جعلت التكنولوجيا الحياة أسهل بكثير مما كانت عليه في القرن الماضي. مع كل جيل جديد من الأجهزة التقنية ، أصبحت ترقيات البرامج مهمة أيضًا.
وبالمثل ، بدأ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في السيطرة على صناعة البرمجيات لصالح البشرية. من الضروري التمييز بينهما.
الوجبات السريعة الرئيسية
- الذكاء الاصطناعي (AI) هو المفهوم الأوسع لإنشاء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً يشبه ذكاء الإنسان. في المقابل ، يعد التعلم الآلي (ML) مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الخوارزميات للتعلم من البيانات.
- يركز ML على تمكين الآلات من تحسين أدائها دون برمجة واضحة ، بينما يشمل الذكاء الاصطناعي مناهج مختلفة ، بما في ذلك الأنظمة المستندة إلى القواعد والأنظمة الخبيرة.
- يمكن أن تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الروبوتات ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر ، بينما تستخدم تقنيات تعلم الآلة بشكل شائع في تحليل البيانات والتعرف على الأنماط وأنظمة التوصية.
الذكاء الاصطناعي vs تعلم آلة
يشير الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على إنشاء أنظمة حاسوبية يمكنها محاكاة الفكر البشري وقدراته وسلوكياته وأداء المهام المعقدة المختلفة. يعمل التعلم الآلي على بناء آلات باستخدام تقنيات وخوارزميات يمكنها أداء المهام المحددة التي تم تدريبها عليها فقط.
يتم اختصار الذكاء الاصطناعي أيضًا باسم AI. إنها طريقة معقدة لتزويد الآلات بسمات بشرية.
هناك العديد من التطبيقات في الحياة اليومية ، ويقوم المهندسون وخبراء الحوسبة بمحاولات متكررة لإحداث ثورة باستخدام نفس الشيء. يستخدم جميع أنواع المدخلات.
يتم أيضًا اختصار التعلم الآلي باسم ML.
إنها طبقة أخرى من الحوسبة التطبيقية التي تركز بشكل كامل على الخوارزميات والأساليب الإحصائية لتفسير أجزاء كبيرة من المعلومات. تتوفر دورات مختلفة في السوق ويساعد تعزيز المهارة في سهولة الوصول إلى التكنولوجيا بشكل عام.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | الذكاء الاصطناعي | تعلم آلة |
|---|---|---|
| تعريف | يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه عمل ذكي يقوم به نظام لتعويض عجز الذكاء الذي تواجهه الأنظمة الميكانيكية. | التعلم الآلي هو مصطلح أبسط يشير إلى العملية التي من خلالها يشرب النظام طرقًا لتقديم بيانات أكثر دقة. |
| الغرض الرئيسي من التأسيس | يساعد في اتخاذ القرار عندما لا يكون البشر متاحين لاستنتاج الاحتمالات. | يساعد في تعزيز قاعدة المعرفة للنظام الرقمي للوصول إليها في المستقبل. |
| يتم توفير الحلول المشتركة | يوفر الذكاء الاصطناعي حلولاً لمشاكل الإنسان. | يوفر التعلم الآلي حلولاً لمشاكل غير حية في العالم الرقمي. |
| عمليات المشاركة في التكاثر | يتم استخدام الخوارزميات التكنولوجية والجوانب الأخرى للتفسير. | تساعد الأساليب الإحصائية ومعالجات الذاكرة الجهاز على التعلم من المستخدم. |
| محفزات التعلم | يتطلب الذكاء الاصطناعي مدخلات خاصة لفهم الطبيعة البشرية للتنفيذ. | يستخدم التعلم الآلي التفاصيل التي تم تغذيتها بالفعل لتحسين الوظائف. |
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي ، كمفهوم ، موجود منذ عام 1950. على الرغم من أنه يُنظر إليه دائمًا على أنه تهديد يؤدي إلى التغلب على العقل البشري ، إلا أنه يتمتع بمجموعة معينة من المزايا أيضًا.
