الذكاء الاصطناعي (AI) مقابل التعلم الآلي (ML) - الاختلافات؟

تستخدم جميع الشركات الكبرى الذكاء الاصطناعي وابتكارات التعلم الآلي لبناء آلات وتطبيقات ذكية. يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حاليًا من أكثر التقنيات المتطورة شيوعًا في عالم التجارة. وعلى الرغم من أن هذه المصطلحات تهيمن على المحادثات التجارية في جميع أنحاء العالم ، إلا أن العديد من الأشخاص يجدون صعوبة في التمييز بينهم.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مترابطان ومرتبطان ارتباطًا وثيقًا. بسبب هذه العلاقة الوثيقة ، سننظر في الترابط بينهما لمعرفة كيف تختلف التقنيتان. يعتبر التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ويختلف من نواحٍ قليلة.

ستساعدك هذه المدونة على فهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، بالإضافة إلى كيفية اختلافهما عن بعضهما البعض.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر يمكنه أداء المهام التي عادة ما يقوم بها البشر. يمكن أن يشير مصطلح "AI" أيضًا إلى التكنولوجيا نفسها ، أو يمكن استخدامه للإشارة إلى أي خوارزمية أو تقنية للتعلم الآلي.

على عكس لغات البرمجة التقليدية مثل Java و Python ، والتي تتطلب منك ترميز الخوارزميات بشكل صريح قبل تشغيلها (ثم مراقبتها بعد تشغيلها) ، يتيح لك التعلم الآلي تدريب النماذج الخاصة بك دون كتابة أي كود على الإطلاق!

يتيح لك هذا مزيدًا من المرونة عند تصميم النموذج الخاص بك نظرًا لوجود العديد من الطرق المختلفة لإنشاء تمثيل دقيق للواقع - بما في ذلك مجموعات البيانات من مصادر مختلفة مثل منصات الوسائط الاجتماعية أو السجلات الطبية ؛ إخراج النتائج بتنسيقات متعددة مثل الملفات النصية أو الصور / مقاطع الفيديو (للتخيل) ؛ اكتشاف الأنماط بين هذه المخرجات بناءً على محتواها بدلاً من البحث عن قيم محددة داخل كل منها.

اقرأ: الذكاء الاصطناعي: التعريف ، الأنواع ، الأمثلة ، التقنيات

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين كميات هائلة من المعلومات والمعالجة السريعة والمتكررة والخوارزميات الحادة ، مما يسمح للبرنامج بالتعلم آليًا من الأنماط أو الوظائف الموجودة في السجلات.

يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا للملاحظة يتضمن العديد من النظريات والتقنيات والتكنولوجيا ، بالإضافة إلى الحقول الفرعية السائدة اللاحقة: نظام التعلم يعمل على أتمتة بناء النموذج التحليلي.

يستخدم استراتيجيات من العقول البشرية والسجلات وأبحاث العمليات والفيزياء للكشف عن رؤى خفية في البيانات دون أن تكون مبرمجة بشكل خاص حول المكان الذي تبحث فيه أو ما يجب القيام به.

يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية كبيرة مع العديد من طبقات أجهزة المعالجة لدراسة الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات ، والاستفادة من التقدم في تكنولوجيا الكمبيوتر والكهرباء وتقنيات التدريب المتقدمة.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي قدرة أجهزة الكمبيوتر على تحليل وفهم وتوليد اللغة البشرية ، إلى جانب الكلام.

تعتبر أدوات المعالجة الرسومية مفتاحًا للذكاء الاصطناعي لأنها توفر طاقة الحوسبة الثقيلة المطلوبة للمعالجة المتكررة ، ويمكن للشركات تضمين هذه التقنية المتطورة من خلال الاستعانة بمطور PHP مخصص لإنشاء تطبيق مثل العقارات أو تطبيق CMS.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

• يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات المختلفة ، بما في ذلك الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتمويل والتصنيع.
• يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الروتينية والمتكررة.
• يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تم جمعها من التجارب السابقة أو ملاحظات مواقف العالم الحقيقي. هذا يسمح لها بالتعلم من أخطائها وتصبح أكثر دقة بمرور الوقت حيث تصبح أكثر دراية بالعالم من حولها.
• كما أنه قادر على التعلم بنفسه من خلال خوارزميات التعلم الذاتي التي تسمح للآلات بالتعلم دون أن تتم برمجتها بشكل واضح.

