هناك الكثير من الكلمات الطنانة في عالم التكنولوجيا هذه الأيام، مما يجعل مواكبة أحدث الاتجاهات أمرًا صعبًا. لقد سيطر الذكاء الاصطناعي (AI) Artificial intelligence على الأخبار، لدرجة أن الذكاء الاصطناعي تم تسميته بالكلمة الأكثر شهرة لعام 2023 من قبل قاموس كولينز. ومع ذلك، غالبًا ما يتم استخدام مصطلحات محددة مثل "التعلم الآلي Machine Learning" بدلاً من الذكاء الاصطناعي.
تم تقديم مصطلح "التعلم الآلي" من قبل عالم الكمبيوتر الأمريكي آرثر صموئيل في عام 1959، ويوصف بأنه "قدرة الكمبيوتر على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح".
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
أولاً، التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). في حين أنها غالبا ما تستخدم بالتبادل، وخاصة عند مناقشة البيانات الضخمة، فإن هذه التقنيات الشائعة لها العديد من الفروق، بما في ذلك الاختلافات في نطاقها وتطبيقاتها وما هو أبعد من ذلك.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
معظم الناس يدركون الآن هذا المفهوم. ومع ذلك، يشير الذكاء الاصطناعي في الواقع إلى مجموعة من التقنيات المدمجة في النظام، مما يسمح له بالتفكير والتعلم وحل المشكلات المعقدة. لديه القدرة على نسخ القدرات المعرفية المشابهة للبشر، مما يمكنه من رؤية وفهم والتفاعل مع اللغة المنطوقة أو المكتوبة، وتحليل البيانات، وتقديم الاقتراحات، وما هو أبعد من ذلك.
ما هو التعلم الآلي؟
وفي الوقت نفسه، يعد التعلم الآلي مجرد مجال واحد من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلة أو النظام تلقائيًا من التعلم والتحسين من التجربة. وبدلاً من الاعتماد على برمجة صريحة، فإنه يستخدم الخوارزميات للتدقيق في مجموعات البيانات الضخمة، واستخراج التعلم من البيانات، ثم الاستفادة من ذلك لاتخاذ قرارات مستنيرة. الجزء التعليمي هو أنه يتحسن بمرور الوقت من خلال التدريب والتعرض لمزيد من البيانات.
"نماذج التعلم الآلي Machine Learning Models" هي النتائج أو المعرفة التي يكتسبها البرنامج عن طريق تشغيل خوارزمية على بيانات التدريب. كلما زادت البيانات المستخدمة، كان أداء النموذج أفضل.
كيف يرتبط التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
يعد التعلم الآلي أحد جوانب الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من أخذ المعرفة من البيانات والتعلم منها. في المقابل، يمثل الذكاء الاصطناعي المبدأ الشامل المتمثل في السماح للآلات أو الأنظمة بالفهم أو التفكير أو التصرف أو التكيف مثل البشر.
ومن ثم، فكر في الذكاء الاصطناعي باعتباره المحيط بأكمله، الذي يشمل أشكالًا مختلفة من الحياة البحرية. يشبه التعلم الآلي نوعًا معينًا من الأسماك في ذلك المحيط. وكما يعيش هذا النوع في البيئة الأوسع للمحيطات، فإن التعلم الآلي موجود في عالم الذكاء الاصطناعي، وهو لا يمثل سوى عنصر واحد من العديد من العناصر أو الجوانب. ومع ذلك، فإنه لا يزال جزءًا مهمًا وديناميكيًا من النظام البيئي بأكمله.
ما هي الاختلافات بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
لا يمكن للتعلم الآلي أن ينتحل شخصية الذكاء البشري، وهذا ليس هدفه. وبدلاً من ذلك، فهو يركز على بناء أنظمة يمكنها التعلم بشكل مستقل من البيانات الجديدة والتكيف معها من خلال تحديد الأنماط. ومن ناحية أخرى، فإن هدف الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها العمل بذكاء وبشكل مستقل، ومحاكاة الذكاء البشري لأداء مجموعة واسعة من المهام، من المهام البسيطة إلى المهام المعقدة للغاية.
على سبيل المثال، عندما تتلقى رسائل بريد إلكتروني، تستخدم خدمة البريد الإلكتروني الخاصة بك خوارزميات التعلم الآلي لتصفية البريد العشوائي. تم تدريب نظام تعلم الآلة على مجموعات كبيرة من بيانات رسائل البريد الإلكتروني، وتعلم التمييز بين البريد العشوائي وغير البريد العشوائي من خلال التعرف على الأنماط في النص ومعلومات المرسل والسمات الأخرى. وبمرور الوقت، يتكيف مع الأنواع الجديدة من البريد العشوائي وتفضيلاتك الشخصية - مثل رسائل البريد الإلكتروني التي تحددها كرسائل غير مرغوب فيها أم لا - مما يعمل باستمرار على تحسين دقتها.
في هذا السيناريو، قد يستخدم مزود البريد الإلكتروني الخاص بك الذكاء الاصطناعي لتقديم ردود ذكية، وفرز رسائل البريد الإلكتروني إلى فئات (مثل الاجتماعية، والعروض الترويجية، والأساسية)، وحتى تحديد أولويات رسائل البريد الإلكتروني الأساسية. يفهم نظام الذكاء الاصطناعي هذا سياق رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك، ويصنفها، ويقترح ردودًا قصيرة بناءً على المحتوى الذي يحلله. إنه يحاكي مستوى عالٍ من الفهم وتوليد الاستجابة التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
ما هي الأنواع الأربعة للتعلم الآلي؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من التعلم الآلي وبعض الأشكال المتخصصة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
يقع التعلم شبه الخاضع للإشراف بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. تتكون البيانات الموسومة من معلومات موسومة بتسميات ذات معنى، مما يسمح للخوارزمية بفهم البيانات، في حين أن البيانات غير الموسومة لا تحتوي على هذه العلامات الإعلامية. باستخدام هذا المزيج، يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتعيين تسميات للبيانات غير المسماة.
يتضمن التعلم غير الخاضع للرقابة تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات دون تسميات واضحة أو إجابات صحيحة. الهدف هو أن يقوم النموذج بتحديد الأنماط والعلاقات في البيانات بنفسه. يحاول معرفة البنية الأساسية للبيانات لتصنيفها إلى مجموعات أو نشرها على طول الأبعاد.
أخيرًا، ينظر التعلم المعزز إلى مناهج التعلم المنظمة، حيث يتم إعطاء خوارزمية التعلم الآلي مجموعة من الإجراءات والمعلمات والأهداف. يتعين على الخوارزمية بعد ذلك التنقل عبر سيناريوهات مختلفة من خلال تجربة استراتيجيات مختلفة، وتقييم كل نتيجة لتحديد النهج الأكثر فعالية. وهي تستخدم نهج التجربة والخطأ، بالاعتماد على التجارب السابقة لتحسين استراتيجيتها وتعديل إجراءاتها وفقا للموقف المحدد، كل ذلك لتحقيق أفضل نتيجة ممكنة.
كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العالم الحقيقي
في السياقات المالية، يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كأدوات أساسية لمهام مثل تحديد الأنشطة الاحتيالية، والتنبؤ بالمخاطر، وتقديم إرشادات مالية استباقية معززة. ومن الواضح أن المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها الآن تقديم محتوى تعليمي مخصص يعتمد على السلوك المالي للفرد واحتياجاته. ومن خلال تقديم معلومات صغيرة الحجم وذات صلة، تضمن هذه المنصات أن المستخدمين مجهزون جيدًا لاتخاذ قرارات مالية مستنيرة، مما يؤدي إلى درجات ائتمانية أفضل بمرور الوقت. نشرت شركة Nvidia AI على موقع X أنه تم دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المناهج الدراسية.
