الذكاء الاصطناعي يتغلغل في مجالات متعددة مثل أنظمة الدردشة (chatbots) لتحسين خدمة العملاء، واستراتيجيات الأمن السيبراني، وسلاسل الإنتاج. يشمل الذكاء الاصطناعي فروعاً رئيسية في تطويره، هما التعلم العميق والتعلم الآلي، التي تختلف بشكل ملحوظ في كيفية عملها وتطبيقاتها، وفق تقرير نشره bbva.
التعلم العميق مقابل التعلم الآلي
**التعلم العميق (Deep Learning)** هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (Machine Learning)، ويعتمد على استخدام شبكات عصبية معقدة لمحاكاة التفكير البشري. كما يوضح مونتسيرات ساسي، عالم البيانات في BBVA AI Factory، فإن التعلم العميق يتطلب بنيات معقدة ومطورة لتحليل البيانات واستخلاص استنتاجات تشبه التفكير البشري.
**التعلم الآلي (Machine Learning)** هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تساعد الآلات على التعلم من البيانات وتنفيذ مهام معينة بدون الحاجة لتدخل بشري مباشر.
تشبيه دمى ماتريوشكا
يمكن فهم العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام تشبيه دمى ماتريوشكا الروسية. في هذا التشبيه:
– **الدمية الأكبر** تمثل الذكاء الاصطناعي، الذي يشمل جميع المجالات المتعلقة بمحاكاة القدرات البشرية.
– **الدمية الوسطى** تمثل التعلم الآلي، الذي يتعامل مع تقنيات تجعل الآلات قادرة على تعلم أداء مهام محددة.
– **الدمية الأصغر** تمثل التعلم العميق، الذي يحاول تقليد طريقة تفكير البشر بشكل أعمق.
التعلم العميق والتعلم الآلي: التطبيقات والاختلافات
التعلم الآلي
– **التطبيقات**: يشمل التنبؤات والتوصيات من خلال معالجة البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، يستخدم التعلم الآلي في التنبؤ بأرصدة الحسابات المستقبلية، وتصنيف العملاء بناءً على اهتماماتهم.
– **الأساليب**: يطبق خوارزميات بسيطة تقوم على القواعد الرياضية والإحصائية. يستخدم بشكل رئيسي في مشاكل الانحدار والتجميع والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
التعلم العميق
– **التطبيقات**: يتفوق في التعامل مع كميات ضخمة من البيانات غير المنظمة، مثل معالجة الصور، والتعرف على الصوت، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). على سبيل المثال، تُستخدم نماذج التعلم العميق في تحليل النصوص المكتوبة للعثور على الموضوعات ذات الصلة وتحليل مستوى رضا العملاء.
– **الأساليب**: يعتمد على الشبكات العصبية العميقة (DNN)، التي تحاكي هيكل الدماغ البشري وتستخدم لتحليل البيانات بشكل أكثر تعقيدًا.
المستقبل والتوجهات
التعلم العميق شهد طفرة ملحوظة بفضل نماذج مثل GPT من OpenAI وBERT من Google. هذه النماذج تمثل التوجهات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، مثل “نماذج المحولات” ونماذج اللغة واسعة النطاق (LLMs)، التي تتمتع بقدرات متقدمة في إنشاء النصوص والصور.
الذكاء الاصطناعي الفائق هو مفهوم نظري يشير إلى إمكانية الذكاء الاصطناعي أن يصبح أكثر مهارة من الدماغ البشري. رغم كونه نظريًا في الوقت الحالي، فهو يعكس التقدم المستقبلي المحتمل للتكنولوجيا.
