ما هو تعلم الآلة؟ شرح الخوارزميات الذكية

تشهد مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة العديد من التطورات التي نراها في الصناعة اليوم مما ساهم في ظهور الكثير من التقنيات المُتقدمة التي تُساعد في العديد من الصناعات الأخرى. ولكن كيف تُمنح الآلات القدرة على التعلم؟

فيما يلي نظرة على تعريف تعلم الآلة ، جنبًا إلى جنب مع بعض الأمثلة على تعلم الآلة وكيف يُمكن أن يحدث خطأ. تحقق من كيف تصبح مهندس تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: دليل المبتدئين.

تعريف تعلم الآلة: ما هو؟

تعلم الآلة هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يُركز على منح الذكاء الاصطناعي القدرة على تعلم المهام بطريقة تُحاكي العقل البشري. يتضمن ذلك تطوير القدرات ، مثل التعرف على الصور ، دون قيام المُبرمجين ببرمجة الذكاء الاصطناعي بشكل صريح للقيام بهذه الأشياء. بدلاً من ذلك ، يستطيع الذكاء الاصطناعي استخدام بيانات التدريب لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات.

فتعلم الآلة هو عِلم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستخدمها أنظمة الكمبيوتر لأداء المهام بدون تعليمات واضحة ، اعتمادًا على الأنماط والاستدلال بدلاً من ذلك. وتستخدم أنظمة الكمبيوتر خوارزميات تعلم الآلة لمُعالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة والتعرّف على أنماط البيانات. وهذا يسمح لها بتوقع النتائج بصورة أكثر دقة من مجموعة بيانات مُدخلة بشكل مُحدد. على سبيل المثال ، يُمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور المفحوصة والتشخيصات المُقابلة لها.

تعمل الخوارزميات ، وهي مجموعة من التعليمات التي يُقدمها المُبرمجون ، مع مجموعات بيانات التدريب لتمكين الذكاء الاصطناعي من التعلم.

قد تُوفر الخوارزمية مجموعة من الخطوات التي يُمكن أن يستخدمها الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة ما — على سبيل المثال ، تعلم كيفية التعرف على صور القطط مقابل الكلاب. يطبق الذكاء الاصطناعي النموذج الذي حددته الخوارزمية على مجموعة بيانات تتضمن صورًا للقطط والكلاب. بمرور الوقت ، سيتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية التعرف على القطط من الكلاب بشكل أكثر دقة وسهولة من خلال تحديد أنماط مُعينة. تحقق من أفضل مكتبات تعلم الآلة لكسب خبرة إضافية.

كيف يعمل تعلم الآلة؟

تحصل على مناهج مُختلفة للتعلم الآلي تختلف في مقدار الإشراف المُعطى للذكاء الاصطناعي. يشمل التعلم تحت الإشراف ، على سبيل المثال ، بيانات التدريب المُصنفة. يُعرف هذا النهج أيضًا باسم تعلم الآلة الكلاسيكي — بالاعتماد على البشر لمساعدة الذكاء الاصطناعي في فهم ميزات مجموعة البيانات الخاصة به.

لا يتضمن تعلم الآلة بدون إشراف البيانات المُصنفة ، بدلاً من اختيار مجموعة بيانات غير مصنفة. يتيح هذا الشكل من تدريب الذكاء الاصطناعي ، الشائع في تعلم الآلة العميق (مجموعة فرعية من تعلم الآلة) ، للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والمجموعات في البيانات من خلال الميزات التي يُمكنه اكتشافها في البيانات. يعتمد هذا النوع من تعلم الآلة على الشبكات العصبونية لتمكين التعلم العميق. تحقق من ما هي الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN) وكيف تعمل؟

اعتمادًا على نتائج التدريب ، يُمكن للمُبرمجين أيضًا تعديل الخوارزمية لتحقيق أفضل النتائج المرجوة من الذكاء الاصطناعي.

