العلاقة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

علم البيانات والذكاء الاصطناعي هما أهم علمان في العالم اليوم، بينما يستخدم علم البيانات (Data Science) الذكاء الاصطناعي في عملياته فإنّه لا يمثل الذكاء الاصطناعي تمامًا، وعلم البيانات والذكاء الاصطناعي هي تقنيات ترتبط ببعضها البعض بطرق مختلفة وأخذ الذكاء الاصطناعي في علوم البيانات وظيفة الأتمتة التكنولوجية، وهناك تطورات مستمرة في مجالات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ويقال إنها تحدث الثورة الرابعة في الصناعة.

ما هو علم البيانات

علم البيانات: هو علم يتضمن استخدام الأساليب والأدوات والأساليب العلمية الحديثة في تحليل ومعالجة البيانات المجمعة من مصادر مختلفة لاستخراج المعرفة والأفكار والأنماط المخفية من البيانات وتحليلها؛ لأغراض تنبؤية ومساعدة أصحاب العمل على وضع قرارات أفضل لزيادة الأرباح و ابتكار منتجات وخدمات أفضل.

في عام (1974م) اقترح “بيتر ناور” علم البيانات كاسم بديل لعلوم الكمبيوتر وعلم البيانات هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات ببساطة عبارة عن مجموعة من البيانات لتحليلها، ويستخدم الأساليب والعمليات والخوارزميات العلمية والرؤى من العديد من البيانات الهيكلية وغير المهيكلة، ويُعرف الشخص الذي يعمل في علم البيانات باسم “عالم البيانات”.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي: هو عبارة عن مجموعة من الخوارزميات الرياضية التي تجعل أجهزة الكمبيوتر تفهم العلاقات المعقدة وتتخذ قرارات قابلة للتنفيذ وتخطط للمستقبل، ويمكّن الذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر من تفسير البيئة المحيطة بهم واتخاذ القرارات بناءً على ما يلاحظونه، وباستخدام مكون التعلم الآلي يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين الآلات من تعديل “معرفتها” بناءً على المدخلات الجديدة.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التصنيع ومعالجة البيانات الطبية الحيوية والسريرية وإنشاء مساعدين “أذكياء” أو روبوتات دردشة ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي والتخطيط المالي أو الاستثمار والعديد من المجالات الأخرى، وفي مؤتمر في كلية “دارتموث هانوفر نيو هامبشاير”، حيث تمت صياغة مصطلح الذكاء الاصطناعي (1956).

كما أنّه ذكاء شبيه بالإنسان يتم توفيره للآلات، حيث تعمل الآلات وتفكر فيها كبشر وإنّها تحل المشاكل بشكل أسرع من البشر والتعرف على الكلام وأدوات الترجمة وما إلى ذلك هي مجالات بناء الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي يدور حول التعلم الآلي العميق وما إلى ذلك ويمكن محاكاة الإدراك والفهم البشري إلى مستوى معين.

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن علم البيانات

تم إنشاء (Data Science) بهدف اكتشاف الاتجاهات المخفية في أحجام هائلة من البيانات، وهذا النظام مفيد لاستخراج البيانات الخام ومعالجتها وتحليل البيانات للوصول إلى فهم أفضل، وبهذه الطريقة يمكن أن توفر البيانات الضخمة رؤى قابلة للتنفيذ يمكنك من خلالها اتخاذ قرارات تجارية مهمة، ومن ناحية أخرى يمكن نشر الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات بشكل مستقل وهذا يعني أنه يمكنك إزالة التبعية البشرية من مهمتك وأتمتتها إلى أقصى حد، وعوامل الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي:

أولاً: الأهداف

الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو الانتهاء من بيان المشكلة المناسب وتسجيل متطلبات العمل واستخدام تحليلات البيانات ونماذج التعلم الآلي لتطوير حل عملي، وعلاوةً على ذلك يقوم علماء البيانات أيضًا بإجراء تصور للبيانات لتقديم الأفكار الناتجة عن حلهم المقترح.

الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو تقليد الذكاء البشري باستخدام أجهزة الكمبيوتر حتى تتمكن الآلات من اتخاذ قرارات ذكية في المواقف المعقدة، ولتحقيق هذا الهدف يعمل محترفو الذكاء الاصطناعي على تطوير خوارزميات جديدة وتحسين الشبكات العصبية الحالية وتنفيذ أتمتة البيانات لمعالجة أجزاء ضخمة من البيانات.

ثانيًا: التقنيات الأساسية

يستفيد علم البيانات من تقنيات إحصائية متعددة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحويلها، وينشر هذا المجال نماذج التعلم الآلي على بيانات المصدر لتحديد الرؤى القابلة للتنفيذ، ولتحقيق أهدافهم ينشر علماء البيانات أدوات مثل: (Tableau) ولغة برمجة (Python) و(MATLAB) و(TensorFlow Statistics) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها الكثير.

يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الخوارزميات التي تعمل بالتعلم الآلي والتي تم تصميمها لأغراض مختلفة، بحيث يستخدم محترفو الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الأدوات لتعزيز عملية اتخاذ القرار في أجهزة الكمبيوتر، وعملية التعلم وتدور جميع الأعمال المنجزة في مجال الذكاء الاصطناعي حول أدوات مثل: (Keras) و(Spark) و(Tensor Flow) و(Scala) و(Scikit Learn) وما إلى ذلك.

ثالثًا: حالات الاستخدم

1- منهجيات علوم البيانات

• التعرف على الأنماط والاتجاهات الشائعة في السوق.

• توليد رؤى إحصائية لدعم اتخاذ القرار.

• إجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لعملك.

• شرط المعالجة الرياضية عالية السرعة.

• العمل المتعلق بالتحليلات التنبؤية.

2- منهجيات الذكاء الاصطناعي

• تتطلب بيانات العمل دقة عالية.

• تحتاج إلى تسريع عملية اتخاذ القرار.

• أنت بحاجة إلى فصل الجوانب العاطفية والمنطقية لاتخاذ القرار.

• تتطلب الأعمال أتمتة المهام المتكررة.

• تحتاج إلى إجراء تحليل مفصل للمخاطر.

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات

ترتبط علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا، حيث تحتوي جميع البيانات على عنصر مشترك ونظراً لأنّ هندسة البيانات تتعامل مع استخراج البيانات وتحويلها وتخزينها فهي الخطوة الأولى التي يتم القيام بها، يعمل الذكاء الاصطناعي في تطبيقات علوم البيانات على البيانات المعالجة وبالتالي لا يمكن أن يعمل إلا بعد هندسة البيانات الأولية، ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تعزيز قدرات علوم البيانات:

• التعلم الآلي هو نسخة خاضعة للإشراف تم تطويرها من خلال مزيج من علوم البيانات والذكاء الاصطناعي، حيث يتم وضع كمية محدودة من البيانات في النظام للتنبؤ بالإمكانية، ومن أجل التحليل التنبؤي المناسب يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار والتصنيف.

• فهم دور الذكاء الاصطناعي في علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي هي الكلمات المستخدمة بالتبادل بسبب عملها ولكن الذكاء الاصطناعي هو أداة لعلوم البيانات، حيث لا يتم تمثيل الذكاء الاصطناعي بالكامل بواسطة (Data Science)؛ لأنّ (Data Science) يتعامل فقط مع التحليل التنبؤي ويستخدم أدوات التعلم الآلي لذلك، والتعلم الآلي هو مجرد مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ويمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من أدوات التحليل الأكثر تعقيدًا.

مقارنة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي