الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الصناعي

برزت خلال السنوات الأخيرة أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كونهما من أهم أجزاء علوم الكمبيوتر، والتي تستخدمها الشركات على نطاق واسع في بناء آلات وتطبيقات ذكية، وعلى الرغم من وجود ترابط قوي بين هاتين التقنيتين وأحيانًا يستخدمهما الناس كمرادف لبعضهم البعض؛ ولكن تظل كل تقنية مختلفة عن الأخرى في العديد من الحالات، لذلك نوضح في هذا المقال ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ومفهوم تعلم الآلة وعيوبه وتطبيقاته وتصنيفاته وخوارزمياته وأمثلة عليه.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة:

يتمثل الفرق بين الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence وتعلم الآلة Machine learning في النقاط التالية:

الذكاء الاصطناعي

• يشير الذكاء الاصطناعي إلى التقنية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من محاكاة الوظائف المعرفية البشرية، مثل التفكير والتعلم وحل المشكلات، إذ يتضمن تطوير خوارزميات وأنظمة يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المُدخلة.
• يركز على تكرار ومحاكاة الذكاء البشري من خلال مختلف المهام، مثل التفكير والإدراك البصري ومعالجة اللغة الطبيعية والتنبؤات واتخاذ القرارات.
• ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى مجموعات فرعية مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.
• تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إعادة برمجة حتى تستطيع التكيف والتعلم من المواقف الجديدة.
• يستطيع الذكاء الاصطناعي تكرار القدرات المعرفية للإنسان ومنها التفكير والفهم واتخاذ قرارات مستنيرة.
• الهدف من الذكاء الاصطناعي هو الوصول إلى حلول مثالية للمشكلات المعقدة.
• يعمل الذكاء الاصطناعي مع بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة، بما في ذلك النص والصور والفيديو والصوت.
• الاستخدامات الشائعة لتقنية الذكاء الاصطناعي هي: الترجمة الآلية، خدمة العملاء عبر روبوتات الدردشة، نظم الخبراء.

تعلم الآلة

• تعلم الآلة أو التعلم الآلي، فهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، يتضمن تعليم الآلات كيفية التعامل مع البيانات التي تستقبلها دون برمجة بشكل صريح، وهو ما يتيح للنظام القدرة على التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة.
• يركز على تطوير خوارزميات تمكّن الآلات من التعلم من البيانات وبناء النماذج لتقديم تنبؤات أو اتخاذ قرارات بناءً على هذا التعلم.
• ينقسم التعلم الآلي إلى أربعة أنواع وهي: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، التعلم شبه الخاضع للإشراف، التعلم المعزز.
• تتميز نماذج تعلم الآلة بقدرتها على التكيف وتحسين أدائها تلقائيًا بناءً على البيانات الجديدة، وبالتالي فهي مرنة للغاية في البيئات الديناميكية.
• الهدف من تعلم الآلة هو الحصول على حلول دون النظر إلى مثاليتها.
• يستطيع التعلم الآلي التعرف على الأنماط، والتعلم من البيانات، ووفقًا للتحليل الإحصائي يتخذ القرارات أو يصدر التنبؤات.
• يعمل التعلم الآلي مع بيانات منظمة وشبه منظمة فقط.
• الاستخدامات الشائعة لتعلم الآلة هي: أنظمة التوصية عبر الإنترنت، تحليل الاحتيال المصرفي، توقعات سعر الأسهم، وغير ذلك.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الصناعي: 

يخلط البعض بين مصطلحي الذكاء الاصطناعي والذكاء الصناعي، ولكن هناك فرقًا بينهما نوضحه فيما يلي:

• الذكاء الاصطناعي هو التقنية التي تمكّن الآلات من محاكاة السلوك البشري وطريقة الإنسان في التعلم والتفكير والتحليل، وقد سُمي بالاصطناعي لأن القرارات التي تتخذها الآلات بناءً على ذلك هي قرارات مُصطنعة.
• أما الذكاء الصناعي، فهو تطبيق الذكاء الاصطناعي على حالات الاستخدام الصناعي، مثل الروبوتات والأتمتة والتحليلات المتقدمة، وهو يركز بشكل أكبر على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر من تركيزه على تطوير أنظمة بشرية أو شبيهة بالإنسان، كما أن بياناته أكبر من بيانات الذكاء الاصطناعي ولكنها أقل جودة.

