ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

كثير من الأشخاص الذين لديهم الرغبة في استخدام الذكاء الاصطناعي وخلق إمكانيات جديدة، يحتارون في البدء في تعلم التعلم الآلي ؛ لأنهم لا يعرفون الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في كثير من الأحيان، دون معرفة المعنى الدقيق ووصف هذين المصطلحين، نستخدمهما بالتبادل. وفي هذه المقالة من مدونة AKWAD سنشرح هذين المفهومين بالتفصيل ثم نوضح الفرق بينهما.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو برنامج كمبيوتر يحاكي القدرات المعرفية البشرية. وتشمل هذه القدرات اتخاذ القرار، وتحليل البيانات، وترجمة اللغة، والتي تستخدم لحل المهام والمشكلات المعقدة.

بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من الرموز التي تعمل على أنظمة الكمبيوتر. في حين أن برامج الكمبيوتر تتبع ببساطة مجموعة من التعليمات وتنفذها دون تغيير، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تفاعلاته لتحسين الأداء والكفاءة، وبناء معلومات جديدة من هذه العملية مع مرور الوقت. تتعلم البيانات المدخلة إلى الذكاء الاصطناعي موضوعات جديدة وبمرور الوقت يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وأكثر دقة بهذه الطريقة.

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

وفقًا لمجلة فوربس، فإن كل ذكاء اصطناعي مذهل رأيناه حتى اليوم هو مجرد قمة جبل جليدي ضخم. ذلك لأن تأثير الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية لا يزال غير معلوم، ونحن نواجه فقط جزءًا من هذه التأثيرات. تُصنَّف أنواع الذكاء الاصطناعي بناءً على مدى تقليدها وتكرارها لقدرات الإنسان. اليوم، يُعترف بالذكاء الاصطناعي الذي يقترب كثيرًا من قدرات وعقل الإنسان كنوع أكثر تطورًا. بناءً على هذا المعيار، فإن نوعًا شائعًا هو ذلك الذي يشابه إلى حد كبير عقل الإنسان ويشمل القدرة على التفكير وحتى المشاعر. مع وضع ذلك في الاعتبار، فإن الأنواع الأربعة الشائعة للذكاء الاصطناعي هي:

1. الآلات التفاعلية

2. الآلات ذات الذاكرة المحدودة

3. نظرية العقل

4. الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا

فيما يلي سنقوم بشرح كل واحد من هذه الأنواع.

الآلات التفاعلية

هذا النوع هو أقدم شكل لأنظمة الذكاء الاصطناعي وله قدرة محدودة جدًا. تقوم الآلات التفاعلية بتقليد قدرة العقل البشري على الاستجابة لأنواع مختلفة من المدخلات. هذه الآلات لا تمتلك وظيفة تعتمد على الذاكرة؛ بمعنى أنها لا تستطيع استخدام التجارب السابقة في تنفيذ إجراءاتها الحالية؛ أي أن النماذج التفاعلية لا تمتلك القدرة على التعلم ولا يمكن استخدامها لتحسين الأداء في أوامر مماثلة. يمكن استخدام هذه الذكاءات الاصطناعية فقط للاستجابة التلقائية لمجموعة أو تركيبة من المدخلات المحدودة. مثال شهير على الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو **ديب بلو** من **IBM**؛ الآلة التي هزمت أستاذ الشطرنج الكبير **غاري كاسباروف** في عام 1997.

الذاكرة المحدودة

الآلات ذات الذاكرة المحدودة هي تلك التي بالإضافة إلى امتلاك قدرات الآلات التفاعلية، لديها القدرة على التعلم من البيانات السابقة واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. تقريبًا جميع التطبيقات التي نعرفها اليوم تقع في هذه الفئة. جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية يتم تدريبها على كميات كبيرة من البيانات وتخزين هذه المعلومات في ذاكرتها لتصبح نموذجًا مرجعيًا لحل المشكلات المستقبلية. على سبيل المثال، يتعلم ذكاء اصطناعي للتعرف على الصور من خلال تلقي آلاف الصور، ليتعرف بعد ذلك على الصور الجديدة ويخصص لها أسماء مناسبة؛ في الواقع، هذه الأنظمة تستخدم البيانات السابقة للتعرف على المعلومات الجديدة، وهي أكثر فائدة بكثير من الذكاء الاصطناعي التفاعلي. تقريبًا جميع الذكاءات الاصطناعية اليوم، من روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين إلى المركبات ذاتية القيادة، كلها تستخدم الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة.

نظرية العقل

بينما النوعان السابقان من الذكاء الاصطناعي هما الأكثر شيوعًا، يوجد نوعان آخران هما **”نظرية العقل”** و**”الوعي الذاتي”** اللذان لا يزالان موجودين حاليًا كمفهوم ونماذج قيد التطوير، حيث يعمل الباحثون على دراستهما. يعتبر الذكاء الاصطناعي لنظرية العقل مستوى أكثر تقدمًا مقارنة بالذاكرة المحدودة، ويعمل الباحثون حاليًا على تطويره. يقوم ذكاء اصطناعي نظرية العقل بفهم العمليات الفكرية للكائنات التي يتفاعل معها من خلال التعرف على احتياجاتها، مشاعرها ومعتقداتها. الوصول إلى هذا المستوى من الفهم يتطلب تطويرًا في فروع أخرى من الذكاء الاصطناعي. هذا لأن فهم احتياجات الإنسان بشكل حقيقي يتطلب من آلات الذكاء الاصطناعي أن تتعرف على البشر كأفراد يمكن أن تتشكل عقولهم بواسطة عوامل متعددة. لذلك، يجب على هذا الذكاء الاصطناعي أن يصل أولاً إلى فهم صحيح للبشر.

الوعي الذاتي

هذا المستوى هو حاليًا المرحلة النهائية في تطوير الذكاء الاصطناعي، ويوجد حاليًا فقط بشكل نظري. هذا الذكاء الاصطناعي يشبه دماغ الإنسان لدرجة أنه يقلد وعيه الذاتي. بناء هذا النوع سيستغرق عقودًا، وهو الهدف النهائي لجميع أبحاث الذكاء الاصطناعي وسيظل كذلك. هذا النموذج ليس فقط قادرًا على فهم وإثارة المشاعر في الأشخاص الذين يتفاعل معهم، بل يمتلك حالات، احتياجات، معتقدات ورغبات خاصة به. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا يمكن أن يزيد من تقدمنا كحضارة، إلا أنه لا يزال يمكن أن يؤدي إلى كارثة؛ لأن هذا النموذج قد يكون نهاية للبشرية بشكل مباشر أو غير مباشر، حيث يمكن لمثل هذا الكيان بسهولة التغلب على عقل أي إنسان وتصميم خطط معقدة.

فروع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يفهم المدخلات وبناءً على ما تعلمه سابقًا، يحاول تقديم استجابات سريعة وفورية. فيما يلي نتناول أربع خصائص رئيسية للذكاء الاصطناعي:

التعلم العميق

العالم الحديث مليء بالبيانات، والتي بفضل التعلم العميق تصبح مفهومة للآلات وأجهزة الكمبيوتر. التعلم العميق هو تقنية في مجال التعلم الآلي تحاكي طريقة تفكير الإنسان، وتحاول أتمتة عملية اتخاذ القرارات بواسطة أجهزة الكمبيوتر. من خلال هذه التقنية، تم تحسين أداء العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصور والصوت وغيرها. على سبيل المثال، تستخدم المركبات ذاتية القيادة مثل سيارات تسلا تقنية التعلم العميق لتمييز إشارة التوقف أو الإشارة الخضراء واتخاذ القرار بالقيادة أو التوقف. أمثلة أخرى على التعلم العميق تشمل تخصيص المحتوى في الشبكات الاجتماعية، التعرف على الصور، التعرف على النصوص عبر الإنترنت والعديد من الاستخدامات الأخرى.

معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من علم اللغة، الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر. تمكّن هذه التقنية أجهزة الكمبيوتر من استلام البيانات في شكل نص أو صوت ومعالجتها كما يفعل البشر. مثلما يُستخدم الأذن للسمع والعين للرؤية، تستخدم أجهزة الكمبيوتر البرامج لقراءة البيانات والميكروفونات لتلقي الأصوات، وبطريقة مشابهة لمعالجة المدخلات بواسطة الدماغ، تعالج أجهزة الكمبيوتر البيانات باستخدام البرامج والخوارزميات.

تُستخدم تقنية معالجة اللغة الطبيعية بشكل متكرر لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى، تلخيص كميات كبيرة من المعلومات، والاستجابة للأوامر الصوتية. من أكثر أشكال NLP شيوعًا التي تعاملنا معها أنظمة GPS الصوتية، وبرامج تحويل الصوت إلى نص، المساعدين الرقميين، روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، وبرامج التعرف على الصوت.

مميزات الذكاء الاصطناعي

أتمتة المهام المتكررة

يمتلك الذكاء الاصطناعي قدرة مذهلة على أداء المهام الروتينية دون تعب. لفهم التفاصيل بشكل أفضل، دعنا نلقي نظرة على المساعد الصوتي الخاص بشركة أبل، SIRI. سيري هو مساعد شخصي افتراضي قادر على إجراء محادثات ويمكنه تنفيذ عدة أوامر في يوم واحد؛ بدءًا من كتابة الملاحظات وصولًا إلى إرشاد المستخدمين عبر الخرائط. قبل سيري، كانت هذه الأنشطة تُجرى يدويًا وتتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين، ولكن مع المساعدات الصوتية وتنفيذ الأوامر الصوتية، يتم كل شيء في غضون ثوانٍ.

الإدراك

يساعد إدراك الآلة في الحصول على المدخلات من المستشعرات (مثل الكاميرات والميكروفونات)، ومعالجة تلك المدخلات واستنتاج جميع جوانبها. يُستخدم هذا النهج بشكل أساسي في تطبيقات مثل التعرف على الصوت، التعرف على الوجه، أو التعرف على الأشياء. على سبيل المثال، في حالة التعرف على الوجه، يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات القياسات الحيوية لتحديد وجوه الأشخاص. لفهم الصور والتعرف عليها، يستقبل الذكاء الاصطناعي المدخلات من المستشعرات ويقارنها مع قاعدة بيانات تحتوي على وجوه مخزنة للتحقق من تطابق الصورة المدخلة مع الصورة المحفوظة. عادة ما تُستخدم هذه التقنية للتحقق من هوية الموظفين عند دخول مكان العمل أو للتحقق من هوية المستخدمين لفتح قفل الهواتف المحمولة.

ما هو التعلم الآلي؟

تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن النظام أو الآلة من التعلم والتطور تلقائيًا من تجربته الخاصة. بدلاً من الاعتماد على مجموعة من الأكواد المكتوبة مسبقًا، يستخدم هذا النموذج الخوارزميات لتحليل كميات كبيرة من البيانات، ويسعى لاتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على التعلم من المعلومات المدخلة. تتعلم خوارزميات التعلم الآلي مع الوقت بفضل تعرضها لكميات كبيرة من البيانات، مما يساعدها على تحسين أدائها تدريجيًا. من خلال التعلم الآلي، تصبح أجهزة الكمبيوتر قادرة على أداء مهام معقدة مثل تصنيف الصور، التنبؤ بالمبيعات، أو تحليل البيانات الكبيرة.

بعض الطرق الشائعة التي يُستخدم فيها التعلم الآلي تشمل:

• اقتراح المحتوى على منصة بث الفيديو عبر الإنترنت مثل يوتيوب
• تشخيص المشكلات عبر روبوتات الدردشة (Chatbots)
• استخدام المساعدين الافتراضيين لتنظيم الاجتماعات في التقويم، تشغيل الموسيقى، أو الاتصال بشخص معين

انواع تعلم الآلة؟

التعلم الآلي يتضمن عدة أنواع، بما في ذلك التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning)، التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، والتعلم المعزز (Reinforcement Learning)، وفيما يلي توضيح لكل منها:

التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning)

هذا النوع هو من أكثر نماذج التعلم الآلي شيوعًا ويحتاج إلى تدخل بشري. في هذا النوع يتم تزويد الخوارزمية بمجموعة بيانات مصنفة مسبقًا، أي أن البيانات قد تم تصنيفها بالفعل في فئات محددة. بعد ذلك، تتعلم الخوارزمية العثور على الأنماط في البيانات وتقوم بالتنبؤات حول البيانات الجديدة. على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية Supervised Learning اكتشاف الأنماط المتكررة في رسائل البريد الإلكتروني التي تم تصنيفها كرسائل غير مرغوب فيها (Spam) سابقًا، مما يسمح لها بتصنيف الرسائل الجديدة بشكل صحيح في المستقبل. يستخدم هذا النوع من التعلم بشكل شائع في تصنيف الصور، تشخيص الأمراض، اكتشاف الاحتيال، وتعرف الصوت.

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)

يتعامل التعلم غير الخاضع للإشراف مع البيانات غير المصنفة أو البيانات التي تفتقر إلى تصنيفات كافية. تحاول الخوارزمية اكتشاف العلاقات بين البيانات دون وجود نمط محدد مسبقًا. الهدف من هذا النوع من التعلم هو اكتشاف الهياكل الخفية أو تصنيف العناصر بناءً على أوجه التشابه والاختلاف. هذا النوع مفيد عندما تحتاج إلى اكتشاف الأنماط واستخدام البيانات لاتخاذ قرارات. يُستخدم هذا النموذج بشكل واسع في مجالات مثل التنبؤ بالاتجاهات المالية وتحليل أسعار العقارات.

التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

يعتبر التعلم المعزز الأكثر قربًا من الطريقة التي يتعلم بها البشر. يعتمد هذا النوع على التفاعل مع البيئة لتعلم سلوك أو قانون معين. الهدف هو تعظيم الأفعال الصحيحة، ويتعلم الذكاء الاصطناعي من نتائج أفعاله ويتلقى تغذية راجعة إيجابية أو سلبية بناءً على أدائه. لا يوجد في هذا النوع بيانات مصنفة، بل تعتمد الآلة على تصرفاتها لتتعلم كل شيء. من تطبيقات هذا النوع: الركن التلقائي للسيارات، التحكم في إشارات المرور لتقليل الازدحام، والقيادة الذاتية.

خصائص التعلم الآلي

تزداد الحاجة إلى التعلم الآلي مع مرور الوقت، حيث يستطيع معالجة المهام التي يصعب على البشر القيام بها بسبب محدودية قدرتنا على معالجة كميات ضخمة من البيانات. يتيح التعلم الآلي توفير الوقت والتكاليف، ويتيح لنا توكيل المهام المتكررة إلى هذه الأدوات. فيما يلي أربع خصائص مميزة للتعلم الآلي:

1. التنبؤ  

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بمعالجة البيانات لإنشاء نماذج يمكن استخدامها للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، مثل تقدير مخاطر الحصول على قرض أو احتمالية قيام شخص بشراء منتج معين.

2. الأتمتة  

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بأتمتة عملية العثور على الأنماط في البيانات، مما يقلل من الحاجة إلى التدخل البشري ويؤدي إلى تحليل أدق وأكثر فعالية.

3. القابلية للتوسع

تُعد تقنيات التعلم الآلي مناسبة لمعالجة البيانات الضخمة، حيث تم تصميمها للتعامل مع كميات هائلة من المعلومات، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على النتائج.

