الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي: ما الفرق؟

يكاد يكون من المستحيل إجراء محادثة حول التكنولوجيا دون ذكر الذكاء الاصطناعي (AI) أو التعلم الآلي (ML).

تظهر هذه المصطلحات في كل مكان في محادثات حول كيفية تغيير التكنولوجيا للعالم وتبسيط حياتنا. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم استخدام AI و ML بالتبادل ، مما يجعل الفرق بين الاثنين أقل وضوحًا.

في هذا المنشور الذي يستكشف الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي ، سنعود خطوة إلى الوراء ونفحص ما يميز هذه التخصصات وكيف تحدد بالضبط مستقبل التكنولوجيا.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

بحكم التعريف ، يعد الذكاء الاصطناعي فرعًا لعلوم الكمبيوتر يركز على بناء أجهزة الكمبيوتر والآلات التي يمكن أن تقلد السلوك البشري الذكي.

في عام 1956 ، صاغ جون مكارثي مصطلح "الذكاء الاصطناعي" وحدده بأنه "علم وهندسة صنع الآلات الذكية".

ما يجعل الذكاء الاصطناعي آسراً للغاية هو أنه يمكن أن يحاكي صنع القرار البشري وأداء المهام المختلفة التي تتطلب الذكاء.

وبعبارة أخرى ، يمكن لهذه الأنظمة حل المشاكل ؛ يمكنهم تصنيف الصور على Pinterest، يتداول بذكاء الأسهم ، ويناقش المركبات المستقلة بدقة.

في حين أن معظم الذكاء الاصطناعي يتضمن جهاز كمبيوتر ينفذ عبارات "إذا-ثم" المبرمجة من قبل مهندسين بشريين ، فإن التعلم الآلي هو نظام قادر على التعلم بمفرده.

كيف يختلف التعلم الآلي؟

عند التفكير في الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي ، ضع في اعتبارك أن التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.

بينما تشترك ML في العديد من أوجه التشابه مع AI ، فإنها تختلف لأن أنظمتها يمكن أن تعدل نفسها عند تعرضها لمزيد من البيانات. وبعبارة أخرى ، يمكن أن يعلم نفسه.

في الممارسة العملية ، تعد ML طريقة لتدريب الخوارزميات على اتخاذ القرارات. عرّفه آرثر صموئيل ، أحد رواد التعلم الآلي ، بأنه "مجال دراسة يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح."

أدرك صموئيل ومهندسون آخرون أن تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التفكير – ومنحها الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات – سيكون أكثر كفاءة من برمجة كيفية القيام بكل شيء.

يسمح الوصول إلى كل هذه المعلومات للخوارزميات بمعرفة المزيد حول المعلومات المعالجة واتخاذ قرارات من خلال أنماط ذات دلالة إحصائية.

التعلم الآلي اليوم

اليوم ، يتم استخدام خوارزميات ML على نطاق واسع في التطبيقات التي تقدم توصيات بناءً على سلوك الفرد ، مثل اقتراح أغنية قد تعجبك على Spotify.

يمكن لهذه الخوارزميات معرفة ما إذا كانت هذه الأغنية ترقى إلى الارتفاع أو حزن ، وتجد أغاني أخرى ذات جودة مماثلة ، مما يزيد من احتمالية أن يستمع إليها المستمع.

يساعد التعلم الآلي أيضًا أجهزة الكمبيوتر على فهم الفروق الدقيقة الهائلة للغة البشرية وتعليمها كيفية الاستجابة بطرق يتحدث بها الأشخاص بشكل طبيعي.

هذا جزء من معالجة اللغة الطبيعية ، التي تعتمد بشكل كبير على ML ، وأدت إلى العديد من الابتكارات المثيرة.

مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي يقود ويحدد التقدم التكنولوجي للغد ، والذي أدى بالفعل إلى توفير أكثر من 2.3 مليون وظيفة جديدة.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي: تطوير المهارات

ستبقى المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي و ML في طليعة التطورات الجديدة التي تدفع قدرات ما يمكن للآلات القيام به.

تقدم Udacity 11 دورة في الذكاء الاصطناعي ، تمتد من كل شيء من البرمجة وإدارة المنتجات إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.

يسمح برنامج Nanodegree Engineer لتعلم الآلة من Udacity للطلاب بتعلم تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مع اكتساب الخبرة العملية في نشر النماذج المدربة.

إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي وإمكانيات هذه التقنيات ، فنحن نشجعك على استكشاف الدورات المقدمة في مدرسة الذكاء الاصطناعي.