يُعدّ تعلّم الآلة أحد فروع الذكاء الاصطناعي، لكنّهما ليسا متماثلين، فتعلّم الآلة يعتمد على بيانات مُحدّدة، بينما يحاول الذكاء الاصطناعي محاكاة القدرات البشرية في اتخاذ القرارات، كما أنّه أنواع مختلفة وليس نوعًا واحدًا، فما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟ وما الفرق أيضًا بين تعلم الآلة والتعلم العميق؟

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

هو برنامج كمبيوتر يحاكي القدرات المعرفية البشرية من أجل أداء مهام معقّدة لا يمكن أن يقوم بها إلّا البشر عادةً، مثل اتخاذ القرارات وتحليل البيانات وترجمة اللغة.

فهو كود مُبرمَج لأداء المهام التي تتطلّب تفكيرًا بشريًا، ورغم أنّ الأنظمة الآلية تتبع فقط مجموعة التعليمات التي تُقدّم إليها وتنفّذها بإخلاص دون تعديل، فإنّ الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قادرة على التعلّم من تفاعلاتها لتحسين أدائها وكفاءتها.

والذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يغطّي مجموعة متنوعة من المجالات الفرعية المترابطة، وتشمل بعض المجالات الأكثر شيوعًا في مجال الذكاء الاصطناعي:

• تعلّم الآلة (ML): مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، تُدرّب فيها الخوارزميات على مجموعات البيانات لتصبح نماذج تعلم آلي قادرة على أداء مهامٍ مُحدّدة.

• التعلّم العميق (Deep Learning): هو مجموعة فرعية من تعلّم الآلة (ML)، وفيها تُستخدَم الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحاكي الدماغ البشري لأداء مهام تفكيرٍ أكثر تعقيدًا دون تدخلٍ بشري.

• مُعالَجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): مجموعة فرعية من علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي واللغويات وتعلّم الآلة، وتركّز معالَجة اللغة الطبيعية على إنشاء برنامج قادر على تفسير التواصل البشري.

• علم الروبوتات (Robotics): مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر، وتُركِّز على إنشاء روبوتات قادرة على تعلّم وأداء مهام معقّدة في العالم الحقيقي.

أنواع الذكاء الاصطناعي

تختلف أنواع الذكاء الاصطناعي بناءً على كيفية تعلّمه وإلى أي مدى يمكنه تطبيق معرفته، وينقسم الذكاء الاصطناعي إلى الأنواع الآتية:

1. الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI)

الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف، هي أدوات ذكاء اصطناعي مُصمّمة لتنفيذ أوامر محددة للغاية، وقد صُمّمت تلك التقنية لتخدم وتتفوق في قدرة معرفية واحدة، ولا يمكنها تعلّم المهارات بشكلٍ مستقل بما يتجاوز ما صُمّمت لأجله.

فمثلًا معالَجة اللغة الطبيعية هي نوع من الذكاء الاصطناعي الضيق لأنّه يمكنه أن يتعرّف على الأوامر الصوتية والاستجابة لها، لكن لا يمكنه أداء مهمات أخرى غير ذلك. ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق برامج التعرّف على الصور، والسيارات ذاتية القيادة، والمساعدين الافتراضيين للذكاء الاصطناعي.

2. الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence)

ذكاء اصطناعي يمكنه التعلّم والتفكير والقيام بمجموعة واسعة من الإجراءات المشابهة للبشر، والهدف من تصميمه أو تكون قادرًا على إنشاء آلات قادرة على أداء مهام متعددة الوظائف، تُساعِد البشر في الحياة اليومية.

وعلى الرغم من أنّه لا يزال قيد التطوير، لكن يمكن بناء الأساس للذكاء الاصطناعي العام من بعض التقنيات، مثل أجهزة الكمبيوتر العملاقة والأجهزة الكمومية ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل شات جي بي تي.

3. الذكاء الاصطناعي الفائق (Artificial Superintelligence)

الذكاء الاصطناعي الفائق هو مادة الخيال العلمي، فمن المفترض أنّه بمجرد وصول الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء العام، سيتعلّم قريبًا بمعدل سريع بحيث تصبح معرفته وقدراته أقوى من معارف وقدرات البشر.

وقد يكون هذا النوع تقنية أساسية للذكاء الاصطناعي الواعي والروبوتات الفردية. وقال ديف روجنموسر، الرئيس التنفيذي لشركة جاسبر للكتابة في الذكاء الاصطناعي: “سيصبح الذكاء الاصطناعي إلى حد بعيد أكثر أشكال الذكاء قدرة على وجه الأرض”. “سيكون لديه ذكاء البشر وسيكون أفضل بكثير في كل ما نقوم به”. لكن كل هذه مجرد تكهنات حتى الآن.

4. الذكاء الاصطناعي التفاعلي (Reactive AI)

الآلات التفاعلية غير متقدمة، فبإمكانها الاستجابة للطلبات والمهمات الفورية، لكنها غير قادرة على تخزين الذاكرة أو التعلم من التجارب السابقة أو تحسين وظائفهم من خلال التجارب. كما أنّها تستجيب فقط لمجموعة محدودة من المدخلات، وتُعدّ هذه الآلات التفاعلية هي النوع الأساسي من الذكاء الاصطناعي.

من الناحية العملية، فهي مفيدة لأداء وظائف أساسية مستقلة، مثل تصفية الرسائل غير المرغوب بها من صندوق البريد الإلكتروني، أو التوصية بعناصر معينة بناءً على سجل التسوق الخاص بك، لكنه لا يبني على المعرفة السابقة ولا يقدر على أداء مهام أكثر تعقيدًا.

5. الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة (Limited Memory AI)

ذكاء اصطناعي قادر على تخزين البيانات السابقة واستخدامها للتنبؤ، فهو يبني على قاعدة معارفه المحدودة والقصيرة الأجل ويؤدي مهام تستند إلى المعرفة.

فجوهر الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة هو التعلّم العميق، والذي يقلّد وظيفة الخلايا العصبية في الدماغ البشري، وهذا يسمح للآلة بالتعلم من التجارب، مما يساعد على تحسين دقة أفعاله بمرور الوقت.

واليوم يمثل نموذج الذكاء الاصطناعي محدود الذاكرة أغلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فهو موجود في روبوتات الدردشة (Chatbots)، والمساعدين الافتراضيين (Virtual Assisstants)، والسيارات ذاتية القيادة وغيرها، فهي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

6. نظرية الذكاء الاصطناعي العاقل (Theory of Mind AI)

يشير إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إدراك والتقاط مشاعر الآخرين، والتنبؤ بالإجراءات المستقبلية بناءً على تلك المعلومات، لكن تلك النظرية لم تتحقّق بالكامل بعد، وبإمكانها جلب الكثير من التغييرات الإيجابية لعالم التكنولوجيا، لكنها قد لا تخلو من أخطا أيضًا، وربّما تؤدي إلى أتمتة بعض الوظائف.

7. الذكاء الاصطناعي الواعي

يصف الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك وعيًا ذاتيًا، وهو الذي يتجاوز نظرية العقل، وكذلك أحد الأهداف النهائية في تطوير الذكاء الاصطناعي، ويُعتقَد أنّه بمجرد الوصول إلى الذكاء الاصطناعي الواعي، ستكون آلات الذكاء الاصطناعي خارجة عن سيطرتنا، لأنّها لن تكون قادرة فقط على الشعور بمشاعر الآخرين، بل سيكون لديها إحساس بذاتها أيضًا.

ما هو تعلّم الآلة (Machine Learning)؟

تعلّم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح بتحسين أداء المهمات عند إعدادها بشكلٍ صحيح، كما تساعد على إجراء تنبؤات دقيقة، وتقليل الأخطاء.

فمثلًا تستخدم شركات، مثل أمازون، تعلّم الآلة للتوصية بمنتجات لعميل معين، بناءً على ما نظر إليه العميل واشتراه من قبل.

ولتوضيح الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، فباستخدام الذكاء الاصطناعي البسيط، يمكن للمبرمج إخبار الآلة بكيفية الاستجابة لمجموعات مختلفة من التعليمات عبر تكويد كل قرار يدويًا.

أمّا نماذج تعلّم الآلة، فيمكن من خلالها تدريب الآلة عبر إعطائها كمية كبيرة من البيانات؛ إذ تتبع مجموعة من القواعد تُسمّى خوارزمية، لتحليل واستخلاص الاستنتاجات من البيانات، وكلّما زاد عدد البيانات التي تحلّلها الآلة، كانت أفضل في أداء المهمة أو اتخاذ القرار.

ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟

بينما تحتاج خوارزميات تعلم الآلة عمومًا إلى تصحيح بشري عندما تفهم شيئًا خاطئًا، فإنّ خوارزميات التعلم العميق تحسّن نتائجها من خلال التكرار، دون تدخل بشري؛ إذ يمكن لها التعلّم من مجموعات صغيرة نسبيًا من البيانات.

لكن خوارزمية التعلم العميق تتطلّب مجموعة بيانات ضخمة، قد تتضمّن بيانات متنوعة وغير مُنظّمة، فهي تعدّ تطورًا لتعلم الآلة؛ إذ تضع الخوارزميات ووحدات الحوسبة (الخلايا العصبية) في ما يسمى بالشبكة العصبية الاصطناعية.

وهذه الشبكات العصبية العميقة مستلهمة من بنية الدماغ البشري، وتمر البيانات عبر هذه الشبكة من الخوارزميات المترابطة، بطريقة مشابهة لمعالجة أدمغتنا للمعلومات.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)؟

الفرق الأكثر وضوحًا بين الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة هو أنّ تعلم الآلة أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تدور حول التعلم من البيانات، لكن كلًا منهما مختلف عمومًا عن الآخر، وفيما يلي أبرز نقاط الفرق بينهما:

1. حجم البيانات وتنظيمها

تتطلّب خوارزميات تعلّم الآلة عادةً كميات كبيرة من البيانات المُحدّدة للتدريب، مما يعني أنّ كل نقطة بيانات يجب أن يكون لها وسم أو تصنيف، فمثلًا يتطلّب تدريب نموذج تعلم الآلة للتعرّف على الصور أو على الكلام، مجموعة بيانات من الصور أو المقاطع الصوتية المصنفة على أنّها ما تهدف الخوارزمية إلى التعرف عليه (مثلًا “قطة” أو “ليست قطة”).

كما يمكن أن تستفيد نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا من مجموعات البيانات الكبيرة، ومع ذلك لا تحتاج البيانات بالضرورة إلى وسم لها، إذ يمكن للنماذج تعلّم الأنماط من جميع أنواع البيانات غير المنظّمة.

2. القدرة على محاكاة البشر

تُركِّز خوارزميات تعلم الآلة بشكلٍ أساسي على تحليل وتفسير نماذج البيانات الحالية فهي لا تهدف إلى ذكاء أوسع يشبه الإدراك البشري، لكن يتفوّق تعلّم الآلة عادةً في بعض المهمات، مثل التصنيف واكتشاف نقاط الخلل أو الشذوذ.

بيما تُعدّ خوارزميات الذكاء الاصطناعي أفضل في إنشاء تنسيقات بيانات جديدة وأصلية، فأحد أغراضها الأساسية تقليد ما سيفعله الشخص وتعلّم القدرات المشابهة للبشر، لذا تُستخدَم عادةً في مهمات، مثل توليد تصميمات المنتجات، أو إنشاء محاكاة واقعية، أو تعديل الصور المعقدة، أو صياغة محتوى نصي من الصفر.

3. النتائج المنشودة

تعلم الآلة موجّه بشكل أساسي نحو النتائج، ويُستخدَم لتحسين مهمة معينة، مثل تقليل الخطأ إلى أدنى حد أو زيادة الدقة إلى أقصى حد، كما تُدرّب نماذج تعلّم الآلة على اتخاذ تنبؤات أو قرارات بناءً على بيانات المدخلات لتحقيق مقاييس أداء مُحدّدة مسبقًا.

أمّا الذكاء الاصطناعي التوليدي فله غرض أساسي واحد وهو إنشاء شيء مشابه ولكن ليس مطابقًا للبيانات التي دُرِّب عليها، وغالبًا ما يُقاس نجاح نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال جودة وتنوّع العينات التي أُنشئت بدلًا من أدائها في مهامٍ مُحدّدة.

4. نطاق التطبيق

تُعدّ خوارزميات تعلّم الآلة مفيدة في مجالات متعددة، فيمكن استخدامه لحل مجموعة واسعة من مهمات التنبؤ واتخاذ القرار، وهي مفيدة جدًا في مجالات، مثل الرعاية الصحية والمالية والتسويق والأنظمة المستقلة.

بينما يُعدّ الذكاء الاصطناعي مناسبًا بشكلٍ أفضل للمهمات التي تتضمّن إنشاء الصور وتوليد النصوص والمهمات المماثلة الأخرى، لذا يحتوي الذكاء الاصطناعي على تطبيقات متنوعة في الصناعات الإبداعية.

