لا تزال التقنية في تطورٍ مستمر، وفي كل يوم، تظهر مصطلحات تقنية جديدة تُضاف إلى المفاهيم الذكية الحديثة التي أصبحت ثورة علمية مرغوبة ونافعة.
يُعد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من المصطلحات الطنانة الأكثر شيوعًا في السوق والتي تُستخدم عدة مرات بالتبادل. وقد أصبح كلا المُصطلحيْن جزءًا من الحياة اليومية، لكن ذلك لا يعني أننا نُدرك ما يعني كل مصطلح بدقة، وهناك التباس كبير بين ما هو تعلم الآلة وما هو ذكاء اصطناعي. كما أن معظم الشركات التقنية تتجاهل التمييز بين كلا التقنيتيْن عند الإعلان والتسويق لمنتجاتها.
ما هو تعلم الآلة Machine Learning ؟
عند الحديث عن تقنية تعلم الآلة، فإن خوارزميات التقنية تعمل وفق ما يُسمى بالشبكات العصبونية، وهي تُشبه إلى حدٍ كبير كيفية عمل الجهاز العصبي في جسم الإنسان، والتي تكتسب المعرفة والمعلومات بالتكرار. حيث يقوم المُبرمج بتقديم وصف كامل للمعلومات والصفات التي سيتم استخدامها في بناء الشبكة العصبونية.
هذا يعني أنه في تعلم الآلة، تكتسب الخوارزميات المعرفة أو المهارة عن طريقة التجربة والتكرار. حيث يعتمد نظام التعلم الآلي على مجموعات من البيانات الضخمة للعثور على أنماط شائعة.
على سبيل المثال، لنقل أنك تعمل على برنامج للتعلم الآلي مزوّد بالكثير من الصور لحالات الجلد البشري تحت ظروف مختلفة، وما تعنيه هذه الظروف. يُمكن للخوارزمية أن تستخرج بيانات الصورة المُرفقة وتُساعد على تحليل الجلد مستقبلًا. حيث تقوم الخوارزمية بفحص الصور وتحديد الأنماط المتواجدة بين هذه الصور التي تتشارك في الظروف.
عندما تُعطى الخوارزمية صورة جديدة للجلد بحالة غير معروفة في المستقبل، ستقوم بمقارنة النمط الموجود في الصورة الحالية بالأنماط التي مرّت عليها عبر تحليل جميع الصور السابقة، وتكون بذلك قادرة على التنبؤ بنوع حالة الجلد الجديد.
وإن كانت هناك حالات جلد جديدة أو تغيير في الأنماط الحالية لظروف الجلد، لن تتمكّن الخوارزمية من التعرف على هذه الظروف بشكلٍ صحيح. فيجب أن يتم إدخال كافة البيانات والوصف الصحيح للمعلومات الجديدة إلى الخوارزمية حتى يتم التنبؤ بها مستقبلًا.
بمعنى آخر، أي معلومات جديدة يجب أن يتم إطعامها للخوارزمية من أجل أن تتمكّن من التنبؤ بهذه الحالة مستقبلًا بعد الرجوع إلى كافة البيانات المخزّنة فيها. بهذه الطريقة تعمل خوارزمية تعلم الآلة.
ما هو الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence ؟
يتعلّم الذكاء الاصطناعي من خلال اكتساب المعرفة وتعلم كيفية تطبيقها. الهدف من الذكاء الاصطناعي هو زياد فرص النجاح وإيجاد الحل الأمثل. بالذكاء الاصطناعي، يتم تدريب أجهزة الكمبيوتر المحمولة على محاولة القيام بأشياء يُمكن للبشر في الوقت الحاضر فعلها بطريقة أفضل. حيث تميل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى استخدام بياناتها في المواقف التي يكون فيها التكيف مع السيناريوهات الجديدة أمرًا مهمًا.
ولفهم ذلك بطريقة عملية، دعنا نُنشئ محاكاة عبر الحاسوب لسيارة ذاتية ترغب بالعبور عبر حقل ألغام للوصول إلى بر الأمان. في البداية، ستنتقل السيارة عبر مسارات عديدة وقد تتعرّض أكثر من مرة لانفجار لغم حتى تُوفّر البيانات اللازمة عن المسار الصحيح من خلال التعلم من تجربة القيادة السابقة واستخدامه للتنقل بأمان.
ولتعقيد المشكلة، لنفترض أن موقع الألغام الأرضية قد تم نقله. هنا لن تُفيد تقنية تعلم الآلة في إيجاد المسار الصحيح بسبب عدم وجود معرفة مسبقة بمكان الألغام. كل ما هو متوافر هو نمط المسار الذي تم استخلاصه من البيانات المقدمة في البداية.
ما ستفعله تقنية الذكاء الاصطناعي هو تحليل البيانات المتوافرة وسبب التغيير في هذه المسارات وترميز القواعد لتحديد المناطق الخطرة وكيفية تجنّبها من خلال ترك أثر مرئي. فالذكاء الاصطناعي يعمل بطريقة تُشبه طريقة عمل الدماغ في التحليل حتى الوصول إلى الحل والتكيف مع البيانات المتوافرة.
باختصار..
تستخدم تقنية تعلم الآلة مبدأ التجربة والتكرار للبحث عن النمط الذي تعلّمته. في حين يستخدم الذكاء الاصطناعي الخبرة لاكتساب المعرفة والمهارات الجديدة، وأيضًا كيفية تطبيق تلك المعرفة في بيئات جديدة.
كلا المفهوميْن لهما تطبيقاتهما العملية سواء تقنية أو تجارية. وتستعين العديد من الشركات بمختلف اهتماماتها بهذه التقنيات لحل العديد من المشاكل الحرجة التي تواجهها مع العملاء.
اقرأ أيضًا:
