Home Ai & Machine Learning لماذا لا يحتاج AI
الصورة مجاملة: بيكسلز

لماذا لا يحتاج الذكاء الاصطناعى إلى ML ، لكن ML لا يمكنه البقاء بدون منظمة العفو الدولية

-

على الرغم من أن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي كانا موضوعات شائعة لفترة من الوقت ، إلا أن الناس لا يدركون كيفية ارتباطهم ببعضهم البعض. يعتقد الكثيرون أنها قابلة للتبديل ، ولكن هذه حقيقة مفاجئة: يمكن لمنظمة العفو الدولية أن تعمل بشكل مستقل عن التعلم الآلي لتنفيذ الوظائف على وجه التحديد. ولكن بدون الإطار الأساسي لـ AI ، لا يمكن أن يزدهر التعلم الآلي (ML) ، محرك التعلم القائم على البيانات.

هذا الوحي يثير أسئلة مثيرة للاهتمام: كيف تعمل الذكاء الاصطناعى بدون مل؟ لماذا تعتمد ML كليا على الذكاء الاصطناعي؟ كيف يمكن للشركات الاستفادة من هذه العلاقة لدفع الابتكار والكفاءة؟ دعونا نستكشف التفاعل الرائع بين هاتين التقنيتين التحويلين واكتشف كيف يؤثران على مستقبلنا.

ما هو الذكاء الاصطناعي بدون مل؟

الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع للآلات التي تحاكي الذكاء البشري لأداء مهام مثل صنع القرار وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية. لا يتطلب الأمر بالضرورة ML للعمل. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على القواعد على القواعد والمنطق المحددة مسبقًا بدلاً من التعلم من البيانات. تجسد chatbots المبكرة ، مثل تلك القائمة على أشجار القرار ، AI دون ML - أنها تنفذ مهام محددة ولكن لا يمكن تحسينها بشكل مستقل.

تقتصر الذكاء الاصطناعي بدون ML على التعليمات المحددة مسبقًا وتفتقر إلى القدرة على التكيف أو التعلم من البيانات.

لماذا لا يمكن أن يوجد ML بدون منظمة العفو الدولية

يتضمن التعلم الآلي ، وهي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، أنظمة تتعلم من البيانات لتحسين الأداء بمرور الوقت دون برمجة صريحة. ML يعتمد على مبادئ الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات وتحليلها والتصرف على البيانات. تستخدم خوارزميات ML الأطر التأسيسية لـ AI لمعالجة اللغة أو التعرف على الصور أو التنبؤ بالاتجاهات.

بدون منظمة العفو الدولية ، تفتقر ML إلى العمارة لمحاكاة الذكاء. يوفر الذكاء الاصطناعى "إطار التفكير" ، بينما يقدم ML "آلية التعلم". تضمن هذه العلاقة التكافلية أن الأنظمة التي تعتمد على ML ، مثل التحليلات التنبؤية أو محركات التوصية ، يمكن أن تعمل بفعالية.

كيف تستفيد الشركات من الذكاء الاصطناعي بدون ML

لا تزال العديد من الصناعات تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تتضمن ML. هذه الأنظمة فعالة من حيث التكلفة وفعالة للمهام التي تتطلب الحد الأدنى من القدرة على التكيف.

أمثلة على الذكاء الاصطناعى بدون مل

  • الأتمتة المستندة إلى القواعد : في خدمة العملاء ، تستخدم أنظمة IVR (الاستجابة الصوتية التفاعلية) التي تحركها AI-IVR قواعد ثابتة لتوجيه المكالمات.
  • أنظمة الخبراء : تستخدم أنظمة الخبراء في الرعاية الصحية ، وتحلل أعراض المريض بناءً على المعرفة الطبية المحددة مسبقًا لتوفير التوصيات.
  • chatbots البسيطة : تقوم chatbots المبكرة التي تتبع منطق Tree-Tree بإجراء التفاعلات الأساسية دون رؤى تعتمد على ML.

