ما هو الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق؟ وما الفرق بين هذه المصطلحات الثلاثة؟

في عصر التكنولوجيا الحالي، تظهر مصطلحات الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق بشكل متكرر. يستخدمها الكثيرون أحيانًا كمفاهيم متكافئة، لكن في الواقع هي ثلاثة مفاهيم مترابطة بشكل وثيق لكنها ليست متطابقة.

على سبيل المثال، عندما هزم برنامج AlphaGo من جوجل بطل لعبة غو لي سيدول عام 2016، استخدمت وسائل الإعلام بالتناوب مصطلحات الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق لوصف هذا الانتصار. في الحقيقة، ساهم كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في نجاح AlphaGo، لكنهم ليسوا نفس الشيء.

سيساعدك هذا المقال على فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق، وكذلك العلاقة بينهم. هيا بنا مع INVIAI نتعرف على التفاصيل!

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI) هو مجال شامل في علوم الحاسوب يركز على إنشاء أنظمة حاسوبية يمكنها محاكاة الذكاء والوظائف الإدراكية للبشر.

بمعنى آخر، يشمل الذكاء الاصطناعي جميع التقنيات التي تساعد الحواسيب على أداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا، مثل حل المشكلات، اتخاذ القرارات، إدراك البيئة، فهم اللغة، وغيرها. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على طرق التعلم من البيانات فقط، بل يشمل أيضًا الأنظمة القائمة على القواعد أو المعرفة التي يبرمجها البشر مسبقًا.

في الواقع، يمكن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة: تعتمد على قواعد ثابتة، أو على معرفة الخبراء، أو على البيانات والقدرة على التعلم الذاتي. عادةً ما نصنف الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتين رئيسيتين:

• الذكاء الاصطناعي الضيق (الضعيف): ذكاء اصطناعي محدود النطاق، يتقن مهمة محددة فقط (مثل لعب الشطرنج، التعرف على الوجوه). معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تنتمي إلى هذا النوع.
• الذكاء الاصطناعي العام (القوي): ذكاء اصطناعي قادر على فهم وأداء أي مهمة ذهنية يمكن للبشر القيام بها. هذا لا يزال هدفًا مستقبليًا ولم يتحقق بعد في الواقع.

>>> انقر لفهم المزيد عن: ما هو الذكاء الاصطناعي؟

ما هو التعلم الآلي (Machine Learning)؟

التعلم الآلي (ML، التعلم الآلي) هو فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات ونماذج إحصائية تسمح لـالحواسيب بالتعلم من البيانات وتحسين دقتها تدريجيًا دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل خطوة. بدلاً من أن يكتب الإنسان كل التعليمات، تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات لاستخلاص القواعد، ومن ثم التنبؤ أو اتخاذ القرار عند مواجهة بيانات جديدة.

تعريف كلاسيكي قدمه آرثر صموئيل عام 1959 يصف التعلم الآلي بأنه "مجال البحث الذي يساعد الحواسيب على التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجة محددة". عادةً ما تُقسم خوارزميات التعلم الآلي إلى عدة أنواع رئيسية:

• التعلم الموجه (supervised learning): نموذج يتم تدريبه على مجموعة بيانات معنونة مسبقًا (مثل التنبؤ بأسعار المنازل من بيانات سابقة معروفة القيمة).
• التعلم غير الموجه (unsupervised learning): نموذج يبحث عن هيكل أو مجموعات في بيانات غير معنونة (مثل تجميع العملاء إلى مجموعات سلوكية متشابهة).
• التعلم التعزيزي (reinforcement learning): نموذج يتفاعل مع البيئة ويتعلم كيفية التصرف من خلال المكافآت أو العقوبات (مثل الذكاء الاصطناعي الذي يلعب ألعابًا ويتحسن مع كل جولة).

من المهم ملاحظة أن ليس كل نظام ذكاء اصطناعي هو تعلم آلي، لكن كل خوارزمية تعلم آلي هي جزء من الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي أوسع من التعلم الآلي – مثلما كل مربع هو مستطيل لكن ليس كل مستطيل مربع.

العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، مثل برامج اللعب القائمة على خوارزميات البحث، لا "تتعلم" من البيانات بل تتبع قواعد مبرمجة من قبل البشر – وتُعتبر ذكاءً اصطناعيًا لكنها ليست تعلمًا آليًا.

ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟

التعلم العميق (DL، التعلم العميق) هو فرع متخصص من التعلم الآلي يستخدم نماذج تعتمد على شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات للتعلم من البيانات.

يشير مصطلح "العميق" إلى وجود عدة طبقات مخفية (عادة أكثر من ثلاث طبقات) – هذه البنية متعددة الطبقات تسمح للنموذج بتعلم ميزات معقدة بمستوى تجريدي عالٍ. يستلهم التعلم العميق من طريقة عمل الدماغ البشري، حيث تتصل "الخلايا العصبية" الاصطناعية مع بعضها البعض لمحاكاة الشبكات العصبية البيولوجية.

ما يجعل التعلم العميق قويًا هو قدرته على استخلاص الميزات تلقائيًا من البيانات الخام: يمكن لنماذج التعلم العميق اكتشاف الأنماط والخصائص المهمة دون الحاجة إلى تزويدها بميزات محددة مسبقًا من قبل الإنسان. لذلك، يكون التعلم العميق فعالًا بشكل خاص مع أنواع البيانات المعقدة مثل الصور، الصوت، واللغة الطبيعية – حيث يكون تحديد الميزات يدويًا أمرًا صعبًا للغاية.

مع ذلك، لتحقيق أداء عالٍ، غالبًا ما يحتاج نموذج التعلم العميق إلى كمية ضخمة من البيانات وموارد حسابية قوية (مثل GPU، TPU، وغيرها) للتدريب. بالمقابل، عند توفر البيانات والقدرات الحسابية الكافية، يمكن للتعلم العميق أن يتفوق في مهام مثل التعرف على الصور، التعرف على الصوت، الترجمة الآلية، الألعاب، وغيرها، بل وقد يصل إلى مستويات مساوية أو متفوقة على البشر في بعض المجالات.

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق

كما ذُكر، التعلم العميق ⊂ التعلم الآلي ⊂ الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي هو المجال الأوسع، والتعلم الآلي هو جزء منه، والتعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي. هذا يعني أن كل خوارزمية تعلم عميق هي خوارزمية تعلم آلي، وكل طريقة تعلم آلي تنتمي إلى الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، العكس ليس صحيحًا دائمًا – ليس كل نظام ذكاء اصطناعي يستخدم التعلم الآلي، والتعلم الآلي هو مجرد إحدى الطرق العديدة لتحقيق الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، يمكن لنظام ذكاء اصطناعي أن يعتمد فقط على مجموعة قواعد مبرمجة من قبل البشر (دون تعلم آلي)، مثل برنامج تصنيف الفواكه بناءً على رموز الباركود. أما عندما تكون المشكلة أكثر تعقيدًا والبيانات أكثر، يلجأ الناس إلى التعلم الآلي والتعلم العميق لتحقيق نتائج أفضل.

الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق

على الرغم من العلاقة الهرمية المذكورة أعلاه، هناك اختلافات واضحة بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق من حيث النطاق، طريقة العمل والمتطلبات التقنية:

نطاق المجال

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم شامل يشمل جميع الطرق التي تساعد الحواسيب على محاكاة الذكاء (سواءً القائمة على القواعد أو التعلم من البيانات). التعلم الآلي أضيق نطاقًا، يشمل فقط الطرق التي تعتمد على تعلم الحاسوب من البيانات. التعلم العميق أضيق نطاقًا من التعلم الآلي، فهو فرع يستخدم الشبكات العصبية متعددة الطبقات، لذا فهو في الوقت نفسه تعلم آلي وذكاء اصطناعي.

طريقة التعلم وتدخل الإنسان

في التعلم الآلي التقليدي، يظل تدخل الإنسان مهمًا – مثل اختيار واستخلاص الميزات المناسبة من البيانات لتزويدها للنموذج.

على العكس، التعلم العميق يتولى تلقائيًا معظم عملية استخراج الميزات؛ حيث يمكن للشبكات العصبية متعددة الطبقات تعلم الميزات المهمة على مستويات تجريد مختلفة من البيانات الخام، مما يقلل الاعتماد على خبراء المجال.

ببساطة، في مسائل معقدة (مثل التعرف على الصور)، قد يحتاج نموذج تعلم آلي تقليدي إلى مهندس لتوفير ميزات مثل الشكل، اللون، الحواف... بينما يمكن لنموذج التعلم العميق "رؤية" الصورة وتعلم هذه الميزات تلقائيًا.

متطلبات البيانات

عادةً ما تعطي خوارزميات التعلم الآلي نتائج جيدة حتى مع كميات بيانات متوسطة أو صغيرة، بشرط أن تكون البيانات ذات جودة وميزات واضحة. بالمقابل، غالبًا ما يحتاج نموذج التعلم العميق إلى مجموعات بيانات ضخمة (ملايين العينات) ليظهر تفوقه.

على سبيل المثال، قد يحتاج نظام التعرف على الصوت القائم على التعلم العميق إلى تدريب على عشرات آلاف الساعات من التسجيلات الصوتية لتحقيق دقة عالية. هذا يجعل التعلم العميق مناسبًا جدًا لعصر "البيانات الضخمة"، حيث أكثر من 80% من بيانات المؤسسات تكون غير منظمة (مثل النصوص، الصور) وتتطلب تقنيات التعلم العميق لمعالجتها بفعالية.

متطلبات البنية التحتية الحاسوبية

نظرًا لتعقيد نماذج التعلم العميق وحاجتها لمعالجة كميات هائلة من البيانات، يتطلب تدريبها قوة حاسوبية عالية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التقليدية أن تعمل جيدًا على وحدات المعالجة المركزية (CPU)، حتى على الحواسيب الشخصية، بينما التعلم العميق غالبًا ما يحتاج إلى دعم وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات معالجة أخرى (TPU، FPGA) لتسريع العمليات الحسابية المتوازية.

تستغرق عملية تدريب نماذج التعلم العميق وقتًا أطول بكثير مقارنة بنماذج التعلم الآلي البسيطة، وقد تمتد لساعات أو أيام حسب حجم البيانات.

الأداء والدقة

الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي هو إنجاز المهمة المطلوبة بنجاح، وليس بالضرورة من خلال التعلم من البيانات. بينما يركز التعلم الآلي على تحسين دقة التنبؤ من خلال التعلم من بيانات التدريب، مع قبول التضحية بقابلية تفسير النموذج.

التعلم العميق يمكن أن يحقق دقة عالية جدًا تتفوق على طرق التعلم الآلي التقليدية إذا توفرت بيانات كافية وقدرات حسابية – حيث حققت العديد من مهام التعرف باستخدام التعلم العميق أرقامًا قياسية في الدقة، مع تكلفة حسابية مرتفعة.

التطبيقات المناسبة

التعلم الآلي يستخدم عادة في تطبيقات تحليل البيانات والتنبؤ عندما تكون كمية البيانات متوسطة ومتطلبات الحوسبة ليست عالية جدًا. على سبيل المثال، مفيد في التنبؤ بسلوك العملاء، تحليل الائتمان، كشف الاحتيال في المعاملات، أو تصفية البريد المزعج – وهي مهام تعتمد على بيانات منظمة نسبيًا.

أما التعلم العميق فيتفوق في المهام المعقدة التي تتطلب دقة عالية، وتعامل مع بيانات غير منظمة مثل التعرف على الصور، الصوت، معالجة اللغة الطبيعية، القيادة الذاتية... هذه المجالات عادة ما تتطلب بيانات ضخمة ونماذج قادرة على "التعرف" على الميزات الدقيقة، وهو ما توفره الشبكات العصبية متعددة الطبقات.

التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق

لفهم الفرق بشكل أفضل، يمكننا استعراض بعض أمثلة التطبيقات النموذجية لكل تقنية:

الذكاء الاصطناعي (AI): يتواجد الذكاء الاصطناعي في العديد من الأنظمة الذكية حولنا، من خوارزميات التنبؤ باحتياجات المستخدم على جوجل، وتطبيقات طلب السيارات مثل Uber وGrab التي تبحث عن أفضل الطرق، إلى أنظمة القيادة الذاتية في الطائرات التجارية. برامج مثل Deep Blue للعب الشطرنج وAlphaGo للعب غو تُعتبر أيضًا ذكاءً اصطناعيًا.

يجدر بالذكر أن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي قد لا تستخدم التعلم الآلي، مثل برامج الذكاء الاصطناعي التي تتحكم في الشخصيات غير القابلة للعب (NPC) في الألعاب والتي تعتمد فقط على قواعد ثابتة كتبها المبرمجون.

التعلم الآلي: يُستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في مجالات متعددة. من الأمثلة البارزة المساعدين الافتراضيين الذكيين مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant – حيث يتعلمون من بيانات المستخدم لفهم الأوامر والرد عليها بشكل مناسب. كما تستخدم خوارزميات التعلم الآلي في فلاتر البريد المزعج والبرمجيات الخبيثة للتعرف على الرسائل غير المرغوب فيها بناءً على نماذج البريد الإلكتروني التي تم تعلمها.

بالإضافة إلى ذلك، يُستخدم التعلم الآلي التقليدي في التنبؤات التجارية، تحليل المخاطر المالية، والعديد من أنظمة التوصية مثل اقتراح الأفلام على Netflix أو المنتجات على Amazon.

التعلم العميق: يقف التعلم العميق وراء التقدم الكبير الأخير في الذكاء الاصطناعي. أنظمة التعرف على الصوت (مثل تحويل الصوت إلى نص والمساعدين الافتراضيين)، التعرف على الصور (كالكشف عن الأجسام والوجوه في الصور)، والسيارات ذاتية القيادة التي تحلل الفيديو في الوقت الحقيقي – كلها تستخدم التعلم العميق لتحقيق دقة عالية.

كما أن التعلم العميق هو التقنية الأساسية وراء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) الشهيرة اليوم، مثل GPT-4 الذي يدعم ChatGPT. هذه النماذج الضخمة المدربة على كميات هائلة من النصوص أو الصور تتيح إنشاء محتوى جديد وأداء مهام متنوعة. الواقع يثبت أن استخدام نماذج التعلم العميق القوية مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يسرع من إنتاج القيمة عدة أضعاف مقارنة بالطرق التقليدية.

باختصار، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق ليست مصطلحات مترادفة، بل لها علاقة هرمية وفروق واضحة.

الذكاء الاصطناعي هو الصورة الشاملة للذكاء الحاسوبي، حيث يُعد التعلم الآلي والتعلم العميق من الطرق المهمة لتحقيق هذا الهدف. التعلم الآلي يسمح للحواسيب بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها تدريجيًا، بينما التعلم العميق يتعمق أكثر باستخدام نماذج الشبكات العصبية متعددة الطبقات التي يمكنها تحقيق قوة فائقة عند توفر بيانات ضخمة.

فهم الفرق الصحيح بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق لا يساعدنا فقط على استخدام المصطلحات بدقة، بل يساعد أيضًا في اختيار الحلول التقنية المناسبة: أحيانًا يكفي نموذج تعلم آلي بسيط لحل المشكلة، لكن هناك مشكلات معقدة تتطلب التعلم العميق. في المستقبل، مع تزايد البيانات وارتفاع المتطلبات، من المتوقع أن يظل التعلم العميق يلعب دورًا محوريًا في دفع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.