الفرق بين عملية التنقيب في البيانات والذكاء الاصطناعي

يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتنقيب في البيانات مفاهيم معتمدة مع الكثير من الجاذبية في صناعة اليوم لتحسين كل من العمل والحياة الشخصية، وعلى الرغم من وجود ارتباط قوي وتداخل كبير بين الاثنين إلّا أنّهما متميزان ولهما تطبيقات مختلفة، ومن منظور التكنولوجيا يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتنقيب في البيانات موضوعان يستمران في التطور والتكيف وإتاحة حلول تقنية جديدة.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

يهدف التنقيب عن البيانات إلى اكتشاف طرق وعلاقات غير مرئية من قبل من مجموعات بيانات كبيرة واشتقاق قيمة تجارية ويركز على الكشف عن العلاقات بين متغيرين أو أكثر في مجموعة البيانات الخاصة واستخراج الأفكار، كما تتضمن هذه الرؤى تعيين البيانات إلى معلومات ذات صلة مباشرة بحالة استخدام معينة مثل التنبؤ بالنتائج من الأحداث الواردة ووصف الإجراءات.

تتم مراجعة البيانات من أجل الأنماط ثم يتم تطبيق المعايير لتحديد العلاقات الأكثر تكرارًا وأهمية، حيث يمكن استخدام تقنيات فرز البيانات المتعددة لتحقيق هذا الهدف، مثل: التجميع والتصنيف وتحليل التسلسل وعادةً ما يستخدم التنقيب في البيانات المعلومات المجمعة للكشف عن رؤية جديدة في وقت معين بدلاً من أساس مستمر، وعلى سبيل المثال يمكن استخدامه لتحديد اتجاه المبيعات أو نمط الشراء وتحسين عملية الإنتاج والتنبؤ بتبني منتج جديد.

في حين كان كل من الذكاء الاصطناعي والتنقيب في البيانات ذا مغزى لعقود وتم صياغة الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات وظهر التنقيب في البيانات في التسعينيات، فقد انفجرت هذه التقنيات في أهميتها للأعمال الحديثة ويدل أيضًا على التنقيب في البيانات باسم اكتشاف المعرفة، ويتم اعتماده للكشف عن الأنماط والارتباطات داخل مجموعات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري من خلال الآلات وخاصةً أجهزة الكمبيوتر.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي: هو ببساطة خوارزمية أو رمز أو تقنية تمكن الآلات من محاكاة وتطوير وإظهار الإدراك أو السلوك البشري والذكاء الاصطناعي هو منتج بيانات واقعي قادر على تنفيذ المهام المحددة، وحل المشكلات تقريبًا كما يفعل البشر في عالم الأعمال، كما تشمل وظائف أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم والتخطيط والاستدلال واتخاذ القرار وحل المشكلات.

يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي للعثور على أنظمة خبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة، يعتبر الذكاء الاصطناعي هو الأسمى في تقديم رؤى للمؤسسات حول عملياتها، وخاصة عندما يتعلق الأمر بمهام رتيبة ودقيقة مثل فحص أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح، وغالبًا ما تستمر أدوات الذكاء الاصطناعي الوظائف بسرعة وبأخطاء منخفضة تقريباً، ولقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى انفجار في الكفاءة وإتاحة الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبرى.

أنواع الذكاء الاصطناعي

1- الذكاء الاصطناعي الضعيف

الذكاء الاصطناعي الضعيف أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) يركز على أداء مهام محددة، كما يعمل الذكاء الاصطناعي الضعيف مثل معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الذي يتاح لنا اليوم وقد يُعتبر مصطلح “ضيق” وصفًا أكثر دقة لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأنّه ليس ضعيفًا وهو قد يمكّن بعض الاستخدامات القوية للغاية.

2- الذكاء الاصطناعي القوي

هي فئة غير فعلية للذكاء الاصطناعي، حيث يكون للآلة ذكاء معادل للبشر وسيكون لديها أهمية مدركة لذاتها كما يمكنها حل المشكلات والتعلم والتخطيط للمستقبل.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي وعملية التنقيب في البيانات