غالبًا ما يستخدم الأشخاص مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) كما لو كانوا يعنيون نفس الشيء ، خاصة عند الحديث عن البيانات الكبيرة أو التحليلات التنبؤية أو التحول الرقمي. هذا الارتباك منطقي لأن الذكاء الاصطناعي و ML مرتبطان ارتباطًا وثيقًا. ومع ذلك ، فهي ليست هي نفسها. أنها تختلف في نطاقها ، والغرض ، وكيف يتم تطبيقها.
اليوم ، منظمة العفو الدولية و ML في كل مكان. تستخدمها الشركات للتعامل مع كميات هائلة من البيانات ، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً ، وتقديم توصيات في الوقت الفعلي ، وإنشاء تنبؤات دقيقة.
ولكن ما هو الفرق الحقيقي بين الذكاء الاصطناعي و ML؟ وماذا تعني هذه المصطلحات للشركات اليوم؟ دعنا نقوم بتفكيكها ونرى كيف يتم توصيل الذكاء الاصطناعي و ML وما يميزهما.
اقرأ أيضًا: التكاليف الخفية للبناء مقابل شراء البرامج لبدء تشغيل B2B الخاص بك
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال واسع يركز على إنشاء آلات وأنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري. تشمل هذه المهام إدراك اللغة وفهمها والاستجابة لها ، وتحليل البيانات ، وتقديم التوصيات والمزيد.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يُنظر إليه على أنه نظام واحد ، إلا أنه في الواقع مزيج من التقنيات المدمجة في نظام لتمكينه من التعلم والسبب واتخاذ الإجراءات لحل المشكلات المعقدة.
ما هو التعلم الآلي؟
يعد التعلم الآلي (ML) جزءًا من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتيح للآلات التعلم والتحسن من تلقاء نفسها من تجربتها. بدلاً من أن تكون مبرمجة مباشرة ، تستخدم الآلات خوارزميات لدراسة كميات كبيرة من البيانات ، وفهم الأنماط ، واتخاذ القرارات الذكية.
تتحسن خوارزميات ML مع مرور الوقت حيث يتم تدريبها مع المزيد من البيانات. بعد التدريب ، ينشئ النظام نموذجًا للتعلم الآلي يوضح ما تعلمته. كلما زاد عدد البيانات التي يعالجها ، كلما أصبح النموذج أكثر دقة وفعالية.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
إن الذكاء الاصطناعي (AI) يدور حول إنشاء آلات يمكن أن تفكر وتتصرف مثل البشر ، في حين أن التعلم الآلي (ML) أكثر تركيزًا ، فهو يعلم الآلات للقيام بعمل معين من خلال إيجاد أنماط في البيانات.
يساعد التعلم الآلي في جعل هذه المهمة أكثر دقة. إنه يحلل بيانات حركة المرور الحية والعبور ، ويجد أنماطًا ويتعلم من النتائج السابقة لإعطاء تنبؤات أفضل في المستقبل. تتمثل مهمتها في تحسين الأداء لهذه المهمة الواحدة ، وليس القيام بكل شيء بمفردها.
الذكاء الاصطناعي (AI)
- الهدف هو إنشاء أنظمة ذكية يمكنها التعامل مع المهام المعقدة.
- يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات والصناعات المختلفة.
- يستخدم تقنيات مختلفة لنسخ اتخاذ القرارات البشرية.
يمكن لمنظمة العفو الدولية العمل مع جميع أنواع البيانات: منظم أو شبه منظم أو غير منظم. - أنظمة الذكاء الاصطناعى تتعلم وتسبب وتحسين نفسها باستخدام عمليات المنطق واتخاذ القرارات.
التعلم الآلي (ML)
- يمكّن التعلم الآلي الآلات من التعلم من البيانات السابقة دون برمجة بشكل صريح.
- يتم تدريب الآلات مع البيانات لأداء مهام محددة وإنشاء نتائج موثوقة.
- ML لديه مجموعة أضيق من التطبيقات مقارنة مع الذكاء الاصطناعى.
- يعمل ML مع بيانات منظمة وشبه منظمة.
- تعتمد الأنظمة على النماذج الإحصائية لتعلم الأنماط ويمكنها تحديثها ببيانات جديدة.
فوائد الجمع بين الذكاء الاصطناعي و ML
يجلب الذكاء الاصطناعي و ML مزايا كبيرة عبر الصناعات ، وتحويل العمليات ، وتمكين القدرات الجديدة ، وتحقيق التقدم التكنولوجي والمجتمعي. نظرًا لأن ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعى ، فإن فوائدها تساهم أيضًا في التأثير الأوسع لمنظمة العفو الدولية.
- الأتمتة: يمكنهم أتمتة المهام والعمليات ، وتقليل الجهد اليدوي وتحسين الكفاءة.
- القرارات القائمة على البيانات: يحلل البيانات لجعل التنبؤات وتوجيه اتخاذ القرارات مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة.
- الكفاءة والإنتاجية: من خلال أتمتة المهام المتكررة ، فإنها تعمل على تحسين الموارد وتعزيز الإنتاجية.
- رؤى الوقت الحقيقي: تقوم بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، وتقديم رؤى في الوقت المناسب للإجراءات الاستباقية.
- قابلية التوسع: يمكنهم التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة ، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات البيانات الكبيرة.
- القدرة على التكيف: تتعلم الأنظمة من البيانات الجديدة ، وتحسين أدائها باستمرار مع مرور الوقت.
- كفاءة: إنها تعمل بشكل جيد مع البيانات المنظمة والمنظمة والمصورة التي تساعد في تعزيز الكفاءة التشغيلية مع خفض النفقات.
تطبيقات العالم الحقيقي من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تقوم AI و ML بتحويل الصناعات عن طريق جعل العمليات أكثر ذكاءً وأسرع وأكثر كفاءة. فيما يلي بعض التطبيقات الأكثر تأثيرًا:
تحليلات تنبؤية وصفية: تساعد نماذج التعلم الآلي الشركات على التنبؤ بالاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة من خلال تحليل البيانات التاريخية. تشمل الاستخدامات الشائعة التنبؤ بالمبيعات ، والتنبؤ بالطلب ، وتحليل المخاطر وتوقعات سوق الأسهم.
اكتشاف الاحتيال: يكتشف AI و ML أنماطًا غير عادية في المعاملات المالية لمنع الاحتيال والحماية من الأنشطة غير المصرح بها.
الخدمات المالية: من تسجيل الائتمان والتجارة الخوارزمية إلى إدارة المخاطر والمشورة المالية الشخصية ، تحدث الذكاء الاصطناعى و ML ثورة في الخدمات المصرفية والتمويل.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكّن ذلك الآلات من فهم اللغة البشرية والاستجابة لها ، وتشغيلها ، ومساعدي الصوت ، وترجمة اللغة ، وأدوات تحليل المشاعر.
الرعاية الصحية والطب: يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء الذين يعانون من التصوير الطبي ، وتشخيص الأمراض ، واكتشاف المخدرات ، والعلاجات الشخصية ، ومراقبة المريض لتحسين النتائج الصحية.
النظم المستقلة: تعتمد السيارات ذاتية القيادة ، وطائرات بدون طيار ، والروبوتات الصناعية على الذكاء الاصطناعي و ML لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي والتنقل في بيئاتها بأمان.
المساعدون الأذكياء: يستخدم المساعدون الظاهريون مثل Siri و Alexa منظمة العفو الدولية لتقديم مساعدة شخصية وتذكيرات وتوصيات.
الأتمتة الصناعية: تعمل الأتمتة التي تحركها AI على تحسين كفاءة التصنيع من خلال الصيانة التنبؤية ، وفحص الجودة ، وتحسين سلسلة التوريد.
الواقع الافتراضي (VR) والألعاب: AI يعزز تجارب الألعاب مع المعارضين الأذكياء وسلوك الشخصية الواقعية والبيئات الافتراضية الغامرة.
الطاقة والاستدامة: تدعم الذكاء الاصطناعى تحسين الطاقة ، وتكامل الطاقة المتجددة ، وإدارة الشبكات ، والمراقبة البيئية لتعزيز الاستدامة.
توضح هذه الأمثلة كيف يقود الذكاء الاصطناعي و ML الابتكار عبر الصناعات التي تساعد الشركات على تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وتقديم تجارب أفضل.
اقرأ أيضًا: كيفية تعزيز برامج Chatbots المحادثة التي تشبه الإنسان مع تقنيات التعلم الآلي
الاتجاهات المستقبلية لعلماء الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
تتطور مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسرعة ويحمل مستقبلهم إمكانيات مثيرة للشركات والتكنولوجيا والمجتمع. في حين أن AI و ML متصلان بشكل وثيق ، إلا أنهما يتجهان بطرق مختلفة قليلاً.
اتجاهات الذكاء الاصطناعي:
- منظمة العفو الدولية القابلة للتفسير (XAI): ستوفر المزيد من أنظمة الذكاء الاصطناعى تفسيرات واضحة لقراراتهم ، مما يجعلها أسهل في الثقة والتنظيم.
- الذكاء الاصطناعي في الأتمتة: ستقوم الذكاء الاصطناعى بتشغيل الأنظمة الآلية المعقدة بشكل متزايد في الصناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية.
- تعاون Human-AA: ستعزز أدوات الذكاء الاصطناعي العمل البشري من خلال المساعدة في صنع القرار والإبداع وحل المشكلات بدلاً من استبدال البشر بالكامل.
- AI الأخلاقي والمسؤول: سيكون هناك المزيد من التركيز على إنشاء الذكاء الاصطناعى الشفافة وعادلة وغير متحيزة ، مع وجود لوائح توجه استخدامها.
- منظمة العفو الدولية في كل مكان: ستواصل الذكاء الاصطناعى الانتشار إلى التطبيقات اليومية من المنازل الذكية والمساعدين الافتراضيين إلى المركبات المستقلة والرعاية الصحية الشخصية.
اتجاهات التعلم الآلي:
- أنظمة التعلم الذاتي: ستصبح نماذج ML أكثر قدرة على التعلم مع الحد الأدنى من الإشراف البشري ، مما يحسن الأداء بشكل أسرع.
- Edge AI & On-Device ML: سيتم تشغيل نماذج التعلم الآلي بشكل مباشر على أجهزة مثل الهواتف الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء والطائرات بدون طيار لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي بشكل أسرع.
- Automl (التعلم الآلي الآلي): الأدوات التي تعمل على أتمتة إنشاء النماذج وضبطها ونشرها ستجعل ML في متناول غير الخبراء.
- ML للبيانات الكبيرة والتحليلات في الوقت الفعلي: سوف تتعامل ML مع مجموعات بيانات دائمة وتوفير رؤى فورية للشركات والتمويل والرعاية الصحية والمزيد.
- التكامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي: ستعمل ML بشكل متزايد جنبًا إلى جنب مع الحقول الفرعية AI مثل NLP ورؤية الكمبيوتر والروبوتات لإنشاء أنظمة أكثر قدرة.
خاتمة
إن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) مرتبطون ارتباطًا وثيقًا ولكن يخدم أغراض مختلفة. الذكاء الاصطناعي هو المجال الأوسع الذي يركز على إنشاء آلات يمكن أن تفكر ، والسبب والتصرف مثل البشر ، في حين أن ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تمكن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين الأداء مع مرور الوقت.
يقومان معا منظمة العفو الدولية و ML بتحويل الصناعات عن طريق أتمتة المهام ، وتوفير رؤى تعتمد على البيانات ، وتخصيص الخبرات ، وتمكين اتخاذ القرارات الأكثر ذكاءً. تمتد تطبيقاتهم على الرعاية الصحية ، والتمويل ، والتصنيع ، والنقل ، وأكثر من ذلك.
مع تقدم التكنولوجيا ، يعد مستقبل AI و ML أنظمة أكثر ذكاءً ، والتنبؤات الأفضل ، والتحليلات في الوقت الفعلي ، والابتكارات الأخلاقية المسؤولة التي تعزز القدرات البشرية. يعد فهم الفرق والاتصال بين الذكاء الاصطناعي و ML مفتاح الشركات والأفراد الذين يتطلعون إلى الاستفادة من هذه التقنيات من أجل النمو والكفاءة. تفضل بزيارة TechWrix ، مصدر الانتقال الخاص بك للحصول على أحدث الاتجاهات والتطبيقات والأدلة العملية في التكنولوجيا.
