غالبًا ما يستخدم الناس مصطلحي "التعلم الآلي" و "الذكاء الاصطناعي" (AI) بالتساوي ، ولكن هناك اختلافات مهمة بين الاثنين. اكتشف ما هي وكيف يغير الذكاء الاصطناعي عالمنا. في هذه المقالة ، ستتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي ، وأمثلة عليه ، والذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي ، وعلوم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي ، وأنواع التعلم الآلي.
الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي ، في أبسط المصطلحات ، هو برنامج كمبيوتر يحاكي الطريقة التي يفكر بها الناس حتى يتمكنوا من القيام بمهام معقدة مثل التحليل والاستدلال والتعلم. التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات مدربة على البيانات لصنع نماذج يمكنها القيام بهذه الأنواع من الوظائف المعقدة. تتضمن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم العمل مع التعلم الآلي ، وبالتالي ، كثيرًا ما تستخدم الكلمات بالتبادل. لكن الذكاء الاصطناعي هو الفكرة الكبيرة لجعل برامج وأنظمة الكمبيوتر منطقية مثل الناس ، في حين أن التعلم الآلي هو مجرد طريقة واحدة للقيام بذلك.
الذكاء الاصطناعي (AI)
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يتم استخدامه لصنع أنظمة كمبيوتر يمكنها التصرف مثل البشر. إنه مصنوع من الكلمتين "اصطناعي" و "ذكاء" ، ويشير إلى "قوة التفكير التي صنعها الإنسان". لذلك ، يمكننا القول أن الذكاء الاصطناعي هو نوع من التكنولوجيا التي تسمح لنا بصنع أنظمة ذكية يمكنها أن تتصرف مثل البشر. لا يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى التصميم مسبقًا. بدلاً من ذلك ، يستخدم الخوارزميات التي يمكن أن تعمل بمفردها. يستخدم أساليب التعلم الآلي مثل خوارزمية التعلم المعزز والشبكات العصبية للتعلم العميق. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الأماكن ، مثل Siri و AlphaGo من Google ولعب الشطرنج باستخدام الذكاء الاصطناعي وما إلى ذلك.
التعلم الآلي (ML)
التعلم الآلي هو عملية التعلم من البيانات. يمكن وصفه بأنه فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الكمبيوتر باكتساب المعرفة من البيانات أو التجارب السابقة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يساعد التعلم الآلي نظام الكمبيوتر على استخدام البيانات السابقة لعمل تنبؤات أو اتخاذ بعض الخيارات دون أن تتم برمجته بشكل خاص للقيام بذلك. يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى استخدام الكثير من البيانات شبه المنظمة وكذلك البيانات المنظمة من أجل التوصل إلى نتائج دقيقة أو صياغة تنبؤات على أساس تلك البيانات.
أمثلة AI مقابل ML
فيما يلي أمثلة AI مقابل ML
أمثلة على الذكاء الاصطناعي
يمكن للذكاء الاصطناعي أداء الوظائف بشكل جيد للغاية ، لكنه لم يصل إلى النقطة التي يمكنه من خلالها التواصل مع الأشخاص على المستوى العاطفي حتى الآن. ومع ذلك ، إليك بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي.
# 1. علم الروبوتات
الروبوت الصناعي هو مثال ممتاز على الذكاء الاصطناعي. يمكن للروبوتات الصناعية أن تتحقق من دقتها وأدائها ، ويمكنها أيضًا أن تشعر عندما تحتاج إلى الإصلاح لتجنب فترات التوقف المكلفة. ويمكنه أيضًا العمل في أماكن لم يسبق لها مثيل من قبل.
# 2. المساعدين الشخصيين
أدوات المساعد الشخصي ، وهي أدوات واجهة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي ، هي نوع آخر من الذكاء الاصطناعي. يعد كل من Google Home و Siri by Apple و Alexa by Amazon و Cortana من Microsoft أشهر المساعدين الشخصيين. يمكن للمستخدمين استخدام هؤلاء المساعدين الشخصيين للعثور على المعلومات ، وحجز الفنادق ، وإضافة الأحداث إلى التقويمات الخاصة بهم ، والحصول على إجابات للأسئلة ، وإعداد الاجتماعات ، وإرسال النصوص أو رسائل البريد الإلكتروني ، وما إلى ذلك.
