يعد كل من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من المصطلحات الشائعة المستخدمة في مجال علوم الكمبيوتر. ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات بين الاثنين. في هذه المقالة ، سنتحدث عن الاختلافات التي تميز الحقلين عن بعضهما البعض. ستساعدك الاختلافات على فهم المجالين بشكل أفضل. تابع القراءة لمعرفة المزيد.
مصطلح الذكاء الاصطناعي
كما يوحي الاسم ، فإن مصطلح الذكاء الاصطناعي هو مزيج من كلمتين: الذكاء والاصطناعية. نحن نعلم أن الكلمة المصطنعة تشير إلى شيء نصنعه بأيدينا أو تشير إلى شيء غير طبيعي. يشير الذكاء إلى قدرة البشر على التفكير أو الفهم.
بادئ ذي بدء ، من المهم أن تضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي ليس نظامًا. بدلاً من ذلك ، تشير إلى شيء تقوم بتنفيذه في النظام. على الرغم من وجود العديد من التعريفات للذكاء الاصطناعي ، إلا أن أحدها مهم للغاية. الذكاء الاصطناعي هو الدراسة التي تساعد في تدريب أجهزة الكمبيوتر لجعلها تقوم بأشياء لا يمكن لغير البشر القيام بها. لذلك ، نحن نوعا ما نمكن الآلة لأداء مهمة مثل الإنسان.
التعلم الآلي هو نوع التعلم الذي يسمح للآلة بالتعلم من تلقاء نفسها ولا تتضمن أي برمجة. بمعنى آخر ، يتعلم النظام ويتحسن تلقائيًا بمرور الوقت.
لذا يمكنك عمل برنامج يتعلم من تجربته مع مرور الوقت. دعنا الآن نلقي نظرة على بعض الاختلافات الأساسية بين المصطلحين.
الذكاء الاصطناعي
يشير AI إلى الذكاء الاصطناعي. في هذه الحالة ، الذكاء هو اكتساب المعرفة. بمعنى آخر ، تمتلك الآلة القدرة على الحصول على المعرفة وتطبيقها.
الغرض الأساسي من النظام القائم على الذكاء الاصطناعي هو زيادة احتمالية النجاح وليس الدقة. لذلك ، لا يتمحور الأمر حول زيادة الدقة.
إنه ينطوي على تطبيق كمبيوتر يعمل بطريقة ذكية مثل البشر. الهدف هو تعزيز الذكاء الطبيعي من أجل حل الكثير من المشاكل المعقدة.
يتعلق الأمر باتخاذ القرار ، والذي يؤدي إلى تطوير نظام يحاكي البشر للتفاعل في ظروف معينة. في الواقع ، إنه يبحث عن الحل الأمثل للمشكلة المحددة.
في النهاية ، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الحكمة أو الذكاء.
التعلم الالي
يشير التعلم الآلي أو MI إلى اكتساب مهارة أو معرفة. على عكس الذكاء الاصطناعي ، فإن الهدف هو زيادة الدقة بدلاً من زيادة معدل النجاح. المفهوم بسيط للغاية: تحصل الآلة على البيانات وتستمر في التعلم منها.
بمعنى آخر ، هدف النظام هو التعلم من البيانات المقدمة من أجل تعظيم أداء الجهاز. نتيجة لذلك ، يستمر النظام في تعلم أشياء جديدة ، والتي قد تتضمن تطوير خوارزميات التعلم الذاتي. في النهاية ، يتعلق ML باكتساب المزيد من المعرفة.
قصة قصيرة طويلة ، كانت هذه مقدمة إلى MI و AI. ناقشنا أيضًا النقاط الأساسية للاختلافات بين الحقلين. إذا كنت مهتمًا بهذه المجالات ، يمكنك أن تطلب من الخبراء معرفة المزيد.