تعلم: أهم 7 مشكلات يمكن للذكاء الاصطناعي حلها في مجال الخدمات اللوجستية

ما هو التعلم الآلي؟

اقترح آلان تورينج اختبار تورينج في عام 1950 ، والذي أصبح الاختبار القياسي لتحديد ما إذا كانت الآلات "ذكية" أو "غير ذكية". الآلة التي يمكن أن تقنع البشر الحقيقيين بأنها إنسان أيضًا كانت تعتبر ذكية. بعد فترة وجيزة ، أصبح برنامج البحث الصيفي لكلية دارتموث مسقط رأسًا رسميًا للذكاء الاصطناعي.

من هذه النقطة فصاعدًا ، بدأت خوارزميات التعلم الآلي "الذكية" وبرامج الكمبيوتر في الظهور. إنهم قادرون على أداء مهام تتراوح من جدولة سفر الناس إلى لعب ألعاب الشطرنج مع البشر.

يمكن اعتبار التعلم الآلي حقلاً فرعياً للذكاء الاصطناعي (AI). في التعلم الآلي ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم تلقائيًا من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل مباشر. تتضمن العملية تغذية الكمبيوتر بكميات كبيرة من المعلومات ثم السماح له بتحليل تلك البيانات من تلقاء نفسه. يمكن استخدام هذا للعديد من الأغراض مثل التنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على الأحداث الماضية ، أو العثور على أنماط في مجموعات كبيرة من البيانات.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

يتم تصنيف تقنيات التعلم الآلي على نطاق واسع إلى أربع فئات:

1. التعلم المشرف

عندما يكون لدى الجهاز عينة من البيانات ، يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف. يمكن استخدام العلامات والعلامات للتحقق من صحة النموذج .. تستخدم تقنية التعلم الخاضع للإشراف الخبرة السابقة والأمثلة المصنفة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. يتنبأ بالأخطاء ويصححها باستخدام الخوارزميات طوال عملية التعلم.

2. التعلم غير الخاضع للإشراف

يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف تدريب آلة باستخدام عدد قليل من عينات الإدخال أو الملصقات ، دون معرفة بالمخرجات. نظرًا لأن بيانات التدريب غير مصنفة أو مصنفة ، فقد لا ينتج الجهاز دائمًا نتائج صحيحة عند مقارنته بالتعلم الذي يتم الإشراف عليه.

على الرغم من أن التعلم غير الخاضع للإشراف أقل شيوعًا في الأعمال التجارية ، إلا أنه يساعد في استكشاف البيانات ويمكنه استخلاص استنتاجات من مجموعات البيانات لوصف الهياكل المخفية في البيانات غير المسماة.

3. تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو أسلوب تعلم آلي يعتمد على الملاحظات. في هذا النوع من التعلم ، يجب على الوكلاء استكشاف بيئتهم وأداء الإجراءات وتلقي المكافآت كتعليقات بناءً على أفعالهم.

يحصلون على مكافأة إيجابية لكل عمل جيد ومكافأة سلبية على كل فعل سيء. هدف وكيل التعلم المعزز هو تعظيم المكافآت الإيجابية. نظرًا لعدم وجود بيانات مصنفة ، لا يمكن للوكيل التعلم إلا من خلال التجربة.

4. التعلم شبه تحت الإشراف

التعلم شبه الخاضع للإشراف هو أسلوب يعمل على سد الفجوة بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. وهي تعمل على مجموعات بيانات ذات تصنيفات قليلة بالإضافة إلى بيانات غير مسماة. ومع ذلك ، فإنه يحتوي عادةً على بيانات غير مسماة. ونتيجة لذلك ، فإنه يقلل من تكلفة نموذج التعلم الآلي لأن الملصقات باهظة الثمن ، ولكن لأغراض الشركات ، قد تحتوي على عدد قليل من الملصقات.

تطبيقات التعلم الآلي:

يمكن استخدام التعلم الآلي لمجموعة واسعة من التطبيقات. وهنا بعض الأمثلة:

1. الرعاية الصحية:

يساعد التعلم الآلي الأطباء على تشخيص الأمراض والتنبؤ بنتائج المرضى. كما يسمح لهم بتحسين العلاجات من خلال إيجاد أدوية جديدة أو تحديد المرضى الذين سيستجيبون بشكل أفضل من غيرهم.