أمثلة ML
التعلم الآلي ، أو ML ، هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمكنه التعلم تلقائيًا من البيانات دون ترميز أو مساعدة من الخبراء المتخصصين. فيما يلي بعض الأمثلة على ML.
# 1. توصيات المنتج
تحتوي معظم مواقع التجارة الإلكترونية على أدوات تستخدم التعلم الآلي لتقديم اقتراحات حول سلع مختلفة بناءً على البيانات السابقة. على سبيل المثال ، إذا بحثت في أمازون عن كتب حول التعلم الآلي ثم اشتريت أحدها ، فستعرض لك الصفحة الرئيسية لموقع أمازون قائمة بالكتب الأخرى حول التعلم الآلي إذا عدت بعد فترة زمنية معينة. يخبرك أيضًا بما تشتريه بناءً على ما أعجبك ، ووضعه في عربة التسوق الخاصة بك ، وفعلت أشياء أخرى مماثلة.
# 2. تصفية البريد الإلكتروني العشوائي والبرامج الضارة
تعد رسائل البريد الإلكتروني المجمعة للأعمال غير المرغوب فيها (تسمى "البريد العشوائي") مشكلة كبيرة للأشخاص الذين يستخدمون الإنترنت. يستخدم غالبية مزودي خدمة البريد الإلكتروني اليوم أدوات التعلم الآلي للتعرف تلقائيًا على كيفية اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية والرسائل المزيفة. على سبيل المثال ، تقوم أدوات حظر البريد العشوائي في Gmail و Yahoo بأكثر من مجرد استخدام القواعد المحددة مسبقًا للبحث عن رسائل البريد الإلكتروني العشوائية. مع استمرارهم في فرز البريد العشوائي ، يبتكرون قواعدهم الجديدة الخاصة بهم بناءً على ما تعلموه.
الذكاء الاصطناعي الرمزي مقابل التعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي الرمزي (AI) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع ومعالجة الرموز أو الأفكار بدلاً من الأرقام. الهدف من الذكاء الاصطناعي الرمزي هو صنع أنظمة ذكية يمكنها التفكير والتفكير مثل البشر من خلال التعبير عن البيانات ومعالجتها وكذلك التفكير القائم على القواعد المنطقية.
يعني الذكاء الاصطناعي الرمزي مقابل التعلم الآلي أنه يختلف عن طرق مثل التعلم الآلي والتعلم العميق لأنه لا يحتاج إلى الكثير من بيانات التدريب. من ناحية أخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي الرمزي مبني على تمثيل واستدلال المعرفة. هذا يجعله أفضل للمناطق التي تكون فيها المعرفة محددة جيدًا ويمكن تمثيلها في قواعد منطقية.
على العكس من ذلك ، يحتاج التعلم الآلي إلى مجموعات بيانات ضخمة من أجل تحديد الأنماط وتوليد التنبؤات. يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية لتعلم الخصائص مباشرة من البيانات. هذا يجعلها جيدة للمناطق ذات البيانات المعقدة وغير المنظمة.
يعتمد وقت استخدام كل طريقة على نوع المشكلة والمعلومات المتوفرة. يعمل الذكاء الاصطناعي الرمزي بشكل جيد في المناطق التي تكون فيها المعرفة واضحة ومنظمة ، بينما يعمل التعلم الآلي والتعلم العميق جيدًا في المناطق التي تحتوي على الكثير من البيانات والأنماط المعقدة.
علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
يستخدم Data Science الذكاء الاصطناعي (ومجموعته الفرعية ، التعلم الآلي) لفهم البيانات التاريخية ، وتحديد الاتجاهات ، والتنبؤ. في هذه الحالة ، يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي علماء البيانات في العثور على أفكار من البيانات التي يجمعونها.
كما ذكرنا سابقًا ، يعد التعلم الآلي نوعًا من الذكاء الاصطناعي يدفع علم البيانات إلى المستوى التالي من الأتمتة. ترتبط علوم البيانات والتعلم الآلي بعدة طرق. جزء من مجال علم البيانات هو التعلم الآلي. يمنح علم البيانات خوارزميات التعلم الآلي البيانات التي يستخدمونها للتعلم ولزيادة ذكاء وأفضل في التنبؤ. لذلك ، تحتاج أنظمة التعلم الآلي إلى البيانات لأنها لا تستطيع التعلم بدون استخدامها كمجموعة تدريب.