5. التعامل مع الشك

غالبًا ما تُقدِّم خوارزميات تعلم الآلة تقديرات للنقاط أو تنبؤات احتمالية بناءً على بيانات الإدخال، وتهدف هذه الخوارزميات إلى تقليل أخطاء التنبؤ، وتقليل تحيّز الذكاء الاصطناعي، وزيادة دقة التنبؤ ضمن حدود محددة للشك أو عدم اليقين. فهو نهج أكثر تركيزًا على البيانات، يتطلّب المزيد من تنظيم البيانات لتحقيق النتائج المتوقعة.

بينما يتبنّى الذكاء الاصطناعي عدم اليقين أو الشك كجزء أصيل من العملية الإبداعية، ومِنْ ثَمّ يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تنتج مخرجات متنوعة وعفوية بدرجات متفاوتة من الحداثة.

وهذا يسمح بالاستكشاف والإبداع في العينات التي أُنشئت ويمنعها من الظهور بنفس الشكل أو تحصيل نفس المنتَج في كل مرة.

6. قابلية التفسير

غالبًا ما تُصمّم نماذج تعلم الآلة بحيث يمكن للمستخدِمين فهم السبب وراء التنبؤات والقرارات التي يتخذها النموذج، وما هي الميزات التي تؤثر في قرارات النموذج، وهي ميزة مهمة، خاصةً عندما تكون الشفافية والامتثال التنظيمي ضروريين، مثل الرعاية الصحية أو التمويل.

ومع ذلك قد تضحي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بإمكانية تفسير كيفية أو سبب النتائج التي تولّدها من أجل الإبداع، فهي تُستخدَم في مهمات إبداعية أكثر من المهمات التي تتطلّب شفافية وامتثال تنظيمي.

فوائد استخدام تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي في المؤسسات والشركات

يجلب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فوائد قوية للشركات، خاصةً مع تجدّد إمكانياتهما باستمرار، فمع زيادة كمية البيانات من حيث الحجم والتعقيد، أصبحت الأنظمة الآلية والذكية حيوية لمساعدة الشركات على أتمتة المهام وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ لتحقيق نتائج أفضل.

ومن فوائد استخدام تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي معًا للأعمال:

• نطاق أوسع للبيانات: بمعنى تحليل وتفعيل مجموعة أوسع من مصادر البيانات غير المُنظّمة والمنظّمة أيضًا.

• اتخاذ قراراتٍ أسرع: من خلال لتحسين سلامة البيانات وتسريع معالَجتها، وتقليل الأخطاء البشرية من أجل اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.

• الفاعلية أو الكفاءة: فاستخدامهما معًا يزيد الكفاءة التشغيلية ويخفض التكاليف.

• التكامل التحليلي: فهما يساعدان في تمكين الموظفين من خلال دمج التحليلات التنبؤية والرؤى في تقارير الأعمال والتطبيقات.

ملخص الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

يمكن تلخيص الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة فيما يلي:

	الذكاء الاصطناعي	تعلّم الآلة
كيفية العمل	يسمح للآلة بمحاكاة الذكاء البشري لحل المشكلات.	يسمح للآلة بالتعلّم بشكلٍ مستقل من البيانات السابقة.
الهدف	يهدف إلى تطوير نظام ذكي يمكنه أداء مهمات معقدة.	يهدف إلى بناء آلات يمكنها التعلّم من البيانات لزيادة دقة النتائج والمخرجات.
الاستخدام	يُستخدَم في بناء أنظمة تحل المشكلات المعقدة، مثل الإنسان.	يُستخدَم في تدريب الآلات بالبيانات لأداء مهمات محددة وتقديم نتائج دقيقة.
المخرجات	يستخدم الذكاء الاصطناعي التقنيات في إنشاء نظام يحاكي صنع القرار البشري.	يستخدم تعلم الآلة خوارزميات التعلم الذاتي لإنتاج نماذج تنبؤية.
التعامل مع البيانات	يتعامل مع جميع أنواع البيانات المنظّمة وشِبه المنظّمة وغير المنظّمة.	يتعامل مع البيانات المنظّمة وشبه المنظّمة فقط.
علام يعتمد؟	تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي المنطق وأشجار القرار للتعلم والتصحيح الذاتي.	تعتمد أنظمة تعلّم الآلة على النماذج الإحصائية للتعلم ويمكنها التصحيح الذاتي عند تزويدها ببيانات جديدة.
المهمات الإبداعية	أفضل في أداء المهمات الإبداعية.	مدرّب على بيانات محددة ولا يناسب المهمات الإبداعية.