ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي، التعلّم الآلي، معالجة اللغات الطبيعية و التعلّم المتعمّق؟

الدكتور في علوم الحاسوب Dmitriy Genzel و الباحث في مجال الذكاء الاصطناعي و الذي يعمل عند شركة Google يجيب على سؤال مهم طرح عليه في موقع Quora الشهير: ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي AI، التعلّم الآلي Machine learning، معالجة اللغات الطبيعية NLP و التعلّم المتعمّق Deep Learning؟ الـ AI [الذكاء الاصطناعي] هو أحد فروع علم الحاسوب، بزغ في مطلع الستينيات 1960s، و كان يتمحور حول حل المهام السهلة للبشر، و لكن من الصعب لأجهزة الكمبيوتر إتمامها بسهولة. على وجه الخصوص، فإن نظام AI قوي، يمكن وصفه بأنه نظام لا تستعصي عليه أي مهام يقدر عليها الإنسان [نستثني ربما الأشياء المادية البحتة]. هذا إلى حد ما يكون ذات طابع عام و يشمل جميع أنواع المهام مثل التخطيط، التجوّل حول العالم، التعرّف على الأشياء و الأصوات، التحدّث، الترجمة، أداء المعاملات الاجتماعية أو الأعمال التجارية، و العمل الإبداعي [صناعة الفن]، إلخ.

الـ NLP [معالجة اللغات الطبيعية Natural language processing] هي ببساطة جزء من الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بـ و يعالج اللغة [عادةً اللغة المكتوبة المعنية بالتفاعلات بين الحاسوب واللغات الطبيعية].

التعلّم الآلي [machine learning] هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتصميم و تطوير خوارزميات و تقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية "التعلّم". بكل بساطة تستطيع فهمه كالتالي: لنفترض أنه لديك مشكلة يعالجها الذكاء الاصطناعي و هي معرّفة بشكل تعابير منفصلة [على سبيل المثال البحث عن الإجراء الصحيح بين مجموعة معيّنة من الإجراءات)، و أنك تمتلك قاعدة كبيرة من البيانات حول العالم، حينها تكون وظيفة التعلّم الآلي أن يجد الإجراء "الصحيح"، دون أن يتدخّل الشخص المبرمج. عادة ما تحتاج العملية إلى بعض المعالجات الخارجية للحكم على ما إذا كان الإجراء الأخير صحيحاً أو لا.

بتعبير ريّاضي، فهو بمثابة دالة: أنت تغذيها ببعض المدخلات، و تريد أن تنتج المخرجات الصحيحة، و بالتالي فإن المشكلة برمّتها تتجسّد في تصميم نموذجاً لهذه الدالة الرياضية يعمل بشكل تلقائي.

لكي نميّز التعلّم الآلي عن الـ AI: لو كتبت برنامجاً ذكياً جداً يحاكي سلوك الإنسان، فهنا نتحدّث عن ذكاء اصطناعي، و لكن ما لم يتم تعلّم المعايير من البيانات تلقائياً، فلا نتكلّم عن التعلّم الآلي.

التعلّم المتعمّق [Deep learning] هو نوع من التعلّم الآلي و الذي يحظى بشعبية كبيرة الآن. فهو ينطوي على نوع خاص من نموذج رياضي يمكن تصوّره كـتركيب كتل بسيطة [تركيب دوال رياضية] من نوع معيّن قابلة للتعديل لتحسين التنبّؤ بالنتيجة النهائية.

كلمة "المتعمّق“ تدل هنا على أن العديد من تلك الكتل المتراكبة مرصوصة بعضها فوق بعض، و الصعوبة بعض الشيء تكمن في كيفية معالجة الدوال الرياضية البعيدة عن النتيجة [المخرجات]، حيث أن أي تغيير طفيف يمكن أن يعود بآثار غير مباشرة على النتيجة. و يتم ذلك عن طريق ما يسمّى بـ الانتشار الخلفي [Backpropagation و هي إحدى طرق تعليم الشبكات العصبونية التي تؤمّن نقل البيانات بالانتشار العكسي للاتجاه الأصلي لقدوم المعلومات] داخل خوارزمية أكبر [Gradient descent] تتيح لك تغيير المعايير بشكل يحسّن النموذج كله.

#tech #الحاسوب #الذكاءالاصطناعي #التعلمالآلي #AI #NLP #deeplearningعربي