الصفحة الرئيسية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحوسبة الإدراكية مقابل الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟
الصورة مجاملة: بيكسلز

الحوسبة الإدراكية مقابل الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟

-

الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة المعرفية هي مصطلحات يتم طرحها كثيرًا هذه الأيام، وأحيانًا يتم تبادلها. ولكن على الرغم من أن كلا المجالين مخصصان لإنشاء آلات ذكية، إلا أن هناك بعض الاختلافات الرئيسية بينهما. إن فهم هذه الاختلافات أمر بالغ الأهمية للتنقل في المستقبل المثير الذي تحمله هذه التقنيات.

دعونا نحلل الاختلافات ونفهم كيف يساهم كل منها في مستقبل التكنولوجيا في هذه المدونة.

منظمة العفو الدولية

برنامج كمبيوتر يتعلم ويتحسن من تلقاء نفسه، هذه هي الفكرة الأساسية وراء الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة، مما يسمح لها بتحديد الأنماط، والتنبؤ، وحتى إنشاء محتوى إبداعي.

على سبيل المثال، يقوم الذكاء الاصطناعي الذي يلعب الشطرنج بتحليل عدد لا يحصى من المباريات السابقة، ويتعلم استراتيجيات الفوز، ويكيف تحركاته بناءً على تصرفات خصمه. هذه القدرة على التعلم والتكيف هي ما يجعل الذكاء الاصطناعي قويًا جدًا في مختلف المجالات، بدءًا من السيارات ذاتية القيادة وحتى التشخيص الطبي.

الحوسبة المعرفية

تأخذ الحوسبة الإدراكية نهجًا مختلفًا. وبدلاً من مجرد التعلم من البيانات، فإنه يهدف إلى محاكاة عملية التفكير البشري. تقوم هذه الأنظمة بتحليل المعلومات، والتفكير من خلال المشاكل، وحتى التعلم من التجربة بطريقة أقرب إلى كيفية تعامل البشر مع التحديات. تستخدم أنظمة الحوسبة الإدراكية مجموعة من التقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والتعلم الآلي لتحقيق ذلك.

على سبيل المثال، قد يتم تكليف نظام الحوسبة المعرفية بتحليل تفاعلات خدمة العملاء. ويمكنه فهم المشاعر السائدة في رسائل العملاء، وتحديد المشكلات المتكررة، وحتى اقتراح الحلول - تمامًا مثل ممثل خدمة العملاء البشري.

العمل معًا من أجل مستقبل أكثر ذكاءً

الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية ليسا متنافسين، بل يكمل كل منهما الآخر. يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط، بينما تساعدنا الحوسبة المعرفية على فهم تلك الأنماط وفهم المعلومات.

ومع استمرار تطور هذه التقنيات، يمكننا أن نتوقع المزيد من التعاون القوي بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الإدراكية، مما يؤدي إلى تحقيق اختراقات في الرعاية الصحية والتمويل ومجالات أخرى لا حصر لها.

ساميتا ناياك
ساميتا ناياك
ساميتا ناياك كاتبة محتوى تعمل في Anteriad. تكتب عن الأعمال والتكنولوجيا والموارد البشرية والتسويق والعملات المشفرة والمبيعات. عندما لا تكتب، يمكن عادةً العثور عليها وهي تقرأ كتابًا أو تشاهد الأفلام أو تقضي الكثير من الوقت مع كلبها الذهبي المسترد.
الصورة مجاملة: بيكسلز

يجب أن تقرأ

استكشاف AutoML 2.0 للأنظمة المعقدة

يعد التعلم الآلي (ML) موضوعًا يتطور باستمرار. يمكن اعتماد قدرة غير الخبراء على إنشاء نماذج للتعلم الآلي مع القليل من التدخل البشري...