تحقيق مسبار
يدخل التعلّم الآلي في الكثير من المجالات في الوقت الراهن، وكثيرًا ما يتم الاعتماد عليه في محركات البحث عبر شبكة الإنترنت للوصول إلى النتائج التي تناسب المستخدمين، ويعتني هذا المقال ببيان مدى ارتباط هذا النوع من التعلّم مع الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى توضيح العديد من المشاكل التي تواجه التعلّم الآلي وذكر الخوارزميات الأساسية التي تتعامل معها هذه التقنية.
هل التعلّم الآلي مرتبط بالذكاء الاصطناعي؟
لا شك بأن هُناك ارتباطًا وصِلةً وثيقتين بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي؛ فإن التعلّم الآلي واحدٌ من أنواع الذكاء الاصطناعي، ويهدف هذا التعلّم إلى تمكين الآلة من التكيّف مع البيانات الجديدة ويتعلّمها دون تدخلٍ بشري. وهُناك العديد من الأمثلة على الذكاء الفائق للتعلّم الاصطناعي؛ منها القدرة على الفهم والاستجابة التي يتمتع بها حاسوب واستن العملاق من شركة آي بي إم. وتزداد قدرة التعلّم الآلي على إنجاز المهمّات بدقة وكفاءة عند زيادة حجم البيانات الخام المتوفرة للمعالجة والتعامل معها.
ما هي حقول الذكاء الاصطناعي التي يرتبط معها التعلّم الآلي؟
يرتبط التعلّم الآلي مع العديد من الحقول الفرعية الأُخرى للذكاء الاصطناعي، وأبرزها ما يأتي:
- معالجة اللغات الطبيعية: تُعرف مُعالجة اللغات الطبيعية بأنها تعلّم الآلة؛ ذلك حتى تستطيع فهم اللغة الطبيعية على الشكل الذي يتحدث به البشر ويكتبونه بدلًا من الاعتماد على البيانات والأرقام، التي تستخدمها أجهزة الحاسوب عادةً.
- الشبكة العصبية: تندرج الشبكة العصبية ضمن الخوارزميات الحاسوبية التي طُوّرت لمُحاكاة الدماغ البشري، وتحتوي هذه الشبكة على الكثير من العُقد والخلايا التي تتنقل البيانات بينها؛ لتقوم كلُّ واحدةٍ منها بوظيفة مُحدّدة مُختلفة عن الأُخرى.
- التعلّم العميق: تمّ تطوير التعلّم العميق من شبكات عصبية مُتعددة الطبقات، هذا يعني أنه يُحاكي طريقة عمل الدماغ البشري أيضًا، ويمكن الاعتماد عليه في المركبات المستقلة أو الروبوتات المُستخدمة في إجراء المُحادثات.
كيف يتم استخدام التعلّم الآلي في الشركات والمؤسسات؟
فيما يأتي بعضًا من أبرز استخدامات التعلّم الآلي ضمن مجال عمل الشركات والمؤسسات المُختلفة:
- المساعدة في المجالات المالية: يُمكن الاعتماد على تقنيات التعلّم الآلي لاكتشاف عمليات الاحتيال أثناء التداول، كذلك تساعد هذه التقنيات على أتمتة عمليات تداول الأموال، وتُقدم المشورة المالية للعديد من العُملاء في المؤسسات المُختصّة.
- دعم القرارات الداخلية: تستخدم بعض الشركات أنظمة التعلّم الآلي لدعم القرارات التي تتعلق بإدارة الموارد المختلفة، كما أنها تساعد في تحديد المشاكل والتوجهات لضمان اتخاذ القرارات بسرعة وكفاءة.
- التعامل مع فقد العُملاء: تستطيع بعض تقنيات التعلّم الآلي مُساعدة المؤسسات في معرفة الأسباب التي تؤدي إلى فقد العُملاء من خلال تحليل البيانات ذات العلاقة، وهو ما يُسهم في تطوير الأساليب التي تضمن المحافظة على عملاء المؤسسة، بل وجذب عملاء جُدد أيضًا.
- جمع البيانات للتجّار بالتجزئة: يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي في جمع كمية ضخمة من البيانات المُفيدة للتجّار العاملين بمجال تجارة التجزئة؛ إلّا إنّه يصعب فهم هذه البيانات من خلال التحليل البشري الأساسي.
أمثلة وتطبيقات على تطبيقات التعلّم الآلي
توجد العديد من التطبيقات الفعلية لتقنيات التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي في الوقت الراهن، ومنها ما يأتي:
- تقديم التوصيات: كثيرًا ما يلاحظ المرء وجود توصيات ذات أهمية عند تصفّح مواقع التسوق الإلكتروني مثل أمازون، ويعتمد اختيار هذه التوصيات على التعلّم الآلي بعد التعرّف على المنتجات التي تمّ شراؤها في الماضي؛ لاقتراح ما يُشبهها مستقبلًا.
- خدمات الترجمة: تعتمد خدمات ومواقع الترجمة على تقنية التعلّم الآلي حتى تستطيع تقديم الترجمة المطلوبة للكلمات بسرعة ودقة فائقتين، وذلك بالاعتماد على الخوارزميات المُخصّصة للبحث في القواعد والمفردات وتركيبة الجُملة في وقتٍ واحدٍ.
- دعم العُملاء الآلي: توجد العديد من المواقع الإلكترونية التي تُقدم خدمة الرد الآلي، وهي خدمة تعتمد على التعلّم الآلي لقراءة ما يكتبه المُستخدم، ثم البحث والعثور على الإجابات للأسئلة المُشابهة.
- القيادة الذاتية: بشكل أساسي تعتمد القيادة الذاتية على التعلّم الآلي؛ لتتمكّن المركبة من فهم ما يدور حولها ثم التفاعل بالشكل الصحيح، وتستطيع هذه المركبات الاستفادة من المعلومات السابقة وتعلّمها للاستفادة منها في المستقبل.
- مُقترحات الأشخاص: كثيرًا ما تعرض مواقع التواصل الاجتماعي؛ مثل فيسبوك قائمة بالأشخاص الذين يعرفهم المُستخدم؛ ذلك لأن الموقع يعتمد على بعضٍ من خوارزميات التعلّم الآلي للبحث في الأحداث والأصدقاء والأنماط المختلفة؛ ليصل إلى الأصدقاء المُقترحين.
الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي في المجال الصحي
دخلت تطبيقات التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي في الكثير من مجالات الرعاية الصحية خلال الوقت الراهن؛ منها تحليل البيانات التي يتم إدخالها بشكلٍ آلي لتقديم الدعم فيما يتعلق بالقرار السريري والرؤى المؤتمتة، كما أنه يساعد على التنبؤ بنتائج زيارات المرضى والمراجعين للمستشفيات؛ للإسهام في تقليل الوقت الذي يقضيه كلُّ واحدٍ منهم عند المراجعة أو الزيارة.
التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي في الصناعات التحويلية
في مجال الصناعات التحويلية يتم استخدام التعلّم الآلي للقيام بما يأتي:
- الاكتشاف المُبكّر للأخطاء: تعمل عدد من تقنيات الذكاء الاصطناعي مع بعضها البعض؛ لتحديد الأخطاء التي تحدث في المعدّات قبل التسبّب بالأعطال، وتشمل هذه التقنيات كُلًّا من التعلّم الآلي وإنترنت الأشياء والتحليل.
- التنبؤ بموعد الصيانة: يقوم الذكاء الاصطناعي بمُراقبة الآليات على نحوٍ مستمرٍ في بعض المؤسسات؛ للتنبؤ بالموعد المناسب للصيانة، وذلك حتى لا تؤدي الصيانة إلى تعطيل ورديّة الإنتاج.
- توفير الطاقة: يدرس الذكاء الاصطناعي أنماط التهوية وتكييف الهواء والتدفئة بالاعتماد على تقنيات التعلّم الآلي؛ ذلك للوصول إلى الأنماط التي توفر أفضل مستويات من الراحة مع الحرص على توفير الطاقة.
ما هي أنواع خوارزميات التعلّم الآلي الرئيسية؟
هُنالك 3 أنواع رئيسية من الخوارزميات المُستخدمة في مجالات التعلّم الآلي، وهي الخوارزميات الآتية:
- خوارزميات التعلّم بالإشراف: في هذه الخوارزميات يضع المطوّرون حدودًا صارمةً لاستخدام البيانات المُدخلة والوصول إلى النتائج المُحتملة، وتخضع العمليات إلى الإشراف المباشر في هذا النوع من خوارزميات التعلّم الآلي.
- التعلّم غير المراقب: لا تخضع هذه الخوارزميات إلى الإشراف المباشر من المطوّرين لعدم معرفة النتائج المتوقعة بعد، وإنّما تقوم بغربلة البيانات واستيعابها بشكل ذاتي لوصف المعلومات.
- خوارزميات التعليم المُعزّز: يتم تطوير هذه الخوارزميات ليستطيع النظام تحسين نفسه ذاتيًا؛ ذلك من خلال التسلسل المتواصل من المحاولات والفشل، ويشيع استخدامها في السيارات ذاتية القيادة وبعض ألعاب الفيديو.
هل لمجالات التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي مستقبل جيد؟
من المتوقع أن يكون للعديد من مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي مستقبلًا جيدًا، وتضم القائمة الآتية بعضًا من هذه المجالات:
- علم الروبوتات: في كثير من الأحيان يتم الاعتماد على الروبوتات للقيام بالوظائف التي تحتاج دقّةً مُتناهيةً، أو الوظائف التي تُشكّل خطورةً على الكوادر البشرية، وتعتمد الروبوتات على التعلّم الآلي بشكلٍ كبير، وربما يكون لها مستقبلًا واعدًا.
- النظام الخبير: تمّ تطوير بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الخبرة البشرية في مجال مُحدّدٍ، وهي الأنظمة الخبيرة، ويمكن الاعتماد عليها لتشخيص بعض الأمراض ومنع الرسائل العشوائية وغير ذلك.
- المنطق الضبابي: يتمتع البشر بقدرة على اتخاذ القرارات حتى لو لم تتوفر لديهم جميع البيانات المطلوبة، أو توفرت لديهم معلومات غير مؤكّدة، ويتم تطوير أنظمة المنطق الضبابي لمحاكاة هذا السلوك الموجود عد الإنسان.
ما هي المشاكل التي تواجه التعلّم الآلي؟
توجد العديد من المشاكل والصعوبات التي تواجه التعلّم الآلي في الوقت الحالي، وفي القائمة الآتية يُذكر بعضًا منها:
- عدم القدرة على التفكير: بالرغم من تطوير الكثير من الشبكات العصبية؛ إلّا إنّ الحقيقة تتمثّل في عدم قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير بشكلٍ حقيقيٍّ كالإنسان حتى الآن.
- التلاعب بالنظام: كثيرًا ما تستطيع أنظمة التعلّم الذكي التلاعب بنظامها الأساسي لإنجاز المُهمة المطلوبة بفعالية أكبر دون الالتفات إلى النتائج، ومن ذلك إيقاف لعبة الفيديو بشكلٍ دائم حتى تساعد اللاعبين على تجنّب الخسارة.
- مشاكل الفهم: تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي تقديم العديد من المُقترحات والردود الذكية، لكنها لا تفهم مدى أهمية هذه الردود والمُقترحات، وربما يُقتَرح بعض الردود غير المناسبة أحيانًا؛ لعدم فهم العلاقة التي ترتبط بين الأشخاص المختلفين.
- مشاكل الشبكات العصبية: تستطيع الشبكات العصبية تقديم نتائج رائعة؛ إلّا إنّها تُخطئ أحيانًا لعدم توفر الإدراك المطلوب، ومن ذلك عدم التفريق بين صورة الكلب وصورة القطّة؛ لعدم إدراك هذه الشبكات لماهيّة وحقيقة كل منهما.
ما هي فوائد التعلّم الآلي؟
من فوائد التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي ما يأتي:
- أتمتة المهام: تُتيح تقنيات التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي للشركات أتمتة عدد كبير ومجموعة متنوعة من المهام، وهو ما يساعد على زيادة الكفاءة والفاعلية في إنجاز هذه المُهمّات من حيث التكاليف.
- التقليل من الاعتماد على البشر: تعتمد تقنيات التعلّم الآلي على الخوارزميات بشكل حصري في كثيرٍ من الأحيان، وهو ما يُقلّل من الاعتماد على البشر والحاجة إلى موازنة ديناميكية فريق العَمل لإتمام المُهمّات المختلفة.
- معالجة البيانات بفعالية: يُمكن للذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي معالجة أيّ نوعٍ من أنواع البيانات وتحليلها بطريقة مذهلة، وهو ما يجعلها مُفيدة بشكل استثنائي في هذا المجال.
هل يوجد عِدّة أنواع للتعلّم الآلي؟
توجد عِدّة أنواع مختلفة من التعلّم الآلي بالفعل، ويتم تقسيمها بشكلٍ مُشابه لتقسيم الأنواع الرئيسية من خوارزميات التعلّم الآلي أيضًا؛ أبرزها التعلّم الخاضع للإشراف والتعلّم غير الخاضع للإشراف والتعلّم شبه الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى تقنيات التعلّم الآلي المُعزّز الذي يستطيع تطوير نفسه بالاعتماد على التغذية الراجعة.
اقرأ/ي أيضًا:
هل يوجد فرق بين البيانات والمعلومات؟
هل يمكن التسوّق عبر الإنترنت بشكل آمن؟
