• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  في عصر التكنولوجيا الرقمية المتسارعة اليوم، أصبح مصطلحى "الذكاء الاصطناعي" و"التعلم الآلي" شائعاً للغاية. قد يعتقد البعض أنهما وجهان لعملة واحدة، ولكن هذا ليس صحيحا بالكامل. رغم ارتباطهما الوثيق، فهناك فروقات جوهرية تستحق الفحص الدقيق.

بداية، يُعرّف الذكاء الاصطناعي (AI) بأنه مجال فرعي من علوم الحاسوب الذي يهدف إلى بناء آلات ذكية تتفاعل مع العالم مثل البشر. يتضمن ذلك القدرة على التعلم، حل المشكلات واتخاذ القرارات المستقل. عندما نصل إلى مستوى أعلى من الأتمتة، يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي شاملا للعديد من التقنيات الفرعية الأخرى، ومنها تعلم الآلة وغيرها.

تعريف التعلم الآلي

التعلم الآلي، المعروف أيضا بتعليم الآلة Machine Learning)، هو جزء من الذكاء الاصطناعي يستخدم بيانات لتدريب خوارزميات قادرة على تحسين أدائها تلقائيا عند مواجهة مواضع جديدة أو غير معروفة سابقا.

لكن كيف يعمل؟

• في علم البيانات الكبيرة والصغيرة، يتم استخدام نماذج رياضية لإيجاد العلاقات والدلالات داخل البيانات المدخلة.
• يمكن تقسيم طرق التعلم الآلي الرئيسية إلى ثلاثة فئات: التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تقديم أمثلة مشروحة؛ التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تقوم الآلة باكتشاف البنية المخفية بدون أي توجيه خارجي؛ وأخيراً، التعلم تعزيزي القوي (Reinforcement learning). هنا، تتخذ الآلة قراراتها استجابة للمؤشرات التي تشجع أو تثبط التصرفات المختلفة بناءً على نتائجها.
• تختلف أنواع النمودج المستخدمة حسب نوع المهمة المنشودة؛ سواء كانت تصنيف، توقع أو تكرار.

تأثير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تلعب هذه التقنيات دوراً متزايدًا في حياتنا الشخصية والتجارية والعالمية. تحقق الشركات كفاءتها عبر روبوتات المحادثات والأتمتة الصناعية بينما تُستخدم نظم التشخيص المبكر للأمراض الصحية باستخدام صور الأشعة بواسطة شبكات أعصاب اصطناعية مدربة جيدًا.

لكن ما هي الجانبين السلبي المحتملة لهذه الثورة العظيمة؟!

1. مشاكل أخلاقية مرتبطة خصوصا بشفافية وإخفاء تفاصيل العمليات الداخلية للأنظمة مما يؤدي لانعدام الثقة بين المستخدمين والمطورين.
2. القضايا القانونية المتعلقة بحماية ملكية حقوق الملكية الفكرية وخريطة الطريق العملية لحالات الاستخدام أثناء عمليات صنع القرار المصنوعة ذاتيًا.
3. وعدم المساواة