- صاحب المنشور: كشاف الأخبار
ملخص النقاش:
يمثل مصطلح "الذكاء الاصطناعي" مجالًا واسعًا يتناول خلق أنظمة ذكية يمكنها أداء مهام تتطلب عادة ذكاء بشريّ مثل الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، وإنشاء القرار. هذا المجال يشمل مجموعة فرعية كبيرة تسمى "التعلم الآلي"، والذي يركز على تطوير نماذج تُحسن أدائها بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها. بينما يبدو أنهما متداخلان، إلا أنه يوجد بعض التباينات الأساسية بينهما يجب توضيحها لفهم الجوانب المختلفة لهذين المصطلحين.
في جوهر الأمر، الذكاء الاصطناعي هو الهدف العام لإنشاء آلات ذات سلوكيات تبدو ذكية عندما تواجه تحديات جديدة أو غير معروفة سابقاً. هذه الأنظمة قد تستفيد من عدة تقنيات مختلفة لتحقيق هذا الهدف، حيث يأتي التعلم الآلي كأداة رئيسية ضمن الأدوات المتاحة تحت مظلة الذكاء الاصطناعي. يُعد التعلم الآلي عملية أكثر تحديدًا تركز على تصميم خوارزميات تقوم بتدريب نفسها استناداً إلى بيانات تاريخية لتوقع نتائج لمواقف مستقبلية. وبالتالي فإن جميع أنظمة التعلم الآلي تعتبر جزءاً من نطاقات الذكاء الاصطناعي ولكن ليس كل أنظمة الذكاء الاصطناعي هي نظام تعلم آلي.
على سبيل المثال، يمكن تصنيف اللعبة الشهيرة "شطرنج الحاسوب" كجزء من الذكاء الاصطناعي لأنها تتمكن من لعب الشطرنج بدون أي تدخل بشري بعد مرحلة التدريب الأولي. لكن إذا استخدمت نفس النظام الخوارزميات الخاضعة للتكيف والتغيير بناءً على الخصومات السابقة والمستمرة، عندئذٍ ستكون أيضاً جزءاً من مجال التعلم الآلي داخل نطاق الذكاء الاصطناعي.
أنواع الذكاء الاصطناعي
- التعلم المعزز: هنا يقوم الكيان بإجراء اختيارات ويحصل على رد فعل يتبع مباشرة ذلك الاختيار. يستند قراراته إلى تقديراته الخاصة بالأحداث المستقبلية المحتملة ومكافأتها. إنها شبيهة بطريقة الأطفال وهم يتعلمون المشي؛ يكمنون ويتعثرون حتى يحققوا هدفهم النهائي وهو الوقوف والسير بسهولة أكبر.
- التعلم العمودي: في هذا النوع يتم توفير المعلومات للمستخدم خلال العملية التعليمية. مثال جيد لهذا النوع هو برنامج Grammarly الذي يدل المستخدم أثناء كتابته حول كيفية تحسين جملته لغويّا.
- التعلم اللامركزي: يسمح للآلة باستنتاج العلاقات والمعرفة الجديدة بدلاً من الاعتماد الكامل على البيانات التاريخية. غالبًا ما يتم استخدام الشبكات العصبونية العميقة والمعروفة أيضًا باسم ANNs لتحقيق هذه الغاية.
أنواع التعلم الآلي
- التعرف البصري: يستطيع التعرف على الأشياء والأشكال والعلاقات ثلاثية الأبعاد عبر الصور أو الفيديوهات. تُطبَّق الآن بصورة فعالة جداً في الأعمال التجارية وفي روبوتات المنزل الحديثة.
- معالجة اللغة الطبيعية: تشمل فهماً لما يقول الإنسان وما يكتب سواء كانت تلك الرسائل مكتوبة باللغة العربية أم بالإنجليزية وغيرها من اللغات الأخرى. يعمل NLP حالياً بشكل مشوق للغاية خاصة فيما يتعلق بفهم السياقات والجمل الطويلة.
- الاستدلال القائم على القواعد: يستخدم قواعد محددة مسبقا لاستخلاص الاستدلالات المناسبة اعتماداً على المدخلات المقدمة إليه. يتم تطبيقه بكفاءة حين تكون طبيعة البيانات بسيطة ويمكن التحكم بها نسبيا.
إن فهم وتحديد الفرق بين هاتين المفاهيم يساهم في تعزيز نهج قائم على العلم لدى المهتمين بمجالات الذ
