التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي: ما الفرق؟

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي هو السائد في السنوات القليلة الماضية. ومن المتوقع أيضًا أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي إلى 740 مليارًا بحلول عام 2030.

لكن الذكاء الاصطناعي يشمل مجالات فرعية مختلفة، مثل التعلم العميق، والذكاء الاصطناعي GenAI، والتعلم الآلي. على الرغم من أن الحقول بها بعض أوجه التشابه، إلا أنها تحتوي أيضًا على اختلافات أساسية يجب عليك فهمها.

ستناقش هذه المقالة مفهومين رئيسيين للذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. سنتجاوز التعريف لننظر إلى خصائص التعلم الآلي الفريدة مقابل خصائص الذكاء الاصطناعي التوليدية وتطبيقات العالم الحقيقي.

ولكن لنبدأ بالأساسيات.

ما هو التعلم الآلي؟

يركز التعلم الآلي (ML) على تطوير الخوارزميات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات.

تتعلم أنظمة التعلم الآلي الأنماط بناءً على البيانات المدخلة وتقوم بالتنبؤات أو القرارات أو التحسينات. عند إدخال بيانات جديدة، فإنها تستمر في تحديث الوظائف وتحسينها. وهذا يمكّن أجهزة الكمبيوتر من حل المشكلات المقدمة بطرق مشابهة للذكاء البشري.

تتراوح خدمات التعلم الآلي من التحليلات التنبؤية وأنظمة التوصية إلى التعرف على الصور والكلام.

إنهم يتفوقون بشكل خاص في المهام المعقدة التي تتطلب مجموعات بيانات كبيرة لتحسين الأداء بمرور الوقت.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة لإنشاء أنواع مختلفة من المحتوى مثل الصور الواقعية والنصوص والتعليمات البرمجية والصوت.

النطاق الرئيسي لـ GenAI هو إنشاء محتوى جديد وفريد ​​ومبدع عبر مجالات مختلفة.

لاحظ أنه لا ينبغي الخلط بين GenAI أو تبادله مع الذكاء الاصطناعي. تحقق من دليل المقارنة الشامل بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي.

والآن بعد أن فهمت المصطلحين، كيف يتناسبان مع المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي؟

يبحث تعلم الآلة عن الأنماط ويوفر البيانات، بينما يستخدم GenAI اللغة البشرية والإبداع للمساعدة في تحويل التعرف على الأنماط إلى محتوى جذاب. يشترك الاثنان في علاقة تكافلية، حيث يكون التعلم الآلي هو الأساس.

الأسس التقنية للجنرال AI وML

الاثنان لديهما مجموعة واسعة من الخوارزميات. ومع ذلك، فإن تقنيات التدريب تُحدث فرقًا كبيرًا بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وخوارزميات التعلم الآلي.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج متنوعة مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) لإنشاء بيانات جديدة، مثل الصور أو النصوص أو الموسيقى.

يمكن أن تتضمن عمليات التدريب في Gen AI هياكل مختلفة، حيث تستخدم بعض التطبيقات نهجًا مزدوجًا حيث يقوم نموذج واحد بإنشاء البيانات بينما يقوم نموذج آخر بتقييمها. ومع ذلك، ليس هذا هو الحال دائمًا، حيث يشمل Gen AI نطاقًا أوسع من التقنيات والأهداف.

تتضمن تقنيات خوارزميات التعلم الآلي ما يلي:

• خاضع للإشراف : تتضمن الخوارزميات الشائعة الانحدار الخطي، وأجهزة ناقل الدعم، والشبكات العصبية.
• غير خاضعة للرقابة : تحدد هذه الخوارزميات الأنماط والهياكل داخل البيانات غير المسماة. يتضمن ذلك تقليل الأبعاد، والذي يستخدم لتبسيط البيانات المعقدة، والتجميع، الذي يستخدم لتجميع البيانات المتشابهة.
• التعزيز: تساعد هذه التقنية على تحسين القرارات من خلال مكافآت السلوك المرغوب وعقوبات السلوك غير المرغوب فيه.

فيما يتعلق بمتطلبات البيانات، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات تدريب كبيرة وعالية الجودة. تؤثر جودة البيانات وتنوعها بشكل مباشر على قدرة النموذج على إنشاء محتوى اصطناعي ولكن واقعي.

تختلف متطلبات بيانات نماذج الماكينات. يتطلب التعلم الخاضع للإشراف مجموعات بيانات كبيرة ومُصنفة، بينما يمكن أن يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف مع بيانات غير مُصنفة. لا يحتاج التعلم المعزز إلى مجموعات بيانات تقليدية، بل يحتاج إلى بيئة توفر التغذية الراجعة (على سبيل المثال، المكافآت أو العقوبات).

