في قلب المناقشة الحديثة حول التكنولوجيا الرقمية، ينصب التركيز على العلاقة بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). وعلى الرغم من كون ML جزءًا حيويًا من تنفيذ AI، إلا أنهما ليسا مرادفين تمامًا. الذكاء الاصطناعي يشير إلى الأنظمة الحاسوبية التي تستطيع القيام بالمهام التي تتطلب عادة ذكاء بشرى، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتخطيط الاستراتيجي. هذا قد يحدث إما عن طريق التحليل الاستقرائي أو التحولي اعتمادًا على طريقة معالجة المعلومات.
من ناحية أخرى، التعلم الآلي هو أسلوب محدد ضمن مجال الذكاء الاصطناعي. إنه يركز على تطوير خوارزميات تمكن الأجهزة الحاسوبية من تعلم وتحديث نفسها باستخدام البيانات بدلاً من البرامج المكتوبة يدوياً. هناك طريقتان رئيسيتان للتعلم الآلي: الأول يقوم على الأعراف والمعرفة والاستنتاج الضمني – وهي الطريقة التي يعمل بها الإنسان – والثاني أكثر انتشاراً الآن وهو “التعلم دون أعراف”، الذي يسمح للأجهزة بالحصول على معرفة جديدة ذاتياً بناءً على تجارب متكررة.
إقرأ أيضا:زكريا محمد القزوينيعلى الرغم من الروابط الوثيقة بين الاثنين، حيث غالبًا ما يستخدم أح
