ما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

إذا سبق لك أن حدقتَ بصفحة منتجٍ متسائلاً عمّا إذا كنت تشتري ذكاءً اصطناعيًا أم مجرد تعلّم آليّ، فأنت لست وحدك. تُتداول المصطلحات كالأوراق الملونة. إليك دليلٌ سهلٌ ومباشرٌ للمقارنة بين التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي، يُقدّم شرحًا وافيًا، ويضيف بعض الاستعارات المفيدة، ويمنحك خريطةً عمليةً يمكنك استخدامها بالفعل.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي
مقدمة بلغة بسيطة لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتاريخه واستخداماته الحقيقية.

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟
أهمية شفافية النموذج وطرق تفسير التوقعات

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي للروبوتات البشرية؟
القدرات والتحديات وحالات الاستخدام للأنظمة الروبوتية الشبيهة بالإنسان.

🔗 ما هي الشبكة العصبية في الذكاء الاصطناعي
العقد والطبقات والتعلم موضحة بأمثلة بديهية.

ما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟ 🌱→🌳

• الذكاء الاصطناعي هو الهدف الأسمى: أنظمة تُنجز مهامًا نربطها بالذكاء البشري - التفكير، والتخطيط، والإدراك، واللغة - وهي الوجهة المُستهدفة. أما بالنسبة للاتجاهات والنطاق، فيُقدم مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي "حالة الاتحاد" الموثوقة [3].

• التعلم الآلي (ML) هو فرع من الذكاء الاصطناعي: أساليب تتعلم الأنماط من البيانات لتحسين أداء مهمة ما. وباستخدام إطار كلاسيكي ودائم، يدرس التعلم الآلي الخوارزميات التي تتحسن تلقائيًا من خلال التجربة. [1]

طريقة بسيطة لتوضيح الأمر: الذكاء الاصطناعي هو المظلة، والتعلم الآلي هو أحد الأضلاع . لا يستخدم كل الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي، لكن الذكاء الاصطناعي الحديث يعتمد عليه دائمًا تقريبًا. إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الوجبة، فإن التعلم الآلي هو أسلوب الطهي. قد يبدو الأمر غريبًا بعض الشيء، ولكنه يبقى راسخًا.

يجعل التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي💡

عندما يسأل الناس عن التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي، فإنهم عادةً ما يبحثون عن النتائج، لا عن الاختصارات. تُعتبر التقنية جيدة عندما تُقدم ما يلي:

1. مكاسب واضحة في القدرات

   • قرارات أسرع أو أكثر دقة من سير العمل البشري النموذجي.

   • تجارب جديدة لم يكن بإمكانك إنشاؤها من قبل، مثل النسخ متعدد اللغات في الوقت الفعلي.

2. حلقة التعلم الموثوقة

   • تصل البيانات، وتتعلم النماذج، ويتحسن السلوك. وتستمر الحلقة المفرغة دون أي دراما.

3. المتانة والسلامة

   • مخاطر محددة جيدًا وسبل تخفيفها. تقييم حكيم. لا مفاجآت غير سارة في الحالات الطارئة. يُعد إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) بوصلة عملية ومحايدة للبائعين. [2]

4. ملاءمة العمل

   • تتوافق دقة النموذج وزمن وصوله وتكلفته مع احتياجات مستخدميك. إذا كان مبهرًا ولكنه لا يُحسّن مؤشر الأداء الرئيسي، فهو مجرد مشروع علمي.

5. النضج التشغيلي

   • المراقبة، وإدارة الإصدارات، والتغذية الراجعة، وإعادة التدريب أمور روتينية. الملل مفيد هنا.

إذا نجحت مبادرة ما في تحقيق هذه المعايير الخمسة، فهي ذكاء اصطناعي جيد، أو تعلم آلي جيد، أو كليهما. أما إذا لم تحققها، فمن المرجح أن يكون هناك عرض توضيحي لم يُفلح.

التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي في لمحة: الطبقات 🍰

نموذج عقلي عملي:

• طبقة البيانات:
  نصوص خام، صور، ملفات صوتية، جداول. جودة البيانات تتفوق على ضجيج النماذج في كل مرة تقريبًا.

• طبقة النموذج:
  التعلم الآلي الكلاسيكي مثل الأشجار والنماذج الخطية، والتعلم العميق للإدراك واللغة، ونماذج الأساس بشكل متزايد.

• طبقة الاستدلال والأدوات
  تعمل على توجيه المطالبات والاسترجاع والوكلاء والقواعد وأدوات التقييم التي تحول مخرجات النموذج إلى أداء للمهمة.