2. التمويل:

يستخدم مجال التمويل التعلم الآلي لمساعدة المستثمرين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استثماراتهم ، سواء كانوا يختارون الأسهم أو السندات أو يشترون بوالص التأمين عبر الإنترنت.

3. التعليم:

يمكن استخدام التعلم الآلي لمساعدة المعلمين على تقديم تعليمات أكثر فعالية ولتحسين جودة تعلم الطلاب في الفصول الدراسية حول العالم باستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة التي هي قيد التطوير حاليًا.

على سبيل المثال ، يمكن استخدامه لتصنيف الطلاب بدلاً من الطرق العادية مثل القراءة السريعة.

4. الأمن:

يحتوي التعلم الآلي على العديد من التطبيقات في مجال الأمن السيبراني ، بما في ذلك اكتشاف التهديدات الإلكترونية ، وتحسين برامج مكافحة الفيروسات المتاحة ، ومكافحة الجرائم الإلكترونية ، وما إلى ذلك.

كيف يتشابه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

يتشابه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأن كلاهما يقع ضمن المجال الأوسع لعلوم الكمبيوتر ، والذي يشمل مجموعة واسعة من التخصصات. يستخدم علماء الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات وأتمتة المهام والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. كما أنهم يستخدمون تعلم الآلة لمساعدتهم في تصميم الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من الخبرة أو مصادر البيانات الأخرى (مثل المدخلات البشرية).

تم استخدام كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لسنوات عديدة كجزء من تطبيقات مختلفة مثل أنظمة القيادة الآلية وروبوتات المحادثة لخدمة العملاء ؛ ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير مما لا نعرفه حول كيفية عمل هذه التقنيات بالضبط!

ما هي الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

الذكاء الاصطناعي هو نوع من التعلم الآلي يمكن استخدامه لصنع آلات تتصرف بطريقة نعتبرها ذكية. تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على النماذج الإحصائية ، ولكنها لا تقتصر بالضرورة على الإحصائيات فقط - يمكن تطبيقها على أي مشكلة تريد حلها.

ML هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات والخوارزميات (وهي قواعد) لعمل تنبؤات أو قرارات حول أشياء مثل أسعار الأسهم أو أنماط الطقس. يتعامل ML مع كميات كبيرة من المعلومات ، لذلك فهو أكثر عمومية من الذكاء الاصطناعي ؛ هذا يعني أن هناك قدرًا أقل من عدم اليقين عند استخدام ML مقارنةً بالذكاء الاصطناعي.

كما أنها تميل إلى تضمين رياضيات أكثر من الأشكال الأخرى للذكاء الاصطناعي لأنها تتطلب قدرة أجهزة الكمبيوتر على التفكير المجرد بدلاً من الاعتماد فقط على قواعد بسيطة مثل تلك المستخدمة في معظم البرامج اليوم!

استنتاج

من الواضح أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما شيئان مختلفان ، ولكن ما هما بالضبط وكيف يختلفان هو أمر مشوش بعض الشيء. الذكاء الاصطناعي هو مجال الذكاء الاصطناعي ، والذي يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على السلوك الذكي. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على الخوارزميات التي يمكنها التعلم من البيانات دون تعليمات مبرمجة بشكل واضح.

ومع ذلك ، لا يزال هناك العديد من الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها حول كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - خاصة عندما يتعلق الأمر بالاختلافات والتشابهات بينهما. لكن هناك شيء واحد مؤكد: ستستمر هذه التقنيات في التطور ، مما يعني أنك ستحتاج إلى البقاء على رأسها.

التعليمات

1 . ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر يمكنه أداء المهام التي عادة ما يقوم بها البشر.

2. ما هو ML؟

يمكن اعتبار التعلم الآلي حقلاً فرعياً للذكاء الاصطناعي (AI). في التعلم الآلي ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم تلقائيًا من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل مباشر.

3. ما هي أمثلة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

يعد التعرف على الصور أحد أهم أمثلة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنها في الأساس طريقة لتحديد واكتشاف ميزة أو كائن في صورة رقمية.

علاوة على ذلك ، يمكن تطبيق هذه التقنية على أنواع أخرى من التحليل ، مثل التعرف على الأنماط ، واكتشاف الوجه ، والتعرف على الوجوه ، والتعرف البصري على الأحرف ، وغيرها الكثير.