التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: الاختلافات الرئيسية

من الشائع جدًا سماع مصطلحي "التعلم الآلي" و"الذكاء الاصطناعي" في سياق خاطئ. من السهل ارتكاب هذا الخطأ، حيث أنهما مفهومان منفصلان ولكنهما متشابهان ويرتبطان ارتباطًا وثيقًا. مع ذلك، من المهم ملاحظة أن التعلم الآلي، أو ML، هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، أو AI. 

لفهم هذين المفهومين بشكل أفضل ، دعنا أولاً نحدد كل منهما: 

• الذكاء الاصطناعي (AI): الذكاء الاصطناعي هو أي برنامج أو عمليات مصممة لتقليد التفكير البشري ومعالجة المعلومات. يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات والمجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والمركبات ذاتية القيادة، والروبوتات، وأخيرًا التعلم الآلي. يمكّن الذكاء الاصطناعي الأجهزة من تعلم المعلومات وتحديدها لحل المشكلات واستخلاص الأفكار. 
• تعلم الآلة (ML): التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، وهو أسلوب يتضمن تعليم الأجهزة لتعلم المعلومات المعطاة لمجموعة البيانات دون تدخل بشري. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم من البيانات بمرور الوقت ، مما يحسن دقة وكفاءة نموذج التعلم الآلي الشامل. هناك طريقة أخرى للنظر إليها وهي أن التعلم الآلي هو العملية التي يمر بها الذكاء الاصطناعي عند أداء وظائف الذكاء الاصطناعي. 

الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي

ظهرت العديد من تعريفات الذكاء الاصطناعي على مر السنين ، وهذا أحد الأسباب التي قد تبدو معقدة أو مربكة إلى حد ما. ولكن في أبسط أشكاله ، يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا يجمع بين علوم الكمبيوتر ومجموعات البيانات القوية لتحقيق حل فعال للمشكلات. 

يشمل مجال الذكاء الاصطناعي اليوم مجالات فرعية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ، والتي تتضمن خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تقوم بعمل تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات الإدخال. 

ينقسم الذكاء الاصطناعي أحيانًا إلى أنواع مختلفة ، مثل الذكاء الاصطناعي الضعيف أو الذكاء الاصطناعي القوي. الذكاء الاصطناعي الضعيف ، والذي يشار إليه أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) ، هو الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه لأداء مهام محددة. إنه الشكل الأكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية ، مما يتيح تطبيقات مثل Siri من Apple والمركبات ذاتية القيادة. 

يتكون الذكاء الاصطناعي القوي من الذكاء العام الاصطناعي (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). الذكاء الاصطناعي العام هو مجرد نظري في هذه المرحلة ، ويشير إلى آلة لها ذكاء مساوٍ للبشر. سيكون الذكاء الاصطناعي العام مدركًا لذاته وقادرًا على حل المشكلات المعقدة للغاية والتعلم والتخطيط للمستقبل. إذا أخذنا الأمور إلى أبعد من ذلك ، فإن ASI ستتفوق على الذكاء والقدرة البشرية. 

تتمثل إحدى طرق فهم الذكاء الاصطناعي في النظر إلى بعض تطبيقاته المختلفة ، والتي تشمل: 

• التعرف على الكلام: الذكاء الاصطناعي هو المفتاح للعديد من تقنيات التعرف على الكلام. يشار إليه أيضًا باسم التعرف على الكلام على الكمبيوتر أو تحويل الكلام إلى نص ، وهو يعتمد على البرمجة اللغوية العصبية لترجمة الكلام البشري إلى تنسيق مكتوب. 
• رؤية الكمبيوتر: يمكّن الذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر من استخراج المعلومات من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات المرئية الأخرى. تُستخدم رؤية الكمبيوتر في وضع علامات على الصور وتصوير الرعاية الصحية والسيارات ذاتية القيادة وغير ذلك الكثير. 
• خدمة العملاء: تعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل روبوتات المحادثة في جميع أنحاء صناعة خدمة العملاء ، مما يغير العلاقة بين الشركات وعملائها. 
• الكشف عن الغش: تستخدم المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي لرصد المعاملات المشبوهة. 

الجوانب الرئيسية لتعلم الآلة 

تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على البيانات المنظمة لعمل تنبؤات. البيانات المنظمة هي البيانات التي تم تصنيفها وتنظيمها وتعريفها بميزات معينة. يحتاج التعلم الآلي عادةً إلى معالجة هذه البيانات وتنظيمها مسبقًا ، وإلا فسيتم الاستيلاء عليها بواسطة خوارزميات التعلم العميق ، والتي تعد مجالًا فرعيًا آخر من مجالات الذكاء الاصطناعي. 

عندما ننظر إلى المفهوم الأكبر للتعلم الآلي ، يتضح سريعًا أنه أداة ذات قيمة عالية للشركات من جميع الأحجام. ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى الكم الهائل من البيانات المتاحة للمؤسسات. تقوم نماذج التعلم الآلي بمعالجة البيانات وتحديد الأنماط التي تعمل على تحسين عملية اتخاذ القرارات التجارية على جميع المستويات ، ويتم تحديث هذه النماذج من تلقاء نفسها وتحسين دقتها التحليلية في كل مرة. 

