التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: مدى ارتباط التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (2024)

يقف العقل البشري بمفرده عندما يتعلق الأمر بالتفكير الإبداعي والبراعة. ولكن يبدو أن الآلات تلحق بالركب. أدت الابتكارات الهائلة في علوم الكمبيوتر إلى إنشاء شبكات عصبية اصطناعية يمكنها محاكاة الذكاء البشري. اليوم، يمكن لنظام الكمبيوتر أداء مهام معقدة مثل الدردشة مع العملاء أو كتابة تطبيقات البرامج.

أصبح هذا ممكنًا بفضل مفاهيم علوم الكمبيوتر المعروفة باسم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). وعلى الرغم من أن هذين المفهومين مرتبطان ارتباطا وثيقا، إلا أنهما ليسا مترادفين. فيما يلي تفاصيل التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي وتطبيقات العالم الحقيقي لكل منهما.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) حيث يتعلم نظام الكمبيوتر من البيانات ويقوم بالتنبؤات أو القرارات بناءً على تلك البيانات. على عكس البرمجة التقليدية، حيث تتبع أنظمة الكمبيوتر تعليمات واضحة لحل مشكلة ما، تتطلب نماذج التعلم الآلي من أجهزة الكمبيوتر تحديد الأنماط والعلاقات دون برمجتها بشكل صريح.

يقوم علماء البيانات ببناء خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مجموعة واسعة من الأساليب. وتشمل هذه:

• التعلم تحت الإشراف. نهج يتم فيه برمجة نموذج ML باستخدام بيانات التدريب المنظمة والمصنفة.

• تعليم غير مشرف عليه. نهج يتطلب تحديد الأنماط من خلال استخدام بيانات غير منظمة وغير مصنفة.

• تعزيز التعلم. نهج تتعلم فيه النماذج اتخاذ القرارات وأداء المهام من خلال التجربة والخطأ.

مع مرور الوقت، تكتشف خوارزميات التعلم الآلي كيفية حل المهام المعقدة بكفاءة. لا يزال يتعين عليها أن تضاهي الذكاء البشري حقًا، ولكن في بعض المجالات مثل التعرف على الأشياء وتحليل البيانات، يمكن لهذه الأنظمة الذكية أن تتفوق على الوظائف المعرفية البشرية من حيث السرعة والكفاءة التشغيلية.

هناك مجال فرعي من التعلم الآلي يسمى التعلم العميق الذي يقوم بإنشاء واستغلال الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة. يمكن أن يكون التعلم العميق فعالاً بشكل خاص في التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام، والمشكلات المعقدة المماثلة عبر مجالات مختلفة.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة حاسوبية للتفكير والذكاء البشري. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الكلام، والتعرف على الكائنات، والتعرف على الأنماط، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل المشاعر لتشكيل ما يسمى بالشبكة العصبية لأجهزة الكمبيوتر. عندما تتم برمجتها بشكل صحيح، يمكن لهذه الأنظمة الذكية أن تتفوق في حل المشكلات، واتخاذ القرار، وإنشاء محتوى يحاكي ما ينتجه البشر.

الهدف من الذكاء الاصطناعي هو تطوير أنظمة تفكر وتتعلم وتتصرف بذكاء في بيئات العالم الحقيقي دون تدخل بشري. يستدعي الذكاء الاصطناعي العديد من التقنيات للعمل. وتشمل هذه فهم اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والتعلم الآلي. وفي هذا الصدد، يعد التعلم الآلي أحد عناصر الذكاء الاصطناعي.

كيف يرتبط الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. لفهم العلاقة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك ما يلي:

• الذكاء الاصطناعي هو مفهوم عام. يركز المجال الواسع للذكاء الاصطناعي على إنشاء أنظمة يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً شبيهًا بالذكاء البشري.

• يصف ML إحدى أدوات الذكاء الاصطناعي العديدة. تعلم الآلة هو نهج محدد لعلم البيانات ضمن الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات والتحسين بمرور الوقت دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

تتيح خوارزميات التعلم الآلي لأنظمة الذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات من مجموعات البيانات الضخمة، والتعرف على الأنماط، وعمل تنبؤات أو قرارات بناءً على تلك البيانات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا التكيف مع المعلومات الجديدة وتحسين أدائها في المهام، غالبًا مع الحد الأدنى من التدخل البشري.

تطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

يعمل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على تحويل العديد من الصناعات بشكل فعال، وذلك بفضل قدرة التقنيات على محاكاة السلوكيات البشرية وأداء مهام محددة مثل تحليل المبيعات ومنع الاحتيال بسرعة ودقة كبيرة. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية تطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في قطاعات مختلفة:

بيع بالتجزئة

من متاجر التجارة الإلكترونية إلى منافذ البيع التقليدية، تسرب الذكاء الاصطناعي بسرعة إلى تجارة التجزئة. هذا يتضمن:

• التسويق الشخصي. تقوم خوارزميات التسويق بالذكاء الاصطناعي بتحليل سلوك العملاء وتفضيلاتهم وسجل الشراء لإنشاء توصيات مخصصة للمنتجات وإعلانات مستهدفة وعروض ترويجية مخصصة، مما يعزز مشاركة العملاء وزيادة المبيعات.