مفهوم تعلم الآلة:

كما سبق وأن ذكرنا، فإن مجال تعلم الآلة يُعد ضمن فروع الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحليل البيانات وتفسيرها تلقائيًا واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناءً على البرمجة التعلمية التي لا تُبرمج بشكل صريح.

ويُستخدم التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية وتصنيف البيانات والتعرف على الأنماط، ولذلك فهو أداة أساسية للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

خوارزميات تعلم الآلة:

المقصود بخوارزميات التعلم الآلي هي البرامج التي يمكنها تعلم الأنماط المخفية من البيانات والتنبؤ بالنتائج وتحسين الأداء من التجارب بمفردها، وتتمثل الأنواع الشائعة لخوارزميات التعلم الآلي فيما يلي:

1- الانحدار الخطي

وهو عبارة عن خوارزمية بسيطة يتم استخدامها للتحليل التنبؤي والذي يحدد إمكانية التنبؤ بشيء ما، إذ تضع هذه الخوارزمية تنبؤات للأرقام المستمرة مثل الراتب والعمر وغير ذلك.

وتوضح خوارزمية الانحدار الخطي العلاقة الخطية بين المتغيرات التابعة والمستقلة، وكيف يتغير المتغير التابع وفقًا للمتغير المستقل.

وتنقسم خوارزمية الانحدار الخطي إلى نوعين وهما:

• الانحدار الخطي البسيط: وفيه يتم استخدام متغير مستقل واحد للتنبؤ بقيمة المتغير التابع.
• الانحدار الخطي المتعدد: وفيه يُستخدم أكثر من متغيرات مستقلة للتنبؤ بقيمة المتغير التابع.

2- الانحدار اللوجيستي

تُستخدم خوارزمية الانحدار اللوجيستي للتنبؤ بالمتغيرات القاطعة أو القيم المنفصلة، فتكون نتائجها نعم أو لا، ولذلك فهي مناسبة لحل مشكلات التصنيف في التعلم الآلي.

3- شجرة القرار

الهدف الأساسي من استخدام خوارزمية شجرة القرار هو حل مشكلات التصنيف، إذ تعمل بشكل جيد في تصنيف المتغيرات المعتمدة القاطعة والمستمرة، فتقسم البيانات إلى مجموعات أصغر وأصغر حتى يمكن تصنيف كل مجموعة أو التنبؤ بها بدرجة عالية من الدقة.

4- آلة ناقلات الدعم

وهي خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تُستخدم لحل مشكلات التصنيف والانحدار، إذ تقوم برسم البيانات الأولية كنقاط في الفضاء ثم تربط ربط قيمة كل ميزة بإحداثي معين، فتسهل من عملية تصنيف البيانات.

5- خوارزمية بايز

وهي خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف، مشتقة من نظرية Bayes التي تقول أن المتغيرات مستقلة عن بعضها البعض، ولذلك تُستخدم هذه الخوارزمية لعمل تنبؤات بناءً على احتمالية الجسم.

6- أقرب جار

وهي خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف، تُستخدم لمشكلات التصنيف والانحدار، إذ تفترض أوجه التشابه بين نقطة البيانات الجديدة ونقاط البيانات المتاحة، وعلى أساس هذا التشابه تضع نقاط البيانات الجديدة في الفئات الأكثر تشابهًا.

7- خوارزمية التجميع

وهي من خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف، يتم استخدامها لحل مشكلات التجميع في التعلم الآلي، إذ تجمع مجموعات البيانات في مجموعات مختلفة وفقًا لأوجه التشابه والاختلاف، ولذلك توضع البيانات المتشابهة في مجموعة واحدة، والبيانات المختلفة في مجموعات أخرى.

8- الغابة العشوائية

وهي من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف والتي تُستخدم لحل مشكلات التصنيف والانحدار في التعلم الآلي.

وتستخدم هذه الخوارزمية مجموعة من أشجار القرار لعمل تنبؤات، إذ تجمع التنبؤات من الأشجار الفردية، ثم تتنبأ بالإخراج النهائي وفقًا لأصوات الأغلبية.

