• صاحب المنشور: ألاء السهيلي
  
  ملخص النقاش:
  في عالم التكنولوجيا المتسارع، غالبًا ما يتم استخدام مصطلحات "الذكاء الاصطناعي" و"التعلم الآلي" بالتبادل. بينما يشتركان في بعض الخصائص الأساسية، إلا أنهما يمثلان مفاهيم مختلفة تماما مع تطبيقات متنوعة. الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجال واسع يتعلق ببناء الأنظمة التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاء بشرياً عالي المستوى مثل التعلم والفهم والإدراك واتخاذ القرارات. هذا يشمل مجموعة واسعة من التقنيات الحسابية والعلمية.

من ناحية أخرى، يُعتبر التعلم الآلي أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي ينصب تركيزه على تطوير خوارزميات الكمبيوتر قادرة على تحسين الأداء بناءً على الخبرة والتجارب. هذه الخوارزميات تعلم من البيانات لتقديم تنبؤات أو قرارات جديدة دون برمجتها مباشرة. هناك ثلاثة أنواع رئيسية للتعلم الآلي: التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، والتعلم غير المشرف (Unsupervised Learning)، والتعلم المشرف (Supervised Learning).

تأثير هاتين التقنيتين عميق وممتد عبر مختلف القطاعات. سواء كان ذلك في الرعاية الصحية حيث يستخدم الأطباء نماذج التعلم الآلي لاتخاذ تشخيصات أكثر دقة، أو في التجارة الإلكترونية حيث تقوم شركات مثل أمازون بتوفير توصيات منتجات شخصية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. كما أنها تلعب دوراً كبيراً في وسائل النقل الذكية، والأمان السيبراني، والمزيد.

مع استمرار تقدم البحث والتطور لهذه التقنيات، يبدو الواضح بأن مستقبلنا سيكون مدفوعاً إلى حد كبير بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لكن الأمر يتطلب أيضاً مراعاة القضايا الأخلاقية والقانونية المرتبطة بها لضمان تحقيق الفائدة القصوى للمجتمع العالمي بأكمله.