الاختلافات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات
الذكاء الاصطناعي يعني ، بطريقة ما ، أن الآلة تتصرف مثل الإنسان. يعد التعلم الآلي جزءًا من الذكاء الاصطناعي ، مما يعني أنه يعيش مع أجزاء أخرى من الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من الأساليب التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر باستخلاص استنتاجات من البيانات وإعطاء هذه الاستنتاجات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
علم البيانات مفيد لأكثر من مجرد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في علم البيانات ، يمكن أن تأتي المعرفة من الآلات والعمليات الميكانيكية وأنظمة تكنولوجيا المعلومات وما إلى ذلك. قد لا يتعلق الأمر بالتعلم على الإطلاق. يمكن أن يكون مجرد وسيلة لإظهار الحقائق.
يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لرؤى البيانات في علوم البيانات. الاختلاف الرئيسي هو أن Data Science ينظر إلى العملية الكاملة لجمع البيانات وإعدادها وتحليلها. لا يتعلق الأمر بالأجزاء الرياضية أو الإحصائية فقط. لذلك ، بينما ينشغل المتخصصون في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بتطوير الخوارزميات طوال دورة حياة المشروع ، يجب أن يكون علماء البيانات أكثر قابلية للتكيف والتبديل بين وظائف البيانات المختلفة اعتمادًا على ما يتطلبه المشروع.
التحليل والتمثيل وعمل التنبؤات كلها أجزاء من علم البيانات. يستخدم أساليب إحصائية مختلفة. من ناحية أخرى ، يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي النماذج والخوارزميات لتخمين ما سيحدث في المستقبل.
الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل علوم البيانات: كيف يعملان معًا
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يحاول جعل الآلات تتعلم وتتصرف كما يفعل الناس مع تحسين تعلمهم بمرور الوقت. يتمثل الجزء الأكثر أهمية في Data Science في الحصول على نتائج جديدة من البيانات ، مثل إيجاد المعنى ، أو العثور على مشاكل لم تكن تعلم بوجودها ، أو حل المشكلات الصعبة. للحصول على هذه النتائج ، يمكنك التفكير في الأمر على أنه عملية جمع البيانات وتجهيزها وتحليلها وتحسينها. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما من الأدوات التي يستخدمها Data Science للحصول على رؤى حقيقية ومفيدة. الأدوات التي تمكّن الأشخاص العاديين من أن يصبحوا علماء بيانات واكتساب رؤى جديدة من البيانات تُستخدم الآن أكثر فأكثر.
باختصار ، كما ترى من كل هذه الأمثلة ، لا يُقصد بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتعلم الآلي أن يحل محل البشر في أدوارهم التحليلية أو التكتيكية أو الإستراتيجية. بدلاً من ذلك ، تهدف إلى مساعدة البشر على إحراز تقدم جديد من خلال العمل معهم. بدلاً من ذلك ، يمكن اعتباره أداة يمكن أن تساعد الأشخاص في الحصول على أفكار جديدة ، وتحفيزهم بشكل أكبر ، ومساعدة الشركة على العمل بشكل أفضل.
أنواع التعلم الآلي
التعلم الآلي هو عملية إعطاء الآلة الكثير من البيانات حتى تتمكن من التعلم منها وإجراء تنبؤات أو العثور على الاتجاهات أو فرز البيانات. هناك ثلاثة أنواع من التعلم الآلي: التدريب الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم من خلال التغذية الراجعة.
تعتقد شركة استشارات تجارية تدعى Gartner أنها أشرفت تعلم ستظل الطريقة الأكثر شيوعًا لقادة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات لاستخدام التعلم الآلي في عام 2022 [2]. في هذا النوع من التعلم الآلي ، يتم إدخال البيانات السابقة حول المدخلات والمخرجات في خوارزميات التعلم الآلي. تتم المعالجة بين كل مجموعة من المدخلات والمخرجات ، مما يسمح للخوارزمية بتغيير النموذج بحيث تكون المخرجات أقرب ما يمكن إلى النتيجة المرجوة. في التعلم الخاضع للإشراف ، غالبًا ما يتم استخدام طرق مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار الخطي وآلات ناقلات الدعم.