هذه الأنظمة مثالية للسيناريوهات التي تكون فيها البيانات نادرة ، أو أن التعلم في الوقت الفعلي غير ضروري.

الترابط في التطبيقات المتقدمة

غالبًا ما تدمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة ML للتعامل مع البيئات الديناميكية الغنية بالبيانات. على سبيل المثال:

  • اكتشاف الاحتيال في الخدمات المصرفية : يحدد الذكاء الاصطناعى إطار عمل الكشف عن الأنماط غير العادية ، في حين تتعلم خوارزميات ML والتكيف مع السلوكيات الاحتيالية الجديدة مع مرور الوقت.
  • التسويق الشخصي : يوفر الذكاء الاصطناعى منصة تفاعل العميل ، بينما تقوم ML بتحسين التخصيص من خلال تحليل سلوك المستخدم.
  • تشخيصات الرعاية الصحية : AI تسهل معالجة بيانات المريض ، ويحسن ML دقة التشخيص من خلال التعلم المستمر.

في هذه الأمثلة ، ستقدم الذكاء الاصطناعى بدون ML نتائج ثابتة ، بينما يضيف ML خفة الحركة والدقة المطلوبة في السيناريوهات المتطورة.

اقرأ أيضًا: بناء ميزة تنافسية مع التعلم العميق

المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي و ML

على الرغم من خلافاتهم ، يفترض الكثيرون منظمة العفو الدولية و ML قابلة للتبديل. يمكن أن يؤدي سوء الفهم هذا إلى توقعات غير واقعية في تطبيقات الأعمال. فيما يلي الأساطير الشائعة:

  • خرافة: منظمة العفو الدولية تتضمن دائما مل.
    • الواقع : تعمل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية بدون مل.
  • خرافة: ML يمكن أن تعمل بشكل مستقل عن الذكاء الاصطناعي.
    • الواقع : ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وتعتمد على إطارها لمحاكاة الذكاء.

إن فهم هذه الفروق يساعد الشركات على وضع أهداف واقعية وتخصيص الموارد بشكل فعال.

لماذا هذا يهم للشركات

بالنسبة للشركات التي تستكشف حلول الذكاء الاصطناعي و ML ، يحدد التمييز كيفية تعاملهم مع حل المشكلات والاستثمار:

  • الذكاء الاصطناعي بدون ML : مناسبة للمهام ذات الأنماط التي يمكن التنبؤ بها والحد الأدنى من التباين.
  • الذكاء الاصطناعي مع ML : ضروري للصناعات القائمة على البيانات التي تتطلب القدرة على التكيف وقابلية التوسع.

من خلال تحديد الاحتياجات المحددة لعملياتها ، يمكن للشركات اختيار المزيج الصحيح من تقنيات AI و ML.

لمزيد من القراءة: لماذا تنتظر فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات في AIOPS

ماذا بعد

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يعمل بشكل مستقل ، إلا أن إمكاناته يتم تعزيزها عند دمجها مع ML ، ويعتمد ML على إطار الذكاء الاصطناعى لمحاكاة الذكاء ودفع التعلم. يجب أن تفهم الشركات هذه الديناميكية من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين العائد على استثماراتها التكنولوجية. هذه العلاقة المعقدة بين الذكاء الاصطناعي و ML أمر بالغ الأهمية في تحديد اتجاه التكنولوجيا في المستقبل.

جيجو جورج
جيجو جورج
يعد Jijo صوتًا جديدًا ومتحمسًا في عالم التدوين، وهو شغوف باستكشاف وتبادل الأفكار حول مجموعة متنوعة من المواضيع التي تتراوح من الأعمال إلى التكنولوجيا. إنه يجلب منظورًا فريدًا يمزج المعرفة الأكاديمية مع نهج فضولي ومنفتح في الحياة.
الصورة مجاملة: بيكسلز

يجب أن تقرأ