التعلم الآلي (ML) مقابل الذكاء الاصطناعي (AI)

التعلم الآلي (ML) مقابل الذكاء الاصطناعي (AI)
تتطور الأتمتة من متطلبات العملاء وتوقعاتهم. ونتيجة لذلك، تسعى الشركات في جميع أنحاء العالم باستمرار إلى ابتكار أفكارها للحفاظ على معايير الطلب.
إن الفشل في تلبية متطلبات عملائك أو عدم الاكتراث بمتطلبات عملائك سيجعل منافسيك هم المسيطرين. وفي يوم من الأيام، سيصبح موقف العملاء تجاهك موضع شك – وهي مقامرة عالية المخاطر قد دخلت فيها.
في عالم اليوم، حيث أصبحت جميع المهام اليدوية تقريباً مؤتمتة، فإن مصطلح “يدوي” آخذ في التحول. ويُعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) من بين أكثر المصطلحات الطنانة إثارة، حيث تستفيد الشركات من هذه الأساليب المبتكرة لإنشاء تطبيقات ذكية.
وعلى الرغم من تأثير هذين المصطلحين على المحادثات التجارية في جميع أنحاء العالم، إلا أن الكثيرين يجدون صعوبة في التفريق بينهما، خاصةً عند استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بالتبادل.
في هذه المقالة، سنرى الفرق بين تقنية التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
a. التعلم الآلي (ML)
كان مفهوم تعلّم الآلة موجودًا منذ زمن طويل، إلا أن فكرة أتمتة الحسابات الرياضية المعقدة للبيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا منذ بضع سنوات فقط، مع زيادة شعبيتها هذه الأيام.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يبرز قوة البيانات بطرق مختلفة. تساعد هذه التقنية أنظمة الكمبيوتر على التعلم والتحسين من خلال إنشاء برامج كمبيوتر تصل تلقائيًا إلى البيانات وتؤدي الأنشطة من خلال التنبؤات.
عندما تتعرض نماذج التعلم الآلي لبيانات جديدة، تتعلم هذه التطبيقات وتتحول وتنمو وتتطور من تلقاء نفسها.
لتبسيط الأمر، يتضمن تعلّم الآلة قيام أجهزة الكمبيوتر بالعثور على معلومات ذات مغزى دون أن يُطلب منها البحث عن مكان ما. وبدلاً من ذلك، فإنها تستخدم خوارزميات تتعلم من التجربة في نهج تكراري.
ويُعد التعرف على الصور المثال الأكثر أهمية وانتشارًا لتعلّم الآلة في العالم الحقيقي، وهو التعرف على كائن ما كصورة رقمية بناءً على كثافة البكسل في الصور بالأبيض والأسود أو الصور الملونة.
b. الذكاء الاصطناعي (AI)
في خمسينيات القرن العشرين، وصف مينسكي ومكارثي الذكاء الاصطناعي بأنه أي مهمة تقوم بها الآلة التي كانت تُعتبر في السابق بحاجة إلى ذكاء بشري.
ومع ذلك، فإن التعريف الحديث لاتجاه التكنولوجيا هو قدرة الكمبيوتر الرقمي على تنفيذ المهام المرتبطة بمجموعة من المهارات. وغالبًا ما يتم تطبيقه على مشاريع الأنظمة النامية المستثمرة بخصائص الأسلوب الفكري للبشر مثل القدرة على التفكير أو تحديد الرؤى أو التعلم من الخبرات السابقة.
ووفقًا لمقال صادر عن شركة PWC، من المتوقع أن يساهم الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد العالمي بمبلغ 15.7 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2035، والدول الأكثر استفادة من طفرة الذكاء الاصطناعي هي الصين والولايات المتحدة الأمريكية – حيث تمثلان ما يقرب من 70% من التأثير العالمي.
بعض من الهيمنة المؤكدة للذكاء الاصطناعي هي: المساعدون الشخصيون – أليكسا وسيري ومساعد جوجل التعرف على الصور والكلام تطبيقات مشاركة الركوب – تطبيقات مشاركة الركوب – أوبر وأولا وليفت وغيرها تطبيقات الملاحة – خرائط جوجل وخرائط أبل.