خلال جائحة كوفيد-19، قدم التعلم الآلي أيضًا نظرة ثاقبة للأحداث الأكثر إلحاحًا. كما أنها أسلحة قوية للأمن السيبراني، حيث تساعد المؤسسات على حماية نفسها وعملائها من خلال اكتشاف الحالات الشاذة. قام مطورو تطبيقات الهاتف المحمول بدمج العديد من الخوارزميات والبرمجة الواضحة لجعل تطبيقاتهم خالية من الاحتيال بالنسبة للمؤسسات المالية.
تم تقديم مصطلح "التعلم الآلي" من قبل عالم الكمبيوتر الأمريكي آرثر صموئيل في عام 1959، ويوصف بأنه "قدرة الكمبيوتر على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح".
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
أولاً، التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). في حين أنها غالبا ما تستخدم بالتبادل، وخاصة عند مناقشة البيانات الضخمة، فإن هذه التقنيات الشائعة لها العديد من الفروق، بما في ذلك الاختلافات في نطاقها وتطبيقاتها وما هو أبعد من ذلك.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
معظم الناس يدركون الآن هذا المفهوم. ومع ذلك، يشير الذكاء الاصطناعي في الواقع إلى مجموعة من التقنيات المدمجة في النظام، مما يسمح له بالتفكير والتعلم وحل المشكلات المعقدة. لديه القدرة على نسخ القدرات المعرفية المشابهة للبشر، مما يمكنه من رؤية وفهم والتفاعل مع اللغة المنطوقة أو المكتوبة، وتحليل البيانات، وتقديم الاقتراحات، وما هو أبعد من ذلك.
ما هو التعلم الآلي؟
وفي الوقت نفسه، يعد التعلم الآلي مجرد مجال واحد من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلة أو النظام تلقائيًا من التعلم والتحسين من التجربة. وبدلاً من الاعتماد على برمجة صريحة، فإنه يستخدم الخوارزميات للتدقيق في مجموعات البيانات الضخمة، واستخراج التعلم من البيانات، ثم الاستفادة من ذلك لاتخاذ قرارات مستنيرة. الجزء التعليمي هو أنه يتحسن بمرور الوقت من خلال التدريب والتعرض لمزيد من البيانات.
"نماذج التعلم الآلي Machine Learning Models" هي النتائج أو المعرفة التي يكتسبها البرنامج عن طريق تشغيل خوارزمية على بيانات التدريب. كلما زادت البيانات المستخدمة، كان أداء النموذج أفضل.
كيف يرتبط التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
يعد التعلم الآلي أحد جوانب الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من أخذ المعرفة من البيانات والتعلم منها. في المقابل، يمثل الذكاء الاصطناعي المبدأ الشامل المتمثل في السماح للآلات أو الأنظمة بالفهم أو التفكير أو التصرف أو التكيف مثل البشر.
ومن ثم، فكر في الذكاء الاصطناعي باعتباره المحيط بأكمله، الذي يشمل أشكالًا مختلفة من الحياة البحرية. يشبه التعلم الآلي نوعًا معينًا من الأسماك في ذلك المحيط. وكما يعيش هذا النوع في البيئة الأوسع للمحيطات، فإن التعلم الآلي موجود في عالم الذكاء الاصطناعي، وهو لا يمثل سوى عنصر واحد من العديد من العناصر أو الجوانب. ومع ذلك، فإنه لا يزال جزءًا مهمًا وديناميكيًا من النظام البيئي بأكمله.
ما هي الاختلافات بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
لا يمكن للتعلم الآلي أن ينتحل شخصية الذكاء البشري، وهذا ليس هدفه. وبدلاً من ذلك، فهو يركز على بناء أنظمة يمكنها التعلم بشكل مستقل من البيانات الجديدة والتكيف معها من خلال تحديد الأنماط. ومن ناحية أخرى، فإن هدف الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها العمل بذكاء وبشكل مستقل، ومحاكاة الذكاء البشري لأداء مجموعة واسعة من المهام، من المهام البسيطة إلى المهام المعقدة للغاية.
