• صاحب المنشور: نهى القفصي
  
  ملخص النقاش:
  التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هما مجالان يرتبطان ارتباطًا وثيقًا ويتداخلان إلى حد كبير. بينما يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات التي تهدف إلى محاكاة القدرات المعرفية البشرية مثل الرؤية الحاسوبية، المعالجة الطبيعية للغة، والإدراك، فإن التعلم الآلي هو فرع رئيسي داخل هذا المجال.

يعمل التعلم الآلي كطريقة أساسية لتحقيق العديد من الأهداف الذكية - فهو يسمح للحواسيب بتحسين أدائها عبر الوقت بناءً على الخبرة المكتسبة. يمكن تقسيم أنواع التعلم الآلي الرئيسية إلى ثلاث فئات: التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تقديم أمثلة موصوفة للمعلومات؛ التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث يتعلم النظام من البيانات بدون تصنيف معين؛ وأخيراً التعلم المعزز، وهو الأكثر تعقيداً والذي يقوم فيه النظام باتخاذ قرارات تعتمد على مكافآت أو عقابات تتلقاها نتيجة لأفعاله.

من منظور عملي، يستخدم كل جانب الآخر بكثرة. يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القوية لتوفير بيانات التدريب اللازمة لنموذج تعلم آلي جديد. بالإضافة لذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استكمال وتحليل نتائج عمليات التعلم الآلي بطرق أكثر تقدمًا مما قد تقوم بها البرامج العادية.

في المستقبل المنظور، سيكون لهذا الترابط دور أكبر فيما يعرف بالـ "AI for AI"، أي تطوير ذكاء اصطناعي قادر على تصميم وتدريب أنظمة ذكاء اصطناعية أخرى بشكل ذاتي. هذه العملية ستمكننا من الوصول إلى مستويات جديدة من الكفاءة والابتكار في مختلف القطاعات مثل الطب, المالية, الصناعة وغيرها الكثير.

ومن الجدير بالذكر أيضا التأثيرات الأخلاقية لهذه التطور. حماية الخصوصية والأمان مهمتان ملحوظتان عند تطبيق حلول مبنية على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كما يجب النظر بعناية في كيفية تأثير هذه التقنيات على سوق العمل وكيف يمكن توزيع الفوائد منها بشكل عادل وجدير بالثقة اجتماعيا واقتصاديا.