- صاحب المنشور: هبة بن زيدان
ملخص النقاش:
في عالم التقنية الحديثة، يعدّ كل من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ركائز حيوية لتقدم العديد من الصناعات. رغم التشابه الكبير بينهما في بعض الجوانب، إلا أنهما يختلفان في الأساسيات والتصورات الفلسفية لهما.
**الذكاء الاصطناعي: الخطوات الأولى نحو الكمال الإدراكي**
يعرف الذكاء الاصطناعي على أنه القدرة التي تمتلكها الأجهزة الإلكترونية أو البرمجيات لتنفيذ المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشرياً، مثل التعرف على الصوت، الرؤية الحاسوبية، اتخاذ القرارات وتحليل البيانات المعقدة. هذا المجال يعمل على تطوير نماذج قادرة على التعامل مع المعلومات بطريقة تشبه البشر.
**نماذج الذكاء الاصطناعي**:
- النظم القائمة على القواعد (Rule-Based Systems): هذه النماذج تقوم بتنفيذ المهام بناءً على مجموعة محددة من القواعد والمبادئ.
- النظم العميلة الخبيرة (Expert Systems): تعتمد هذه النماذج على خبرة الإنسان وتستعملها لإعطاء حلول لمشكلات معينة.
- الشبكات العصبونية الاصطناعية: وهي تقلد بنية الدماغ البشري فيما يتعلق بالنظام العصبي المركزي واستخداماتها للعمليات الإحصائية للمعالجة.
**تطبيقات الذكاء الاصطناعي**:
* الروبوتات والتفاعل البشري-الجهاز (HCI).
* الأنظمة الذاتية القيادة كالتي تُستخدم في السيارات والأجهزة الطبية المتخصصة.
* التحليل الاستراتيجي للأعمال التجارية واتخاذ قرارات الأعمال.
* الترجمة اللغوية الآلية وتحرير المحتوى المكتوب.
* البحث الطبي والعلاجي باستخدام خوارزميات تعلم عميق.
**التعلم الآلي: رحلة مستمرة من التجربة إلى التكيف**
يمكن اعتبار التعلم الآلي قطاع فرعي للذكاء الاصطناعي حيث يتم التركيز هنا أكثر على تدريب النموذج حتى يمكنه أخذ القرارات والاستنتاجات المناسبة بدون برمجة مباشرة لهذا الغرض. الفرق الرئيسي يكمن بأن الذكاء الاصطناعي يحاول تقليد العقل البشري بينما يسعى التعلم الآلي للتعبير عن تلك القدرات بكفاءة أكبر عبر طريقة عمل مختلفة تمامًا - أي خلال عملية تعليم ذاتي مدعومة بخوارزميات متكررة ومُحسنة باستمرار.
**أنواع التعلم الآلي**:
- تعلم الـ supervised learning : حيث يُقدم المدرب بيانات مشروحة للنظام الذي يقوم بعد ذلك بحساب العلاقات الرياضية الداخلية ليصدر توقعات عند تقديم عينات جديدة غير معروفة سابقًا أمام النظام نفسه.
- تعلم الـ unsupervised learning : يستخدم فيه النظام قاعدة بيانات كبيرة بلا ملصقات للحصول منها على رؤى خام وجوهرية حول خصائص مضامين تلك البيانات ونمط تكرار بعض الوظائف داخلها مما يؤدي إلى مجموعات مشتركة ضمن الطبقات المختلفة لها.
- تعلم الـ reinforcement learning : يشمل استخدام آليات المكافئات العقوبات لتحسين أدائه وفق تجاربه الخاصة أثناء توافقه مع بيئة محاكاة ثلاثية الأبعاد افتراضيا تسمى "العالم".
**تطبيقات التعلم الآلي**:
* تصنيف الصور والفيديوهات وإزالة الضوضاء عنها بشكل فوري دقيق للغاية.
* تحليل المشاعر والسلوك الإنساني لفهم ردود فعل الجمهور تجاه منتجات الشركات.
* تشخيص الأمراض السرطان مبكرة ومنعانتها باستخدام صور الأشعة الملونة بالأشعة فوق الحمراء .
* إدارة المخاطر المالية والكشف المبكر عن الاحتيالات المصرفية عبر شبكات الإنترنت العالمية بسرعات قياسية وكفاءة عالية جدًا مقارنة بالأساليب اليدوية التقليدية المستخدم سابقا قبل ظهور تكنولوجيا AI ML اليوم الواعدة!
