• صاحب المنشور: شهد الريفي
  
  ملخص النقاش:
  مع تطور تقنيات البيانات الحديثة وتزايد الاعتماد عليها، أصبح هناك نقاش حاد حول الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، وكيف يمكن لهذه التقنيات التكامل لتقديم حلول أكثر كفاءة. رغم التشابه الكبير بينهما، إلا أنهما ليسا مترادفين. بينما يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب ذكاء بشرياً مثل حل المشكلات واتخاذ القرار والتواصل باللغة الطبيعية، فإن التعلم الآلي هو أحد الأساليب الرئيسية لتحقيق هذا الهدف. يتضمن التعلم الآلي تدريب نماذج حسابية تعتمد على كميات هائلة من البيانات لتعرف الأنماط والعلاقات بداخلها، وبالتالي القيام بتوقعات أو اتخاذ قرارات مستندة على هذه المعلومات.

على الرغم من أن الكثيرين قد يستخدمون مصطلحات "الذكاء الاصطناعي" و"الشبكات العصبية"، والتي هي نماذج تعلم آلي معينة، بالتبادل، هناك اختلافات جوهرية تحتاج إلى توضيح. يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات التي تسعى للتقليد الفكري البشري، بما في ذلك الروبوتات، الرؤية الحاسوبية، المعرفة المجردة وغيرها. وفي المقابل، ينصب تركيز التعلم الآلي بشكل رئيسي على كيفية التعامل مع مجموعات كبيرة ومتنوعة من البيانات للتنبؤ بالمستقبل أو الكشف عن العلاقات الخفية.

إحدى أهم نقاط الاختلاف بين الاثنين تكمن في الطرق المتبعة للإدخال والأخراج. عادة ما يتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التعلم الآلي لإعطاء نتائج مطابقة لما تم التدرب عليه سابقاً؛ أي إذا كانت البيانات المدخلة تشبه تلك التي تمت برمجتها أثناء مرحلة التدريب، ستكون النتائج دقيقة. ولكن الذكاء الاصطناعي قادر أيضاً على تجربة استراتيجيات جديدة غير معروفة خلال فترة التدريب وقد تكون أفضل بكثير نتيجة لذلك. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على التعامل مع حالات غير شائعة ولم يتم مواجهتها سابقا بطريقة فعالة نسبيا.

بالإضافة لهذا، يعد الذكاء الاصطناعي أوسع نطاقًا ويتضمن العديد من الأنواع الأخرى للتقنيات مثل البرمجة المنطقية القائمة على القواعد، والمعرفة المجردة، والحسابيات الشبيهة بالإنسان. أما بالنسبة للتعلم الآلي فهو نوع محدد من الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الخوارزميات الإحصائية وتحليل البيانات الضخمة لتحسين آلية عمل النظام بناءً على التجارب والملاحظات السابقة. ويعتمد نجاح كل منهما بشكل كبير على جودة وأهمية بيانات التدريب المتاحة.

وفي حين أن الأمر قد يبدو متضاربا داخل سوق العمل الحالي حيث يُشترى موظفون متخصصون تحت اسم مهندس تعلم آلي بمعدلات مرتفعة مقارنة بأقرانه ممن يعملون ضمن مجال الذكاء الاصطناعي العام، فإنه يجب النظر إلى هذين القطاعين كنقطتين لصالح بعضهما البعض وليس منافسة مباشرة. يأتي دور المهندسين الذين يعملون بالتعلم الآلي هنا كتخصص فرعي مهم لكافة مشاريع الذكاء الاصطناعي الأكبر حجماً وذلك بسبب قدرتهم الاستثنائية على تحويل الكم الهائل من البيانات الخام إلى رؤى عملية وقابلة للاستخدام عبر خوارزميات مبتكرة تستطيع فهم السياقات المختلفة واستخراج الأفكار الجديدة منها بلطف شديد ولطف مماثل ليوسف الصديق إذ قال "إن يوسف عليّ". ومن ثم فإن الاتحاد بين مساعي المهندسين المتعلقة بكلٍ منهما سيولد طفرة معرفية فريدة حال تطبيقها الجيد وستجعلهما أقوى سوياً. إنها رحلة مثيرة نحو الغد تبدأ اليوم!