ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي مختلفًا تمامًا عن التعلم الآلي؟
يميل معظم الناس إلى استخدام مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كمرادفين ولا يعرفون الفرق. ومع ذلك ، فإن هذين المصطلحين هما في الواقع مفهومان مختلفان على الرغم من أن التعلم الآلي هو في الواقع جزء من الذكاء الاصطناعي. يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع من الموضوعات حيث يتكون التعلم الآلي من جزء صغير. فيما يلي الاختلافات الرئيسية بينهما.
الذكاء الاصطناعي هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر الذي يصنع نظام كمبيوتر يمكنه محاكاة الذكاء البشري. وهو يتألف من كلمتين “اصطناعي” و “ذكاء” ، مما يعني “قوة تفكير من صنع الإنسان”. لا يتطلب نظام الذكاء الاصطناعي أن يكون مبرمجًا مسبقًا ، وبدلاً من ذلك ، يستخدم مثل هذه الخوارزميات التي يمكنها العمل بذكائه الخاص. يتضمن خوارزميات التعلم الآلي مثل خوارزميات التعلم المعزز والشبكات العصبية للتعلم العميق.
اقرأ أيضا: أهمية الصحة في حياتنا اليومية
من ناحية أخرى ، يمكّن التعلم الآلي نظام الكمبيوتر من إجراء تنبؤات أو اتخاذ بعض القرارات باستخدام البيانات التاريخية دون أن تتم برمجته بشكل صريح. يستخدم التعلم الآلي كمية هائلة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة بحيث يمكن لنموذج التعلم الآلي أن يولد نتائج دقيقة أو يعطي تنبؤات بناءً على تلك البيانات. يعمل التعلم الآلي على خوارزمية تتعلم من تلقاء نفسها باستخدام البيانات التاريخية.
إنه يعمل فقط في مجالات محددة مثل إذا كنا ننشئ نموذجًا للتعلم الآلي لاكتشاف صور الكلاب ، فإنه سيعطي نتائج فقط لصور الكلاب ، ولكن إذا قدمنا بيانات جديدة مثل صورة القط ، فستصبح غير مستجيبة. يتم استخدام التعلم الآلي في أماكن مختلفة مثل أنظمة التوصية عبر الإنترنت ، وخوارزميات بحث Google ، وعوامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي ، واقتراحات وضع علامات على الأصدقاء التلقائية على Facebook ، وما إلى ذلك.
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح ضعيف التعريف ، مما يساهم في الخلط بينه وبين التعلم الآلي. الذكاء الاصطناعي هو في الأساس نظام يبدو ذكيًا. هذا ليس تعريفًا جيدًا للغاية ، لأنه يشبه القول بأن شيئًا ما “صحي”. تشمل هذه السلوكيات حل المشكلات والتعلم والتخطيط ، على سبيل المثال ، والتي يتم تحقيقها من خلال تحليل البيانات وتحديد الأنماط داخلها من أجل تكرار تلك السلوكيات. التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو نوع من الذكاء الاصطناعي ، حيث الذكاء الاصطناعي هو المظهر العام للذكاء ، والتعلم الآلي هو المكان الذي تأخذ فيه الآلات البيانات وتتعلم أشياء عن العالم يصعب على البشر القيام بها.
يمكن أن يتجاوز ML الذكاء البشري. يتم استخدام ML بشكل أساسي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة كبيرة باستخدام خوارزميات تتغير بمرور الوقت وتتحسن فيما تهدف إلى القيام به. قد يقوم مصنع التصنيع بجمع البيانات من الآلات وأجهزة الاستشعار الموجودة على شبكته بكميات تفوق بكثير ما يستطيع أي إنسان معالجته. ثم يتم استخدام ML لتحديد الأنماط وتحديد الحالات الشاذة ، والتي قد تشير إلى مشكلة يمكن للبشر معالجتها بعد ذلك.
التعلم الآلي هو أسلوب يسمح للآلات بالحصول على معلومات لا يستطيع البشر القيام بها. نحن لا نعرف حقًا كيف تعمل رؤيتنا أو أنظمة لغتنا – من الصعب التعبير عنها بطريقة سهلة. لهذا السبب ، نعتمد على البيانات ونقدمها لأجهزة الكمبيوتر حتى تتتمكن من محاكاة ما تعتقد أننا نقوم به. هذا ما يفعله التعلم الآلي.
الذكاء الاصطناعي هو تقنية تمكن الآلة من محاكاة السلوك البشري. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي والتي تسمح للآلة بالتعلم تلقائيًا من البيانات السابقة دون الحاجة إلى البرمجة بشكل صريح. الهدف من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء نظام كمبيوتر ذكي مثل البشر لحل المشكلات المعقدة. الهدف من ML هو السماح للآلات بالتعلم من البيانات حتى تتمكن من تقديم مخرجات دقيقة. في الذكاء الاصطناعي ، نصنع أنظمة ذكية لأداء أي مهمة مثل الإنسان. في ML ، نقوم بتعليم الآلات التي تحتوي على بيانات لأداء مهمة معينة وإعطاء نتيجة دقيقة.
التعلم الآلي والتعلم العميق هما المجموعتان الفرعيتان الرئيسيتان للذكاء الاصطناعي. التعلم العميق هو المجموعة الفرعية الرئيسية للتعلم الآلي. يتمتع الذكاء الاصطناعي بنطاق واسع جدًا. التعلم الآلي له نطاق محدود. يعمل الذكاء الاصطناعي على إنشاء نظام ذكي يمكنه أداء العديد من المهام المعقدة. يعمل التعلم الآلي على إنشاء آلات يمكنها فقط أداء المهام المحددة التي تم تدريبها عليها. يهتم نظام الذكاء الاصطناعي بتعظيم فرص النجاح. يهتم التعلم الآلي بالدقة والأنماط. التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي Siri ، ودعم العملاء باستخدام القوارب ، والأنظمة الخبيرة ، ولعب الألعاب عبر الإنترنت ، والروبوتات الذكية ، وما إلى ذلك.
اقرأ أيضا: أهمية الذكاء الاصطناعي في الأعمال