على سبيل المثال، عندما تتلقى رسائل بريد إلكتروني، تستخدم خدمة البريد الإلكتروني الخاصة بك خوارزميات التعلم الآلي لتصفية البريد العشوائي. تم تدريب نظام تعلم الآلة على مجموعات كبيرة من بيانات رسائل البريد الإلكتروني، وتعلم التمييز بين البريد العشوائي وغير البريد العشوائي من خلال التعرف على الأنماط في النص ومعلومات المرسل والسمات الأخرى. وبمرور الوقت، يتكيف مع الأنواع الجديدة من البريد العشوائي وتفضيلاتك الشخصية - مثل رسائل البريد الإلكتروني التي تحددها كرسائل غير مرغوب فيها أم لا - مما يعمل باستمرار على تحسين دقتها.
في هذا السيناريو، قد يستخدم مزود البريد الإلكتروني الخاص بك الذكاء الاصطناعي لتقديم ردود ذكية، وفرز رسائل البريد الإلكتروني إلى فئات (مثل الاجتماعية، والعروض الترويجية، والأساسية)، وحتى تحديد أولويات رسائل البريد الإلكتروني الأساسية. يفهم نظام الذكاء الاصطناعي هذا سياق رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك، ويصنفها، ويقترح ردودًا قصيرة بناءً على المحتوى الذي يحلله. إنه يحاكي مستوى عالٍ من الفهم وتوليد الاستجابة التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
ما هي الأنواع الأربعة للتعلم الآلي؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من التعلم الآلي وبعض الأشكال المتخصصة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
يقع التعلم شبه الخاضع للإشراف بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. تتكون البيانات الموسومة من معلومات موسومة بتسميات ذات معنى، مما يسمح للخوارزمية بفهم البيانات، في حين أن البيانات غير الموسومة لا تحتوي على هذه العلامات الإعلامية. باستخدام هذا المزيج، يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتعيين تسميات للبيانات غير المسماة.
يتضمن التعلم غير الخاضع للرقابة تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات دون تسميات واضحة أو إجابات صحيحة. الهدف هو أن يقوم النموذج بتحديد الأنماط والعلاقات في البيانات بنفسه. يحاول معرفة البنية الأساسية للبيانات لتصنيفها إلى مجموعات أو نشرها على طول الأبعاد.
أخيرًا، ينظر التعلم المعزز إلى مناهج التعلم المنظمة، حيث يتم إعطاء خوارزمية التعلم الآلي مجموعة من الإجراءات والمعلمات والأهداف. يتعين على الخوارزمية بعد ذلك التنقل عبر سيناريوهات مختلفة من خلال تجربة استراتيجيات مختلفة، وتقييم كل نتيجة لتحديد النهج الأكثر فعالية. وهي تستخدم نهج التجربة والخطأ، بالاعتماد على التجارب السابقة لتحسين استراتيجيتها وتعديل إجراءاتها وفقا للموقف المحدد، كل ذلك لتحقيق أفضل نتيجة ممكنة.
كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العالم الحقيقي
في السياقات المالية، يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كأدوات أساسية لمهام مثل تحديد الأنشطة الاحتيالية، والتنبؤ بالمخاطر، وتقديم إرشادات مالية استباقية معززة. ومن الواضح أن المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها الآن تقديم محتوى تعليمي مخصص يعتمد على السلوك المالي للفرد واحتياجاته. ومن خلال تقديم معلومات صغيرة الحجم وذات صلة، تضمن هذه المنصات أن المستخدمين مجهزون جيدًا لاتخاذ قرارات مالية مستنيرة، مما يؤدي إلى درجات ائتمانية أفضل بمرور الوقت. نشرت شركة Nvidia AI على موقع X أنه تم دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المناهج الدراسية.
خلال جائحة كوفيد-19، قدم التعلم الآلي أيضًا نظرة ثاقبة للأحداث الأكثر إلحاحًا. كما أنها أسلحة قوية للأمن السيبراني، حيث تساعد المؤسسات على حماية نفسها وعملائها من خلال اكتشاف الحالات الشاذة. قام مطورو تطبيقات الهاتف المحمول بدمج العديد من الخوارزميات والبرمجة الواضحة لجعل تطبيقاتهم خالية من الاحتيال بالنسبة للمؤسسات المالية.
