• صاحب المنشور: آية البرغوثي
  
  ملخص النقاش:
  تُعدّ شبكة الإنترنت اليوم مليئة بالنقاش حول فروع الحوسبة المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، غالباً ما يُشار إليهما كمفاهيم متداخلة أو حتى قابلة للتبادل. ولكن هل هذا التفسير دقيق حقاً؟ دعونا نحلل العلاقة بين هذان الفرعان الفريدين من علم الحاسب لتحديد علاقتهما الدقيقة وهيكل المشهد الأكبر الذي يشكلانه معًا.

**ماهو الذكاء الاصطناعي؟**

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى تصميم الأنظمة التي يمكنها القيام بمهام تشبه البشر، خاصة تلك التي تتطلب ذكاءً إنسانيًا. هذه المهام قد تشمل حل المسائل المعقدة، التعلم من البيانات، واتخاذ قرار بناء على المعلومات المقدمة. يتضمن ذلك القدرة على التمييز بين المواضيع المختلفة، الاستنتاج المنطقي، وتوقع النتائج المستقبلية بناءً على التجارب السابقة - كلها سمات مميزة للوعي البشري.

**التعلم الآلي كجزء من الذكاء الاصطناعي**

على الرغم من أنه يبدو وكأنه مصطلحات مترادفة لدى الكثيرين، فإن التعلم الآلي ليس جزءًا واحدًا غير قابل للتجزئة من الذكاء الاصطناعي؛ بل هو مجموعة أدوات وطرق لتحقيق هدف أكبر وهو تحقيق الذكاء الاصطناعي العملي والتطبيقي.

في الأساس، يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات لإعطاء الجهاز قدرة "التعلم" بدون البرمجة الصريحة. ببساطة، يتم تدريب نماذج ML باستخدام بيانات كبيرة ومخصصة لمهمة محددة، مما يسمح لها بتكييف نفسها وتحسين أدائها مع مرور الوقت. بينما تركز تقنيات أخرى ضمن AI على برمجة القواعد والحسابات المعقدة مباشرة، يلعب التعلم الآلي دور المحرك الرئيسي لهذا النوع من القدرات الافتراضية.

**متى نستخدم أحدهما عوض الآخر؟**

يتجاوز الذكاء الاصطناعي مجرد القدرة على اتخاذ القرار استنادا إلى بيانات التاريخ؛ فهو يضم أيضًا جوانب أخرى مثل فهم اللغة الطبيعية (NLP)، الرؤية الحاسوبية، الروبوتات وغيرها كثير. ولذلك فإن استخدام أي منهما سيعتمد على نوع المهمة والموارد المتاحة. إذا كانت هناك حاجة لنتائج أكثر دقة تستند إلى تحليل هائل ومتكرر للبيانات الكبيرة والمعقدة، فقد تكون طرق ML هي الحل الأنسب. أما إذا كان التركيز على البرمجة والاستدلال الجبري، فستكون التقنيات الأخرى داخل فضاء AI ضرورية للحلول المثلى.

وفي النهاية رغم التشابهات الواضحة والأبعاد المشتركة بينهما إلا أنها تتباين فيما يتعلق بالأهداف والأدوات المستخدمة لتحقيق تلك الأهداف. لذا عندما نتحدث عن AI مقابل ML، نحن نقصد في الواقع حديث عن جانب واحد مقارنة بكامل الصورة الأكبر وهي التنقل ضمن عالم حوسبات مستقبلي يحاول تكرار وتعزيز القدرات المعرفية للإنسان!