تعليم جديد أخبار و أفكار تقنيات التعليم
تدور في ذهن الكثير من العامة أسئلة كثيرة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، وعن أوجه الاختلاف بينهم، حيث أصبح عالمنا اليوم يرتكز على الحاسوب. يعد الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات مجالين كبيرين يحتوين على مجموعه من التطبيقات والأنظمة التي تهدف إلى تكرار الذكاء البشري من خلال الآلات، ويمثل الذكاء الاصطناعي ردود فعل مخطط لها للإدراك والاستجابة “1”.
الذكاء الاصطناعي وهو مصطلح تقني حديث أصبح مرتبطًا فقط بالروبوتات ذات المظهر المستقبلي وعالم تسيطر عليه الآلة، والذكاء الاصطناعي بعيد كل البعد عن ذلك المفهوم فقط، ويهدف الذكاء الاصطناعي إلى جعل الآلات تقوم بتنفيذ الاستدلالات من خلال محاكاة الذكاء البشري بتغذيته بالبينات والمعلومات الصحيحة، وقد يكون مصطلح الدماغ الالكتروني مرادفا لمصطلح الذكاء الاصطناعي، و تعد جوجل من أكثر الأمثلة على الذكاء الاصطناعي. “2”
وبتعريف آخر تسمى قدرة أجهزة الحاسوب الرقمية على أداء المهام التي يؤديها البشر عادة بالذكاء الاصطناعي، الذي يحاول تقليد العقل البشري من خلال دمج القدرات وحل المشكلات واتخاذ القرار والاستدلال في الآلات.
علم البيانات Data Science
ظهر لأول مرة كتخصص في مجلة Data Science Journal في عام 2002، وقد نما من مجال التحليل الإحصائي واستخراج البيانات، ويعتبر علم البيانات المجال الأوسع ويشمل الأمور الإحصائية، والأساليب العلمية والذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات” “3
ويطلق مصطلح علماء البيانات على المختصين في علم البيانات، والذين يعملون على تحليل البيانات، والعملاء، مِن أجل استخلاص أفكار قابلة للتطبيق.
ويمكن أن يكون لعالم البيانات الكثير من المهام، منها تطوير استراتيجيات لتحليل البيانات، واستكشافها وتحليلها، والتنبؤ بقيم معينة من خلال بيانات وإعداد تقارير، وهو لا يعمل منفردا، بل يعمل مع فريق، منهم مهندس البينات ومبرمج تكنولوجيا المعلومات.”3″
ويمكن أن نقول ببساطة أن عالم البيانات يقوم باستخدام البيانات الخام من مصادرها ومن ثم يقوم بتحليل البيانات الخام ليجعلها سهلة الوصول وأكثر قيمة للمنظمات. للقيام بذلك يحتاجون إلى الكثير من المهارات والعلوم، أهمها الرياضيات والخوارزميات ومعرفة للسلوكيات البشرية، فنتائج عملهم هي المنفعه البشرية .”5”
أهداف علم البيانات وأغراض استخدامه
الغرض الرئيسي من علم البيانات هو العثور على أنماط في البيانات، ويتم استخدامه للتحليل واكتساب الرؤى باستخدام تقنيات إحصائية مختلفة، ويتم استخدام البيانات الحالية والبيانات التاريخية لتحليل النتائج المستقبلية بشكل تنبؤي، وتوفر هذه التوقعات والرؤى القيمة فرصة للشركات لتزدهر وتتكيف بناءً على اتجاهات السوق، بسبب أن العالم أصبح في تسارع كبير ومنافسة عالية في كافة المجالات.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الذي تمتلكه الآلات. تم تصميمه على غرار الذكاء الطبيعي الذي تمتلكه الحيوانات والبشر. وهو يستخدم الخوارزميات لأداء إجراءات مستقلة.
تشبه هذه الإجراءات المستقلة تلك التي تم تنفيذها في الماضي والتي كانت ناجحة..
يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا العديد من مبادئ هندسة البرمجيات لتطوير حلول للمشاكل الحالية. وفي الآونة الأخيرة، يستفيد العديد من عمالقة التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Amazon و Facebook من الذكاء الاصطناعي لتطوير أنظمة مستقلة، وأشهر مثال على ذلك هو برنامج AlphaGo من Google.
هزم نظام اللعب Go المستقل Ke Jie لاعب AlphaGo المحترف رقم 1 في العالم. حيث استفاد AlphaGo من الشبكات العصبية الاصطناعية التي تم تصميمها على غرار الخلايا العصبية البشرية التي تتعلم المعلومات بمرور الوقت وتنفذ الإجراءات.(8)
مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في علم البيانات
إن التطور في علوم الاقتصاد وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات أدى إلى زيادة حجم البيانات الرقمية، ومع هذه الكميات الهائلة من البيانات لم تعد وسائل التحليل التقليدية (الإحصائية مثلا) قادرة على التعامل معها .”6″
ويعتبر من أهم مجالات استخدامات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في علم البيانات في عالم اليوم التنقيب عن البيانات وتحليلها لاتخاذ القرارات، ويمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي في ذلك من خلال مراحل، وهي:
- تحديد الحاجة للمعلومة: حيث يحتاج الباحث هنا لمعرفة جيدة بالقطاع المبحوث.”6″
- جمع المعلومة: وهنا يتم البحث عن وسيلة لجمع المعلومة.
- معالجة المعلومة: تعتبر معالجة المعلومة أساس الذكاء الاصطناعي.
- بث المعلومة: من أجل اتخاذ القرار، وهي الخطوة الأخيرة لإعطاء قيمة للمعلومة.
ويبقى العامل الرئيسي في مقارنة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي هو حالات استخدامها.
حالات الاستخدام التالية مفيدة لنشر منهجيات علوم البيانات
- علم البيانات هو عملية شاملة تتضمن المعالجة المسبقة والتحليل والتصور والتنبؤ، ومن ناحية أخرى، فإن الذكاء الاصطناعي هو تنفيذ نموذج تنبؤي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
- يتكون علم البيانات من تقنيات إحصائية مختلفة، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات الكمبيوتر.
- الأدوات المستخدمة في علوم البيانات هي أكثر بكثير من تلك المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، وذلك لأن علم البيانات Data Science تتضمن خطوات متعددة لتحليل البيانات وتكوين رؤى منها.
- يدور علم البيانات حول العثور على الأنماط المخفية في البيانات، ويتعلق الذكاء الاصطناعي بنقل الاستقلالية إلى نموذج البيانات.
- باستخدام Data Science نبني نماذج تستخدم الرؤى الإحصائية، و من ناحية أخرى، فإن الذكاء الاصطناعي مخصص لبناء النماذج التي تحاكي الإدراك والفهم البشري.
- لا ينطوي علم البيانات على درجة عالية من المعالجة العلمية مقارنةً بالذكاء الاصطناعي.
- يتم استخدام التمثيل الرسومي في علوم البيانات (تصور البيانات)، بينما يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتمثيلات عقدة الشبكة في الذكاء الاصطناعي.
- يهتم علم البيانات بالتنقيب عن البيانات ومعالجتها، بينما يهتم الذكاء الاصطناعي بالتحكم الآلي.
- توفر المناصب الوظيفية في مهنة الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من إمكانيات العمل في مجال البيانات الضخمة في الشركات الكبرى مع تعويض ممتاز، وفيما يلي بعض هذه الأدوار:
- محلل بيانات.
- عالم في الروبوتات.
- مهندس في تعلم الآلة.
- مهندس البيانات الضخمة.
- مطور برمجيات.
- مطور ذكاء الأعمال.
- أستاذ الذكاء الاصطناعي.
تشمل الأدوار الوظيفية في علوم البيانات الأدوار التالية المدرجة من المهن ذات الأجور الأعلى التي يمكن الوصول إليها في عام 2021 وتشمل:
- محلل بيانات.
- مهندس بيانات.
- إحصائي.
- محلل بيانات.
- Python و R و Julia و C / C ++ و JAVA و Scala وما إلى ذلك، هي اللغات الأساسية المستخدمة في علوم البيانات، بينما تستخدم Prolog و LISP و Haskel Wolfram وغيرها الكثير في الذكاء الاصطناعي. ويتم استخدام Python في كل من الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
استنتاج
قدمت هذه المقالة لمحة موجزة عن بعض التقنيات الشائعة، مثل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. كما قدمت معلومات حول العلاقة بين علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، ناقشت دور الذكاء الاصطناعي في علوم البيانات وقدمت مقارنة بين التقنيتين.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في علوم البيانات من خلال تزويده بأدوات متقدمة للتحليل التنبئي المناسب، وتوفير المعلومات المناسبة لهندسة البيانات ليتم تطبيقها على البرامج أيضًا.
نستنتج إذن أن علم البيانات هو وظيفة تقوم بتحليل البيانات، و الذكاء الاصطناعي هو أداة لإنشاء منتجات أفضل ونقلها باستقلالية.
إشراف الدكتور ماجد حمايل
- https://www.mygreatlearning.com/blog/difference-data-science-machine-learning-ai/
- https://www.mygreatlearning.com/blog/difference-data-science-machine-learning-ai
- https://www.oracle.com/what-is-data-science
- عليان، ربحي مصطفى. (2022). علم البيانات Data Science: علم المستقبل. المجلة العربية الدولية لدراسات المکتبات والمعلومات, 1(3), 13-26.
- https://aziz-aljuaid.com/?p=9394
- سحنون. (2017). التنقيب عن البيانات كأحد أدوات الذكاء الاقتصادي
- https://hevodata.com/learn/artificial-intelligence-in-data-science
- https://data-flair.training/blogs/data-science-vs-artificial-intelligence/