يعمل تعلم الآلة على تحسين التكنولوجيا مثل محركات البحث والأجهزة المنزلية الذكية والخدمات عبر الإنترنت والآلات المُستقلة. إنها الطريقة التي تعرف بها خدمة Netflix الأفلام التي من المُرجح أن تستمتع بها وكيف يُمكن لخدمات بث الموسيقى أن توصي بقوائم التشغيل.

يُساعد تعلم الآلة مُختلف الأنشطة التجارية عن طريق دفع عجلة النمو وفتح سبل إيرادات جديدة وحل مشكلات صعبة. فالبيانات هي القوة المُحركة الحاسمة وراء صنع القرار التجاري ، ولكن في الأحوال التقليدية ، كانت تستخدم الشركات البيانات من مصادر مختلفة ، مثل تقييمات العملاء والموظفين والوضع المالي. وتعمل أبحاث التعلم الآلي على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تُحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية ، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج بصورة أسرع.

أمثلة على تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي

يدعم تعلم الآلة الكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي التي نراها في حياتنا اليومية. تُعد خوارزميات التوصيات شكلاً شائعًا من أشكال تعلم الآلة التي تظهر على خدمات البث ومواقع التواصل الاجتماعي. تستخدم هذه الأنظمة الأساسية الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بما قد ترغب في رؤيته بناءً على البيانات التي تم جمعها من ملفك الشخصي.

يُستخدم تعلم الآلة أيضًا لإنشاء نماذج للذكاء الاصطناعي ولغة كبيرة ، مع اعتماد الذكاء الاصطناعي في أدوات مثل Bing Chat على كميات هائلة من بيانات التدريب.

لماذا قد يتسبب تعلم الآلة في بعض المشاكل

هناك بعض الأسباب التي تجعل تعلم الآلة يُؤدي إلى عواقب غير مقصودة. وتشمل هذه المشكلات المُتعلقة بجمع البيانات والبيانات المقدمة وطريقة استخدام الأشخاص لأدوات الذكاء الاصطناعي.

من حيث البيانات ، ينطبق شعار “فرضية فارغة أو لامعنى لها ، ستُؤدى بالتالى إلى ننائج لا معنى لها”. إذا كانت البيانات التي يتم إدخالها إلى الذكاء الاصطناعي محدودة أو مُتحيزة أو مُنخفضة الجودة ؛ فالنتيجة هي ذكاء اصطناعي ذو نطاق أو تحيز محدود.

ولكن حتى لو قام المُبرمجون بإدخال البيانات بشكل صحيح ، يُمكن للمُستخدمين أن يتسببوا في الأعمال السيئة. غالبًا لا يدرك مُنشئو البرمجيات كيف يُمكن للأشخاص استخدام التكنولوجيا بشكل ضار أو لأغراض أنانية. جاءت تقنية “التزييف العميق” من التكنولوجيا المُستخدمة لتحسين المؤثرات الخاصة في السينما ، ولكن يمكن استخدامها أيضًا لتضليل الناس.

في الآونة الأخيرة ، يعمل الأشخاص على كسر حماية روبوتات الردشة لجعلها تتعارض مع شروط خدمة المنصة المُطورة لها.

هناك أشخاص يعملون على تحسين الضمانات المتعلقة بتكنولوجيا تعلم الآلة لمنع الاستخدام الضار. ولكن هناك مخاوف من أنَّ تطوير الأدوات سوف يفوق قدرة المجتمع على التكيف معها. تحقق من الطرق التي يمكن أن يُساعد بها الذكاء الاصطناعي مجرمي الإنترنت.

يُمكن أن تساعدنا خوارزميات تعلم الآلة

يتم استخدام تعلم الآلة في أدوات الذكاء الاصطناعي المُتقدمة التي تدعم توصياتنا ونتائج البحث عبر الإنترنت ، بالإضافة إلى تشكيل العمود الفقري للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة.

ومع ذلك ، فإنَّ ناتج خوارزميات تعلم الآلة يعتمد على جودة مجموعات البيانات الخاصة بها. يُمكنك الإطلاع الآن على الطرق التي سيُغيِّر بها الذكاء الاصطناعي التوليدي سوق العمل.