يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ما هي الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
من الشائع جداً سماع مصطلحي "التعلم الآلي" و"الذكاء الاصطناعي" في السياق الخطأ. سبب المشكلة أنهما مفهومان منفصلان لكنهما متشابهان ويرتبطان ارتباطاً وثيقاً. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI).
الذكاء الاصطناعي
ظهرت العديد من تعريفات الذكاء الاصطناعي على مر السنين، وهذا أحد الأسباب التي قد تجعله يبدو معقداً. ولكن في أبسط أشكاله، يعد الذكاء الاصطناعي مجالاً يجمع بين علم الحاسوب ومجموعات البيانات القوية للوصول إلى حل فعال للمشكلات. يشمل مجال الذكاء الاصطناعي اليوم مجالات فرعية، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، والتي تتضمن قيام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بعمل تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات الإدخال.
ينقسم الذكاء الاصطناعي أحياناً إلى أنواع مختلفة، مثل الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI) أو الذكاء الاصطناعي القوي (Strong AI). الذكاء الاصطناعي الضعيف، الذي يشار إليه أيضاً باسم الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، هو الذي تم تدريبه لأداء مهام محددة، وهو الشكل الأكثر وضوحاً للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، لاسيما في تطبيقات مثل مساعد أبل الذكي "سيري" والمركبات ذاتية القيادة.
يتكون الذكاء الاصطناعي القوي من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). لا يزال الذكاء الاصطناعي العام مجرد أمر نظري في هذه المرحلة، وهو يشير إلى آلة تتمتع بذكاء مساوٍ للبشر. سيكون الذكاء الاصطناعي العام مدركاً لذاته وقادراً على حل المشكلات المعقدة للغاية والتعلم والتخطيط للمستقبل. وإذا تطورت الأمور إلى أبعد من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الفائق سيتفوق على الذكاء والقدرة البشرية.
التعلم الآلي
تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على البيانات المنظمة لعمل تنبؤات. البيانات المنظمة هي البيانات التي تم وسمها وتنظيمها وتعريفها بشكل محدد. يحتاج التعلم الآلي عادةً إلى أن تكون هذه البيانات معالجة ومنظمة مسبقاً، وإلا فسيتم استخدامها بواسطة خوارزميات التعلم العميق، وهو حقل أكثر تفرعاً من فروع الذكاء الاصطناعي.
عندما ننظر إلى المفهوم الأكبر للتعلم الآلي، يتضح سريعاً أنه أداة ذات قيمة عالية للشركات من جميع الأحجام. ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى الكم الهائل من البيانات المتاحة للمؤسسات. تقوم نماذج التعلم الآلي بمعالجة البيانات وتحديد الأنماط التي تعمل على تحسين عملية اتخاذ القرارات التجارية على جميع المستويات، وتقوم هذه النماذج بتحديث نفسها وتحسين دقتها التحليلية في كل مرة.
يتكون التعلم الآلي من عدة تقنيات مختلفة، يعمل كل منها بشكل مختلف: التعلم الموجه (Supervised Learning)، والتعلم غير الموجه (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
للمزيد حول هذه الاختلافات، تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط (إنجليزي)
كيف يتم توظيف الذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن السيبراني؟
يحاول القراصنة استهداف الشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة دائماً، ويستخدمون في هجماتهم العديد من الأدوات الخبيثة والبرامج الضارة وطرق التصيد الاحتيالي. هذا الأمر يفرض على الموظفين في الشركات التنبه إلى التهديدات المحتملة من أجل تجنبها وحماية أعمالهم في الشركة من القرصنة والاختراق.
لكن في ظل الزيادة الهائلة بعدد الهجمات السيبرانية والاتصال الدائم بشبكة الإنترنت، أصبح تطبيق استراتيجية الأمن السيبراني أمراً صعباً ومعقداً. لذلك، نلاحظ أن الكثير من الشركات تلجأ لحلول الأمن السيبراني المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يستطيع الذكاء الاصطناعي مواجهة التحديات الكبيرة التي يفرضها العصر. إنه مناسب جداً لتحليل البيانات الضخمة وتحديد السلوكيات المشبوهة. وبذلك، أصبح بلا منازع أكثر أدوات الأمن السيبراني فعالية.
يساهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن السيبراني بطريقتين:
1- أتمتة المهام
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام اليدوية؛ أي العمل بالنيابة عن البشر، هذا يساعد على تجنب الأخطاء التي يرتكبها البشر أو الكشف التلقائي عن هذه الأخطاء والتي من المحتمل أن يستغلها القراصنة لتنفيذ هجماتهم. بالإضافة إلى ذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي مراقبة كل شيء والكشف عن أي تغيير ولو كان بسيطاً في الشبكة أو الخوادم أو الأجهزة أو البرمجيات المستخدمة، هذا التغيير الذي قد يشير إلى وجود دخول غير مصرح به أو عملية اختراق أو تسلل.
من خلال أتمتة المهام، يمكن بسهولة تجنب الأخطاء الشائعة التي يرتكبها البشر والكشف عن السلوكيات المشبوهة فور حصولها.
2- جمع البيانات وتحليلها
يستطيع الذكاء الاصطناعي جمع وتصنيف وتحليل كميات ضخمة جداً من البيانات التي لا يستطيع الأشخاص العاديون تحليلها، ومن خلال هذه القدرة، يمكن أن يدرك الذكاء الاصطناعي أشياء لا يستطيع عادة الذكاء البشري إدراكها. على سبيل المثال، تستطيع حلول الأمن السيبراني المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تكتشف رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية من خلال تحليل النص المكتوب، ثم تنبيه المستخدم إلى ذلك ليتجنب مخاطرها.
للمزيد حول توظيف الذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن السيبراني، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
كيف يمكن توظيف الذكاء الاصطناعي مع الأطفال ذوي الاحتياجات الخاصة؟
تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للبشرية ولذوي الاحتياجات الخاصة الكثير، بدءاً من التعلم الآلي، وحتى تكنولوجيا التعرف إلى الوجوه والصوت وغيرها. ونرى إقبالاً كبيراً من الخبراء والمصممين على مد يد المساعدة لأصحاب الهمم من خلال دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية.
ذوو الاحتياجات الخاصة مفهوم واسع، فهو يشمل كلاً مَن يعاني من مشكلات جسدية وحسية، وكلَّ من يعاني من ضعف في إحدى الحواس أو خسرانها كالصُم والمكفوفين، والأطفال الذين يعانون من اضطرابات التعلم وعسر القراءة والتوحد، بالإضافة إلى ضحايا السكتة الدماغية والشلل والأمراض العصبية الأخرى المشابهة. وجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى كل حالة من هذه الحالات، سواء كان في تشخيص الإعاقة، أو مساعدة ذوي الاحتياجات الخاصة في حياتهم اليومية.
يشخّص الأطباء معظم حالات الإعاقات الحسية والجسدية خلال السنوات الأولى من عمر الطفل. لذلك غالباً ما تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي المساعدة لذوي الاحتياجات الخاصة هادفة إلى تدريب الأطفال ومساعدتهم، وليست موجّهة نحو تشخيص إصابتهم. ومما يلي بعض الأمثلة القليلة عن التقنيات المساعدة في التشخيص وتحديد العلاج المناسب:
ضعف اللغة المحدد (SLI)
في دراسة من عام 2001، وضع باحثون نموذجاً حسابياً يمكنه تشخيص ضعف اللغة المحدد (SLI)، وهو اضطراب في التواصل يتعارض مع تنمية المهارات اللغوية لدى الأطفال الذين لا يعانون من فقدان السمع، يمكن أن يؤثر على تحدث الطفل واستماعه وقراءته وكتابته. لا يمكن تشخيصه بسهولة بسبب تشابه أعراضه مع اضطرابات أخرى مثل التوحد وعسر القراءة، لكن يصبح بالإمكان تحديده بدقة بالاستعانة بذلك النموذج الحسابي.
علاج النطق
وفي عام 2003، طوّر فريق من الخبراء نظام (LOGOMON – Logopedics Monito)، وهو نظام لتصميم علاج النطق بالحاسوب (CBST)، لمساعدة الطلاب الذين يعانون من ضعف السمع والكلام. يخزّن النظام معلومات عن تقدم الطفل وتطوره، ويصمم تدريبات مناسبة لهذا التقدم ولمستواه الحالي.
تقييم صعوبات التعلّم
طور فريقٌ آخر من الباحثين في عام 2008 نظام تقييم ذاتياً، يعتمد على الشبكات العصبونية لتقييم إجابات المستخدم من أسئلة فردية ومتعددة ضمن بيئة التعلّم الإلكتروني، بناءً على 5 مجالات أساسية في التعلم هي: القراءة، والكتابة، والتهجئة، والمفردات، وتركيب الجمل والقواعد، والتعرّف إلى الحروف والترتيب الأبجدي. يساعد هذا النظام الأشخاص الذين يعانون من إعاقات جسدية أو حسية.
للمزيد من استخدامات الذكاء الاصطناعي لخدمة الأطفال ذوي الاحتياجات الخاصة، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
