• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  من المهم عند النظر إلى مجال الذكاء الاصطناعي أن نلاحظ كيف تتشابك تقنيات التعلم الآلي فيه. يتناول هذا المقال العلاقة المتبادلة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وكيف يتم استخدامها معًا لتقديم حلول أكثر تقدمًا وأتمتة لعدد متزايد من المشكلات اليومية. يعتبر التعلم الآلي فرعًا رئيسيًا ضمن مجالات البحث في الذكاء الاصطناعي والذي يُمكن الآلات من تعلم وتطبيق المعرفة المستمدة من البيانات بدون برمجة مباشرة. تشمل بعض التقنيات المستخدمة بالمشروع التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم التعاوني.

يشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" إلى قدرة الأنظمة على أداء مهام كانت تُعتبر سابقًا حكرًا على البشر بسبب الحاجة لها للحكم، الفهم أو الحل الإبداعي للمشاكل. يستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الأساليب والأدوات لبناء نماذج قادرة على القيام بمجموعة متنوعة من المهام، مثل استخلاص المعلومات من نصوص، رؤية الكمبيوتر، والإجابة عن الاستفسارات الطبيعية. بينما يبدو أن التعلم الآلي جزءاً أساسياً من ذكاء اصطناعي, إلا أنه ليس مقتصراً عليه; يمكن ان تقوم أنظمة ذكاية اصطناعي باستخدام طرق أخرى مثل المنطق القائم على القواعد والبرامج التي تم تصميمها خصيصاً لأداء مهمة محددة.

**التعلم الآلي كأداة أساسية للذكاء الاصطناعي**

في جوهرها، يتيح الذكاء الاصطناعي للأجهزة تعظيم قدراتها المعرفية والاستفادة منها لإنجاز الأعمال بكفاءة أكبر مما يفعله الإنسان. تعتبر تقنيات التعلم الآلي إحدى الأدوات الرئيسية التي تتيح لهذا النوع من القدرات. تعمل هذه الأدوات بإعطائها كميات كبيرة من البيانات المدربة عليها ثم تحديث خوارزمياتها بناءً على نتائج التدريب. يسمح ذلك للنظام بتحديد الأنماط والعلاقات داخل مجموعاته الخاصة من البيانات واتخاذ القرار بشكل مستقل فيما بعد استنادا لهذه العلاقات المكتسبة أثناء عملية التعلم.

**أنواع مختلفة من التعلم الآلي**:

1. التعلم الخاضع للإشراف: حيث يقوم النظام بتوقع نتيجة محددة لمجموعة بيانات تحتوي بالفعل على تسميات/ عروض توضيحية دقيقة. مثال على ذلك سيكون نظام تحديد الكلام الذي يأخذ ملف الصوت كمدخل ويتنبأ بالنص المقابل له بناءً على بيانات تدريبية سابقه تضمنت تشفيراً صوتيا نصيا مسبقا.

1. التعلم غير الخاضع للإشراف: هنا يكتشف النظام بنفسه أنماط ومميزات جديدة داخل البيانات، لكن بدون وجود أي تسجيلات أو تصنيفات موجهة. غالبًا ما يستخدم هذا النهج عندما تكون الميزة الأكثر أهمية هي الحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية تنظيم تلك البيانات وليس مجرد التصنيف الصحيح لها.

1. التعلم المتعارض: يكمل كلتا الطريقتين أعلاه؛ فهو يشترك في بعض الخصائص معهما ولكنه أيضاً مختلف عنهما. يحاول النظام هنا تحقيق توازن بين المعلومات الموجودة ضمن بياناته وبين الرغبات الخارجية - سواء كان الأمر متعلقا بالحفاظ على قاعدة معرفية حالية أم اتباع توجهات معينة خلال العملية التعليمية.

بالتالي فإن فهم الفرق بين هذي الثلاث فئات يساعد بشكل كبير فى اختيار أفضل طريقة مناسبة لكل مشكلة محددة