التقنيةالذكاء الاصطناعي

ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟

اقرأ في هذا المقال
  • ما هو تعلم الآلة؟
  • مبدأ تعلم الآلة
  • ما هي أهمية تعلم الآلة؟

استحوذ الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة على اهتمام العالمِ بأسره، فأصبح النقاش الأهم على طاولات الحوار حول ما يسعى العالم إلى بلوغه من تطور تكنولوجي وتقدم غير مسبوق، وبالفعل لم يكن ذلك الاهتمام عبثاً؛ فقد ظهرت العديد من النماذج التي أكدت أنّ الذكاء الاصطناعي قد اقترب من منافسةِ الذكاء البشري، وقد لاحظنا ذلك بابتكار سيارات ذاتية القيادة والروبوت صوفيا وغيرها الكثير، ومع تحقيق ذلك لنجاح تلو الآخر فقد ازدادت رقعة الاهتمام أكثر بما يعرف بـ تعلم الآلة وتطويره للمضي قدماً نحو نجاحات أعظم في توظيف الذكاء الاصطناعي، لكن ما هو تعلم الآلة وما أهميته ومبدأ عمله؟

ما هو تعلّم الآلة؟

(Machine Learning) ويشار له اختصار (ML)، يمكن تبسيط مفهوم تعلم الآلة بأنّه أحد الفروع المنبثقة عن علم الذكاء الاصطناعي (AI) القائمة على برمجة الحواسيب بمختلف أشكالها لتصبح قادرةً على تنفيذ الأوامر وأداء المهام الموكولة إليها بالاعتماد على البيانات المتواجدة لديها وتحليلها مع تقييد التدخل البشري في توجيهها أو تغييبه تماماً. ويشار إلى أنّ مصطلح تعلم الآلة قد ظهر من قبل رائد الذكاء الاصطناعي آرثر صامويل في سنة 1959 ضمن نطاقِ عمل مختبرات (IBM)، ومن الجديرِ بالذكر فإنّ الآلة في هذه الحالة يجب أنْ تعتمد على تحليل البيانات المُدخلة إليها مسبقاً لمواجهة الأوامر والمهام المطلوبة منها، فيكون دور العنصر البشري ضئيلاً جداً في نهاية المطاف.

كما سيقع على عاتق الآلة مسؤولية اتخاذ القرار عند الحاجة لذلك، وتحديد ما يجب تنفيذه من مهام ومتى وكيف ولماذا دون أي مساعدةٍ بشريةٍ إطلاقاً، إذ سيسهم ذلك بالتأكيد في إنجاز المهام بأسرع وقت ممكن مقارنة مع الوقت الذي يستهلكه البشر لإنجاز المهام.

مبدأ تعلّم الآلة:

قد يبدو الأمر معقداً في البداية حول كيفية تعلم الآلة ومدى إمكانية تحقيق ذلك فعلياً؛ إلا أنّ ذلك ليس مستحيلاً على الإطلاق فقد ظهرت العديد من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي القائمة على مبدأ تعلم الآلة، ومن أشهرها الروبوت صوفيا. أما فيما يتعلق بمبدأ العمل فإن الخوارزميات هي الأساس في تطبيق التعلم الآلي، حيث تتألف هذه الخوارزميات من سلسلةٍ من الأوامر والتعليمات والإرشادات الضرورية لتوجيه الآلة أو الحاسوب للكيفية التي يجب تنفيذ المهام بها، إذ تؤدي الخوارزميات دور العقل المدبر في الآلة لما تقوم به من استقطاب للبيانات وتجميعها وتحليلها والاعتماد بالنهاية على البيانات المُحللة ليتم تحديد الكيفية الواجب تنفيذ المهمة بها.

تعتمد الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة على مجموعةٍ من النماذج الرسومية وأدوات القرار كشجرة القرار ومعالجة اللغات الطبيعية والشبكات العصبية الاصطناعية للقيام بمهمة أتمتة البيانات المُحللة والمعالجة؛ وبالتالي تحفيز الآلة على اتخاذ القرار وقيامها بالمهام الموكولة لها بكل يُسر وسهولة. ولا بد من الإشارة إلى أنّ الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في تعلم الآلة تؤدي دوراً في غاية الأهمية يضاهي دور الأعصاب وشبكاتها في جسم الإنسان البشري ودماغه، وانطلاقاً من الدور المعقد الذي تقوم به الخوارزميات وأدواتها فقد ظهرت الحاجة الماسة للإتيان بما يُعرف بالتعلم االعميق (Deep Learning).

العلاقة بين تعلّم الآلة والذّكاء الاصطناعي وجمع البيانات

يمكن رسم أبعاد العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعملية التنقيب عن البيانات على شكلِ 3 مظلاتٍ متفاوتة الحجم؛ حيث يعتبر علم الذكاء الاصطناعي بمثابةِ المظلة الأكبر التي تضم تحتها مباشرةً مظلة تعلم الآلة، بينما تحتضن الأخيرة مظلة التنقيب عن البيانات واستخلاصها، وبذلك فإنه يُستخلص من الحديث أنّ الذكاء الاصطناعي يتربع على قمة الهرم ويتمثل دوره بالسعي لبرمجة الآلات والحواسيب بالاعتمادِ على عدةِ طرق لينافس الذكاء البشري في نهاية المطاف بالاعتماد على الأساليب المختلفة في اتخاذ القرار والتفكير.

أما (Machine Learning) فإنّه يمثل دور الطبقة التي تلي قمة الهرم، ويتمثل دوره في تنفيذ مهمة الأتمتة والبرمجة وتعليم الآلات على استخدام البيانات المتوفرة لديها في اتخاذ القرار، وهنا يظهر دور (Data Mining) بالبحثِ عن البيانات ذات العلاقة وتوظيفها في أداء المهمة.

ما هي أهمية تعلم الآلة؟

تمكنّ فرع تعلم الآلة من اكتساب أهمية بالغة في العصر الحديث، وتحديداً بعد التطورات الهائلة التي طرأت على الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، وتتمثل أهميته فيما يلي:

  • توفير كم أكبر من البيانات الضرورية لاتخاذ القرار.
  • القدرة على تخزين البيانات بأكبر قدر ممكن.
  • معالجة البيانات حاسوبياً يعتبر أقل تكلفة مادية من توظيف الأيدي البشرية.
  • تحليل أكبر قدر من البيانات بمختلف مستوياتها سواءً أكانت بسيطة أو معقدة.
  • ضمان الحصول على نتائج وقرارات أكثر دقةً وبأسرع وقت.
  • تمكين المنظمات ومختلف المنشآت من رصد الفرص الأنسب لتحقيق الأرباح وتفاديها للأخطار المجهولة.
  • المساعدة في اختيار القرار الأمثل من بين مجموعة من البدائل المتاحة.

المصدر
What is Machine Learning?Machine LearningMachine Learning - Definition and application examples

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى