ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، والتعلم العميق (DL) هي مصطلحات مترابطة تُستخدم غالبًا بالتبادل ولكنها تشير إلى مفاهيم متميزة في مجال علوم الكمبيوتر. بينما تتعامل جميعًا مع تطوير الأنظمة الذكية ، إلا أن هناك اختلافات جوهرية بينها. في هذا المقال ، سوف نستكشف مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم والتعلم بالتفصيل ونبرز خصائصها وعلاقاتها الفريدة.

الذكاء الاصطناعي (AI):

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يهدف إلى إنشاء أنظمة ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. ويشمل محاكاة الذكاء الشبيه بالبشر في الآلات لتمكينهم من إدراك بيئتهم ، والعقل ، والتعلم ، واتخاذ القرارات. يمكن تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى فئتين: الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام.

يركز الذكاء الاصطناعي الضيق ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف ، على أداء مهام محددة ضمن مجال محدود. تشمل الأمثلة المساعدات الصوتية مثل Siri أو Alexa وأنظمة التوصية وخوارزميات التعرف على الصور. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة للتميز في مجالات محددة ولكنها تفتقر إلى القدرة على التعميم عبر مهام مختلفة.

يهدف الذكاء الاصطناعي العام ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، إلى تطوير آلات تمتلك ذكاءً شبيهًا بالإنسان ويمكنها أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها. يظل هذا المستوى من الذكاء الاصطناعي افتراضيًا ولا يزال موضوعًا للبحث والتطوير المستمر.

اقرأ أيضا: التعلم الآلي مقابل التعلم العميق

تعلم الآلة (ML):

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يوفر للأنظمة القدرة على التعلم والتحسين من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بدلاً من اتباع التعليمات المحددة مسبقًا ، تتعلم خوارزميات ML الأنماط والعلاقات من البيانات لعمل تنبؤات أو اتخاذ إجراءات. تم تصميم خوارزميات ML لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استخدامها لعمل تنبؤات أو قرارات دقيقة.

يمكن تصنيف خوارزميات تعلم الآلة على نطاق واسع إلى ثلاثة أنواع: التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف:

في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات معنونة ، حيث يرتبط كل مثيل بيانات مع هدف أو تسمية مخرجات مقابلة. تتعلم الخوارزمية من هذه البيانات المصنفة لعمل تنبؤات أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية بدقة. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمية التعلم الخاضع للإشراف أن تتعلم من الصور المصنفة للتعرف على الكائنات وتصنيفها.

التعلم غير الخاضع للإشراف:

يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف تدريب الخوارزميات على البيانات غير المسماة ، حيث يتعين على الخوارزمية اكتشاف الأنماط أو العلاقات أو الهياكل داخل البيانات بمفردها. على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، لا توجد تسميات مستهدفة محددة مسبقًا. تعد خوارزميات التجميع ، التي تجمع نقاط البيانات المتشابهة معًا ، مثالًا على التعلم غير الخاضع للإشراف.

التعلم المعزز:

يتضمن التعلم المعزز عاملًا يتفاعل مع بيئة ويتعلم من الملاحظات التي يتلقاها في شكل مكافآت أو عقوبات. هدف الوكيل هو معرفة الإجراءات المثلى لتعظيم المكافآت التراكمية بمرور الوقت. لقد كان التعلم المعزز ناجحًا في مهام مثل لعب الألعاب والروبوتات.

التعلم العميق (DL):

التعلم العميق هو حقل فرعي من ML الذي يركز على تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. يطلق عليه التعلم “العميق” لأنه يتضمن شبكات عصبية ذات طبقات متعددة ، تُعرف بالشبكات العصبية العميقة.

تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات مترابطة من الخلايا العصبية الاصطناعية ، وتستخلص كل طبقة تمثيلات مجردة بشكل متزايد لبيانات الإدخال. يمكن أن تتعلم هذه الشبكات تلقائيًا تمثيلات الميزات الهرمية من البيانات الأولية ، مما يلغي الحاجة إلى هندسة الميزات اليدوية. أظهر التعلم العميق نجاحًا ملحوظًا في مجالات مختلفة ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

حققت نماذج التعلم العميق ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) ، أداءً متطورًا في مهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الأشياء والترجمة الآلية وتوليف الكلام. ساهمت قدرة DL على تعلم التمثيلات المعقدة تلقائيًا من كميات هائلة من البيانات في شعبيتها وفعاليتها.

العلاقة بين AI و ML و DL:

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يشمل ML و DL. ML هي مجموعة فرعية من AI ، و DL هي مجموعة فرعية من ML. يوفر ML الأسس والتقنيات لإنشاء أنظمة ذكية ، ويمثل DL نهجًا محددًا داخل ML يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتعلم واستخراج تمثيلات ذات مغزى من البيانات.

بينما يمكن أن يتضمن الذكاء الاصطناعي أنظمة قائمة على القواعد وأنظمة خبيرة لا تعتمد بالضرورة على الأساليب القائمة على البيانات ، فإن تعلم الآلة والتعلم والتعلم يركزان على البيانات ، ويعتمدان على الأنماط والعلاقات المكتشفة في مجموعات البيانات لإجراء التنبؤات أو أداء المهام. دفعت DL ، بشبكاتها العصبية العميقة ، حدود ML من خلال تمكين معالجة البيانات المعقدة عالية الأبعاد.

باختصار ، الذكاء الاصطناعي هو مفهوم عام يشمل الهدف الأوسع لإنشاء أنظمة ذكية ، بينما يمثل ML و DL مناهج محددة في هذا المجال. يركز ML على أنماط التعلم من البيانات لعمل تنبؤات أو قرارات ، بينما يستخدم DL الشبكات العصبية العميقة لتعلم التمثيلات الهرمية تلقائيًا من البيانات. أحدثت هذه التقنيات ثورة في العديد من الصناعات واستمرت في تطوير مجال الذكاء الاصطناعي ، لتشكيل عالمنا الآلي والذكاء المتزايد.

اقرأ أيضا: ما هو الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