الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما جزء من علوم الكمبيوتر المرتبطين ببعضهما البعض. تعد هاتان التقنيتان من أكثر التقنيات شيوعًا والتي يتم استخدامها لإنشاء أنظمة ذكية.

على الرغم من أن هاتين التقنيتين مرتبطتان ببعضهما البعض وأحيانًا يستخدمهما الناس كمرادف لبعضهم البعض، إلا أن كلاهما مصطلحان مختلفان في حالات مختلفة.

على مستوى واسع، يمكننا التمييز بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على النحو التالي:

كيفية الحصول على لعبة الحمامة على الاندرويد

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أكبر لإنشاء آلات ذكية يمكنها محاكاة قدرة التفكير البشري والسلوك، في حين أن التعلم الآلي هو تطبيق أو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح.

فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى جانب نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر الذي يصنع نظام كمبيوتر يمكنه تقليد الذكاء البشري. وهي مكونة من كلمتين صناعي ' و ' ذكاء '، وهو ما يعني 'قوة تفكير من صنع الإنسان.' ومن هنا يمكننا تعريفها بأنها،

الذكاء الاصطناعي هو تقنية يمكننا من خلالها إنشاء أنظمة ذكية يمكنها محاكاة الذكاء البشري.

لا يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى برمجة مسبقة، وبدلاً من ذلك، يستخدمون مثل هذه الخوارزميات التي يمكنها العمل بذكائهم الخاص. أنها تنطوي على خوارزميات التعلم الآلي مثل خوارزمية التعلم المعزز والشبكات العصبية للتعلم العميق. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في أماكن متعددة مثل Siri، وAlphaGo من Google، والذكاء الاصطناعي في لعب الشطرنج، وما إلى ذلك.

بناءً على القدرات، يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع:

الذكاء الاصطناعي الضعيف الجنرال آي ذكاء اصطناعي قوي

حاليًا، نحن نعمل مع الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي العام. مستقبل الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الاصطناعي القوي الذي يقال أنه سيكون أذكى من البشر.

ما هو الانترنت

التعلم الالي

التعلم الآلي يدور حول استخلاص المعرفة من البيانات. ويمكن تعريفها بأنها،

التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، والذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات أو التجارب السابقة دون برمجتها بشكل صريح.

يمكّن التعلم الآلي نظام الكمبيوتر من إجراء تنبؤات أو اتخاذ بعض القرارات باستخدام البيانات التاريخية دون برمجتها بشكل صريح. يستخدم التعلم الآلي كمية هائلة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة حتى يتمكن نموذج التعلم الآلي من توليد نتائج دقيقة أو تقديم تنبؤات بناءً على تلك البيانات.

يعمل التعلم الآلي على خوارزمية تتعلم من تلقاء نفسها باستخدام البيانات التاريخية. إنه يعمل فقط مع مجالات محددة، مثل إذا كنا نقوم بإنشاء نموذج للتعلم الآلي لاكتشاف صور الكلاب، فسيعطي نتيجة لصور الكلاب فقط، ولكن إذا قدمنا ​​بيانات جديدة مثل صورة قطة، فسوف تصبح غير مستجيبة. يتم استخدام التعلم الآلي في أماكن مختلفة مثل نظام التوصية عبر الإنترنت، وخوارزميات بحث Google، ومرشح البريد الإلكتروني العشوائي، واقتراح وضع علامات على الأصدقاء تلقائيًا على Facebook، وما إلى ذلك.

ويمكن تقسيمها إلى ثلاثة أنواع:

مجموعة من السلاسل في ج

التعلم تحت الإشراف تعزيز التعلم تعليم غير مشرف عليه

الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML):