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 يمكن ارتكابه، لأنها تصورات منفصلة ولكنها متشابهة ترتبط ارتباطا وثيقا. مع ذلك، من المهم ملاحظة أن التعلم الآلي، أو ML، هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، أو AI. 

للفهم أفضل لهذين المفهومان، دعونا نحدد كل واحد منهما: 

• الذكاء الاصطناعي (AI): AI هو أي برنامج أو عمليات مصممة لمحاكاة التفكير البشري ومعالجة المعلومات. تشمل AI مجموعة واسعة من التكنولوجيا والمجالات مثل الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والمركبات المستقلة، والروبوتات، وأخيراً، التعلم الآلي. تمكن AI الأجهزة من التعلم والتعرف على المعلومات لحل المشكلات واستخلاص Informationen. 
• التعلم الآلي (ML): التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من AI، وهو تقنية تتضمن تعليم الأجهزة على التعلم من المعلومات الموجودة في قاعدة البيانات دون تدخل بشري. يمكن للخوارزميات التعلم الآلي التعلم من البيانات مع مرور الوقت، مما يحسن الدقة والكفاءة بشكل عام في نموذج التعلم الآلي. هناك طريقة أخرى لنظرته هي أن التعلم الآلي هو العملية التي يخضع لها AI عند أداء وظائف AI. 

الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي

لقد ظهرت العديد من التعريفات للذكاء الاصطناعي على مر السنين، وهو أحد الأسباب التي تجعلها تبدو معقدة أو محيرة. ولكن في أشكله الأكثر بساطة، فإن 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 المدخلة. 

في بعض الأحيان يتم تقسيم AI إلى أنواع مختلفة، مثل AI الضعيف أو AI القوي. AI الضعيف، الذي يسمى أيضاً AI الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، هو AI تم تدريبه على أداء مهام محددة. إنه الشكل الأكثر وضوحاً ل 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 فقط في هذه النقطة، ويشير إلى أن الآلة تملك ذكاءً يعادل ذكاء البشر. سيكون AGI ذا وعي ذاتي وقادراً على حل مشكلات معقدة للغاية، والتعلم، والتخطيط للمستقبل. أخذ الأمور إلى أبعد من ذلك، سوف يفوق ASI ذكاء البشر وقدراتهم. 

إحدى الطرق لفهم AI هي النظر إلى بعض تطبيقاتها المختلفة، والتي تشمل: 

• التعرف على الكلام: AI هو المفتاح لتقنيات التعرف على الكلام. يعتمد أيضاً على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لترجمة الكلام البشري إلى صيغة مكتوبة. 
• الرؤية الحاسوبية: تمكن AI الحواسيب من استخراج المعلومات من الصور الرقمية والفيديوهات والمدخلات البصرية الأخرى. تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتعليم الصور، وتصوير الصحة، والمركبات المستقلة، وغيرها الكثير. 
• خدمة العملاء: يقوم AI بتشغيل البوتات في صناعة خدمة العملاء، مما يغير العلاقة بين الشركات وعملاها. 
• كشف الاحتيال: تستخدم المؤسسات المالية AI للكشف عن المعاملات المشبوهة. 

الجوانب الرئيسية للتعلم الآلي 

تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على البيانات المنظمة لتقديم تنبؤات. البيانات المنظمة هي البيانات المُصنفة والمُنظمة والمُحددة بميزات محددة. عادةً ما يحتاج التعلم الآلي إلى أن تكون هذه البيانات مُسبقة المعالجة والمُنظمة، وإلا فإنها سوف تُستبدل بخوارزميات التعلم العميق، والتي هي مجال فرعي آخر من AI. 

عندما ننظر إلى مفهوم التعلم الآلي الأكبر، يصبح واضحاً بسرعة أنه أداة قيمة جداً 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، وتحديث هذه النماذج تلقائياً وتحسين دقة التحليل مع كل مرة. 

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

• التعلم المُشرف: تُشرف البيانات المُصنفة على الخوارزميات وتدربها على تصنيف البيانات وتنبؤ النتائج. 
• التعلم غير المُشرف: تقنية التعلم الآلي التي تستخدم البيانات غير المُصنفة. يمكن لنماذج التعلم غير المُشرف تحليل البيانات واكتشاف الأنماط دون 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 المفهومان، قد توقع أن كل واحد منهما يتطلب مجموعة مهارات مختلفة. للأفراد الذين يرغبون في المشاركة في AI أو ML، من المهم الاعتراف بما هو مطلوب لكل منهما. 

عندما يتعلق الأمر ب AI، 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 أفضل المهارات المطلوبة للذكاء الاصطناعي: 

• علم البيانات: مجال متعدد التخصصات يركز على استخدام البيانات لاستخراج Informationen، مهارات علم البيانات حاسمة لل AI. يمكن أن تشمل كل شيء من البرمجة إلى الرياضيات، وتساعد علماء البيانات على استخدام تقنيات مثل النمذجة الإحصائية وتصوير البيانات. 
• الروبوتات: يقدم AI للروبوتات رؤية حاسوبية لمساعدتهم على التنقل والتعرف على بيئاتهم. 
• الأخلاقيات: يجب على أي شخص مشارك في AI أن يكون على دراية تامة بالآثار الأخلاقية لتلك التكنولوجيا. الأخلاقيات هي واحدة من القضايا الرئيسية المتعلقة بتشغيل أنظمة AI. 
• معرفة المجال: من خلال معرفة المجال، سوف تفهم الصناعة بشكل أفضل. سوف تساعدك أيضاً على تطوير تقنيات مبتكرة لمواجهة تحديات ومخاطر محددة، ودعم أعمالك بشكل أفضل. 
• التعلم الآلي: للفهم الحقيقي ل AI وتطبيقها 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 يعرف càng nhiều من هذه المهارات: 

• البرمجة: يجب على كل محترف في التعلم الآلي أن يكون ماهراً في لغات البرمجة مثل Java، R، Python، C++، و Javascript. 
• الرياضيات: يعمل محترفو 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 جزء 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 تحليل هذه النماذج لمجموعات بيانات ضخمة لتحديد الأنماط وصنع التنبؤات. تشير بيانات كبيرة إلى استخراج وإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات بفعالية. 
• الحوسبة الموزعة: فرع من علوم الحاسوب، الحوسبة الموزعة هو جزء آخر من التعلم الآلي. تشير إلى أنظمة موزعة أجزاؤها موجودة على حواسيب شبكية مختلفة، وتتناسق أعمالها من خلال تبادل الاتصالات. 

هذه هي بعض مهارات AI و ML التي يجب على أي شخص يرغب في المشاركة في هذه المجالات أن يكتسبها. 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 هو فريق قادة كفؤ 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.