• طبقة التطبيق:
  المنتج المُوجّه للمستخدم. هنا يبدو الذكاء الاصطناعي سحريًا، أو أحيانًا... جيدًا.

التعلّم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي هو في الغالب مسألة نطاق عبر هذه الطبقات. عادةً ما يكون التعلم الآلي هو طبقة النموذج، بينما يمتد الذكاء الاصطناعي عبر كامل المجموعة. نمط شائع في الممارسة العملية: نموذج تعلم آلي بسيط مع قواعد المنتج يتفوق على نظام "ذكاء اصطناعي" أثقل حتى تحتاج فعليًا إلى مزيد من التعقيد. [3]

أمثلة يومية حيث يظهر الفرق 🚦

• تصفية البريد العشوائي

  • ML: مصنف تم تدريبه على رسائل البريد الإلكتروني المصنفة.

  • الذكاء الاصطناعي: النظام بأكمله بما في ذلك الأساليب التجريبية، وتقارير المستخدم، والعتبات التكيفية، بالإضافة إلى المصنف.

• توصيات المنتج

  • ML: التصفية التعاونية أو الأشجار المعززة بالتدرج في سجل النقر.

  • الذكاء الاصطناعي: التخصيص الشامل الذي يأخذ في الاعتبار السياق وقواعد العمل والشروحات.

• مساعدو الدردشة

  • ML: نموذج اللغة نفسه.

  • الذكاء الاصطناعي: خط الأنابيب المساعد مع الذاكرة والاسترجاع واستخدام الأدوات وحواجز الأمان وتجربة المستخدم.

ستلاحظ نمطًا. التعلم الآلي هو جوهر التعلم، والذكاء الاصطناعي هو الكائن الحي المحيط به.

جدول المقارنة: أدوات التعلم الآلي مقابل أدوات الذكاء الاصطناعي، الجمهور، الأسعار، سبب نجاحها 🧰

فوضوية إلى حد ما عن قصد - لأن الملاحظات الحقيقية لا تكون مرتبة تمامًا أبدًا.

*للتوضيح فقط. معظم الخدمات تقدم باقات مجانية أو دفعًا عند الاستخدام؛ راجع صفحات الأسعار الرسمية للاطلاع على أحدث التفاصيل.

كيف يظهر التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي في تصميم النظام 🏗️

1. متطلبات

   • الذكاء الاصطناعي: تحديد نتائج المستخدم والسلامة والقيود.

   • ML: تحديد مقياس الهدف والميزات والعلامات وخطة التدريب.

2. استراتيجية البيانات

   • الذكاء الاصطناعي: تدفق البيانات من البداية إلى النهاية، والحوكمة، والخصوصية، والموافقة.

   • ML: أخذ العينات، والوسم، والزيادة، والكشف عن الانجراف.

3. اختيار النموذج

   • ابدأ بأبسط ما يمكن أن ينجح. بالنسبة للبيانات المهيكلة/الجدولية، غالبًا ما تكون الأشجار المعززة بالتدرج خط أساس يصعب التغلب عليه. [5]

   • حكاية قصيرة: في مشاريع الاحتيال والتحويل، رأينا مرارًا وتكرارًا أن شبكات GBDT تتفوق على الشبكات الأعمق بينما تكون أرخص وأسرع في الخدمة. [5]

4. تقييم

   • ML: مقاييس غير متصلة بالإنترنت مثل F1، وROC AUC، وRMSE.

   • الذكاء الاصطناعي: مقاييس إلكترونية مثل التحويل، والاحتفاظ بالعملاء، والرضا، بالإضافة إلى التقييم البشري للمهام الشخصية. يتتبع مؤشر الذكاء الاصطناعي تطور هذه الممارسات على مستوى الصناعة. [3]

5. السلامة والحوكمة

   • استعن بسياسات وضوابط المخاطر من أطر عمل موثوقة. صُمم إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) خصيصًا لمساعدة المؤسسات على تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي وإدارتها وتوثيقها. [2]

المقاييس المهمة، دون التلويح باليد 📏

• الدقة مقابل الفائدة
  قد يفوز النموذج الذي يتمتع بدقة أقل قليلاً إذا كان زمن الوصول والتكلفة أفضل بكثير.

• المعايرة:
  إذا كان النظام واثقًا بنسبة ٩٠٪، فهل يكون عادةً على هذا المعدل؟ هذه المسألة لا تحظى بالمناقشة الكافية، وهي بالغة الأهمية، وهناك حلول بسيطة مثل تعديل درجة الحرارة. [٤]

• المتانة:
  هل تتدهور بسلاسة عند استخدام مدخلات غير منظمة؟ جرّب اختبارات الإجهاد والحالات الطارئة الاصطناعية.

