• صاحب المنشور: لطيفة بن شقرون
  
  ملخص النقاش:
  

  يتزايد الارتباك حول المصطلحات "الذكاء الاصطناعي" و"التعلم الآلي"، حيث غالباً ما يستخدمان بالتبادل ولكن مع اختلاف كبير. وكلاهما جزءان رئيسيان للدراسات الحالية للذكاء الاصطناعي، لكنهما مختلفان بطرق مهمة تستحق التمييز الواضح. هذا المقال سيستعرض المفاهيم الأساسية لكل منهما وأوجه التشابه والخلاف الرئيسية.

**مفهوم الذكاء الاصطناعي (AI)**

يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه تخصّص فرعي من الحوسبة الذي يهدف إلى تصميم وتطوير آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب ذكاء بشرياً عادةً، مثل التعرف على الصوت أو الصور أو حتى حل المشكلات المعقدة واتخاذ القرار. يتناول الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات والبرامج والمناهج لفهم كيفية العمل العقلي البشري وإعادة إنشاء هذه القدرات داخل الأنظمة الرقمية.

تتضمن مجالات البحث الرئيسة ضمن الذكاء الاصطناعي تحسين الخوارزميات لزيادة قدرتها على تعلم وتحليل البيانات الضخمة واكتشاف العلاقات الدقيقة واستخدام هذه النظريات لإعطاء آليات اتخاذ قرار أكثر فاعلية. كما يشمل أيضًا دراسة البرمجيات الناطقة ذاتيا وقادرًا على تقديم ردود فعل منطقية بناءً على المعلومات المقدمة لها وما تعلمه منها خلال فترات تدريبها.

**مفهوم التعلم الآلي (ML)**

يعد التعلم الآلي أحد أشكال الذكاء الاصطناعي والتي تركّز بشكل خاص على تطوير خوارزميات يمكنها التحسن مع مرور الوقت والاستفادة من تجاربها لتحقيق نتائج أفضل بدون برمجة مباشرة بواسطة الإنسان.

في أبسط صوره، يشمل التعلم الآلي عدة أنواع مختلفة تشمل:

1. التعلم الخاضع للإشراف: هنا تُستخدم بيانات المدخلات الشهيرة بالفعل لتدريب نموذج قادر على التنبؤ بالنتائج المستقبلية للمعلومات غير المرئية سابقاً له. مثال ذلك تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل تسويق أو تراسل شخصيًا.
   
2. التعلم غير الخاضع للإشراف: يتم فيه استخدام مجموعات غير موصوفة مسبقا للتعمق الداخلي وإيجاد الزوايا المتنوعة لنفس المحتوى مما يسمح -بعد انتهائه بنجاح بتشكيل نماذج جديدة لم يكن بالإمكان الوصول إليها سابقا بسبب نقص وجود عينات التدريب اللازمة لذلك.
   
3. التعلم القائم على الإشارات : وهو نوع آخر يؤسس روابط تربط بين خصائص متعددة للحالة نفسها مقدر وممكن تكون مفيدة عند محاولة شرح كيف تعمل الأنواع الأخرى من عمليات الاستنتاج المنطقى المستخدم فى علم الروبوتيكا والإنسانية الصناعيه وايضا علوم النفس المعرفية الحديثة .

الاختلاف الرئيسي بين الاثنين :

على الرغم من ارتباط كلتا التقنيتين الوثيق بالسعي نحو تحقيق مستويات أعلى من الذكاء لدى الكمبيوتر إلا انه يوجد فرق جوهري يكمن أساسا فيما إذا كانت ستتم كتابة التعليمات الخاصة بسلوك تلك الانظمة ام أنها سوف تمارس عملية تعلم قياسي مبني اساسا علي عدد هائل ومتعدد ومتجدد دوماً للأمثلة التاريخيه والواقعيه والسلوكية ايضآ ،حيث ان الاخير يعد الجانب الاسهل بكثير نظراً لاحتمالية تزويد اجهزةالحاسوب بملايين الأمثلة المقارنه بينما يصعب نسبياً طلب تعديلات دوريه طبقاً لأحدث الدراسات العلمية الجديدة بشأن مواصفات السلوك المثالي لكائنات مشابهه طبيعياً لما نرغب بان نتمثله حالياً عبر نظام كميوتر متخصص بذلك المجال تحديدا !