• ادارة المخزون. تتنبأ خوارزميات التعلم الآلي بالطلب وتحسين مستويات المخزون وتحديد الاتجاهات في تفضيلات المستهلك، مما يمكّن تجار التجزئة من تقليل المخزون وتقليل المخزون الزائد وتحسين كفاءة سلسلة التوريد.

• البحث البصري. بناءً على تراث محركات البحث النصية، تتيح محركات البحث المرئية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للعملاء البحث عن المنتجات باستخدام الصور.

الرعاىة الصحية

ساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي شركات الرعاية الصحية على تحقيق كفاءة تشغيلية متزايدة ونتائج أفضل للمرضى. فيما يلي بعض الطرق التي يقوم بها قطاع الرعاية الصحية بدمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

• إكتشاف عقار. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تسريع عملية اكتشاف الأدوية من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات البيولوجية والكيميائية لتحديد المرشحين المحتملين للأدوية والتنبؤ بفعاليتها وسلامتها.

• تشخبص. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات من الصور مثل الأشعة السينية، والرنين المغناطيسي، والأشعة المقطعية لمساعدة أخصائيي الأشعة في اكتشاف التشوهات وتشخيص الأمراض في مرحلة مبكرة.

• علاج. يمكن لأدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المرضى للتوصية بخطط علاجية مخصصة.

• مراقبة عن بعد. يمكن للأجهزة القابلة للارتداء وتطبيقات الرعاية الصحية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مراقبة العلامات الحيوية للمريض بشكل مستمر وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ تساعد الأطباء في التدخل الاستباقي وإدارة المرضى عن بعد.

تمويل

لقد لعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أدوارًا كبيرة في القطاع المالي، سواء كان ذلك يحل محل العمليات اليدوية أو يستخدم النماذج الإحصائية والتحليلات التنبؤية لتحسين عوائد الاستثمار. فيما يلي بعض التطبيقات المحددة لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في مجال التمويل:

• الكشف عن الغش. تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل بيانات المعاملات للكشف عن الأنماط المشبوهة والشذوذات التي تشير إلى الأنشطة غير المصرح بها، مما يساعد المؤسسات المالية على منع الاحتيال وتعزيز الأمن.

• التداول الخوارزمي. تقوم خوارزميات التداول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات السوق وتحديد الاتجاهات وتنفيذ الصفقات بسرعات عالية، مما يؤدي إلى تحليل بيانات عالي المستوى يتيح للمتداولين تحسين استراتيجيات الاستثمار.

• خدمة الزبائن. توفر روبوتات الدردشة المولدة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين المدعومة بخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) توصيات مخصصة، وتجيب على الاستفسارات، وتساعد العملاء في تقديم الخدمات، مما يقلل من تكاليف التشغيل.

مواصلات

من القيادة إلى الصيانة إلى التخطيط الحضري، استفاد مجال النقل بشكل متزايد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، كما هو الحال في المجالات التالية:

• المركبات ذاتية القيادة. تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تشغيل السيارات ذاتية القيادة وغيرها من المركبات، مما يمكنها من إدراك بيئتها، والتنقل، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، مما قد يقلل من الأخطاء البشرية.

• الصيانة الوقائية. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات أجهزة الاستشعار من المركبات والبنية التحتية للتنبؤ باحتياجات الصيانة واكتشاف الأخطاء وجدولة الصيانة.

• إدارة المرور. تعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل أنماط حركة المرور، والتنبؤ بالازدحام، وتحسين تدفق حركة المرور عن طريق ضبط توقيت الإشارة واستراتيجيات التوجيه، وتقليل أوقات السفر، وتحسين كفاءة حركة المرور بشكل عام.

تصنيع

يعتمد قطاع التصنيع بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين الكفاءة التشغيلية في المجالات التي تشمل:

• صيانة المعدات. تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل بيانات أجهزة الاستشعار من الآلات والمعدات للتنبؤ باحتياجات الصيانة، وتحديد الأعطال المحتملة، وجدولة أنشطة الصيانة للحفاظ على تشغيل المصانع وتدفق سلاسل التوريد.

• رقابة جودة. تقوم أنظمة التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي بفحص المنتجات بحثًا عن العيوب، ويساعد إدخال البيانات من خطوط التجميع برامج الذكاء الاصطناعي على ضمان جودة المنتج مع تقليل العيوب.

• تحسين سلسلة التوريد. تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي نقاط البيانات التاريخية لتحسين جداول الإنتاج وتخطيط المسار وإدارة المخزون وتعزيز الكفاءة التشغيلية وخفض التكاليف وتحسين أداء سلسلة التوريد.