التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: الفروق الرئيسية

من الشائع جداً سماع مصطلحي “التعلم الآلي” و “الذكاء الاصطناعي” يتم استخدامهما في السياق الخاطئ. إنها خطأ سهل القيام به، لأنها مفاهيم منفصلة ولكنها متشابهة ومتعلقة ارتباطا وثيقا. مع ذلك، من المهم ملاحظة أن التعلم الآلي، أو ML، هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، أو AI. 

للفهم أفضل لهذين المفهومين، دعونا نحدد كل واحد منهما أولاً: 

• الذكاء الاصطناعي (AI): AI هو أي برنامج أو عمليات مصممة لمحاكاة التفكير البشري ومعالجة المعلومات. يشمل AI مجموعة واسعة من التكنولوجيا والمجالات مثل الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والمركبات المستقلة، والروبوتات، وأخيراً، التعلم الآلي. يتيح AI للأجهزة التعلم والتعرف على المعلومات لحل المشكلات واستخراج Informationen. 
• التعلم الآلي (ML): التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من AI، وهو تقنية تتضمن تعليم الأجهزة على التعلم من المعلومات الموجودة في مجموعة بيانات بدون تدخل بشري. يمكن للخوارزميات التعلم الآلي التعلم من البيانات مع مرور الوقت، مما يحسن الدقة والكفاءة من نموذج التعلم الآلي العام. يمكن النظر إليه بطريقة أخرى على أنه عملية يخضع لها AI عند أداء وظائف AI. 

الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي

ظهرت العديد من التعريفات للذكاء الاصطناعي على مر السنين، وهو أحد الأسباب التي تجعلها تبدو معقدة أو محيرة. لكن في أشكله الأكثر بساطة، AI هو مجال يجمع بين علوم الحاسوب وقواعد البيانات القوية لتحقيق حلول فعالة للمشكلات. 

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

أحياناً يتم تقسيم AI إلى أنواع مختلفة، مثل AI الضعيف أو AI القوي. AI الضعيف، الذي يُسمى أيضاً AI الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، هو AI تم تدريبه على أداء مهام محددة. إنه الشكل الأكثر وضوحاً من AI في حياتنا اليومية، ويتضمن تطبيقات مثل Siri من Apple والمركبات المستقلة. 

يتكون AI القوي من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). AGI هو نظري في هذه النقطة، ويشير إلى آلة تمتلك ذكاءً يعادل ذكاء البشر. سيكون AGI خوديًا ويمكنه حل مشكلات معقدة جداً، والتعلم، والتنبؤ بالمستقبل. أخذ الأمور إلى أبعد من ذلك، سوف يتفوق ASI على ذكاء و能力 البشر. 

من الطرق لفهم AI هو النظر إلى بعض تطبيقاتها المختلفة، والتي تشمل: 

• التعرف على الكلام: AI هو المفتاح لتقنيات التعرف على الكلام. يُسمى أيضاً التعرف على الكلام الحاسوبي أو الكلام إلى النص، ويعتمد على NLP لترجمة الكلام البشري إلى صيغة مكتوبة. 
• الرؤية الحاسوبية: AI يتيح للأجهزة استخراج المعلومات من الصور الرقمية والفيديوهات والإدخالات البصرية الأخرى. تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتعليم الصور، وتصوير الصحة، والمركبات المستقلة، وغيرها الكثير. 
• خدمة العملاء: AI يدير بوتات الدردشة في صناعة خدمة العملاء، مما يغير العلاقة بين الشركات و عملائها. 
• كشف الاحتيال: المؤسسات المالية تستخدم AI لاكتشاف المعاملات المشبوهة. 

الجوانب الرئيسية للتعلم الآلي 

تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على البيانات المنظمة لتقديم تنبؤات. البيانات المنظمة هي البيانات التي تم تحديدها وتنظيمها وتحديدها بميزات محددة. عادةً ما يحتاج التعلم الآلي إلى أن تكون هذه البيانات معالجة ومنظمة، وإلا فإنها سوف تُستبدل بخوارزميات التعلم العميق، والتي هي مجال فرعي آخر من AI. 

عندما ننظر إلى مفهوم التعلم الآلي الأوسع، يصبح من الواضح جداً أنه أداة قيمة جداً للأعمال من جميع الأحجام. هذا بفضل الكم الهائل من البيانات المتاحة للمنظمات. نموذج التعلم الآلي يعالج البيانات ويعرف الأنماط التي تحسن اتخاذ القرارات التجارية على جميع المستويات، وتحديث هذه النماذج تلقائياً وتحسين دقتها التحليلية في كل مرة. 

يتكون التعلم الآلي من تقنيات مختلفة، ويعمل كل منها بطريقة مختلفة: 

• التعلم الموجه: البيانات المُصنفة “تُشرف” على الخوارزميات وتدربها على تصنيف البيانات وتنبؤ النتائج. 
• التعلم غير الموجه: تقنية التعلم الآلي التي تستخدم البيانات غير المُصنفة. يمكن لنموذج التعلم غير الموجه تحليل البيانات واكتشاف الأنماط بدون تدخل بشري. 
• التعلم بالتعزيز: تدرب هذه التقنية النماذج على اتخاذ سلسلة من القرارات، ويت基于 نظام المكافأة والعقاب. 

الفرق في مهارات AI/ML

الآن بعد أن فصلنا بين المفهومين، لقد تتوقع أن كل واحد منهما يتطلب مجموعة مختلفة من المهارات. للأفراد الذين يرغبون في المشاركة في AI أو ML، من المهم الاعتراف بما هو مطلوب لكل منهما. 

عندما يتعلق الأمر بAI، تميل مجموعة المهارات إلى أن تكون أكثر نظرياً من التقني، في حين أن التعلم الآلي يتطلب خبرة تقنية عالية. مع ذلك، هناك بعض الت重 بينهما. 

دعونا ننظر أولاً إلى المهارات الرئيسية المطلوبة للذكاء الاصطناعي: 

• علم البيانات: مجال متعدد التخصصات يركز على استخدام البيانات لاستخراج Informationen، مهارات علم البيانات حاسمة لAI. يمكن أن تشمل كل شيء من البرمجة إلى الرياضيات، وتساعد علماء البيانات على استخدام تقنيات مثل النمذجة الإحصائية وتصور البيانات. 
• الروبوتات: AI يوفر للروبوتات الرؤية الحاسوبية لمساعدتهم على التنقل وتحديد مواقعهم. 
• الأخلاقيات: يجب على أي شخص مشارك في AI أن يكون على دراية جيدة بالآثار الأخلاقية لتكنولوجيا مثل هذه. الأخلاقيات هي واحدة من القضايا الرئيسية المتعلقة بنشر أنظمة AI. 
• معرفة المجال: من خلال معرفة المجال، سوف تفهم الصناعة بشكل أفضل. سوف تساعدك أيضاً على تطوير تكنولوجيا مبتكرة لمواجهة تحديات ومخاطر محددة، مما يدعم عملك بشكل أفضل. 
• التعلم الآلي: لفهم AI وتطبيقه بالشكل الأمثل، يجب أن يكون لديك فهم صلب للتعلم الآلي. على الرغم من أنك قد لا تحتاج إلى معرفة كل جانب تقني من تطوير التعلم الآلي، يجب أن تعرف الجوانب الأساسية منه. 

عندما ننظر إلى التعلم الآلي، تميل المهارات إلى أن تكون أكثر تقنية. مع ذلك، سوف يفيد أي شخص يرغب في المشاركة في AI أو ML أن يكون على دراية بمهارات مثل: 

• البرمجة: يجب على كل محترف في التعلم الآلي أن يكون ماهراً في لغات البرمجة مثل Java، R، Python، C++، وJavascript. 
• الرياضيات: يعمل محترفي ML بشكل مكثف مع الخوارزميات والرياضيات التطبيقية، لذلك يجب أن يكون لديهم مهارات تحليلية وقدرة على حل المشكلات قوية، مع معرفة رياضية. 
• هيكل الشبكة العصبية: الشبكات العصبية هي أساسية للتعلم العميق، وهو مجال فرعي من التعلم الآلي. يمتلك خبراء ML فهماً عميقاً لهذه الشبكات العصبية وكيف يمكن تطبيقها عبر القطاعات. 
• بيانات كبيرة: جزء كبير من التعلم الآلي هو بيانات كبيرة، حيث يتحليل هذه النماذج مجموعات بيانات ضخمة لتحديد الأنماط وصنع التنبؤات. بيانات كبيرة تشير إلى استخراج وإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات بفعالية. 
• الحوسبة الموزعة: فرع من علوم الحاسوب، الحوسبة الموزعة هو جزء آخر كبير من التعلم الآلي. يشير إلى أنظمة موزعة يقع مكوناتها على حواسيب شبكية مختلفة، والتي تتناسق إجراءاتها من خلال تبادل الاتصالات. 

هذه هي بعض مهارات AI وML التي يجب على أي شخص يرغب في المشاركة في هذه المجالات الحصول عليها. مع ذلك، سوف يفيد أي قائد أعمال بشكل كبير من تعلم هذه المهارات، لأنها سوف تساعده على فهم مشاريعه في AI بشكل أفضل. واحدة من المفاتيح الرئيسية للنجاح في أي مشروع AI هي فريق قادة ماهر يفهم ما يحدث.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن كيفية الحصول على بعض مهارات AI أو ML هذه، انظر إلى قائمة أفضل شهادات علم البيانات و التعلم الآلي.