9- خوارزمية أبريوري

وهي خوارزمية التعلم غير الخاضعة للإشراف، ويتم استخدامها لحل مشكلات الارتباط، إذ تنشأ قواعد الارتباط بالاعتماد على البنود المتكررة، فتعمل على قواعد البيانات التي تحتوي على المعاملات، ثم تحدد مدى قوة أو ضعف ارتباط جسمين ببعضهما البعض وفقًا لقاعدة الارتباط هذه.

10- تحليل المكّون المبدئي

وهي من خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف، وتعمل على تقليل أبعاد مجموعة البيانات التي تحتوي على عدة ميزات يوجد بينها ترابط، وعن طريق التحول المتعامد تقوم بتحويل ملاحظات السمات المترابطة إلى مجموعة من السمات غير المترابطة.

تصنيفات خوارزميات تعلم الآلة:

تُصنف خوارزميات التعلم الآلي إلى أربعة أنواع وهي:

1- التعلم الخاضع للإشراف

التعلم الخاضع للإشراف هو أحد أنواع التعلم الآلي الذي تتعلم فيه الآلة بوجود إشراف خارجي، إذ تتدرب نماذج هذا النوع باستخدام مجموعة البيانات المحددة، وبعد تدريبها ومعالجتها يتم اختبار النموذج لمعرفة مدى قدرته على التنبؤ بالإخراج الصحيح.

2- التعلم غير الخاضع للإشراف

وهو من أنواع التعلم الآلي الذي تستطيع الآلة فيه التعلم من البيانات دون وجود إشراف خارجي، وتتدرب نماذج هذا النوع باستخدام مجموعة البيانات غير الموسومة وغير المصنفة، من أجل العثور على رؤى مفيدة من الكم الهائل من البيانات.

3- التعلم شبه الخاضع للإشراف

يجمع التعلم شبه الخاضع للإشراف بين البيانات المصنفة وغير المصنفة للتدريب، إذ يحسن من عملية التعلم بالاستفادة من تلك البيانات، وبالتالي تستطيع النماذج عمل تنبؤات أكثر دقة والتعميم بشكل أفضل.

4- التعلم المعزز

في التعلم المعزز، يتعلم الوكيل كيف يتفاعل مع بيئته من خلال إنتاج الإجراءات، ويحصل على التعليقات في شكل مكافآت في حال الإجراءات الجيدة، ويحصل على تعليقات سلبية في حال الإجراءات السيئة، ويستعين الوكيل بتلك التعليقات في التعلم وتحسين الأداء دون وجود إشراف.

عيوب تعلم الآلة:

هناك العديد من عيوب مجال التعلم الآلي، وهي كما يلي:

1- الحصول على البيانات

من أبرز عيوب التعلم الآلي، أنه يعتمد على جودة البيانات، فإذا حصل على بيانات من مصادر غير موثوقة؛ فقد يؤدي ذلك إلى إخراجه نتائج غير صحيحة.

2- عدم القدرة على التفسير

من أهم عيوب نماذج التعلم الآلي أنها معقدة ويصعب تفسيرها، خاصة في حالات خوارزميات التعلم العميق، وبالتالي لا تحصل الشركات على الشفافية فيما يخص فهم أسباب اتخاذ قرارات معينة، وهو ما يصعب من بناء الثقة في الأنظمة الآلية.

3- التكاليف والموارد الأولية

يحتاج تنفيذ حلول التعلم الآلي إلى موارد كثيرة في التكنولوجيا والبنية التحتية والموظفين الأكفاء، وهو ما يفرض على الشركات توفير تلك الموارد الباهظة للحصول على البيانات وإعدادها، وقد تجد الشركات الصغيرة صعوبة في ذلك.

4- خصوصية البيانات والمخاوف الأمنية

يعتمد التعلم الآلي على جمع البيانات واستخدامها، وهو ما يثير المخاوف بشأن خصوصية وأمن تلك البيانات، ولذلك يجب على الشركات الالتزام بالمسؤولية في حماية بيانات العملاء من خطر الانتهاكات والوصول غير المصرح.

5- تعزيز التحيزات

في حال وجود تحيزات في البيانات التي تتلقاها خوارزميات التعلم الآلي؛ فقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة قائمة على التمييز، وهو ما يفرض على الشركات ضرورة تصميم أنظمة التعلم الآلي الخاصة بها ومراقبتها بعناية للتأكد من أنها لا تعزز من التحيزات الحالية.

