يعد الذكاء الاصطناعي AI والتعلم الآلي ML من أشهر المفاهيم المتعلقة بمجال التكنولوجيا انتشاراً في الوقت الحالي، ويكمن الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في النطاق والوظائف التي يقدّمها كل منهما. ومع ذلك، يخلط الكثيرون بينهما على الرغم من اختلافهما الجوهري؛ فالذكاء الاصطناعي يشير إلى إنشاء أنظمة أو برامج قادرة على محاكاة قدرات التفكير البشري والهدف من AI هو تنفيذ مهام متنوعة بشكل مشابه لما يقوم به الإنسان، مثل التعرف على الصور، مع إمكانية تحسين الأداء ذاتيًا بناءً على الخبرات والبيانات الجديدة.
بينما، يعتبر التعلم الآلي فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي يركّز بشكل خاص على تطوير البرمجيات التي يمكنها التعلم من البيانات السابقة كما أنه بتطلب أنظمة قادرة على تحليل وفهم البيانات لاستخلاص الأنماط وتوقع النتائج بدون برمجة تسلسلية تقليدية.
ومن المهم تمييز أن التعلم الآلي دائمًا ما يكون جزءًا من الذكاء الاصطناعي، لكن ليس كل الذكاء الاصطناعي يعتمد على تعلم الآلة. فعلى سبيل المثال، بعض الأنظمة الذكية مثل الأنظمة الخبيرة تستخدم تقنيات أخرى غير التعلم الآلي للوصول إلى القرارات ولفهم الفروقات بشكل أكبر، دعنا نتعرف معا على الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
إقرأ المزيد: الفرق بين الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بالرغم من الفرق الواضح بين بين هذا المعنيين إلا أن هناك العديد من الأشخاص لا يفرقون ما بين تعلم الالة والذكاء الاصطناعي؟ حسناً إليك نقاط الاتفاق والاختلاف بينهما:
معنى الذكاء الاصطناعي AI
الذكاء الاصطناعي هو فرع رئيسي من فروع علوم الكمبيوتر هدفه تمكين الأنظمة والآلات على محاكاة ذكاء البشر في التفكير والتصرف من خلال التعلم من المعلومات التي يجمعها. الذكاء الاصطناعي يفهم الاشياء ويتخذ قراراته ويتفاعل مع البيئة كما لو أنه إنسان، ويشمل مفهوم الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والشبكات العصبية وغيرها من المفاهيم.
معنى التعلم الآلي MI
التعلم الآلي هو جزء فرعي من مكونات الذكاء الاصطناعي ويهتم بتطوير الخوارزميات والنماذج التنبؤية التي تسمح للأنظمة بالتعلم ذاتياً من البيانات المزودة به مسبقاً لتحسين قدراته حتى يتمكن من تقديم نتائج جديد خارج نطاق برمجته.
وبعبارة أخرى، بدلاً من برمجة النظام ليقوم بمهمة واحدة، يتم تدريب النظام الآلي باستخدام أسلوب التجربة والتكرار من البيانات للتعلم من السلوكيات والعلاقات بين هذه البيانات لاتخاذ القرار المناسب.
مميز لك: الفرق بين الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني
الفرق من حيث التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
أول ظهور لفكرة الذكاء الاصطناعي كان مع ظهور فكرة التقنيات الحوسبية للآلات والذي ساهم في تطوير آلة الحاسوب من كونه وسيلة حساب إلى آلة ذكية تمتلك القدرة على إنشاء قرارات وأفكار جديدة بشكل مستقل.
ويعني ذلك تطوير الكمبيوتر لتفكر خارج البيان التي تمتلكها في الوقت الفعلي؛ ومن أجل الوصول إلى هذا الدرجة من التطور لمفهوم الذكاء الاصطناعي تطلب الأمر إجراء أبحاث علمية والتجارب لعقود من الزمن. التحدي الوحيد الذي واجهه تنفيذ هذه الفكرة هي إبتكار نظم تستند إلى القواعد والخبرة، لكن مع تطور قدرات الكمبيوتر في ثمانينيات القرن الماضي تمكنك أجهزة الكمبيوتر من جعل فكرة الذكاء الاصطناعي فكرة واقعية من خلال التعلم الآلي.
إقرأ أيضاً: مميزات وعيوب الذكاء الاصطناعي
أما بالنسبة لتطور التعليم الآلي فساعد ظهور فكرة القرارات المعتمدة على القواعد إلى الوصول لطرق اسهل، مثل ما نجده في لعبة الشطرنج المحاكي تم تصميمه بمجموعة من القرارات المبنية على القواعد ذات المتغيرات، والمشكلة الكبيرة في هذه الفكرة هي أن جميع القرارات فيها تحتاج لتحكم عند مستوى محدد، فهي تعتمد فقط على القواعد؛ إذا فشلت القواعد ماذا ما الحل؟
طَرْحٌ أسلوب التعلم الآلي كأسلوب يمكنه معالجة مجموعة ضخمة من البيانات مع ظهور الخوارزميات العملاقة، لتتمكن من تعيين الاستنتاج اعتماداً على النتائج السابقة. بمعنى، إذا تم تزويد خوارزميات التعلم الآلي بعدد من معاملات بنكية مع قواعد ثابتة لاكتشاف المعاملات الناجح، فتستطيع هذه الخوارزميات استنتاج العوامل الثانوية أدت إلى نجاح العملية او فشله.
وفي مطلع العام 2000 حدثت ثورة تكنولوجية نهضت بجميع هذه الأفكار من خلال تطوير منهج التعلم الآلي الشبيه بأسلوب تعلم الإنسان.
ماهو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من حيث الأنواع
كما أشرنا سابقاً، الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كبير جداً حتى من حيث الأنواع والأقسام، حيث ينقسم انواع الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي إلى نوعين رئيسيين وهي الذكاء الاصطناعي الضيق و الذكاء الاصطناعي العام. بينما ينقسم التعلم الآلي إلى ثلاث أنواع رئيسية وهي التعلم الخاضع للإشراف و التعلم الغير خاضع للإشراف و التعلم المعزز أو ما يعرف بالتعلم التعزيز. إليك تفاصيل أدق:
أنواع الذكاء الاصطناعي AI
ينقسم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي إلى:
- الذكاء الاصطناعي الضيق Weak AI:
يطلق عليه أيضاً الذكاء الاصطناعي الضعيف، ويهدف إلا تنفيذ مهام أو مجموعة مهام محددة؛ فهو ذكاء اصطناعي محدود للغاية. من أمثلته المساعدات الذكية مثل "سيري" و"أليكسا" وهو لا يمتلك القدرة على الإدراك أو فهم اي مهام أخرى غير المبرمج عليه سابقاً.
- الذكاء الاصطناعي العام Strong AI:
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة الفكرية لتعلم وفهم وتنفيذ اي مهام يمكن أن يقوم به الإنسان وهو يمثل هدفاً استراتيجياً لأبحاث الذكاء الاصطناعي بعيد المدى، لكن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود واقعياً بشكل كامل.
أنواع التعلم الآلي ML
يمكن تقسيم أنواع التعلم الآلي إلى ثلاث اقسام رئيسيه وهي:
- التعلم الخاضع للإشراف SL:
التعلم الآلي الخاضع للإشراف هو نوع من أنواع تعلم الآلة، يتم استخدامه لتدريب النماذج. تتعلم من بيانات التدريب المصنفة التي تم تزويده بها مسبقاً، غالباً ما تكون بيانات المدخلات والمخرجات ذات إجابات صحيحه.
يقوم النموذج بالتعلم من هذه البيانات لتتمكن من التنبؤ بالنتائج الجديدة، ويتم مقارنة النتائج الجديدة بالبيانات السابقة بحضور مشرف، ومثال على التعلم الخاضع للإشراف هو تدريب الآلة للتعرف على بعض الارقام المكتوبة يدوياً من خلال مقارنة تلك الأرقام بالموجودة في قاعدة بياناته
- التعلم غير الخاضع للإشراف UL:
هو نوع آخر من أنواع التعلم الآلي، وفي يتم تعلم خوارزميات الآلة من بيانات الإدخال دون إعطاءه بيانات إخراج مسبقة؛ حيث تعمل الآلة على البحث والتعرف على الأنماط وتصنيف البيانات الي اقسام على حسب اوجه التشابه، ومن إيجابيات هذا النوع أنه يعطي الآلة قوة ومرونة تجعلها قادرة على اكتشاف الأنماط المخفية والعمل في عدة مجالات مختلفة.
- التعلم التعزيزي RL:
هو أيضا من أنواع التعلم الآلي يستخدم فيه أسلوب المكافآت والعقوبات لتخفيض نسبة الأخطاء في تحليل البيانات التنبؤي، وهو يتعلم من تعدد التجارب، وكلما يصل إلى نتائج ناجحة يتم مكافأته وفي حالت توصله لنتائج خاطيء يتم معاقبته والهدف من ها الأسلوب هو تعزيز دقة تنبؤ نماذج الآلة، يتم استخدام هذا النوع بشكل خاص في تطوير أنظمة الألعاب والروبوتات.
