• صاحب المنشور: دارين الزاكي
  
  ملخص النقاش:
  

  في عصر التكنولوجيا المتسارع، أصبح من الضروري فهم العلاقات المعقدة بين مختلف التقنيات الرقمية. واحدة من أكثر هذه العلاقات جدلية هي تلك التي تربط بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (Machine Learning). على الرغم من أنهما غالباً ما يتم استخدامها بالتبادل، إلا أنهما يشكلان مفاهيم مختلفة مع نقاط قوّة وتطبيقات فريدة.

الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يشمل أي نظام حاسوبي قادر على أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشري، مثل التعرف على الكلام، أو اتخاذ القرارات، أو حل المشاكل. هذا يمكن أن يتضمن مجموعة واسعة من الأساليب والأدوات، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية والبرمجة المنطقية. ولكن، عندما نتحدث عن "التعلم الآلي"، فإننا نشير إلى نوع خاص من برامج الكمبيوتر المصمم لتحسين الأداء عبر الخبرة بدون برمجة محددة. هذا يعني أن النظام يستطيع تعلم القواعد والمعايير مباشرة من البيانات المدخلة إليه.

ببساطة، كل التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي ولكن ليس العكس بالضرورة. بينما يتعين تصميم العديد من أنظمة AI للقيام بمهام معينة، تهدف أنظمة ML لتكون قادرة على التكيف والتطور بناءً على التجربة والحصول على قدر أكبر من الاستقلالية. ولذلك، تعتبر أنظمة ML أساسا هاما لكثير من جوانب الذكاء الاصطناعي الحديثة.

تطبيقيا، يظهر الفرق بين الاثنين في المجالات المختلفة حيث يتم استخدامها. مثلاً، في مجال الروبوتات، قد يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة الروبوت على التنقل حول العقبات، بينما يقوم التعلم الآلي بتعليم الروبوت كيفية التعرف على الأشياء واتخاذ قرارات أفضل بشأن تحركاته المستقبلية.

بشكل عام، رغم الجدل حول الفرق الدقيق بينهما، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعملان يدًا بيد لتمكين تطبيقات جديدة ومبتكرة في مجالات عديدة، بدءاً من الطب وتصل إلى الطيران.