أنواع مختلفة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
a. التعلّم تحت إشراف التعلّم الآلي: هنا، يتم استخدام البيانات المصنفة لتدريب البيانات. تمر المدخلات عبر خوارزمية التعلم الآلي ويتم الاستفادة منها لتدريب النموذج. وبمجرد الانتهاء من ذلك، يمكننا إدخال بيانات غير معروفة في نموذج التعلّم الآلي المدرّب والحصول على استجابة جديدة مرغوبة. التعلّم غير الخاضع للإشراف: في هذا النوع من التعلّم الآلي، تكون بيانات التدريب غير مُسمّاة وغير معروفة. تُستخدم هذه البيانات في الخوارزمية لتدريب النموذج. يبحث النموذج المدرّب عن نمط ما ويولد النتيجة المطلوبة. في هذه الحالة، يكون الأمر مشابهًا لآلة Enigma التي تحاول فك الشفرة دون تدخل بشري. التعلّم المعزز: تقوم خوارزمية التعلم الآلي بتحديد البيانات من خلال عملية التجربة والخطأ في التعلم المعزز، ثم تقرر ما هو الإجراء الذي يحقق فوائد أعلى. 3 مكونات مهمة في هذا النوع من التعلم الآلي هي – العامل والبيئة والإجراءات. يحدث هذا النوع من التعلم الآلي عندما يختار صانع القرار الأنشطة التي تزيد من الربح المتوقع خلال فترة معينة
b. الآلات التفاعلية للذكاء الاصطناعي: تكون تفاعلية فقط، دون تطوير ذكريات أو إنشاء أحكام بناءً على تجارب سابقة. تم تصميم هذه الأجهزة لتنفيذ مهام محددة. على سبيل المثال، صُممت آلات صنع القهوة والغسالات القابلة للبرمجة لتنفيذ مهام معينة ولكنها تفتقر إلى الذاكرة، أي أنها لا تستطيع الأداء وفقًا للتجارب السابقة. نظرية العقل والجسم: يمكن لأجهزة كمبيوتر الذكاء الاصطناعي هذه أن تتواصل اجتماعياً وتفهم المشاعر الإنسانية والفهم المعرفي للأشخاص بناءً على البيئة المحيطة بهم وسمات وجوههم وعوامل أخرى. لم يتم تطوير مثل هذه القدرات في الآلات بعد. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو موضوع الكثير من الأبحاث. الذاكرة المحدودة: يتخذ هذا النوع من الذكاء الاصطناعي القرارات بناءً على التجارب السابقة والبيانات الحالية. وتتمتع هذه الآلات بذاكرة محدودة وتتكامل مع تطبيق يعمل بالذاكرة، ولا يمكنها توليد مفاهيم جديدة. تتطلب التعديلات في هذه الآلات إعادة البرمجة. الوعي الذاتي: هذا هو نوع من الذكاء الاصطناعي حيث سيتم تزويد الآلات بتقنيات للوعي الذاتي بمحيطها. وتعد هذه المرحلة أيضاً استمراراً لمرحلة نظرية العقل والجسد، حيث ستكون الآلات واعية بذاتها لسبب ما. وهذا سيرتقي بذكاء الآلة إلى مستوى مختلف تماماً.
لماذا يحظى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشعبية؟
a. تعلّم الآلة
يتمثل الهدف الرئيسي لتكنولوجيا التعلم الآلي في مساعدة الشركات على تحسين الإنتاجية الإجمالية وعملية اتخاذ القرار وسير العمل.
دعونا نلقي نظرة على سبب شعبية التعلم الآلي: تحويل الأعمال
لقد أحدث التعلم الآلي تحولاً في الشركات بفضل قدرته على تقديم رؤى قيمة. يستخدم قطاعا التأمين والتمويل هذه التكنولوجيا لتحديد الأنماط ذات المغزى ضمن مجموعات البيانات الضخمة، ومنع الاحتيال، وتقديم خطط مخصصة لمختلف العملاء.
وعند النظر إلى قطاع الرعاية الصحية، تتيح أجهزة استشعار اللياقة البدنية وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء المدعومة بتقنية التعلم الآلي للمستخدمين تولي مسؤولية صحتهم، وبالتالي تقليل الضغط على خبراء الرعاية الصحية.
كما يُستفاد من هذه التكنولوجيا في صناعة النفط والغاز لتحديد مصادر الطاقة الجديدة، وتحليل المعادن الأرضية، والتنبؤ بأعطال الأنظمة، وما إلى ذلك.