شاهد أيضاً: أدوات الذكاء الاصطناعي للايفون
أوجه التشابه بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
كما وضحنا سابقاً، تعلم الآلة هو جزء لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي؛ لانه يعتبر مجرد فرع من فروع تقنية الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كلاهما يعملان على تجاوز عملية الأتمتة والبرمجة المسبقة على توليد تنبؤات مبنية على تحليل مجموعات ضخمة من البيانات المعقدة، وفيما يلي أوجه التشابه بينهما لتتعرف أكثر على الاختلاف الحقيقي.
الاستخدام على مستوى الصناعات
الذكاء الاصطناعي يستخدم تقريبا في كافة المجالات الصناعية، فيمكن تطبيقه لتحسين الإنتاج. كذلك الحال بالنسبة للتعلم الآلي، يتم استخدامه بكثرة في الصناعات مثل تطبيقه في التنبؤ بالعمليات الاحتيالية في البنوك أو استخدامه في إنشاء جدول صيانة دورية لماكينات المصانع.
إقرأ المزيد: برامج الذكاء الاصطناعي للاندرويد
محاكاة العقل البشري في حل المعضلات
كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعملان على إنجاز المهام المعقدة التي تحتاج إلى تنبؤات دقيقة مبنية على الذكاء، مثل السيارات ذاتية القيادة اللتي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي و في التعلم الآلي نجد الآلات التي تتعرف على الأسعار السابقة للمنتجات وتتنبأ بالاسعار المستقبلية.
مجالات علوم الكمبيوتر
يعتبر كل من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مجالين من علوم الحاسوب التي تركز على تطوير برامج تجمع المعلومات وتحلل البيانات وتستنتج منها قرارات مفيدة.
أوجه الاختلاف بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
1- المفهوم الأساسي:الذكاء الاصطناعي: هو مجال أوسع النطاق يهدف إلى خلق أنظمة ذكية تحاكي التفكير البشري والقدرة على اتخاذ القرارات.
التعلم الآلي: هو أحد أفرع الذكاء الاصطناعي ويركز بشكل خاص على تطوير أنظمة قادرة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت دون الحاجة إلى برمجه مسبقة بصورة صريحة.
2- نطاق التطبيقات:
الذكاء الاصطناعي: يشمل جميع أنواع الأنظمة الذكية بدأ من الأنظمة التفاعلية مثل الروبوتات إلى أنظمة التعلم ذاتيًا وتطبيقات الهواتف الذكية.
مميز لك: أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي للصور
التعلم الآلي: نطاق استخدامه محدود مقارنة بالذكاء الاصطناعي حيث يتم استخدامه في التطبيقات التي تعتمد على تحليل البيانات واستخراج الأنماط منها لتحسين القرارات أو التنبؤات.
3- الاهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي: يهدف إلى إنشاء نظام يحاكي الذكاء البشري بشكل عام.
التعلم الآلي: يهدف إلى تطوير الآلات لتستطيع التعلم من البيانات دون تدخل بشري مباشر في كل مرحلة من مراحل اتخاذ القرار.
4- طريقة عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي: قد يعتمد على التعلم الآلي أو خوارزميات أخرى مثل الأنظمة الخبيرة أو المنطق الضبابي لتنفيذ المهام.
التعلم الآلي: يستند التعلم الآلي بشكل كلي على البيانات لتدريب النماذج وتحسين قدرته على التنبؤ واتخاذ القرارات.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من حيث التطبيقات العملية والاستخدام
الذكاء الاصطناعي: إنشاء روبوتات مثل روبوت الذكاء الاصطناعي سوفيا بالاضافة الى أنظمة المساعدات الصوتية مثل أليكسا، بجانب الأنظمة التي تتفاعل مع الإنسان وتحاكي الذكاء البشري.
التعلم الآلي: إنشاء أنظمة توصية مثل نظام اقتراح الأفلام في موقع نتفلكس، خوارزميات البحث في الانترنت، بالاضافة الى تطوير الخوارزميات التي تتعرف على الوجوه في الصور وتطبيقات التنبؤ بسلوك العملاء بناءً على التجارب السابقة.
خلاصة الأمر
خلاصة الأمر، الذكاء الاصطناعي يمثل الهدف الكبير بمحاكاة الإدراك البشري، بينما التعلم الآلي هو الوسيلة لتحقيق هذا الهدف من خلال استخدام البيانات لتمكين الأنظمة من التعلم الذاتي والتحسن المستمر. باكتساب فهم أعمق لهذه الفروق، يمكن للأفراد والشركات اتخاذ قرارات أكثر وعيًا حول كيفية استفادتهم من هذه التقنيات المتطورة.