الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

في عالم تسارع التكنولوجيا، يُظهر مصطلحات “”الذكاء الاصطناعي””، “”التعلم الآلي””، و“”التعلم العميق”” شهادة على التطور المستمر في مجال تكنولوجيا المعلومات. يُفترض أحيانًا أن هذه المصطلحات تشير إلى نفس الشيء، ولكن لكل منها دورًا مختلفًا في عملية تقدم الأتمتة الذكية. ففي هذه المقالة سنستعرض الفروق بين هذه المصطلحات ونشرح كل منها لفهم أوسع.

الذكاء الاصطناعي (AI)

يُعرَّف “”الذكاء الاصطناعي”” على نحو عام بأنه تقنية حاسوبية تتمكن من محاكاة وظائف العقل الإنساني والقدرات التفكيرية. يتضمن الذكاء الاصطناعي عدَّة أشكالًا، بما في ذلك حل المشكلات، تحليل البيانات، وأخذ قرارات مستقلة. من أبرز المثال على استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن رؤية شركات التوظيف التي تستخدمه لتحليل سير ذاتية المتقدِّمين واقتراح أفضل مرشحين للعمل.

التعلم الآلي (ML)

“”التعلم الآلي”” هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يُعنى ببناء الخوارزميات التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلِّم من البيانات وتحسين أدائها دون كتابة تعليمات صريحة. على سبيل المثال، يُستخدم التعلم الآلي في خدمات التوصية مثل Netflix وAmazon لتقديم اقتراحات مخصَّصة بناءً على تفضيلات المستخدم.

هناك طرق رئيسية أو “”أنواع”” من التعلم الآلي، وهي:

• التعلم المشرف: حيث يُستخدم مجموعة بيانات مسمَّاة لتدريب نموذج التصنيف أو التنبؤ.
• التعلم غير المشرف: يُستخدم عندما لا تكون البيانات مسمَّاة، ويهدف إلى اكتشاف التجمعات أو الأنماط غير المرئية.
• التعلم عبر تعزيز التعامل: يستخدم في بيئة تفاعل مع النظام، حيث يتعلَّم الكائن المُجهَّز من خلال إعطاء المكافأة أو العقاب.

التعلم العميق (Deep Learning)

“”التعلم العميق”” هو نوع متقدم من التعلم الآلي يستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعدَّدة الطبقات لمحاكاة وظائف الشبكات العصبية في الدماغ البشري. يُساهم التعلم العميق في تطوير نظام رؤية متقدِّم، حيث يستخدم لتحديد المجالات وفهم الصور.

شبكة عصبية مُزودة بعدة طبقات تسمى “”الشبكات العصبية التلافيفية”” (CNNs)، وهي من أبرز أنواع الشبكات المستخدمة في مجال رؤية الحاسوب. تُظهر نتائج استخدام التعلم العميق قوته في معالجة وفهم كميّات ضخمة من البيانات.

أصول وتطور هذه التكنولوجيا

لدى فهم الفروق بين هذه المصطلحات، يُعدّ مراجعة تاريخ ظهورها وتطورها ضروريًا. نشأ الذكاء الاصطناعي كمفهوم في أوائل الستينات، متمثلا في جلسة منقولة عندما تجرب المبرمجون إمكانية بناء وحدة ذكاء اصطناعي يُمكِّنها القيام بالأشغال التي نفسرها كذكاء.

بينما التعلم الآلي يُعتَبر فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي، وُلِد مفهومه في أوائل التسعينات من القرن الماضي كإجابة على ضرورة تطوير خوارزميات قادرة على التعلم والتحسين من ملاحظاتها.

وفيما يخص التعلم العميق، فقد بُدِّل تاريخًا قديمًا للشبكات العصبية التلافيفية مؤخرًا بسبب تحسن كبير في قوة وتوافر حساب عالٍ، وهذا جعل من الممكن تطوير شبكات أكثر طبقات لتحقيق نتائج دقيقة.

أمثلة وإحصائيات في الاستخدام

في عام 2020، أظهرت استطلاعات شغب المؤسسات أن 94٪ منها تستخدم بعض نوع من التعلم الآلي لأغراض متفاوتة. كما تُظهر دراسات أخرى أن حوالي 80٪ من الشركات تستثمر في التطبيقات المحورَّة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

في مجال التصوير الطبي، يُظهر نظام التعلم العميق قدرات متقدِّمة في تحديد المرض من صور الأشعة بالكم. أثبتت دراسات أن هذا النوع من النظم يستطيع التفريق بين نوعين مختلفين من التهاب المفاصل الروماتويدي والإنسولينوما بدقة عالية.

التأثير في الحياة العامة

تُظهر هذه التكنولوجيات تأثيرًا ملموسًا في الحياة اليومية من خلال تطبيقات مختلفة، بدءًا من أنظمة الترجمة الفورية إلى الأمان عبر الإنترنت. كما يساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين خدمات الطب والرعاية الصحية من خلال التوفير في التشخيص المبكر للأمراض.

الخلاصة

مع تقدُّمنا نحو عصر أكثر ذكاءً وتطورًا، من الضروري فهم الفروق بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق. الذكاء الاصطناعي هو التجسيد المجرَّب للحوسبة الذكية، بينما يشير التعلم الآلي إلى وظائفه الأساسية، والتعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي مبني على شبكات عصبية مُعقَّدة. فإذا كنت ترغب في استخدام أحد هذه المفاهيم، يجب عليك توضيح الغرض والنتائج التي تسعى لتحقيقها من خلال اختيار الأداة المناسبة. بشكل عام، هذه التكنولوجيات قادمة لتغير طريقة حياتنا وعملنا، مما يُسهِّل علينا الأمور ويفتح أبوابًا جديدة للابتكار.