كيف يعمل التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي (2024)
يزدهر الذكاء الاصطناعي (AI) ويحدث تحولًا سريعًا في العديد من الصناعات وجوانب حياتنا الشخصية والمهنية.
ومع ذلك، لا يزال مجال الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، ومن المتوقع أن ترتفع قدراته في السنوات المقبلة. الذكاء الاصطناعي القوي (الذكاء على مستوى الدماغ البشري) هو احتمال، وإن كان في المستقبل البعيد. ومع ذلك، من المرجح أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في مختلف جوانب المجتمع في المستقبل القريب.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يتعلق بإنشاء أنظمة يمكنها التفكير والتعلم والتصرف دون توجيه بشري. الهدف النهائي لأبحاث الذكاء الاصطناعي هو تطوير الآلات والخوارزميات التي تتحد لتشكل شبكات عصبية اصطناعية، ومعالجة البيانات، والتعرف على الأنماط، والتفاعل مثلما يفعل الدماغ البشري.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الآلات من البيانات دون برمجة واضحة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات بناءً على المعلومات التي قد يفوتها الإنسان، مما يمكّن الفرد أو الشركة من تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.
أمثلة على التعلم الآلي
يمكن للشركات اللجوء إلى مشاريع التعلم الآلي لتبسيط العمليات وتحسين خدمة العملاء والتفوق على المنافسين. يحتوي التعلم الآلي على مجموعة من التطبيقات الواضحة بالفعل في العديد من مجالات الحياة:
التعرف على الصور
أحد الأمثلة على التعلم الآلي هو التعرف على الصور. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأشياء والمشاهد في الصور بدقة عالية. يُستخدم هذا في برامج التعرف على الوجه، والسيارات ذاتية القيادة، ووضع علامات على الصور على منصات التواصل الاجتماعي.
معالجة اللغة الطبيعية
تعد معالجة اللغة الطبيعية مثالًا آخر على التعلم الآلي الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي من خلاله فهم اللغة البشرية ومعالجتها. تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية مع المساعدين الافتراضيين وأدوات الترجمة وتحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي.
محركات التوصية
يمكن أيضًا نشر التعلم الآلي لتوليد التوصيات. تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تشغيل هذه الأنظمة على منصات التجارة الإلكترونية وخدمات البث، وتقترح المنتجات أو المحتوى الذي قد تكون مهتمًا به بناءً على سلوكك وتفضيلاتك السابقة.
التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما مصطلحان في علم البيانات غالبًا ما يتم الخلط بينهما، لكن لهما معاني مختلفة.
الذكاء الاصطناعي هو المصطلح الشامل والمفهوم الأوسع لأي تقنية تمكن الآلات من محاكاة الجوانب المعرفية للبشر. يمكن أن يشمل ذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من البيانات أو الخبرة وتطبق تلك المعرفة لحل المشكلات.
التعلم الآلي هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي. تعتمد نماذج التعلم الآلي على بيانات التدريب للتعلم وتحسين أداء الخوارزميات لمهمة محددة. لا تحتاج خوارزميات التعلم الآلي إلى برمجة واضحة لكل موقف. وبدلاً من ذلك، يمكنهم التعلم من البيانات لتحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتحسين دقتها بمرور الوقت.
لا يستخدم كل الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي. هناك طرق مختلفة لتحقيق الذكاء الاصطناعي. تتضمن بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي التفكير الرمزي والمنطق دون أن تتضمن بالضرورة خوارزميات التعلم الآلي.
باختصار، كل التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي، ولكن ليس كل الذكاء الاصطناعي هو تعلم آلي. التعلم الآلي هو أداة تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم والتحسين دون الحاجة إلى توجيه من الإنسان في كل موقف.
أنواع التعلم الآلي
يندرج التعلم الآلي عمومًا ضمن إحدى الفئات التالية:
التعلم تحت الإشراف
في التعلم الآلي الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام مجموعات البيانات المسماة، والتي تتكون من المدخلات والمخرجات، وتتعلم الخوارزمية العلاقة بين الاثنين من أجل التنبؤ بالمخرجات باستخدام البيانات المستقبلية. تتضمن التطبيقات الشائعة التي قد يكون المستخدمون على دراية بها التعرف على الصور وتصفية البريد العشوائي والتنبؤات الجوية.
تعليم غير مشرف عليه
يتعامل التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة مع البيانات غير المسماة وغير المنظمة، وهدف الخوارزمية هو الكشف عن الأنماط المخفية. تشمل التطبيقات الشائعة تجزئة السوق، والكشف عن الحالات الشاذة (مفيدة بشكل خاص في حالات اكتشاف الاحتيال)، وتقليل الأبعاد (ضغط مجموعات البيانات الكبيرة لتحليل أسرع).
التعلم شبه الخاضع للإشراف
يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي كلا من البيانات المصنفة وغير المسماة، خاصة عندما تكون مجموعات البيانات المصنفة نادرة ومكلفة للحصول عليها. أحد الأمثلة على ذلك هو حالة تطوير نموذج التعلم الآلي لتشخيص الأمراض النادرة – مثل هذه البيانات حساسة، والحصول عليها مكلف، ونادرة.
تعمل الخوارزمية على الاستفادة من مجموعات البيانات المسماة للتعرف على النموذج، ثم تستخدم البيانات غير المسماة لتحسين أداء النموذج وتحسينه. تشمل التطبيقات الشائعة تصنيف النص (تصنيف المستندات)، وتجزئة الصورة (تقسيم الصورة بناءً على وحدات البكسل التي تشترك في خصائص مماثلة، والتي تستخدم أحيانًا لتحليل عمليات الفحص الطبي لتحديد الأورام)، وتحليل المشاعر (تحديد النغمة العاطفية للنص).
تعزيز التعلم
من خلال التعلم المعزز، تتعلم الخوارزمية من خلال التجربة والخطأ في بيئة محاكاة، وتتلقى مكافآت على الإجراءات المرغوبة بالإضافة إلى عقوبات على الإجراءات غير المرغوب فيها. النقطة المهمة هي أن الخوارزمية تتعلم كيفية اتخاذ الإجراءات التي تزيد من مكافآتها. تشمل التطبيقات الشائعة تدريب الروبوتات على ممارسة الألعاب، وتدريب روبوتات التعلم الذاتي، وتحسين تخصيص الموارد في الأنظمة المعقدة (مثل تنسيق تدفق المواد عبر مراحل متعددة من إنتاج سلسلة التوريد والتوزيع).
كيف يمكن للشركات استخدام التعلم الآلي
للتعلم الآلي العديد من التطبيقات في إعدادات الأعمال، بما في ذلك:
صنع القرار القائم على البيانات
يمكن للتعلم الآلي تحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة للكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية. يمكن لهذا التدفق من المعلومات عند تغذيته في نظام الذكاء الاصطناعي أن يساعد في اتخاذ القرارات الإستراتيجية المستندة إلى البيانات عبر الأقسام المختلفة.
تحسين تجربة العملاء
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل بيانات العملاء (مثل سجل الشراء وسلوك التصفح) للتوصية بالمنتجات أو الخدمات ذات الصلة باهتماماتهم، مما قد يساعد في زيادة رضا العملاء والمبيعات. يمكن للمساعدين الافتراضيين الذين يدعمون التعلم الآلي، أو روبوتات الدردشة، الإجابة على أسئلة العملاء على مدار الساعة لتقديم الدعم وحل المشكلات الأساسية. وهذا يقلل من الاعتماد على وكلاء خدمة العملاء من البشر لإجراء الاستفسارات البسيطة، مما يحررهم من أداء المهام بقدر أكبر من التعقيد.
تحسين العمليات التجارية
يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحسين اكتشاف الاحتيال وتقييم إدارة المخاطر من خلال تحليل المعاملات المالية لتحديد الأنماط التي تشير إلى النشاط غير المصرح به لمساعدة الشركات على حماية نفسها من الخسائر المالية. يمكن للتعلم الآلي أيضًا تحسين سلاسل التوريد، وتحليل البيانات للتنبؤ بتقلبات الطلب وتحسين إدارة المخزون. وهذا يساعد الشركات على ضمان حصولها على المنتجات المناسبة في المخزون في الوقت المناسب، مما يقلل التكاليف ويزيد الكفاءة.
تحسين التسويق والمبيعات
يمكن للتعلم الآلي أن يزيد من فعالية الإعلان من خلال تحليل بيانات العملاء والتركيبة السكانية لتحديد الجماهير المستهدفة المثالية للحملات التسويقية. يتيح ذلك للشركات تحقيق أقصى استفادة من ميزانياتها الإعلانية. يمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في تسجيل العملاء المتوقعين والتنبؤ بالمبيعات من خلال تحليل تفاعلات العملاء للتنبؤ بالعملاء المحتملين الذين من المرجح أن يتحولوا إلى مبيعات، مما يساعد فرق المبيعات على تحديد أولويات وقتهم وتركيز جهودهم على العملاء المحتملين الأكثر تأهيلاً.
تطوير المنتج
يمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في تحسين تصميمات المنتجات الجديدة وترقياتها بناءً على تعليقات العملاء وبيانات الاستخدام لتحديد الاتجاهات وإرشاد استراتيجيات تطوير المنتج. يتيح ذلك للشركات إنشاء منتجات تلبي احتياجات العملاء بشكل أفضل. يتم استخدام التعلم الآلي في الصيانة التنبؤية من خلال تحليل بيانات أجهزة الاستشعار من الأجهزة، مما يساعد على منع أعطال المعدات قبل حدوثها. يتجنب هذا النهج الاستباقي فترات التوقف المكلفة وإصلاحات الصيانة الطارئة.
الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
ما هي الأنواع الأربعة للتعلم الآلي؟
هناك أربعة أنواع رئيسية من التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي، كل منها مناسب لأداء المهام والتطبيقات المعقدة. وهي تتكون من التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.
هل الذكاء الاصطناعي هو نفسه التعلم الآلي؟
لا، فالتعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أنه ليس كل الذكاء الاصطناعي هو تعلم آلي. الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع الذي يشمل أي تقنية تمكن الآلات من محاكاة الوظائف المعرفية للدماغ البشري. يمكن أن يتضمن الذكاء الاصطناعي أساليب مختلفة لتحقيق السلوك الذكي، بما في ذلك التعلم الآلي.
هل ChatGPT هو نوع من التعلم الآلي؟
نعم، ChatGPT هو نوع من التعلم الآلي، وتحديدًا نموذج لغة كبير (LLM) تم تدريبه باستخدام تقنيات التعلم العميق. LLM هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية؛ تستوعب نماذج التعلم الآلي هذه العلاقات الإحصائية بين الكلمات ويمكنها إنشاء نص وترجمة اللغات وكتابة المحتوى والإجابة على الأسئلة وتنفيذ المهام التي يقوم بها البشر عادةً.