يسمى هذا النوع من التعلم الآلي "تحت الإشراف" لأنك تقدم تفاصيل الخوارزمية لمساعدتها على التعلم أثناء عملها. البيانات المسماة بالجهاز التي تقدمها هي الإخراج ، ويتم استخدام باقي التفاصيل التي تقدمها كميزات إدخال.
# 1. تعليم غير مشرف عليه
يجب على المستخدمين مساعدة الآلة على التعلم من خلال التعلم الخاضع للإشراف ، لكن التعلم غير الخاضع للإشراف لا يستخدم نفس مجموعات التدريب والبيانات المسماة. بدلاً من ذلك ، تبحث الآلة عن أنماط أقل وضوحًا في البيانات. هذا النوع من التعلم الآلي مفيد جدًا عندما تحتاج إلى العثور على أنماط واتخاذ قرارات بناءً على البيانات. عادةً ما يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف أساليب مثل نماذج ماركوف المخفية والوسائل k والتجميع الهرمي ونماذج المزيج الغاوسي.
باستخدام سيناريو التعلم الخاضع للإشراف ، افترض أنك لا تعرف العملاء الذين تخلفوا عن سداد القروض. بدلاً من ذلك ، يمكنك إطعام الكمبيوتر بمعلومات المستعير ، وسوف يبحث عن أنماط بين المقترضين قبل تصنيفهم في مجموعات متعددة.
# 2. تعزيز التعلم
التعلم المعزز هو نوع التعلم الآلي الذي يشبه إلى حد كبير كيفية تعلم الناس. تقوم الخوارزمية أو الوكيل المستخدم للتعلم بذلك من خلال التعامل مع محيطه والحصول على مكافأة ، سواء كانت إيجابية أو سلبية. الاختلافات الزمنية ، وشبكات الخصومة العميقة ، و Q-Learning كلها أمثلة على الأساليب الشائعة.
بالعودة إلى مثال عميل القرض المصرفي ، يمكنك استخدام خوارزمية التعلم المعزز للنظر في تفاصيل حول العميل. إذا صنفتها الخوارزمية على أنها عالية المخاطر ولم تدفع ، تحصل الخوارزمية على مكافأة جيدة. يحصل البرنامج على مكافأة سلبية إذا لم يتخلف عن السداد. في النهاية ، تساعد كلتا الحالتين الآلة على التعلم من خلال منحها فهمًا أفضل لكل من المشكلة ومحيطها.
أيهما أفضل لتعلم الذكاء الاصطناعي أم تعلم الآلة؟
لذا ، هل يجب أن أبدأ بالتعلم الآلي أم الذكاء الاصطناعي؟ إذا كنت ترغب في العمل في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو الروبوتات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ، فيجب أن تتعلم الذكاء الاصطناعي أولاً.
ما هو مثال على الذكاء الاصطناعي ليس تعلمًا آليًا؟
الأنظمة المستندة إلى القواعد مثل روبوتات المحادثة هي إحدى الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي بدون ML. يمكن للروبوت أن يجيب على بعض الأسئلة ويساعد العملاء لأن البشر هم من يضعون القواعد. ليست هناك حاجة للتعلم الآلي ، وكل روبوتات المحادثة التي يجب أن تكون ذكية هي الكثير من المعلومات البشرية.
هل الذكاء الاصطناعي أكبر من التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن لآلة أو نظام أن يتعلم تلقائيًا من أخطائه ويتحسن بمرور الوقت. يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات بدلاً من البرمجة الواضحة للنظر في الكثير من البيانات ، ومعرفة ما تعنيه ، ثم اتخاذ الخيارات بناءً على ما تعلمته.
من يكسب أكثر: الذكاء الاصطناعي أم التعلم الآلي؟
متوسط الراتب لمهندس الذكاء الاصطناعي يزيد عن 100,000،110,000 دولار سنويًا. يقول غلاسدور أن متوسط الراتب في الولايات المتحدة يزيد عن 150,000 ألف دولار وأن أعلى دخل هو XNUMX ألف دولار.
هل يستخدم الذكاء الاصطناعي الكثير من الرياضيات؟
قد يكون الجبر جزءًا مهمًا جدًا من الرياضيات بشكل عام. بالإضافة إلى مهارات الرياضيات الأساسية مثل الجمع والطرح والضرب والقسمة ، ستحتاج أيضًا إلى معرفة: الأس. الراديكاليون.
مراجع حسابات
مقالات ذات صلة
