• صاحب المنشور: عبدالناصر البصري
  
  ملخص النقاش:
  

  في عالم التكنولوجيا الحديثة، يعتبر كلا من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) أدوات قوية تمكن الأنظمة البرمجية من التعلم والتحسين بناءً على البيانات. على الرغم من أنها غالباً ما تُستخدم بالتبادل، إلا أنه هناك فروقات رئيسية بينهما يمكن فهمها بشكل أفضل عند دراسة كل منهما بمفرده.

الذكاء الاصطناعي

يُعرّف الذكاء الاصطناعي بأنه القدرة التي يتم منحها للمعدات الحاسوبية للقيام بأعمال تتطلب ذكاء بشرى عادة، مثل حل المسائل المعقدة، الاستدلال، التعلم والتكييف مع البيئة المتغيرة. هذا المجال واسع يشمل العديد من التقنيات الفرعية مثل الروبوتات، الشبكات العصبية الاصطناعية وغيرها.

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة مستويات رئيسية:

1. الذكاء الاصطناعي القوي: يتجاوز قدرات البشر ويصبح قادرًا على القيام بكل مهمة تستطيع الإنسان القيام بها أو حتى أكثر.
2. الذكاء الاصطناعي الضيق: وهو النوع الأكثر شيوعاً حالياً ويتخصص في مهام محددة للغاية، مثل التعرف على الصور أو الكلام.
3. الذكاء الاصطناعي الضعيف: الذي يقوم بمهمة واحدة وتكون نتائجه مقبولة ولكن ليس دقيقة تماماً.

التعلم الآلي

هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتيح للأجهزة تحليل كميات هائلة من البيانات واستخلاص المعلومات منها لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات المستندة إليها بدون برمجة صريحة لهذا السلوك. يتضمن ذلك نماذج الإحصائية والشبكات العصبونية الرقمية وما يعرف بالبرمجة الجينية.

يتمحور التعلم الآلي حول ثلاث تقنيات أساسية:

1. التعلم الخاضع للإشراف: حيث يتم تدريب النظام باستخدام مجموعة بيانات معروفة الإجابات الصحيحة.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف: يستخدم عندما تكون البيانات غير مصنفة ولا تحتوي على علامات إجابة صحيحة.
3. التعلم تعزيزي: هنا يحصل الجهاز على مكافآت أو عقوبات حسب مدى دقة قراراته.

الفروقات الرئيسية والمجالات المشتركة

رغم الاختلافات الواضحة بين الاثنين، فإنهم يعملان سوية لتحقيق أهداف متشابهة. بينما يشمل الذكاء الاصطناعي عدد أكبر بكثير من المواضيع والفروع التي تهدف إلى خلق آلات قادرة على العمل الذكي، فإن التعلم الآلي هو أحد الأدوات المستخدمة داخل هذه المنظومة الأكبر لتمكين تلك العمليات المعرفية.

من الجوانب الأخرى للفرق يتعلق بطبيعة العملية التعليمية. الذكاء الاصطناعي بشكل عام له هدف أكثر مرونة وغامضا - أي جعل الآلة "ذكية"، بينما التركيز الرئيسي للتعلُم الآلي يكمن في تحقيق استراتيجيات عملية وتحسين الأداء بناءً على مجموعات كبيرة من البيانات.