ماذا عن العمليات الحسابية؟ يحتاج نموذج تعلم الآلة إلى حساب رياضي لحساب المعلمات، مثل الدقة والاستدعاء، لضمان دقة البيانات التحليلية. كما تلعب جودة البيانات واختيار النموذج وهندسة الميزات أدوارًا حاسمة في ضمان نتائج موثوقة.

وفي الوقت نفسه، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي العام مقاييس نوعية لتقييم واقعية البيانات الإبداعية وتماسكها وتنوعها. يمكن أن تساعد المقاييس الكمية مثل وظائف الخسارة أيضًا في تقييم أداء النموذج وتحسينه.

تطبيقات وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي العام والتعلم الآلي

يمكن استخدام Gen AI وML في صناعات مماثلة. ومع ذلك، فإن الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقات التعلم الآلي يكمن في تعقيد حالة الاستخدام والمخرجات المتوقعة.

فيما يلي حالات استخدام التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات المختلفة:

الرعاىة الصحية

يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل بيانات المريض أو الصور الطبية (مثل الأشعة السينية وصور الرنين المغناطيسي) للكشف المبكر عن المرض لتحسين نتائج المرضى.

يذهب Gen AI إلى ما هو أبعد من مجرد نسخ الملاحظات السريرية وتفسير الصور أو نتائج الاختبار للمساعدة في التشخيص. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في إنشاء خطط علاجية مخصصة بناءً على البيانات. ويمكنه أيضًا توليد الهياكل الجزيئية للدواء، مما يؤدي إلى تسريع عملية اكتشاف الدواء.

بيع بالتجزئة

يمكن لخوارزميات ML استخدام بيانات المبيعات السابقة أو الحالية للمساعدة في إنشاء محتوى وتوصيات مخصصة. يمكنك أيضًا التنبؤ بحجم المبيعات بناءً على أنماط شراء العملاء.

يساعدك Gen AI على إنشاء أوصاف مفصلة للمنتج ونسخه للحصول على عروض ترويجية مخصصة وتوصيات المنتج. ويمكنه أيضًا دعم التجارب الافتراضية، التي تساعد الأشخاص على اتخاذ قرارات شراء مستنيرة.

تعليم

يمكن لتعلم الآلة تخصيص مسارات التعلم، وتكييف المحتوى بناءً على أداء الطالب، والتوصية بالموارد ذات الصلة.

يساعد Gen AI في إنشاء مواد تعليمية مثل أسئلة التدريب. يمكن لشركة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدتك في محاكاة المعلمين الافتراضيين لتوجيه المتعلمين خلال المواد.

دعم العملاء

يمكن استخدام حلول التعلم الآلي لتفاعلات العملاء وتحليل المشاعر، مما يساعد على تحسين جودة الخدمة بشكل عام. تعد خوارزميات ML أيضًا العمود الفقري للبيانات لأدوات الدردشة التفاعلية.

من ناحية أخرى، يعمل Gen AI على تحسين خدمة العملاء من خلال تشغيل روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين الذين يتعاملون مع الاستعلامات الروتينية ويقدمون استجابات فورية.

تمويل

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل ملايين نقاط البيانات للكشف عن الاحتيال أو غسيل الأموال في الوقت الفعلي.

يمكنك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير استراتيجيات استثمار مخصصة. تعمل نماذج LLM على تسهيل معالجة وإنشاء كميات كبيرة من المستندات المالية، مثل أوراق القروض أو وثائق التأمين.

المزايا والقيود الفريدة

دعونا نستكشف فوائد وقيود الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي.

فوائد التعلم الآلي

• يقوم تعلم الآلة بأتمتة تحليل البيانات، مما يوفر رؤى وافتراضات قيمة لدعم عملية صنع القرار.
• يساعد في اكتشاف الحالات الشاذة والتعرف على الأنماط المعقدة في البيانات.
• يتيح تطوير الآلات والبرامج والعمليات الذكية التي تعمل على أتمتة المهام المعقدة وتبسيط العمليات.

قيود التعلم الآلي

• يمكن لنماذج تعلم الآلة أن ترتكب أخطاء، خاصة عند التعامل مع البيانات المزعجة أو غير المكتملة.
• يعتمد أداء تعلم الآلة بشكل كبير على البيانات عالية الجودة وذات الصلة. ومن ثم، تؤدي البيانات الضعيفة إلى نماذج غير دقيقة.
• يمكن لنماذج تعلم الآلة أن ترث التحيزات في بيانات التدريب، مما يؤثر على النتائج.
• يتطلب تدريب نماذج ML المعقدة قوة حسابية وخبرة ووقتًا كبيرًا.

فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدية

• إنتاج محتوى محسّن ومبدع وسريع.
• تعمل Chatbots المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تعزيز رضا العملاء.
• يسمح Gen AI للشركات باستكشاف إمكانيات ما يمكن أن يكون.

قيود الذكاء الاصطناعي التوليدي

• يعتمد على الأنماط الموجودة في البيانات الموجودة، والتي قد تحد من قدرته على إنتاج أفكار رائدة حقًا.
• قد يختلف المحتوى الذي تم إنشاؤه من حيث الجودة.
• يمكن أن ينتج Gen AI عن غير قصد محتوى متحيزًا أو ضارًا.

تذكر دائمًا أن نجاح كل تقنية يكمن في فهم حدودها وقدراتها.

التطورات المستقبلية والاعتبارات الأخلاقية

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واعد.

على سبيل المثال، أصبحت روبوتات الدردشة الآن متعددة الوسائط. يعمل كل من GPT-4 من OpenAI وGemini من Google مع النصوص والصور والصوت الشبيهة بالإنسان. ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى تعزيز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي حتى للأشخاص الذين لديهم القليل من المعرفة التقنية.

نتوقع أيضًا رؤية المزيد من روبوتات الدردشة المخصصة. تستثمر Google وOpenAI في منصات سهلة الاستخدام تسمح للأشخاص بإنشاء روبوتات الدردشة المصغرة الخاصة بهم دون أي مهارات برمجية.

ستستمر خوارزميات التعلم الآلي في التطور، مما يدعم التخصيص الفائق عبر مختلف المجالات. ستكون الحدود الجديدة في Gen AI هي تحويل النص إلى فيديو، والذي يمكن أن يصبح أحد أعظم اتجاهات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الهاتف المحمول.

تعمل شركة مثل Runway بالفعل على تحسين جودة نماذج الفيديو الخاصة بها.

بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يستمر اتجاه التزييف العميق في النمو، وهو أمر مثير للقلق. ومن المرجح أن نرى استخدامها أكثر في الإعلانات والترفيه والانتخابات المقبلة، كما رأينا في الأرجنتين.

وسيشهد مجال الذكاء الاصطناعي أيضًا المزيد من الإرشادات والسياسات التي تشكل التطوير والنشر المسؤول لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

وذلك لأن إساءة الاستخدام المحتملة للذكاء الاصطناعي كانت دائمًا مصدر قلق، ولهذا السبب تعتبر الأطر الشاملة حاسمة. إن اتباع هذه الأطر يضمن أن تكون نتائجك شفافة وعادلة وسهلة التفسير وغير متحيزة. كل ذلك مع حماية بيانات المستخدم.

لقد رأينا بالفعل لوائح أولية للذكاء الاصطناعي من خلال الأمر التنفيذي الذي أصدره بايدن في أكتوبر 2023، يليه قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي في ديسمبر. ومن المرجح أن يتم تقديم المزيد من الأطر التنظيمية مع تطور التكنولوجيا.

تحديات التكامل

ستواجه العديد من التحديات عند إدخال الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية:

• فجوة المهارات : مع تقدم حلول الذكاء الاصطناعي، تنمو أيضًا مستويات الخبرة المطلوبة. ونتيجة لذلك، قد تواجه صعوبة في العثور على محترفين يتمتعون بالمهارات اللازمة والاحتفاظ بهم.
• مقاومة التغيير : قد يقاوم فريقك التحول إلى حلول الذكاء الاصطناعي بسبب التعقيد الملحوظ أو الخوف من فقدان وظائفهم في المستقبل.
• تكاليف التنفيذ : قد تواجه الشركات الصغيرة صعوبة في تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة بسبب تكاليف البنية التحتية والبرمجيات والصيانة.

يمكنك معالجة هذه التحديات بشكل مباشر من خلال نهج شامل يجمع بين الخبرة الفنية والثقافة التنظيمية والتخطيط الاستراتيجي.

مجموعات المهارات والمسارات التعليمية لجيل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

الآن، دعنا نناقش مجموعات المهارات والمسارات التعليمية التي تحتاجها للتخصص في التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي.

متطلبات مهارات الذكاء الاصطناعي العامة

• الكفاءة في التعلم العميق. يمكنك معرفة المزيد حول خوارزميات التعلم العميق في منشورنا حول الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي.

