• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  في عصر التكنولوجيا المتسارع، أصبح مصطلحا "الذكاء الاصطناعي" (AI) و"التعلم الآلي" (ML) شائعًا للغاية، ولكن كثيرين قد يخلطون بينهما أو يستخدمانهما بالتبادل. في الحقيقة، رغم ارتباطها الوثيق، إلا أنها ليست متماثلتان. يشير الذكاء الاصطناعي إلى أي نظام كمبيوتر قادر على أداء المهام التي تحتاج عادة إلى ذكاء بشري للحكم عليها. هذا يمكن أن يتضمن التعرف على الصور، الفهم اللغوي الطبيعي، اتخاذ القرارات المعقدة وغيرها الكثير.

من ناحية أخرى، يعدّ التعلم الآلي أحد وسائل تحقيق الذكاء الاصطناعي. فهو علم يحاول فيه البرمجيات تعلم الأنماط والتكيف مع البيانات الجديدة دون أن يتم برمجة مباشرة لتلك العمليات. يعني هذا أنه عندما تُعطى خوارزمية تعليم آلي بيانات كافية، فإنها تستطيع تحسين قدرتها على تقديم نتائج دقيقة بناءً على تلك المعلومات. الجيد بشأن ML هو أنه يسمح لأنظمة AI بالتحسن وتقديم حلول أكثر دقة مع مرور الوقت.

تتمثل إحدى الطرق الرئيسية للفروقات بين الاثنين في الهدف الأساسي لكل منهما. بينما يسعى الذكاء الاصطناعي لتحقيق مستوى من الكفاءة البشريّة في مجموعة متنوعة من المجالات، يركز التعلم الآلي بشكل خاص على القدرة على الاستنتاج والاستدلال استناداً إلى مجموعات كبيرة من البيانات. بالإضافة لذلك، يؤكد البعض أيضًا على أن الذكاء الاصطناعي يمكن اعتبار نسخة عامة من التقنيات المختلفة مثل التعلم العميق, الشبكات العصبونية, الخوارزميات الغامضة وما إلى ذلك - جميع هذه الأنواع تعتبر تحت مظلة الذكاء الصناعي الأكبر لكن كل منها له مجال تخصص خاص به ضمن نطاق الذكاء العام.

بمعنى آخر، يمكنك النظر للذكاء الاصطناعي كتجربة الحياة الواقعية لآلة تتفاعل بكيفية تشابه البشر أما التعليم الآلي فهي الطريقة التي تكتسب بها هذه الآلات المهارات والمعرفة عبر الزمن وذلك باستخدام الكم الهائل من البيانات المدخلة إليها.