4. التكيف  

تسهل البيانات الجديدة على خوارزميات التعلم الآلي التعلم والتكيف بشكل مستمر، مما يحسن من أدائها مع مرور الوقت ويجعلها أكثر دقة وكفاءة عند معالجة بيانات إضافية.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

في حين أن الذكاء الاصطناعي يتعلق بمحاكاة الآلات لذكاء البشر، فإن التعلم الآلي يهدف إلى تعليم الآلة كيفية تنفيذ مهمة معينة من خلال التعرف على الأنماط وتقديم نتائج دقيقة.

الذكاء الصناعي	تعلّم الآلة
الذكاء الاصطناعي هو تقنية تمكن الآلة من محاكاة السلوك البشري	التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلة بتعلم الأنماط تلقائيًا من البيانات غير المرمزة مسبقًا.
الهدف من الذكاء الاصطناعي هو جعل نظام الكمبيوتر ذكيًا مثل العقل البشري لحل المسائل المعقدة.	الهدف من ML هو السماح للآلات بالتعلم من البيانات حتى تتمكن من توفير مخرجات دقيقة.
الذكاء الاصطناعي يبني الذكاء في الآلات للقيام بأشياء مثل التعلم وحل المشكلات.	في تعلم الآلة، يتم استخدام البيانات لتعليم الآلات أداء مهام محددة وتقديم نتائج دقيقة.
الذكاء الاصطناعي هو مجموعة فرعية من علوم الكمبيوتر والهندسة.	التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي لديه نطاق واسع جدًا.	ML له نطاق محدود.
يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء نظام ذكي يمكنه أداء العديد من المهام المعقدة.	يركز ML على إنشاء آلات يمكنها فقط القيام بمهام محددة تم تدريبها على القيام بها.
يركز الذكاء الاصطناعي على تعظيم فرص النجاح.	يركز التعلم الآلي على الدقة والأنماط.
تشمل التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي: المساعدين الافتراضيين مثل Siri، وعدم التمييز، والأتمتة الصناعية، والروبوتات الذكية الشبيهة بالبشر.	تشمل التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي: أنظمة التوصية مثل Netflix، وخوارزميات البحث مثل Google، وتوصيات الأصدقاء والأشخاص في الشبكات الاجتماعية، وما إلى ذلك.
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع: الذكاء الاصطناعي الضعيف، ذكاء الذكاء الاصطناعي العام، والذكاء الاصطناعي القوي.	يمكن تقسيم ML بشكل أساسي إلى ثلاثة أنواع: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.
الذكاء الاصطناعي قادر على التعلم والتفكير والتصحيح.	يصحح التعلم الآلي ويصحح نفسه فقط عندما يتلقى بيانات جديدة.
يتعامل الذكاء الاصطناعي بشكل كامل مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة.	يتعامل ML مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة.

ما قرأناه في الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تحتاج كل شركة ومؤسسة إلى معالجة كمية كبيرة من البيانات مع توسع نشاطها وحجمها. يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي العديد من الفوائد للأفراد والمنظمات، بما في ذلك التغطية الشاملة للبيانات، والقدرة على معالجة كميات كبيرة من المعلومات، وإمكانية اتخاذ القرار بسرعة. كما أن هاتين التقنيتين ساعدتا الموظفين وتحاولان جعل الأمور أسرع وتقليل احتمالية حدوث أخطاء. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجالات الطب والخدمات المصرفية والنقل والأعمال التجارية عبر الإنترنت والاتصالات. إن الاتجاه المتنامي للتكنولوجيا يدفعنا إلى مواكبة أدواتها وبذل قصارى جهدنا لاستخدامها في شؤوننا وأعمالنا اليومية. من خلال إدراك الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكننا اتخاذ الخيار الأفضل للقيام بأشياء مختلفة في أي وقت.