يسلط هذا الاتجاه المستقبلي الضوء على الدور الحيوي الذي تلعبه هذه التقنية في تحول الأعمال، والتفوق في المهارات المناسبة سيبقيك على الطريق حيث الفرص لا حدود لها. التحليل والتقييم الفوري
نظرًا لأن الأعمال التجارية تدور حول عدد فائض من البيانات التي تتحرك داخل وخارج المؤسسة، يجد الموظفون أن التعامل معها يوميًا أمرًا شاقًا. وبفضل تطور التعلم الآلي، يمكن للخوارزميات أن تساعد القوى العاملة في إجراء التحليل الفوري والتقييمات الاستراتيجية.
عندما ينشئ الموظف نموذج عمل من خلال تصفح العديد من مصادر البيانات، فإنه يتمكن من رؤية المتغيرات الأساسية. وبالمثل، يمكن أن يساعدك تعلّم الآلة في فهم ملاحظات العملاء وتفاعلهم وسلوكهم، مما يؤدي إلى اكتساب العملاء واستراتيجيات التسويق الرقمي بسلاسة. التنبؤات الفورية
الميزة التي تبهر ممارسي تعلّم الآلة هي المعالجة السريعة للبيانات الثاقبة من مصادر لا تعد ولا تحصى – مما يجعل التنبؤات الفورية التي يمكن أن تكون ذات قيمة للمؤسسات.
يوفر تعلّم الآلة بيانات مفيدة عن أنماط الشراء والإنفاق المختلفة للعملاء، مما يسمح للشركات بوضع إجراءات يمكن أن تقلل من الخسارة وتزيد من الأرباح.
كما أنها تساعد أيضاً في تحديد الأعمال المتراكمة للحملات التسويقية وسياسات اكتساب العملاء. وبفضل هذه البيانات، يمكن للموظفين تعديل إجراءات العمل وتعزيز رضا العملاء بشكل عام.
ومن المزايا الإضافية لنظام تعلّم الآلة هو تحليل الزبائن – تحديد شرائح العملاء الذين من المحتمل أن يتركوا العلامة التجارية للشركة.
b. الذكاء الاصطناعي
تكتسب الأجهزة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي اهتمامًا كبيرًا ليس فقط من الشباب ولكن أيضًا من الأشخاص في منتصف العمر وحتى كبار السن.
دعونا نرى لماذا يكتسب الذكاء الاصطناعي الكثير من الأهمية هذه الأيام: الدقة الفائقة
من خلال الشبكات العصبية العميقة، يحصل الذكاء الاصطناعي على دقة من الدرجة الأولى. على سبيل المثال، تعتمد تفاعلاتك مع Google و Alexa على التعلم العميق (DL). وتصبح هذه المنتجات أكثر دقة عند الاستفادة منها بانتظام.
في المجال الطبي، يمكن الاستفادة من أساليب الذكاء الاصطناعي من التعلم العميق (DL) والتعرف على الأشياء لتحديد السرطان في الصور الطبية بدقة معززة. تحسين المنتجات الحالية
يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى المنتجات/الخدمات الحالية. يتم تعزيز العديد من المنتجات التي نستخدمها في حياتنا الروتينية بإمكانيات الذكاء الاصطناعي، مثل أليكسا وسيري اللذان تمت إضافتهما كمساعد صوتي افتراضي.
ولتحسين التقنيات والأتمتة وتحويل المنصات والآلات الذكية والروبوتات يمكن دمج البيانات الضخمة في التقنيات والأتمتة وتحويل المنصات والآلات الذكية والروبوتات. إذا نظرت إلى مكان عملك ومنزلك، فقد قام الذكاء الاصطناعي بتطوير مجموعة من التقنيات بدءاً من الذكاء الأمني والكاميرات الذكية إلى تحليل الاستثمار. خوارزميات التعلم التدريجي
لتمكين البيانات من القيام بجميع أعمال البرمجة، يقوم الذكاء الاصطناعي بالتعديل من خلال خوارزميات التعلّم المتقدّمة. يجد الذكاء الاصطناعي انتظام البيانات وهياكلها حتى تتمكن الخوارزميات من اكتساب المهارات. مثل الخوارزمية التي تخضع للدراسة الذاتية للعب الشطرنج، يمكنها أن تعلّم نفسها بنفسها المنتج الذي توصي باتباعه عبر الإنترنت.
تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
a. اقتراحات/توصيات منتجات ML التنبؤ بمبيعات المنتجات المختلفة التنبؤ بأسعار الأسهم تحليل الاحتيال في القطاع المصرفي والمالي.
b. روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل Aibo و Sophia الترجمة الآلية مثل ترجمة جوجل تطبيقات التعرف على الكلام مثل OK Google و Siri من Apple السيارات ذاتية القيادة مثل Google Waymo