من حيث التفسير الميكانيكي ، تسمح مبادئ الذكاء الاصطناعي للأشخاص بالوصول إلى أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة في نفس سياق الهواتف الذكية. هناك سمات مختلفة مرتبطة بنفس الشيء والتي قد تتطلب الكثير من التدخل البشري في غياب الذكاء الاصطناعي.
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى فئتين عريضتين - الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الضيق. يرتبط الفرع السابق ارتباطًا وثيقًا بالوظائف المتنوعة للعالم التكنولوجي ، بما في ذلك تعدد المهام وتقديم حلول للعديد من المشكلات في نفس الإطار الزمني.
من ناحية أخرى ، فإن النسخة الضيقة ، كما يوحي الاسم ، مناسبة فقط للمهام التي تنطوي على مواصفات. من الأفضل التعامل مع الذكاء الاصطناعي بعناية لأن سوء الاستخدام قد يؤدي إلى عواقب وخيمة في معظم الحالات ، تتعارض مع الإنسانية بشكل عام.
يحتوي الذكاء الاصطناعي على العديد من الأمثلة الواقعية مثل السيارات ذاتية القيادة ، وميزات التصحيح التلقائي أثناء الكتابة ، والخرائط التي تعرض المواقع المزدحمة ، والطائرات التي يمكن تركها في وضع الطيار التلقائي. ومع ذلك ، لا يمكن استبدال الوعي البشري بالذكاء الاصطناعي.
ما هو التعلم الآلي؟
يمكن تفسير التعلم الآلي على أنه مجموعة فرعية متميزة من التقدم التكنولوجي، ولا يتقاطع أبدًا مع الذكاء الاصطناعي في الساحة الرقمية. مع ظهور برنامج Metaverse والبرامج الأخرى ذات الصلة، زادت أهمية التعلم الآلي بشكل كبير.
تم تسليط الضوء عليه لأول مرة في عام 1959 من خلال شركة IBM. منذ تأسيسه، شهد هذا المجال تغييرات لا حصر لها، من أجل خير البشرية.
التعلم الآلي ، على الرغم من أنه نوع من الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه ، إلا أنه مستقل تمامًا عن المتغيرات الأخرى. يستخدم الجهاز البيانات التي يتم إدخالها في النظام لفهم إجراءات التشغيل القياسية.
بمعنى آخر ، بدلاً من العمل على أنماط محددة ، تعدل الآلة المسارات للوصول إلى استنتاجات وفقًا للعقل البشري.
لا يحل محل الحاجة إلى العمل الميكانيكي ولكنه يحاول تحسين الروح التكنولوجية على نفس المنوال. يشار إلى التعلم الآلي أيضًا على أنه الدرس المستفاد من البيانات الحالية ، لمعالجة البيانات المستقبلية.
على سبيل المثال ، يتم استخدام هذا المبدأ عندما يبحث شخص ما عن منتج على الويب ثم يتلقى إعلانات مماثلة أو وثيقة الصلة ببعض الأيام. تشمل استخدامات التعلم الآلي اكتشاف عمليات الاحتيال عبر الإنترنت واقتراحات للصفحات التي يجب اتباعها وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه الذكاء المزروع تقنيًا. من ناحية أخرى ، يتم تعريف التعلم الآلي على أنه المعالجة الواعية للبيانات الرقمية بواسطة نظام جديد يعتمد على التجارب السابقة.
- الغرض الرئيسي من الذكاء الاصطناعي هو حل المشكلات التي تتطلب تدخلات بشرية بينما لا يعمل التعلم الآلي خارج نطاق التحليلات الرقمية.
- يتم تعزيز عملية صنع القرار من خلال أساليب الذكاء الاصطناعي ، في حين يتم توسيع قاعدة المعرفة للأغراض التفسيرية في مجال التعلم الآلي.
- يعتمد الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات فقط بينما يتضمن التعلم الآلي الإحصائيات والحفظ أيضًا.
- يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى محفزات جديدة بينما يمكن لـ ML أن يعمل بشكل جيد في وجود بيانات موجودة مسبقًا.
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
