الكثير منا يسمع عن مجال AI، وآخرين يسمعون عن ML، فهل هما نفس الشيء، أم هناك فرق كبير بينهما؟. يعتبر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أهم وأبرز مجالات العمل في الوقت الحالي. لكن الكثير يخلط بينهما، حيث يعد Ai مفهوم واسع وشامل، وML هو جزء مهم وضروي من Ai. لذلك سنحاول اليوم في هذا المقال الفرق بين مجال الذكاء الاصطناعي ومجال تعلم الآلة، وما العلاقة التي تجمعهما؟.
هل تعلم الآلة هو نفسه الذكاء الاصطناعي؟
لكل من يسأل نفسه هذا السؤال، إن الخلط الكبير بين هذين المصطلحين منتشر بشكل واسع بين الجميع، ولذلك من المهم ندرك ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. في الحقيقة ليس AI هو نفسه ML ذلك بالرغم من وجود علاقة قوية بينهما. حيث يعد ML جزءًا مهمًا من AI، أي أن كل تعلم آلي هو ذكاء اصطناعي وليس العكس.
وذلك هو الفرق ببساطة، حيث أن AI هو مصطلح عام وشامل يعمل كمظلة كبيرة تجمع بين كل الأدوات التي تساعد الآلة في التصرف والتفكير كالبشر. أما ML فهو باختصار جزء وفرع من فروع من الذكاء الاصطناعي، لتعليم الآلة التصرف بنفسها من خلال البيانات التي تُعطى لها دون البرمجة خطوة بخطوة
الفرق بين مفهوم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
رغم أن هناك علاقة قوية تربط بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، إلا أن هناك فرقًا كبيرًا بينهما، حيث يعد AI أشمل وأعم ويضم العديد من المجالات المختلفة، لكن ML هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي. حيث أن مهمة AI هو جعل الأنظمة تفكر وتتصرف بشكل ذكي يشبه التفكير والتصرف البشري، فهو يحاكي طريقة البشر.
حيث يشمل التفكير المنطقي، اتخاذ قرارات، فهم اللغة، حل المشكلات، وتقليد السلوك البشري. أما ML يعتمد على التعلم من البيانات التي تُعطى لها، أي أنه طريقة تجعل الذكاء الاصطناعي يطور من نفسه.
اقرأ أيضًا: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية
الفرق بين أنواع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟
برغم العلاقة القوية التي تربط بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، إلا أن لكل منهما أنواع داخلية مختلفة وكل نوعٍ يخدم هدفًا محددًا. ولذلك من الضروري إدراك الفرق بين المصطلحين وأنواع كلا منهما بشكل جيد. وإليك أنواع كل مصطلح بشيءٍ من التفصيل حتى يختفي الخلط بينهما:
أنواع الذكاء الاصطناعي AI
إن مجال الذكاء الاصطناعي ينقسم إلى ثلاثة أنواع، لكل نوع هدف محدد يخدمه. وهذه الأنواع هي:
الضيق (Narrow AI)
منتشر ومتاح في معظم التطبيقات اليوم ويخدم هدف محدد، مثل مساعد جوجل، الفلترة التلقائية للبريد المزعج، أو التوصيات في نتفليكس.
العام (General AI)
هذا النوع ما زال يعمل عليه العلماء، والهدف منه أن تفكر الآلة وتتصرف وتتعلم في أي مجال مثل الإنسان.
الفائق (Super AI)
هذا النوع هو جزء من الخيال العلمي الذي يفوق النفس البشرية في الذكاء، والتفكير، والإبداع، والإحساس. ولكنه ما زال في مرحلته النظرية لم يطبق حتى الآن.
أنواع تعلم الآلة ML
ينقسم مجال ML إلى عدة أنواع حسب طريقة تدريب النموذج على البيانات، وهذه الأنواع كالتالي:
- التعلم المُراقب (Supervised Learning)، وفي هذا النوع يتم إعطاء الآلة بيانات وإجابات جاهزة لتعلم منها.
- التعلم غير المُراقب (Unsupervised Learning)، هنا تستطيع الآلة كشف الأنماط بنفسها دون تزويدها بما هو صحيح أو خطأ.
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، وهو التعلم من التجربة والخطأ، أي أن الآلة تتعلم من تجربتها، فإذا أخطأت تعاقب، وإن أصابت يتم تُكافئ.
أمثلة واقعية للتفرقة بين AI و ML
في الغالب الحديث النظري لا يكفي لتوضيح الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. ولذلك من الضروري أن ندلل بشكل عملي وأمثلة واقعية للتفرقة. حيث تعتبر هذه هي الطريقة المثالية التي نستطيع أن نوضح بها الفرق بين عمل AI وعمل ML. وإليك مجموعة من أهم الأمثلة الواقعية التي تفرق بينهما:
المساعد الذكي مثل “سيري” أو “مساعد جوجل”
الذكاء الاصطناعي
هنا يستطيع المساعد على فهم الكلام والرد على الأوامر مثل فتح تطبيق، ضبط منبه)، وهذه هي مهام ذكية تعتمد على تقنيات AI مختلفة مثل فهم اللغة واتخاذ القرار.
تعلم الآلة
هنا يبدأ المساعد تعلم تفضيلاتك مع الوقت (مثال “قم بتشغيل الموسيقى” فيفتح نوعًا محددًا دائمًا تسمعه)، وهذا جزء من ML… التعلم من استخدامك.
التوصيات في مواقع التسوق مثل أمازون أو سوق
الذكاء الاصطناعي
في هذه الحالة يستطيع النظام “اقتراح” منتج مناسب لك في التوقيت الصحيح، وهذا هو سلوك ذكي. وبالتالي فإن AI هو اتخاذ القرار الذكي.
تعلم الآلة
أما هذا المثال في ML، النظام تعلم جيدًا من خلال سلوكك وسلوك ملايين من الاشخاص غيرك من أجل ترشيح هذا المنتج تحديدًا، وهنا يظهر دور ML الحقيقي وهو التعلم والتجربة.
في النهاية فإن الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كبير، رغم قوة العلاقة التي تجمعهما سويًا. حيث يعد AI مفهوم أشمل وأعم ويضم العديد من المجالات المختلفة، أما ML هو فرع من فروع AI. وبالمختصر فإن AI هو القرار الذكي، أما ML هو اتخاذ القرار من خلال التجربة والتعلم من الأخطاء.