الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما الفرق بينهما؟

مع العديد من التطورات في التكنولوجيا والتغييرات المجتمعية ، من السهل أن تضيع في المفاهيم المختلفة وإمكانية تطبيقها.

إليك مثال رائع: غالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) في سرد ​​قصص الخيال العلمي وهو مصطلح معروف جيدًا ، لكن هل تعرف ما يقدمه بالفعل؟

هل توقفت يومًا عن التفكير في الاختلافات بين "الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق"؟

يخدم كل من هذه المفاهيم غرضًا ويمكن تنفيذها بشكل مختلف.

لتسهيل الأمر ، كتبنا هذا المقال لشرح هذه المصطلحات ومدى قابليتها للتطبيق في الحياة اليومية في الشركة.

سنتحدث عن هذه الاختلافات والمواضيع التالية:

ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

يشير الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة وآلات قادرة على التفكير والعمل بشكل مستقل ، دون الحاجة إلى مشاركة بشرية مباشرة.

إنه يتعامل مع عمليات أبسط ، مثل استخراج البيانات من جدول بيانات ، وعمليات أكثر تعقيدًا ، مثل أتمتة الآلات.

يسمح هذا النوع من التكنولوجيا للآلة ليس فقط بأداء المهام ولكن بالتفاعل مع محيطها.

ظهر المفهوم في الخمسينيات من القرن الماضي وكان دائمًا موضوعًا يثير فضول المجتمع ، خاصة مع وجود المصطلح في أفلام الخيال العلمي.

أصبح الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة في مختلف الشركات والقطاعات. يتم تبسيط العمليات ، والقرارات أكثر دقة ، وتستفيد منها بيئة العمل بأكملها.

يمكن للنظام المشترك تحليل البيانات والإشارة إلى الأخطاء ، في حين أن الذكاء الاصطناعي قادر على تفسير السيناريوهات والمواقف. يمكنه ، على سبيل المثال ، تحديد محاولة احتيال في التجارة الإلكترونية.

باختصار ، إنها طريقة لمحاكاة عمل الدماغ البشري في الآلات والأنظمة ، وتفسير المعلومات والبيانات لاستخدامها في العمل اليومي.

كيف يمكن تطبيقه؟

هل تريد أن تعرف ما هي التطبيقات الممكنة للذكاء الاصطناعي في خطة التسويق الخاصة بك أو المجالات الأخرى لشركتك؟

تحقق من بعض الأمثلة:

التحليل التنبئي

يعد استخدام البيانات أمرًا أساسيًا لنجاح أي شركة اليوم ، ومن أكثر الطرق فعالية للقيام بذلك من خلال التحليل التنبئي.

من خلال دراسة البيانات والمقاييس ، من الممكن تحديد الاتجاه. يمكن لمتجر ، على سبيل المثال ، تقييم مخزونه بشكل أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي ، مما يمنع العنصر من النفاد أو التراكم.

محادثة آلية

مجال آخر يستفيد من الذكاء الاصطناعي هو خدمة العملاء.

بدلاً من أن يكون لدي فريق لإجراء اتصال أساسي مع المستخدم ، يمكن لروبوت الدردشة الإجابة على أسئلة بسيطة أو حتى توجيه المحادثة إلى موظف متخصص في موضوع معين.

تكمن الفكرة في تحسين الخطوات لتقديم تجربة أكثر مرونة للعملاء.

مراقبة الاداء

يمكن للمديرين أيضًا الاستمتاع بفوائد الذكاء الاصطناعي عندما يتعلق الأمر بالإنتاجية.

يمكن أن يساعد النظام في تحديد من يعمل بشكل جيد ومن يحتاج إلى تحسين.

يمكن أن تكون التفاصيل مفيدة للغاية ، على سبيل المثال ، أثناء العمل عن بُعد ، حيث ليس من السهل مراقبة أداء كل محترف في فريقك عن كثب.

مساعد شخصي

اكتسب الذكاء الاصطناعي أيضًا مساحة كمساعد شخصي.

أحد الأمثلة على ذلك هو Alexa من Amazon والذي يمكنه تحديد الأوامر الصوتية للمستخدم وتنفيذ مهام محددة.

Apple's Siri هو مثال آخر على الذكاء الاصطناعي كأداة مساعد شخصي.

في روتين مزدحم ، يمكن أن تساعد الوظيفة في تذكر المواعيد أو الإجابة عن الأسئلة أو حتى إرسال بريد إلكتروني.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو عملية أساسية لكي يعمل الذكاء الاصطناعي.

تتضمن هذه التقنية قدرة الروبوت أو النظام على التعلم من البيانات والمعلومات التي يعالجها.

بدون مشاركة بشرية ، من الممكن تحديد الأنماط السلوكية وحتى اتخاذ قرارات ذكية.