• العدالة والإنصاف
  : قياس أداء المجموعة. توثيق القيود المعروفة. ربط حق تعليم المستخدم في واجهة المستخدم. [2]

• مقاييس التشغيل:
  وقت النشر، سرعة التراجع، حداثة البيانات، معدلات الفشل. الصيانة الدورية التي تُنقذ الموقف.

للحصول على قراءة أعمق حول ممارسات التقييم والاتجاهات، يجمع مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي البيانات والتحليلات عبر الصناعات. [3]

الأخطاء والخرافات التي يجب تجنبها 🙈

• خرافة: كثرة البيانات أفضل دائمًا.
  التصنيفات الأفضل والعينات التمثيلية أفضل من الكميات الخام. نعم، لا تزال كذلك.

• خرافة: التعلم العميق يحل كل شيء.
  ليس للمشكلات الجدولية الصغيرة/المتوسطة؛ إذ تظل أساليب التعلم الشجري شديدة التنافسية. [5]

• خرافة: الذكاء الاصطناعي يعني استقلالية كاملة.
  تأتي معظم القيمة اليوم من دعم القرار والأتمتة الجزئية مع إشراك البشر. [2]

• الفخ: عبارات المشكلة المبهمة.
  إذا لم تستطع تحديد مقياس النجاح في سطر واحد، فستطارد الأشباح.

• المأزق: تجاهل حقوق البيانات والخصوصية.
  اتبع سياسة المؤسسة والتوجيهات القانونية؛ ونظّم مناقشات المخاطر ضمن إطار عمل معترف به. [2]

الشراء مقابل البناء: مسار قرار قصير 🧭

• ابدأ بالشراء إذا كانت احتياجاتك شائعة والوقت ضيق. تتميز واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات المُدارة ذات النموذج الأساسي بكفاءة عالية. يمكنك إضافة حواجز الحماية والاسترجاع والتقييم لاحقًا.

• صمم خصيصًا عندما تكون بياناتك فريدة أو المهمة هي خندقك. امتلك خطوط أنابيب بياناتك وتدريب النماذج. توقع الاستثمار في عمليات إدارة رأس المال (MLOps).

• الدمج أمر طبيعي. تجمع العديد من الفرق بين واجهة برمجة التطبيقات (API) للغة وتعلم آلي مخصص للتصنيف أو تقييم المخاطر. استخدم ما يناسبك، ووفق بين الخيارات حسب الحاجة.

الأسئلة الشائعة السريعة لتوضيح الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ❓

هل كل الذكاء الاصطناعي يعتمد على التعلم الآلي؟
لا. بعض الذكاء الاصطناعي يستخدم القواعد أو البحث أو التخطيط مع القليل من التعلم أو بدونه. التعلم الآلي هو السائد حاليًا. [3]

هل كل ما يتعلق بالتعلم الآلي هو الذكاء الاصطناعي؟
نعم، التعلم الآلي جزء من الذكاء الاصطناعي. إذا تعلم من البيانات لأداء مهمة، فأنت في عالم الذكاء الاصطناعي. [1]

أيهما أفضل في الوثائق: التعلم الآلي أم الذكاء الاصطناعي؟
إذا كنت تتحدث عن النماذج والتدريب والبيانات، فقل "التعلم الآلي". إذا كنت تتحدث عن قدرات المستخدم وسلوك النظام، فقل "الذكاء الاصطناعي". عند الشك، كن محددًا.

هل أحتاج إلى مجموعات بيانات ضخمة؟
ليس دائمًا. بفضل هندسة الميزات الدقيقة أو الاسترجاع الذكي، يمكن لمجموعات البيانات الأصغر حجمًا والمُنسّقة أن تتفوق على مجموعات البيانات الأكبر حجمًا والأكثر تشويشًا، خاصةً على البيانات الجدولية. [5]

ماذا عن الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
احرص على تطبيقه منذ البداية. استخدم ممارسات إدارة المخاطر المنظمة، مثل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST AI RMF)، وأبلغ المستخدمين بقيود النظام. [2]

الغوص العميق: التعلم الآلي الكلاسيكي مقابل التعلم العميق مقابل النماذج الأساسية 🧩

• التعلم الآلي الكلاسيكي

  • ممتاز للبيانات الجدولية ومشاكل الأعمال المنظمة.

  • سريع التدريب، سهل الشرح، رخيص الخدمة.

  • غالبًا ما يقترن ذلك بالميزات التي صنعها الإنسان ومعرفة المجال. [5]

• التعلم العميق

  • يتلاءم مع المدخلات غير المنظمة: الصور والصوت واللغة الطبيعية.

  • يتطلب المزيد من الحساب والضبط الدقيق.

  • مقترنة بالتعزيز والتنظيم والهندسة المعمارية المدروسة. [3]

• نماذج الأساس

  • تم تدريبها مسبقًا على بيانات واسعة النطاق، وقابلة للتكيف مع العديد من المهام من خلال المطالبة أو الضبط الدقيق أو الاسترجاع.

  • نحتاج إلى حواجز أمان، وتقييم، وضبط للتكاليف. إنجاز إضافي مع هندسة سريعة وجيدة. [2][3]

استعارةٌ صغيرةٌ فيها عيبٌ: التعلم الآلي الكلاسيكي أشبه بدراجة، والتعلم العميق أشبه بدراجة نارية، ونماذج التأسيس أشبه بقطارٍ يُستخدم أحيانًا كقارب. يبدو الأمر منطقيًا نوعًا ما إذا حدّقتَ فيه... ثم لا يبدو كذلك. مع ذلك، لا يزال مفيدًا.

قائمة التحقق من التنفيذ التي يمكنك سرقتها ✅

1. اكتب بيان المشكلة في سطر واحد.

2. تحديد الحقائق الأساسية ومقاييس النجاح.

3. مصادر بيانات المخزون وحقوق البيانات. [2]

4. خط الأساس مع النموذج الأكثر بساطة وقابلية للتطبيق.

5. قم بتزويد التطبيق بخطافات التقييم قبل الإطلاق.

6. خطط لحلقات التغذية الراجعة: وضع العلامات، وفحوصات الانحراف، وإعادة تدريب الإيقاع.

7. افتراضات الوثيقة والقيود المعروفة.

8. قم بإجراء تجربة تجريبية صغيرة، وقارن المقاييس عبر الإنترنت بإنجازاتك خارج الإنترنت.

9. تَحَدَّثْ بِحَذَر، وَرَاقِبْ بِلا هوادة. احتفلْ بالملل.

التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي - ملخص موجز 🍿

• الذكاء الاصطناعي هو القدرة الشاملة التي يختبرها المستخدم.

• التعلم الآلي هو آلية التعلم التي تدعم جزءًا كبيرًا من هذه القدرة. [1]

• إن النجاح لا يعتمد على أزياء العارضات بقدر ما يعتمد على صياغة المشكلة بشكل واضح، والبيانات النظيفة، والتقييم العملي، والعمليات الآمنة. [2][3]

• استخدم واجهات برمجة التطبيقات للتحرك بسرعة، وقم بالتخصيص عندما يصبح ذلك بمثابة خندقك.

• ضع المخاطر في اعتبارك. استلهم الحكمة من إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا. [2]

• تتبّع النتائج التي تهمّ البشر. ليس فقط الدقة، بل أيضًا المقاييس الزائفة. [3][4]

ملاحظات ختامية - طويلة جدًا، لم أقرأها 🧾

التعلم الآلي ضد الذكاء الاصطناعي ليسا مبارزة، بل مجالهما. الذكاء الاصطناعي هو النظام بأكمله الذي يتصرف بذكاء لخدمة المستخدمين. التعلم الآلي هو مجموعة الأساليب التي تتعلم من البيانات داخل ذلك النظام. أسعد الفرق تعامل التعلم الآلي كأداة، والذكاء الاصطناعي كتجربة، وتأثير المنتج كلوحة النتائج الوحيدة التي تُحسب فعليًا. اجعله إنسانيًا وآمنًا وقابلًا للقياس، ومُبدعًا بعض الشيء. تذكر أيضًا: الدراجات الهوائية، والدراجات النارية، والقطارات. كان الأمر منطقيًا للحظة، أليس كذلك؟ 😉

مراجع

1. توم م. ميتشل - التعلم الآلي (صفحة الكتاب، التعريف). اقرأ المزيد

2. الاصطناعي (AI RMF 1.0) (المنشور الرسمي). اقرأ المزيد

3. تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لجامعة ستانفورد (PDF رسمي). اقرأ المزيد

4. جو، بليس، صن، وينبرجر - حول معايرة الشبكات العصبية الحديثة (PMLR/ICML 2017). اقرأ المزيد

5. جرينستاين، أويالون، فاروكو - لماذا لا تزال النماذج الشجرية تتفوق على التعلم العميق في البيانات الجدولية؟ (مجموعات بيانات ومعايير NeurIPS 2022). اقرأ المزيد

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا