التعلم الآلي مقابل التعلم العميق.. ما الفرق؟
AI بالعربي – متابعات
تَعِدُ التكنولوجيا بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا وقدرةً على خدمة عالمنا المعاصر بشكلٍ أفضل. فالتعلم العميق والتعلم الآلي جزآن مما يجعل الذكاء الاصطناعي ممكنًا.
إذ يحاول الذكاء الاصطناعي تقليد الذكاء البشري من خلال توليد المهارات من خلال التعلم الآلي، كما أن التعلم العميق يمثل مجموعة فرعية من التعلم الآلي. ويعد فهم الاختلافات بين التعلم العميق والتعلم الآلي أمرًا أساسيًا حتى يمكن معرفة كيف يسمح لنا ذلك بالتقدم. ذلك أن الهدف هو التفاعل مع المعلومات بشكل أكثر شمولاً، فكيف تقوم هذه الأنظمة بذلك؟
ما هو التعلم العميق في مقابل التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي يتعرف على الأنماط في البيانات والخوارزميات المختلفة. فعادةً ما يحلل مجموعات أصغر من البيانات بمساعدة التدخل البشري. ويتضمن العنصر البشري في التعلم الآلي تنقيح البيانات وغربلة الأخطاء من نتائج الذكاء الاصطناعي. وتتمثل أولوية الذكاء الاصطناعي في تحليل مدخلات البيانات ثم التوصل إلى الاستنتاج أو التوصية بإجراء ما. أمَّا التعلم العميق، فهو أحد جوانب التعلم الآلي. وعلى عكس التعلم الآلي، فإنه يتطلب كميات كبيرة من البيانات. وبطبيعة الحال، فإنه يعد الخطوة التالية للذكاء الاصطناعي، التي تتوفر لديها القدرة على تفسير بيانات أكثر دقة. لذا، فإن التعلم العميق يجمع المعرفة من الهياكل القائمة على المنطق البشري بما يسمى الشبكات العصبية، ويفيد ذلك في أنه يمكن التعلم من أخطاء الماضي، مثل عدم توقف السيارات ذاتية القيادة عند العلامات الصحيحة. ويعد التفاعل مع البيئة بمثابة تركيزٍ قويٍّ على تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو ما يساعد على تحقيقه التعلم العميق. ورغم الطبيعة الضبابية للذكاء الاصطناعي، فإن التطبيقات الملموسة لكلا النظامين تبدو وفيرة، كما يمكن الوصول إليها بشكل متزايد، حتى إننا لا نلاحظ الكثير منها.
ما هي تطبيقات التعلم الآلي والعميق؟
قد لا يدرك الأشخاص العاديون كيف تؤثر هذه المفاهيم فينا يوميًا. فما بدأ كمهام بسيطة وصل بالفعل للاندماج في روتيننا الحياتي واستهلاكنا لأدوات الترفيه. فقد اتسع نطاق استخدامات هذه الأدوات مع نمو قدرات الذكاء الاصطناعي. لقد كان أول تطبيق للتعلم العميق من خلال التعرف على الكلام، ثم أصبح البشر على درجة كبيرة من الإبداع؛ وهو ما يقوم على ما هو ممكن بدرجة غير محدودة من الناحية النظرية في الوقت الراهن، وذلك بالنظر إلى المسار العام للتكنولوجيا. لكن فيما يلي يمكن أن نقدم بعض الاستخدامات الشائعة:
- إمكانية التعرف على الصور.
- معالجة اللغة الطبيعية .(NLP)
- إدارة علاقات العملاء .(CRM)
- كشف الاحتيال المالي.
- إعلانات الهاتف الموجهة.
- تدريب الروبوتات العسكرية.
وفي كل مرة يتفاعل فيها مستخدمو الإنترنت مع روبوتات المحادثة على موقع تسوق، أو يتلقون بريدًا إلكترونيًا؛ لأن البنك الذي يتعاملون معه اكتشف نشاطًا غير عادي، فهذا يعدُّ تعلمًا عميقًا في العمل. وعندما يتطور التعلم الآلي، يتقدم التعلم العميق بالتوازي، إذ تتفاعل التقنيات بشكل متلازم لزيادة الكفاءة والدقة والفهم.
ما هي القيود؟
قد يقرأ مستخدمو الإنترنت العاديون عن قوى الذكاء الاصطناعي ويتساءلون عن صلاحيتها وفعاليتها. ورغم ما في ذلك من موارد قوية، فإن ثمة بعض القيود التي نشأت، والتي لا تقل أهمية عن فهمها للتأثيرات الإيجابية، وذلك حتى يمكن للباحثين والمحترفين الاستمرار في اتخاذ خطوات واسعة.
التحيزات الحسابية
ولأن التعلم الآلي يمثل مظلة للتعلم العميق، فإن التأثير البشري يعتبر أمرًا لا مفر منه. فقد أظهرت الدراسات، خاصة المتعلقة بالنماذج اللغوية، أن البيانات يمكن أن يكون لها تحيزات دون قصد؛ وهو ما يشمل التحيزات الحميدة، وكذلك تلك التي تنطوي على الجنس أو العِرق، وقد يؤثر هذا في منطق الذكاء الاصطناعي.
أسئلة الأخلاق
ماذا لو تمكن التعلم العميق من حل الأسئلة الأخلاقية؟ فتتساءل إحدى التجارب الفكرية التي غالبًا ما تُطرح عن الآثار الأخلاقية المترتبة على تسبب السيارات ذاتية القيادة في وقوع الحوادث. من هو المذنب: الذكاء الاصطناعي أم المطور أم كليهما أم لا أحد؟ ما الذي يمكن للمطورين فعله لمنع حدوث مثل هذه المشكلات؟ ونتيجة للمنطقة الرمادية للأخلاق، بات من المتعين إجراء المزيد من البحث حول كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي للبيانات التي لا يمكن اشتقاقها من المنطق.
نقص البيانات
يعدُّ النقص المحتمل في البيانات أحد أسهل العوائق التي يجب التغلب عليها، لأن التعلم العميق يتطلب كميات هائلة من المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، فإن أجزاء معينة من المجتمع ليس لديها الكمية المطلوبة من البيانات حتى الآن. وكمثال على ذلك، يمكن الإشارة إلى التنوع في الرعاية الصحية. إذ من الممكن دراسة صور لا حصر لها للمرضى، لكن هل هذه الصور تعكس بشكل كافٍ التركيبة السكانية الحالية؟ فالتعلم العميق والذكاء الاصطناعي يتطلبان “بيانات تدريبية” تمثيلية لتكوين صورة دقيقة تكون قابلة للتطبيق على جميع الأشخاص والشعوب. ولا تعد الأسئلة المدرجة هنا هي الوحيدة في ذلك الإطار. ومع ذلك، يمكننا أن نورد علامات إرشادية لكيفية قدرة المطورين على تحسين التعلم الآلي والتعلم العميق للبشرية.
كيف نصنع أنظمة تعلم ذكاء اصطناعي أفضل؟
تعدُّ خوارزمية توصيات عرض نتفليكسNetflix أحد الأمثلة الملموسة لكيفية تطور التعلم الآلي والتعلم العميق لخدمة الاستخدامات الفردية. فالذكاء الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا في خلق مستقبل أكثر كفاءة، مليء باللحظات التفاعلية من التعلم والترفيه على حد سواء. مستقبل يتطور بشكل أسرع مع مرور السنين، فماذا يتوقع الناس من الصناعة إذاً؟
هل سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر إنسانية؟
إن الذكاء الاصطناعي سوف يتكيف مع الابتكارات التكنولوجية ويقودها خلال السنوات المقبلة. لكن يبدو الانسان نتاجًا لذلك؟ فقد أصبح عصر التفكير الرمزي الراهن في حاجة للذكاء الاصطناعي بما يساعد على فهم المعاني العاطفية للبيانات وكيفية اتصالها.
هل البيانات الصغيرة هي المستقبل؟
على الجانب الآخر، يُعتقد أنه سوف تكون هناك تحولات في هذه الصناعة، مثل الانتقال من البيانات الضخمة إلى البيانات الصغيرة. فقد بدأ التعلم العميق من خلال استخلاص النتائج من مجموعات البيانات الكبيرة، لكن ماذا لو كان ثمة مجموعة بيانات صغيرة لاستخدامها؟ لم يكن هذا الأمر ناجحًا على الدوام، لكن الذكاء الاصطناعي سيتطلب في النهاية هذه المهارة للمستقبل، وبخاصة في المجال الطبي.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي التعلم بدون البشر؟
هناك تقدم واضح آخر وهو عدم التدخل في هذه الأنظمة. إذ ستحتاج هذه التطبيقات في النهاية إلى استقراء المعلومات دون تأثير بشري؛ وهو ما يسمى التعلم غير الخاضع للإشراف. كما يمكن للبشر التعرف على الكون بدون منسق مباشر. لذلك ولتحقيق ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة، سوف يكون هناك حاجة للعمل بشكل مشابه.
ماذا يوجد في المتجر؟
ما هو التعلم العميق مقابل التعلم الآلي؟ لقد أصبحنا الآن نعرف أكثر قليلاً. فرغم الشكوك المتزايدة حول الذكاء الاصطناعي، فقد بات بإمكان العالم الاستفادة من التطورات في هذه التكنولوجيا. إذ يمكن أن يساعد التركيز على تطوير التعلم الآلي والتعلم العميق في كل شيء من أزمة المناخ إلى توفير حلول صحية جديدة للمحتاجين. ومع اختبار الأفكار الجديدة كل يوم، مثل قدرات التعلم الآلي الكمي، فإن الفرص لا حدود لها. لكن كما هو الحال مع أي تقدم تكنولوجي، سوف تظهر عقبات. ومع ذلك، فإن التركيز على التقدم يبدو بمثابة العقلية المناسبة نحو مستقبل أكثر تشجيعًا يخلق البشر فيه ذكاء اصطناعيًا أفضل للعالم.