هذا المفهوم ضروري لعملية أنسنة الذكاء الاصطناعي.

هل سبق لك أن تحدثت إلى روبوت محادثة وأدركت أن لديه معلومات سابقة ، على سبيل المثال ، عن مشترياتك على موقع التجارة الإلكترونية هذا؟

كان التعلم الآلي ، بلا شك ، جزءًا من هذا النظام.

كما يشير الاسم ، من خلال هذه التقنية ، يمكن للآلة أن تتعلم وتتطور ، وتقدم تجربة أكثر إنسانية ، وتحاكي عملية تفكير الإنسان.

وبالتالي ، فإن هذا التفكير المصطنع يتيح سلسلة من الفرص والبدائل الجديدة.

باستخدام التعلم الآلي ، ستحتاج الشركة إلى مشاركة بشرية أقل في العديد من العمليات ، حيث يمكن للنظام نفسه أن يفكر ويفهم كيفية اتخاذ القرار الأفضل.

يمكن استخدامه في سياقات مختلفة ، مثل جعل نظام CRM أكثر كفاءة أو أتمتة الآلات في المصنع.

كيف يمكن تطبيقه؟

تتمثل إحدى الفوائد العظيمة للتعلم الآلي في إمكانية تطبيقه في مناطق مختلفة من الشركة ، بغض النظر عن القطاع أو الحجم.

استمر في القراءة لمعرفة البدائل الرئيسية:

روبوتات المحادثة المتوافقة مع البشر

عند استخدام الدردشة على أحد مواقع الويب ، يفضل أكثر من 86٪ من المستهلكين التحدث إلى البشر ، وفقًا لاستطلاع أجرته مجلة Forbes.

تتمثل إحدى طرق التغلب على هذه المشكلة في الاستثمار في التعلم الآلي حيث يمكنه فهم أنماط سلوك المستخدم وحتى تغيير نبرة الصوت أو التوصيات أو الإجراءات المقترحة.

تقارير أكثر دقة

تتمثل إحدى المزايا العظيمة للتحول الرقمي في أنه يسهل المهام البيروقراطية ، مثل إنشاء التقارير وجداول البيانات.

يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحويل البيانات الأولية إلى معلومات وبالتالي إنشاء رؤى قيمة لفريقك.

بهذه الطريقة ، يمكن لمتخصصي التسويق أو المبيعات الحصول على تفاصيل أكثر دقة حول تقسيم الحملة أو إغلاق عملية بيع.

نظام التوصية

فائدة أخرى لتعلم الآلة هي التوصيات.

يمكن لشركة التجارة الإلكترونية ، على سبيل المثال ، تشغيل حملات مجزأة وفقًا لسلوك المستخدم على صفحاتها.

بهذه الطريقة ، يتلقى المستهلك توصيات أكثر دقة تتعلق باهتماماته ، مما يزيد من فرصه في الشراء.

في أوقات المنافسة الشرسة ، يمكن أن يكون هذا فارقًا ذا صلة.

المزيد من المحتوى المقسم

يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا أيضًا لاستراتيجية Inbound Marketing الخاصة بك.

إلى جانب مؤلفي الإعلانات الجيدين ، يعد الاعتماد على رؤى قيمة حول ما يمكن أن يكون ممتعًا لقرائك أمرًا بالغ الأهمية.

يمكن للجهاز تحديد الموضوعات وحتى تنسيقات المحتوى ، مثل المواد التفاعلية ، التي يمكن أن تسبب تأثيرًا أكبر على جمهورك المستهدف.

ما هو التعلم العميق وأين ينطبق؟

التعلم العميق هو عملية أكثر تقدمًا من التعلم الآلي.

قدرتها عالية لدرجة أنها يمكن أن تصل إلى مستويات التعلم غير الخاضع للإشراف ، أي بدون مشاركة بشرية في أي عملية.

كل هذا ممكن بسبب نظام يحاكي عمل الدماغ البشري بمستويات عالية جدًا.

وبالتالي ، فإن التعلم العميق هو تطور للتعلم الآلي ، وذلك بفضل طبقات الخوارزميات الأكثر عمقًا.

باستخدام هذا الهيكل ، يمكن للآلة التعرف على الأشياء وفهم الأوامر الصوتية وترجمة اللغات وحتى اتخاذ القرارات.

إنها لا تحتاج حتى إلى إشراف بشري لمواصلة التعلم والتطوير.

التعلم العميق هو أكثر التقنيات كفاءة عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة ، على سبيل المثال. بعد كل شيء ، ليس من السهل تفسير الكثير من المعلومات ، لكنها أساسية.

يمكن أن يكون هذا هو الحل لاستخراج البيانات القيمة من أكثر المصادر تنوعًا ، مثل الشبكات الاجتماعية والأنظمة ومحركات البحث - باختصار ، لتصفية العناصر الأكثر صلة بتخطيط الشركة.