يتكون التعلم الآلي من عدة تقنيات مختلفة ، يعمل كل منها بشكل مختلف: 

• التعلم الخاضع للإشراف: البيانات الموصوفة "تشرف" على الخوارزميات وتدربها على تصنيف البيانات والتنبؤ بالنتائج. 
• تعليم غير مشرف عليه: أسلوب التعلم الآلي الذي يستخدم البيانات غير المسماة. يمكن لنماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف تحليل البيانات واكتشاف الأنماط دون تدخل بشري. 
• تعزيز التعلم: تقوم هذه التقنية بتدريب النماذج على اتخاذ سلسلة من القرارات ، وتستند إلى نظام المكافأة / العقوبة. 

الفرق في مهارات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة

الآن بعد أن فصلنا بين مفهومي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ربما خمنت أن كل واحد يتطلب مجموعة مختلفة من المهارات. بالنسبة للأفراد الذين يتطلعون إلى الانخراط في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، من المهم التعرف على ما هو مطلوب لكل منهما. 

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ، تميل مجموعة المهارات إلى أن تكون نظرية أكثر منها تقنية ، بينما يتطلب التعلم الآلي خبرة تقنية عالية. مع ذلك ، هناك بعض التقاطع بين الاثنين. 

دعونا أولاً نلقي نظرة على أفضل المهارات المطلوبة للذكاء الاصطناعي: 

• علم البيانات: مجال متعدد التخصصات يركز على استخدام البيانات لاستخلاص الرؤى ، ومهارات علوم البيانات ضرورية للذكاء الاصطناعي. يمكن أن تشمل كل شيء من البرمجة إلى الرياضيات ، وتساعد علماء البيانات على استخدام تقنيات مثل النمذجة الإحصائية وتصورات البيانات. 
• علم الروبوتات: يوفر الذكاء الاصطناعي للروبوتات رؤية حاسوبية لمساعدتهم على التنقل واستشعار بيئاتهم. 
• أخلاق: يجب أن يكون أي شخص معني بالذكاء الاصطناعي على دراية جيدة بجميع الآثار الأخلاقية لهذه التكنولوجيا. تعد الأخلاقيات أحد الاهتمامات الرئيسية فيما يتعلق بنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. 
• معرفة المجال: من خلال امتلاك معرفة بالمجال ، ستفهم الصناعة بشكل أفضل. سيساعدك أيضًا على تطوير تقنيات مبتكرة لمواجهة تحديات ومخاطر محددة ، ودعم عملك بشكل أفضل. 
• التعلم الالي: لفهم الذكاء الاصطناعي حقًا وتطبيقه بأفضل طريقة ممكنة ، يجب أن يكون لديك فهم قوي للتعلم الآلي. بينما قد لا تحتاج إلى معرفة كل جانب تقني من جوانب تطوير التعلم الآلي ، يجب أن تعرف الجوانب الأساسية لذلك. 

عندما ننظر إلى التعلم الآلي ، فإن المهارات تميل إلى أن تكون أكثر تقنية. مع ذلك ، من المفيد لأي شخص يتطلع إلى الانخراط في AI أو ML معرفة أكبر عدد ممكن من هؤلاء:

• البرمجة: يجب أن يكون كل متخصص في تعلم الآلة ماهرًا في لغات البرمجة مثل Java و R و Python و C ++ و Javascript. 
• الرياضيات: يعمل محترفو تعلم الآلة على نطاق واسع مع الخوارزميات والرياضيات التطبيقية ، ولهذا السبب يجب أن يتمتعوا بمهارات تحليلية وحل المشكلات قوية ، مقترنة بالمعرفة الرياضية. 
• بنية الشبكة العصبية: الشبكات العصبية أساسية للتعلم العميق ، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. يتمتع خبراء ML بفهم عميق لهذه الشبكات العصبية وكيف يمكن تطبيقها عبر القطاعات. 
• البيانات الكبيرة: جزء كبير من التعلم الآلي هو البيانات الضخمة ، حيث تقوم هذه النماذج بتحليل مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط والتنبؤات. تشير البيانات الضخمة إلى استخراج وإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات بكفاءة. 
• الحوسبة الموزعة: تعتبر الحوسبة الموزعة ، وهي فرع من فروع علوم الكمبيوتر ، جزءًا رئيسيًا آخر من التعلم الآلي. يشير إلى الأنظمة الموزعة التي توجد مكوناتها على العديد من أجهزة الكمبيوتر المتصلة بالشبكة ، والتي تنسق أعمالها من خلال تبادل الاتصالات. 

هذه ليست سوى بعض مهارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يجب أن يكتسبها أي شخص يتطلع إلى المشاركة في هذا المجال. ومع ذلك ، فإن أي قائد أعمال سيستفيد بشكل كبير من تعلم هذه المهارات ، حيث سيساعدهم ذلك على فهم مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بشكل أفضل. وأحد المفاتيح الرئيسية لنجاح أي مشروع ذكاء اصطناعي هو وجود فريق مؤهل من القادة الذين يفهمون ما يحدث.

إذا كنت تريد معرفة المزيد حول كيفية اكتساب بعض مهارات الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة ، فراجع قائمة الأفضل لدينا علم البيانات و آلة التعلم الشهادات.