الفوارق بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات
AI بالعربي – خاص
يعد الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، نوعان من التقنيات التي تعمل على تغيير العالم، وبينما يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل عمليات علم البيانات، إلا أن علم البيانات لا يعتمد بشكل كامل على الذكاء الاصطناعي.
علم البيانات هو من يقود الثورة الصناعية الرابعة، حيث شهد هذا العصر كمية هائلة من البيانات، التي يتم إنشاؤها بواسطة أشخاص بشكل يومي، ويوفر علم البيانات وسيلة للشركات للاستفادة من هذه البيانات المتاحة، والآن صار مجتمعنا مربوطًا بالبيانات، لدرجة أن كل قرار رئيسي هو حركة حسابية مدعومة بالبيانات، علم البيانات هو مزيجٌ من الرياضيات والإحصاء والبرمجة، يساعد ذلك علماء البيانات على تحديد الأنماط في أكوام من البيانات.
يتطلب علم البيانات تحديد المهارات الصحيحة، لاستخراج البيانات ومعالجتها وتصورها والحفاظ عليها للتنبؤ بحدوث الأحداث المستقبلية، يتطلب علم البيانات أيضًا خوارزميات التعلم الآلي، مما يؤدي إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يجعل الآلات ذكية، وهذه ابتكنولوجيا مستوحاة من الذكاء الطبيعي للبشر، وهي تعمل على خوارزميات تؤدي إجراءات آلية، هذه الوظائف تكرر السلوك البشري وتنهي المهمة.
الفوارق بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات
هناك العديد من الفوارق بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، نستعرض فيما يلي أبرزها:
1- يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات بالتبادل، لكن الذكاء الاصطناعي المعاصر أو الذكاء الاصطناعي الضيق المستخدم اليوم في عالمنا، لا يتمتع بالاستقلالية والوعي الكاملَين مثل البشر.
2- علم البيانات هو تحليل البيانات ودراستها، وعالم البيانات هو المسؤول عن استخلاص الأفكار التي تساعد الشركات على اتخاذ القرارات، بحكم التعريف، يختلف دور عالم الذكاء الاصطناعي وعالم البيانات.
3_ بالنسبة لعلماء البيانات، يعد الذكاء الاصطناعي أداة تساعدهم في تحليل البيانات اعتمادًا على متطلبات الشركة، وتختلف الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي، وتتطلب وظائف علوم البيانات معرفة لغات مثل “ML R” و “Python” لإجراء عمليات مختلفة على البيانات، كما تتطلب خبرة في علوم الكمبيوتر.
4- يستخدم علم البيانات أدوات أكثر بخلاف الذكاء الاصطناعي، هذا لكون علم البيانات يتضمن خطوات مضاعفة، لتحليل البيانات وإنشاء الرؤى.
5- تم تصميم نماذج علم البيانات للحصول على رؤى إحصائية، بينما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج تحاكي الإدراك والفهم البشري.
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع لا يزال في مراحله الأولية، وبينما يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في بعض وظائف علم البيانات، فإن نطاق عمل علم البيانات يختلف اختلافًا كبيرًا، عن نطاق عمل المهندس أو عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يتطلب الذكاء الاصطناعي درجة عالية من المعالجة العلمية مقارنة بعلوم البيانات.
ويتنافس عمالقة التكنولوجيا الكبار مثل “Google” و “Amazon” و “Facebook” لتطوير الذكاء الاصطناعي في تشغيل الأنظمة الذاتية، وأشهر مثال على ذلك هو برنامج “AlphaGo” من “Google” ، حيث تتطلب صناعات اليوم علم البيانات والذكاء الاصطناعي كلاهما، فعلم البيانات يساعدها على اتخاذ القرارات الضرورية، المستندة إلى البيانات وتقييم أدائها في السوق، بينما الذكاء الاصطناعي يساعد الصناعات على العمل بأجهزة وبرامج أكثر ذكاءً، من شأنها تقليل عبء العمل وتطوير جميع العمليات لتحسين الابتكار.
تعزيز الذكاء الاصطناعي باستخدام علم البيانات
بِناء وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بثقة وشفافية، لتحفيز التحول الرقمي وتقديم تجارب مخصصة للعملاء واتخاذ المزيد من القرارات المدعومة بالبيانات.
باستخدام البيانات المركّبة في حاويات ومنصات الذكاء الاصطناعي المبنية “OpenShift”، مما يُمكِّن الشركات من بناء النماذج وتشغيلها في أي مكان، على البيئة المحلية أو أي بيئة سحابية.
تسريع الوقت للحصول على القيمة، باستخدام أدوات علم البيانات المرئية.
تتبع وقياس النتائج من الذكاء الاصطناعي عبر دورة حياته.
تهيئة وحوكمة الذكاء الاصطناعي بسرعة، مع حالات الأعمال المتغيرة.
تحسين نتائج الأعمال باستخدام التحليلات الوصفية، وهو ما يميز الذكاء الاصطناعي بالشفافية والوضوح.