والسبب في هذه السعة العالية هو المستوى العالي من الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة ، مما يؤدي إلى إعادة إنتاج الدماغ البشري بطريقة مشابهة جدًا والسماح باتباع نهج غير خطي عند تفسير البيانات والمعلومات.

كيف يمكن تطبيقه؟

ما هو قابلية تطبيق التعلم العميق في الشركة؟ تحقق من بعض الاقتراحات!

الكشف عن الغش

نظرًا لأن النظام يمكنه تحديد السلوك ، يمكنه اكتشاف الاحتيال في معاملة مالية أو حتى المصادقة للوصول إلى النظام.

يعمل التعلم العميق بطريقة غير خطية ، لذلك ترتبط التكنولوجيا بسيناريوهات وسلوكيات مختلفة لفهم أن إجراء معينًا غير مناسب وقد يشير إلى وجود مشكلة.

أتمتة غير خاضعة للرقابة

تستخدم Google و Uber التعلم العميق للسماح بالتحكم في السيارات بواسطة الذكاء الاصطناعي.

إنها عملية لا تزال قيد التطوير ولكنها تقدمت بالفعل بشكل ملحوظ.

كل هذا بفضل القدرة التعليمية العالية للنظام ، والتي يمكن أن تتفاعل مع المواقف اليومية في حركة المرور.

بدون أي إشراف تستطيع السيارة حمل الركاب دون أي مشاكل.

تمييز الوجوه

تقدم العديد من الهواتف الذكية بالفعل أنظمة التعرف على الوجه.

تبدو هذه العملية بسيطة نسبيًا وترتبط ارتباطًا مباشرًا بالتعلم العميق.

يمكن للتقنية تحديد التفاصيل لتكون قادرة على تحديد تعبيرات الوجه والتمييز بينها ، مما يضمن أعلى مستوى من الأمان للمستخدمين.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما هي الاختلافات الرئيسية؟

الآن بعد أن عرفت المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ، قد يكون من الأسهل فهم الاختلافات بينهم.

باختصار ، تعد التقنيتان الأخيرتان جزءًا من عالم الأولى.

إنها تطورات للعملية ، تجعل النظام أكثر قدرة على اتخاذ القرارات دون تدخل بشري.

وبالتالي ، فإن الذكاء الاصطناعي هو مرحلة مبكرة من التفكير الاصطناعي ، حيث يمكن للآلة أن تتخذ قراراتها بنفسها ولكنها ليست ذات قدرة عالية.

تعتبر الآلة والتعلم العميق مراحل أكثر تعقيدًا تتمتع فيها الأنظمة والآلات باستقلالية أكبر ، مما يزيد من قدرة التفكير ، وبالتالي ، على اتخاذ القرار.

بين التعلم الآلي والتعلم العميق ، تعتبر الأسماء مؤشرًا جيدًا على الاختلافات بينهما.

كما يشير المصطلح "عميق" ، يشمل التعلم العميق تعلمًا آليًا أكثر تعقيدًا وتقدمًا.

يقوم النظام بإنشاء شبكة عصبية اصطناعية من طبقة خوارزمية ، مما يسمح لها باتخاذ قراراتها الخاصة دون مشاركة بشرية.

باختصار ، تختلف التقنيات الثلاث في المنطق والخوارزمية ، مما يسمح لها بأن يكون لها أهداف وقابلية تطبيق مختلفة داخل الشركة.

لكنهم يكملون بعضهم البعض ، ويمثلون درجات متفاوتة من القدرة. يختلف استخدام كل منها حسب المتطلبات.

الخلاصة: المضي قدمًا بمعرفة الذكاء الاصطناعي التي حصلت عليها حديثًا

أكثر من مجرد معرفة الإجابة على سؤال "AI vs Machine Learning vs Deep Learning" ، من المهم فهم كيفية دمج هذه التقنيات لجعل إستراتيجياتك تعمل بشكل أفضل.

من خلال فهم الفروق لكل مفهوم ، من الممكن الاستفادة منها بشكل أكثر شمولاً وكاملة داخل مؤسستك ، والاستفادة من المجالات والقطاعات المختلفة لتحقيق نتائج أفضل.

إلى جانب التقنيات المستخدمة ، من المهم الاعتماد على المعلومات والبيانات ذات الصلة للوصول إلى المكان الذي تريد الذهاب إليه.

الآن بعد أن عرفت ذلك ، ماذا عن مشاهدة ندوة الويب المسجلة لدينا حول دور الذكاء الاصطناعي في التسويق ؟

الضيف الخاص هو Paul Roetzer ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة PR 20/20 ومعهد Marketing Artificial Intelligence Institute!