التعلم الآلي (ML) مقابل الذكاء الاصطناعي (AI) - ما الفرق بينهما؟
من يهتم بالفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بصراحة شديدة، لم أهتم كثيرًا ولم أرَ سببًا لإضاعة وقتي في معرفة ما كان من المؤكد أنه سيكون جزءًا تافهًا بسيطًا وعديم الفائدة.
ومن المؤكد أنه بمجرد أن بحثت في الموضوع بمزيد من التفصيل، ثبت لي أن فكرتي المسبقة كانت خاطئة للغاية.
من الواضح تمامًا في هذه المرحلة أن الذكاء الاصطناعي هو المستقبل لذا يجب أن يكون من المنطقي أن يكون المرء على دراية جيدة بالموضوع أمرًا جيدًا. وعلى العكس من ذلك، فإن الجهل شيء سيء.
ولكي نعد أنفسنا لواقع غارق في هذه التقنيات، فقد حان الوقت للتأكد من أننا نفهم أساسيات الذكاء الاصطناعي
- إحدى القوى المركزية التي تستعد لإعادة تشكيل مجتمعنا.
إن فهم الاختلافات بين هذه المصطلحات، وبالتالي فهم نطاق ما تنطوي عليه، يمنحنا وضوحًا فوريًا وقدرة على تطبيق الأدوات المتاحة لنا بشكل أفضل. باختصار، المعلومات قوة.
لذا... لنبدأ!
ما الفرق بين تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي؟
بشكل عام, الذكاء الاصطناعي هو آلة قادرة على إظهار بعض خصائص أو أشكال الذكاء البشري.
نظرًا لاتساع نطاق هذا التعريف، يتم تضمين كل شيء بدءًا من التعلم الآلي الأساسي (سيتم شرحه قريبًا) إلى روبوت كامل العقل.
لذلك، من الحكمة أن نبدأ بتعريف بعض الفروق الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
بما أن الذكاء الاصطناعي هو أوسع المصطلحات، فقد حان الوقت لنكون أكثر تحديداً.
لنتحدث عن التعلّم الآلي والتعلّم العميق
أولاً، دعونا نلقي نظرة سريعة على تصور سريع للعلاقة بين كل هذه المفاهيم.
التعلم الآلي في جوهره هو مجرد "نموذج تنبؤ". فهو يحتوي على (أ) بيانات يتعلم منها، و (ب) خوارزمية تقوم بالتعلم الفعلي.
الخوارزمية هي مجرد مجموعة من القواعد التي تخبر الكود بما يجب توقعه (بيانات حول X أو Y) وما يجب فعله بها.
جودة خوارزمية التعلم الآلي هي كل شيء في تحديد مدى فائدتها. إذا كانت القواعد غير منطقية أو مقيدة بشدة، فلن تتمكن من تقديم رؤى مفيدة.
من السهل أن تشعر بالخوف من العمق التقني الهائل لهذا المجال - أشجار القرار، والتعلم المعزز، وشبكات بايزي ليست سوى عدد قليل من المجالات العديدة - لكنك ستكون على ما يرام إذا تذكرت هذا فقط:
التعلم الآلي هو، في الأساس، مجرد مجموعة من القواعد لكيفية فهم البيانات الواردة
إذا كنت ترغب في بناء أداة تتعلم طرق نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لمساعدة السائقين، فيجب أن تعرف قوانين الطرق ذات الاتجاه الواحد. وإلا، فقد تبدأ في تعلم بعض الطرق السريعة جداً التي ليست مريحة تماماً كما تبدو للوهلة الأولى.
ومع ذلك، عندما تعكس القواعد فهماً عميقاً ودقيقاً لكل متغير في اللعب، يمكن للتعلم الآلي أن يقوم بما يبدو مستحيلاً.
تقليدياً، كان تقديم تقديرات دقيقة للوقت أحد أصعب أجزاء وظيفة مدير المشروع. ومع ذلك، يتفاجأ الكثيرون عندما يجدون أن الآلات قادرة على الأداء بمستوى مماثل. انقر فوق يختبر حاليًا وظيفة تعلّم الآلة مع العديد من مستخدمينا للتنبؤ بالإجراءات التي من المحتمل أن يتخذها الفرد. ويتيح ذلك التنبؤ بالمهام، مع مرور الوقت، القدرة على محاكاة الخصائص البشرية، مثل التقدير الذاتي للمهام، بدقة كافية لتكون مفيدة للغاية.
يعمل هذا النهج على تسريع دورة التغذية الراجعة، وقد رأينا فرقًا تنتقل من إجراءات شبه آلية إلى إجراءات محدودة مؤتمتة بالكامل في غضون أسابيع قليلة. بعض العناصر التي يمكن لخوارزمياتنا إنجازها هي
- التنبؤ بالمهام وإسنادها إلى أعضاء الفريق الصحيحين
- وضع علامات تلقائياً على المستخدمين في التعليقات ذات الصلة بهم
- تصور الإشعارات والتحديثات بناءً على مدى ملاءمتها لمستخدم معين
- التنبؤ وتحديد متى لن يتم الوفاء بالمواعيد النهائية، وتصحيح التقديرات الزمنية للمهام.
مكافأة:
/مرجع/ /blog?p=58967 نسخة بدائل الذكاء الاصطناعي //%/href/
إن منصات إدارة المشاريع والإنتاجية تتغير بسرعة، ولكن من المؤكد أن التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي هو اتجاه لإدارة المشاريع سيبقى هنا.
سيكون الأمر مسألة وقت قبل أن نفهم تمامًا كيف ستؤثر هذه التقنيات الجديدة على إدارة المشاريع، ولكن كلما تكيفت أعمالك بشكل أسرع، كلما كان أعضاء فريقك أكثر توافقًا لنجاح المشروع.
نحن نعتقد أن المستقبل سيكون ملكاً لأولئك الأكثر قدرة على اغتنام الفرص المتاحة، حيث سيكون التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الفعال من بين أكثرها فورية.