6- تفسيرات النتائج

من عيوب التعلم الآلي، أن البيانات التي يفسرها قد لا تكون دقيقة تمامًا، ولذلك يجب تطوير خوارزمياته لضمان الحصول على نتائج موثوقة.

7- وقت المعالجة

على الرغم من قدرة برامج التعلم الآلي معالجة كمية هائلة من البيانات بدرجة عالية من الدقة؛ إلا أن زيادة حجم البيانات قد يؤدي إلى زيادة وقت معالجتها.

8- اختيار الخوارزمية

تتعدد الخوارزميات التي يمكن لبرنامج التعلم الآلي العمل عليها، ولكن من الصعب اختيار الخوارزمية المثالية التي تناسب البرنامج تمامًا.

9- عدم الاتساق

نظرًا لتغير المتطلبات بشكل مستمر، فلا بد من القيام بالكثير من التحديثات من وقت لآخر عند العمل مع التعلم الآلي، وخلال عملية تحديث النظام يجب الحفاظ على تجانس البيانات واتساقها، إذ قد يتعرض النظام للتعطل في حال إجراء تغييرات على تلك البيانات.

10- زيادة معدلات البطالة

الاستخدام المفرط للتعلم الآلي والاعتماد عليه في الكثير من المهام قد يزيد من معدلات البطالة، لأنه سيتولى القيام بالمهام التي يقوم بها الموظفين.

تطبيقات تعلم الآلة:

تستخدم العديد من المؤسسات تقنية التعلم الآلي في إتمام العمليات بكفاءة من أجل اكتساب ميزة على منافسيها، وإليكم فيما يلي عدة أمثلة على التعلم الآلي:

الرعاية الصحية

يعتمد قطاع الرعاية الصحية بشكل متزايد على تقنية التعلم الآلي، إذ تُستخدم في تصنيع الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار والساعات الصحية الذكية، وجميعها أجهزة تراقب البيانات الصحية للمستخدمين لتقييم صحتهم في الوقت الفعلي.

كما يستعين الأطباء بخوارزميات التعلم الآلي في الإبلاغ عن العوامل التي قد تساعد في تحسين تشخيص المرضى وعلاجهم.

القطاع المالي

تستعين المؤسسات المالية بتقنية التعلم الآلي في الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات، إلى جانب اكتشاف الأنشطة الاحتيالية.

قطاع التجزئة

تُستخدم تقنية التعلم الآلي من قِبل شركات التجزئة في الحصول على بيانات العملاء وتحليلها وتقديم تجارب تسوق مخصصة لهم، وتوصيتهم بالعناصر وفقًا لسجل شرائهم، وتستفيد أيضًا من تلك البيانات في تنفيذ الحملات التسويقية، ورؤى العملاء، وتخطيط سلع العملاء، وتحسين الأسعار.

مواقع التواصل الاجتماعي

تستخدم شبكات التواصل الاجتماعي تقنية التعلم الآلي في تقديم إعلانات تخص المستخدم وتخصيص موجزات الأخبار، وعلى سبيل المثال، يستعين Facebook بالتعلم الآلي في التعلم من التجارب الخاصة بالمستخدم، ومن ثم يقترح عليه الصداقات والصفحات التي تناسب اهتماماته.

الترجمة اللغوية

تُعد ترجمة اللغات من أكثر تطبيقات التعلم الآلي شيوعًا، إذ تُستخدم هذه التقنية في الترجمة الآلية، لتحويل النص المكتوب من لغة إلى أخرى.

دورات تقنية معتمدة في المجالات التقنية:

تتيح منصة بكه التعليمية مجموعة من الدورات التدريبية المُعتمدة في حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات، وهي:

• دورة البنية التحتية لتقنية المعلومات ITIL 4 Foundation.
• دورة ITIL4 DSV تعزيز قيمة أصحاب المصلحة.
• دورة الاستدامة الرقمية - متخصص ITIL.
• دورة ITIL 4 إنشاء وتسليم ودعم - CDS.
• دورة دورة إستراتيجية الحوسبة السحابية - متخصص ITIL.
• دورة متخصص تكنولوجيا المعلومات عالية السرعة.

وفي الختام، فإن فهم الفروقات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يساعد على تحديد التقنية المناسبة للهدف المُراد بلوغه، وهو ما يؤدي في النهاية إلى تحقيق نتائج أفضل في مختلف المهام.