ما الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق

تعلم الآلة والتعلم العميق وأيضا الذكاء الاصطناعي، كل هذه المصطلحات والعناوين المعقدة،
التي ترسم لنا صورة كبيرة تحتوي على روبوتات تتحكم في عالمنا !

ولكن في الحقيقة نحن نعيش مع الذكاء الاصطناعي منذ سنوات،
والذي نتج عنه تسهيلات كثيرة في حياتنا العملية دون الشعور بذلك.

وهذا بسبب ارتباط تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بالمجالات المعقدة فقط،
ولكن الآن أصبح الذكاء الاصطناعي محور حديث العامة، وأصبحت أدواته متوفرة في خدمات وأدوات مختلفة ومتاحة للجميع.

لذلك دعنا نسرد في هذه المقال بعض الفروقات المهمة بين تعلم الآلة والتعلم العميق، وكيفية الوصول إلى تلك النتائج المبهرة.

ما الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق ؟

قد تظن أن هذه المصطلحات هي لغز غير مفهوم ينتج لك أفكار سوداوية حول الذكاء الاصطناعي وتدميره للعالم والاستيلاء على أعمالنا وحياتنا.

ولكن يجب أولا ان تعرف الفرق بين هذه المصطلحات وما هي الوظيفة لكل منها ؟ وما هو الناتج المتوقع لهذه الأدوات ولماذا نستخدمها ؟

في البداية يجب أن ترى الصورة بشكل كامل وبالترتيب الصحيح حتى نصل إلى الإجابة بشكل كامل.

قبل الإجابة عن سؤال هذه الفقرة، يجب أن تكون على دراية بما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي – Artificial intelligent 

الذكاء الاصطناعي – Artificial intelligent

الذكاء الاصطناعي – AI، هو عبارة عن المفهوم الشامل للوصول إلى ذكاء الإنسان، بمعنى تحويل الألة بشتى أنواعها من روبوتات أو برامج أو أدوات، للتعامل والقيام بوظائف العقل البشري،

ووظائف العقل البشري متنوعة، منها الحركية والتي نراها في الروبوتات، والتي يتم تطويرها لتقوم بوظائف مثل فتح الأبواب وحمل الصناديق،
والتعرف على العوائق المختلفة أثناء القيام بهذه الوظائف والتعامل معها بشكل ذكي، أيضا وظائف العقل البشري تستمر في الكتابة والبحث والقراءة والتحليل،
وكل هذه الوظائف يتم تجسيدها بصورة أو بأخرى تحت عنوان الذكاء الاصطناعي بأدوات مختلفة، وأقرب هذه الأمثلة لتجسيد العقل البشري هي أدوات البحث والتحليل مثل Chatgpt أو New Bing،
أو تحويل الأفكار إلى صور كما نرى مع أدوات مثل Dall E و Midjourny و firefly.

إذا الذكاء الاصطناعي هو الوصول إلى طريقة تفكير وتعامل العقل البشري مع كافة الوظائف المعقدة والمتنوعة.

تعلم الآلة – Machine Learning

يأتي بعد ذلك مصطلح تعلم الآلة، وتعتبر جزء من الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من الطرق للوصول إلى الذكاء الاصطناعي، طرق تعلم وتحليل وتطوير مختلفة،
من ضمنهم هو تعلم الآلة، وعن طريقه تبدأ في تعليم الآلة عبر بيانات ممنهجة ومدخلات ومخرجات معلومة في صيغة خوارزميات التعلم الآلي

وتعلم الآلة يتم استخدامه في أدوات وخدمات محددة، منها الطبية أو التعليمية وفي هواتفنا وأجهزتنا الذكية أيضا،
ويتميز تعلم الآلة بنتائجه السريعة ومدة أقل في التعلم.

التعلم العميق – Deep Learning

يأتي بعد ذلك التعلم العميق، والذي يعتبر جزء من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ولكن مع التعلم العميق وكما هو واضح من الإسم،
تحاول الوصول إلى نتائج أكثر تعقيد ومدخلات أكثر تعقيد، والمميز في الـ Deep Learning هو اعتماده على مدخلات غير محددة أو ممنهجة من طرف الإنسان،
فعن طريق التعلم العميق يمكن للآلة التعلم من حوارات ونصوص من وسائل التواصل الاجتماعي او صور مختلفة وعناصر مختلفة عشوائية،
لذلك تكون الإجابات غير معروفة، والتي يتم إنتاجها بتحليل الآلة دون تدخل الإنسان في هذه النتائج بسبب كم البيانات والمدخلات الهائل للآلة للتعلم،
عكس تعلم الآلة والذي يعتمد على مدخلات محددة بكميات أقل بكثير وأقل تعقيد.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والأكواد البرمجية ؟

اذا ما الفرق بين خدمة أو برنامج يعمل بالذكاء الاصطناعي وبرنامج يعمل بالأكواد البرمجية ؟

كما ذكرنا الذكاء الاصطناعي هو ناتج عن تجسيد العقل البشري وطريقة التفكير،
وأقرب مثال لهذه النقطة هو الفرق بين خدمات الذكاء الاصطناعي مثل chatgpt و bard مقارنة ببحث جوجل التقليدي،
لنأخذ هذا المثال البسيط لطريقة تفكير الذكاء الاصطناعي مقارنة ببرامج تم صنعها لتعطي نتائج محددة.

مثال : من هم رؤساء الدول العربية منذ عام 2000 حتى 2023 ؟

اذا تم طرح هذا السؤال على بحث جوجل سيقدم لك روابط ومقالات توضح لك كافة الرؤساء العربية بالفعل.

ولكن طرح هذا السؤال على أحد خدمات الذكاء الاصطناعي على سبيل المثال New bing من مايكروسوفت.

سيعطيك كل بلد مع المدة الزمنية لكل رئيس من الفترة المحددة 2000 إلى 2023،
بعد ذلك يمكنك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي أن يضع لك هذه البيانات في جدول، ومن ثم تصنيفهم بأشكال مختلفة،
ويمكنك طلب بيانات اضافية أو إزالة بعض من الرؤساء أو البلدان.

هذه العملية تتم من خلال استخدام التعلم العميق، وهي مقدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الأسئلة المعقدة والتسلسلية،
وربط كافة المعلومات ببعضها البعض، وهذا ناتج عن تعلم الآلة والتعليم العميق الغير ممنهج، عكس الأكواد البرمجية،
والتي يتم كتابتها بشكل كامل من عنصر بشري لتعطي نتائج محددة.

اقرأ أيضاً: 5 نصائح لاستخدام بحث Bing AI بإحترافية

طريقة توظيف تعلم الآلة والتعلم العميق

تعلم الألة والتعلم العميق كلاهما محاولة للوصول إلى وظائف العقل البشري ولكن بمستويات وأنماط مختلفة.

فنجد تعلم الآلة يتم استخدامه في الوظائف الأقل تعقيد، والممنهجة بشكل كبير من حيث المدخلات والنتائج المتوقعة،
وهذا يعود إلى اشراف الجانب البشري حول البيانات والمدخلات التي يتم عن طريقها تعلم الآلة،
مما يضع هذه الآلة في نتائج وظروف محددة.

ولكن اذا كنت تريد الوصول بتعلم الآلة إلى مستويات أكثر تعقيد، فيأتي هنا دور التعلم العميق،
والذي يتم عن طريق بيانات ومدخلات غير محددة ومعقدة وبكميات ضخمة،
لذلك التعلم العميق والذي يعتمد على الشبكة العصبية – Neural networks في تحليل المدخلات والوصل إلى أنماط متعددة لحل المشكلات واعطاء النتائج.

أنماط التعلم العميق

تجد التعلم العميق – Deep Learning في العديد المجالات الآن

• تطبيقات البحث بالذكاء الاصطناعي – AI Chatbot مثل chatgpt
• خدمات تحويل النصوص إلى صور – Text to image مثل midjourny
• سيارات ذاتية القيادة

أنماط تعلم الآلة

أما عن تعلم الآلة والتي نجدها بشكل أكبر في مجالات متعددة

• الاستشارات الطبية وتوقع الأمراض
• تحليل الصور والعناصر
• نتائج تحليل بيانات ومدخلات