ما هو الذكاء الصنعي والتعلم الآلي

ما هو الذكاء الصنعي والتعلم الآلي وما علاقتهما ببعضهما

هل شاهدت سابقاً أحد أفلام الخيال العلمي التي تعرض شيئاً عن الذكاء الصنعي والتعلم الآلي وقلت لنفسك من المستحيل أن يحدث هذا؟

لابد أنك قد شاهدت في أحد هذه الأفلام آلات تتحدث، وآلات تفكر.

على مر السنوات الماضية، لابد أنك قد سمعت الكثير عن الذكاء الصنعي والتعلم الآلي، وتسائلت كيف يمكن أن تعطى الآلة صفة الذكاء؟

سوف نأخذك في هذه المقالة برحلة قصيرة نشرح فيها معاني الذكاء الصنعي والتعلم الآلي ونفسر كيف يمكن للآلة أن تتعلم ويطلق عليها صفة الذكاء.

 ما هو الذكاء الصنعي؟

–  الذكاء الصنعي (Artificial Intelligence)

هو علم صناعة الآلات الذكية وصناعة البرمجيات الذكية، القادرة على محاكاة القدرات الذهنية البشرية، وبالأخص القدرة على التعلم وحل المشكلات والاستنتاج. يتضمن الذكاء الصنعي فروعاً عديدة مثل: 

1- معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing

وهو الفرع الذي يهتم بفهم الآلة للغات والتفاعل بين الآلة والإنسان باستخدام اللغات البشرية. 

2- الرؤية الحاسوبية Vision

وهو الفرع الذي يهتم بفهم الآلة للصور كما يفهمها الإنسان على سبيل المثال التعرف على الأغراض أو الأشخاص بالصورة.

3- علم الإنسان الآلي Robotics

ينحصر عمل الذكاء الاصطناعي في هذا المجال على إعطاء الروبوت القدرة على الحركة وفهم لمحيطه والاستجابة لعدد من العوامل الخارجية.

ماهو التعلم الآلي (Machine learning)؟

هو أحد فروع الذكاء الصنعي الذي يهتم ببناء نموذج تحليلي للبيانات، باستخدام خوارزميات تتعلم تكرارياً من هذه البيانات وتستنتج معلومات قيمة لم تكن واضحة من قبل.

 كيف يعمل نظام التعلم الآلي؟

لفهم كيف يعمل نظام التعلم الآلي لابد من شرح مكوناته الأساسية أولاً وهي كالتالي:

  1. النموذج: وهو النظام الذي يقوم بالتحليل أو الاستنتاج
  2. المتغيرات: وهي العوامل أو المتحولات المستخدمة في النموذج
  3. نظام التعلم: وهو النظام الذي يقوم باختيار القيم الأفضل للمتغيرات وبالتالي ضبط النموذج اعتماداً على الفروقات بين النتائج المتوقعة من النموذج والنتائج الصحيحة المدخلة.

يعمل نظام التعلم الآلي كالتالي :

1-  يتم إدخال بيانات حقيقية (واقعية) إلى النموذج

2- يقوم النموذج بتوقع النتيجة

3- يقوم نظام التعلم بتعديل المتغيرات ليقوم النموذج بتوقع نتائج أفضل في المرة القادمة

يبين الرسم التالي كيفية عمل نظام التعلم الآلي.

ما هي تطبيقات التعلم الآلي؟

تطبيقات التعلم الآلي تمتد إلى مجالات عديدة ومتنوعة منها: 

– في مجال الصناعة يستخدم التعلم الآلي لتقدير احتياطي مواد التصنيع وتوقع حجم الطلب على السلع بالإضافة إلىتحسين عملية الإنتاج

– في مجال التوزيع يلعب التعلم الآلي دوراً أساسياً في التحسين من تنظيم المستودعات، توقع مكان وشكل التوزيع الأفضل وتوقع المنتج المفضل للمستهلك

– في مجال الصحة لتوقع الأزمات الصحية، توقع التشخيص المرضي باستخدام بيانات المرضى وتوقع جودة الرعاية الصحية باستخدام تحليل المشاعر

– في مجال السياحة لتنظيم الرحلات الجوية، تغير أسعار الرحلات أوتوماتيكياً وتوقع جودة الرحلات السياحية

– في مجال الخدمات المالية لتوقع أسعار الأسهم، توقع مقدار المخاطرة بشراء الأسهم والتحكم بحملات التوزيع والتسويق

ما هي أسباب الاهتمام المتزايد بالتعلم الآلي؟

إن قدرة التعلم الآلي على حل مشكلة خدمة  المستهلكين والعملاء، المشكلات المالية، مشكلات الجودة والتسعير، وكل التحديات السابق ذكرها التي يمكن أن تواجه المؤسسة يرجع إلى القدرة على التعلم والتطور في خوارزميات وأنظمة التعلم الآلي.

 في كل مرة يحدث فيها خطأ بالتوقع أو الاستنتاج فإن خوارزميات التعلم الآلي تصحح هذا الخطأ وتعيد تكرار تحليل البيانات المدخلة، هذا بالإضافة إلى أن المدة الزمنية اللازمة للحصول على هذه التوقعات تقدر بالثواني مما يجعل التعلم الآلي الحل المناسب والمثالي لاتخاذ القرارات وتوقع النتائج.

اقرأ أيضاً: كيف نحدد درجة إفادة وغنى النص

ما هي أهم وسائل التعلم الآلي؟

1- التعلم بإشراف (ٍSupervised Learning)

خوارزميات التعليم بإشراف يتم تدريبها على بيانات منمطة مسبقاً (labeled) وهذا يعني أن دخل النظام وخرجه معروف مثلاً يمكن تصنيف قطعة من المعدات على أنها صالحة أو غير صالحة لاستخدام.

2- التعليم بدون إشراف (Un supervised learning)

خوارزميات التعليم بدون إشراف يتم تدريبها على بيانات غير المنمطة وهذا يعني أن النظام لا يعرف الخرج الصحيح للبيانات المدخلة.فمثلاً يمكن استخدام المعطيات التاريخية للمستخدمين من قبل أنظمة التعلم الآلي بهدف تقسيم السوق، إيجاد الشرائح المختلفة من المستخدمين واقتراح العروض المناسبة لكل شريحة.

3- التعلم المعزز (Reinforcement learning)

خوارزميات التعليم المعزز يتم تدريبها على بيانات غير منمطة ويتعلم النظام عن طريق التجربة والخطأ والتفاعل مع بيئته. فمثلاً يمكن تعليم الآلة أن تلعب لعبة الشطرنج بجعلها تجرب جميع الحركات حتى تتقن اللعبة.

ما هي أكبر مشكلات التعلم الآلي؟

1- حجم قاعدة البيانات

من أهم المشكلات أن يكون حجم قاعدة البيانات غير كافي لتدريب خوارزمية التعلم الآلي

2- اكتشاف البيانات (Novelty detection)

قدرة النظام الذكي على تصنيف العينات الجديدة بالنسبة له على أنها غير معروفة ولا تنتمي إلى أي من الأصناف التي تم تدريب النموذج عليها وهذه تعد من المشكلات التي يصعب التغلب عليها  بسبب اعتمادها على علم الإحصاء.

في نهاية هذا المقال نرجو أن تكون قد تمكنت من التعرف على أساسيات الذكاء الصنعي والتعلم الآلي. لا تتردد بطرح أي سؤال أو تعليق وسنكون سعيدين جداً بالإجابة.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *