• الروبوتات: الذكاء الاصطناعي يوفر للروبوتات الرؤية الحاسوبية لمساعدتهم على التنقل وتحديد مواقعهم. 
• الأخلاقيات: يجب على أي شخص يشارك في الذكاء الاصطناعي أن يكون على دراية تامة بالآثار الأخلاقية لتلك التكنولوجيا. الأخلاقيات هي واحدة من القضايا الرئيسية المتعلقة بنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. 
• معرفة المجال: من خلال امتلاك معرفة المجال، سوف تفهم الصناعة بشكل أفضل. سوف تساعدك أيضًا على تطوير تقنيات مبتكرة لمواجهة تحديات ومخاطر محددة، مما يدعم عملك بشكل أفضل. 
• التعلم الآلي: للفهم الحقيقي للذكاء الاصطناعي وتطبيقه بالطريقة الأمثل، يجب أن يكون لديك فهم صلب للتعلم الآلي. بينما قد لا تحتاج إلى معرفة كل جانب تقني من تطوير التعلم الآلي، يجب أن تعرف الجوانب الأساسية منه. 

عندما ننظر إلى التعلم الآلي، فإن المهارات تميل إلى أن تكون أكثر تقنية. ومع ذلك، سوف يستفيد أي شخص يرغب في المشاركة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي من معرفة العديد من هذه المهارات:

• البرمجة: يجب على كل chuyên في التعلم الآلي أن يكون ماهرًا في لغات البرمجة مثل Java و R و Python و C++ و Javascript. 
• الرياضيات: يعمل محترفو التعلم الآلي بشكل مكثف مع الخوارزميات والرياضيات التطبيقية، لذلك يجب أن يكون لديهم مهارات تحليلية وقدرة على حل المشكلات القوية، إلى جانب المعرفة الرياضية. 
• هيكل الشبكة العصبية: الشبكات العصبية هي أساسية للتعلم العميق، وهو فرع من التعلم الآلي. يمتلك خبراء التعلم الآلي فهمًا عميقًا لهذه الشبكات العصبية وكيف يمكن تطبيقها عبر القطاعات. 
• البيانات الكبيرة: البيانات الكبيرة هي جزء رئيسي من التعلم الآلي، حيث تحليل هذه النماذج لمجموعات بيانات ضخمة لتحديد الأنماط وصنع التنبؤات. تعرف البيانات الكبيرة باستخراج وإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات بفعالية. 
• الحوسبة الموزعة: فرع من فروع علوم الحاسوب، الحوسبة الموزعة هو جزء رئيسي آخر من التعلم الآلي. إنه يشير إلى الأنظمة الموزعة التي تقع مكوناتها على حواسيب متصلة بالشبكة، والتي تتناسق إجراءاتها من خلال تبادل الاتصالات. 

هذه هي بعض مهارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يجب على أي شخص يرغب في المشاركة في هذه المجالات اكتسابها. ومع ذلك، سوف يستفيد أي قائد أعمال بشكل كبير من تعلم هذه المهارات، لأنها سوف تساعده على فهم مشاريعه التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. وأحد المفاتيح الرئيسية للنجاح في أي مشروع ذكاء اصطناعي هو فريق من القيادات التي تفهم ما يحدث.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن كيفية اكتساب بعض مهارات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي، انظر إلى قائمة أفضل علم البيانات و تعلم آلي شهادات.