• الإبداع لضمان إنشاء محتوى فريد من نوعه.
• فهم كبير للمفاهيم الرياضية والإحصائية مثل الاحتمال.

المسار التعليمي للذكاء الاصطناعي

متابعة درجات علمية في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات. يمكنك أيضًا الحصول على دورات تدريبية عبر الإنترنت حول Gen AI على منصات مثل Dataquest.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك التعلم من خلال المشاريع الشخصية والمشاركة في المسابقات والمساهمة في مكتبات الذكاء الاصطناعي التوليدية مفتوحة المصدر.

متطلبات مهارات ML

• معرفة تأسيسية قوية في الإحصاء والرياضيات.
• إتقان لغة Python والمكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch.
• القدرة على المعالجة المسبقة وتحويل البيانات بشكل فعال.
• فهم خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، مثل أشجار القرار، وآلات ناقلات الدعم، والشبكات العصبية.

المسار التعليمي ML

يمكنك الحصول على درجات علمية في علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو المجالات ذات الصلة. احصل على دورات تعلم الآلة عبر الإنترنت على كورسيرا ومنصات أخرى مماثلة.

يجب عليك أيضًا العمل في مشاريع واقعية والمشاركة في مسابقات Kaggle والتعاون مع مجتمعات ML.

التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي: تحليل مقارن

كيف يتعارض هذان الاثنان مع بعضهما البعض من حيث الكفاءة والدقة والقدرة على التكيف؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج مخرجات متنوعة وواقعية بكفاءة. ومع ذلك، فإن المتطلبات الحسابية لبعض النماذج التوليدية المعقدة، مثل شبكات GAN، يمكن أن تكون كبيرة.

غالبًا ما تتطلب نماذج ML قوة حسابية أقل نسبيًا. وبمجرد تدريبهم، يمكنهم بسهولة التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك، فإن القوة الحسابية المطلوبة ستعتمد في النهاية على حجم البيانات، وتعقيد النموذج، ونوع الخوارزمية. على سبيل المثال، يمكن أن تتطلب بعض خوارزميات آلة دعم المتجهات (SVM) قوة حسابية كبيرة لمجموعات البيانات الكبيرة.

ومع ذلك، لا يمكن لأي حل من حلول الذكاء الاصطناعي أن يدعي أنه دقيق تمامًا، ولكن مستوى الدقة يخضع للتطبيق المقصود.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحقيق مستوى عالٍ من الدقة في إنشاء محتوى واقعي وفريد ​​من نوعه. تتميز نماذج تعلم الآلة المدربة على مجموعات بيانات متنوعة بالدقة العالية في مهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية والتحليلات التنبؤية.

يتكيف الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل جيد مع المهام الإبداعية ويمكنه توليد مخرجات متنوعة. وفي الوقت نفسه، تتكيف نماذج تعلم الآلة مع مهام محددة بناءً على بيانات التدريب.

كيفية التعامل مع تقنيات Gen AI وML

هناك طرق مختلفة يمكنك من خلالها التعامل مع تقنيات ML وGenAI اليوم.

إحدى الطرق السهلة للمشاركة هي من خلال الدورات التدريبية عبر الإنترنت. على سبيل المثال، يمكنك اختيار دورات مثل Geneative AI Fundamentals by Dataquest أو GenAI وML على Coursera.

بالإضافة إلى ذلك، انضم إلى المجتمعات ذات الصلة عبر الإنترنت مثل مجموعات LinkedIn التي تركز على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. توفر هذه المجموعات منصة تساعدك على التواصل ومشاركة المعرفة والبقاء على اطلاع دائم باتجاهات الصناعة.

وهنا مثال على واحد.

يمكنك أيضًا حضور المؤتمرات والفعاليات الصناعية وورش العمل التي تجمع بين قادة فكر الذكاء الاصطناعي والباحثين والمتخصصين في هذا المجال.

في الختام: ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي؟

إن فهم كيفية اختلاف الحقول الفرعية المختلفة للذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية في تسخير إمكاناتها. تركز هذه المقالة بشكل خاص على الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي.

لقد قدمنا ​​لك معلومات لمساعدتك ليس فقط في تحديد الاختلافات ولكن أيضًا في فهم وظائفها وتطبيقاتها الشائعة. يوضح تحليلنا المقارن مدى قابليتها للتكيف وسهولة الوصول إليها ودقتها.

ومع ذلك، تذكري دائمًا أن بينهما علاقة تكافلية رغم الاختلافات. يستفيد Gen AI من البيانات التي تم تحليلها بواسطة نماذج التعلم الآلي لإنشاء محتوى واقعي وأصلي.