إن مصطلحا علم البيانات والذكاء الاصطناعي هما مصطلحان يشيران إلى جميع الطرق والأساليب المتعلقة بفهم البيانات الرقمية وكيفية استخدامها.
حيث تجمع المؤسسات الحديثة كافة المعلومات من مجموعة من الأنظمة الموجودة عبر شبكة الإنترنت، وذلك الأنظمة المادية بشأن كل جانب من جوانب الحياة البشرية.
كما تتوفر لدينا بيانات خاصة بالنصوص والأصوات ومقاطع الفيديو وكذلك الصور بكميات كبيرة.
بالإضافة إلى أن علم البيانات يجمع بين التقنيات والأساليب والأدوات الإحصائية، وذك لاستخلاص المعلومات ذات معنى من البيانات.
بينما الذكاء الاصطناعي يوسع هذا الإجراء بشكل كبير، حيث يتم ربط أخلاقيات البيانات في الذكاء الاصطناعي، عن طريق حل المشكلات المعرفية المتعلقة بالذكاء البشري.
وذلك مثل التعلم والتعرف على أنماط البيانات المختلفة واستخدام تعابيرات شبيهة بالتعابير البشرية.
وفي هذا المقال سنوضع أوجه الشبه والاختلاف بين كل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي، والذي سيساعدنا على فهم تقنية الذكاء الاصطناعي وأثر أخلاقيات البيانات فيه وكيفية الربط بينهما.
أوجه التشابه بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي:
كل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي يتضمن أدوات وتقنيات وخوارزميات، وذلك لتحليل كميات كبيرة من البيانات واستخدامها، ومن أشهر أوجه التشابه بينهما هي:
تطبيقات تنبؤية:
كل من تقنية علم البيانات وتقنية الذكاء الاصطناعي تضع تنبؤات بناء على البيانات الجديدة، وذلك نتيجة لتطيق النماذج والأساليب الموجودة في تحليل البيانات السابقة.
على سبيل المثال، فإن توقع المبيعات الشاملة لكل شهر مستقبليًا، يكون بناءً على بيانات السنوات السابقة، وهو مثالًا على تحليل البيانات الخاصة بالسلاسل الزمنية في علم البيانات.
ولكن السيارات ذاتية القيادة هي مثال على نظام وتقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤي، حيث عندما تكون السيارة على الطريق، فإنها تجسب المسافة إلى السيارة الأمامية وسرعة السيارتين.
وبالتالي يكون لها القدرة على الحفاظ على سرتها بمعدل يتناسب مع عدم وقوعها في حادث، وهذا بناءً على التنبؤ بالرجوع المفاجئ للسيارة الأمامية.
متطلبات جودة البيانات:
إن كل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي يعطي نتائج أقل دقة، وذلك إذا كانت بيانات التدريب غير متسقة، أو تكون غير مكتملة أو بها خلل.
مثل قد يقوم علم أخلاقيات البيانات في الذكاء الاصطناعي والخوارزميات المرتبطة به بما يلي:
- تصفية البيانات الجديدة في حال كونها جديدة تمامًا وليست مجودة في البيانات الأصلية.
- تحديد أولويات الصفات المحددة في مجموعة البيانات على جميع الصفات الأخرى، وذلك في حالة إن بيانات الإدخال تفتقر إلى التباين.
- إنشاء معلومات جديدة لم تكن موجودة أو معلومات خيالية، وذلك لأن بيانات الإدخال خاطئة.
تعلم الآلة:
إن تعلم الآلة يعتبر نوعًا فرعيًا من كل من علم البيانات وتقنية الذكاء الاصطناعي.
أي أن جميع نماذج تعلم الآلة تعتبر نماذج لعلم البيانات وخوارزميات تعلم الآلة تعتبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
لذا يوجد اعتقاد شائع وهو خاطئ، بإن جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي تستخدم تعلم الآلة، ولكن الحقيقة هو أنه لا يلزم وجود تعلم الآلة في حلول وتقنية الذكاء الاصطناعي المعقدة.
وهذا لا يعني أن جميع حلول علم البيانات هي تعلم الآلة، ولكن يكون بالجمع بينهما.
أوجه الاختلاف بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي:
إن علم البيانات يتضمن تحليل البيانات وذلك لتحديد الأنماط الأساسية ونقاط الاهتمام التي تساعد في وضع التنبؤات.
فيأخذ علم البيانات التطبيقي النماذج والأساليب المستخدمة في تحليل البيانات، ثم يقوم بتطبيقها على البيانات الجديدة في المواقف الحقيقية، وذلك لتقديم مخرجات احتمالية أقرب إلى الحقيقة.
بينما الذكاء الاصطناعي يستخدم تقنيات علم البيانات التطبيقي والخوارزميات الأخرى المرتبطة بأخلاقيات علم البيانات في الذكاء الاصطناعي، وذلك لإنشاء وتشغيل أنظمة معقدة قائمة على الألة الشبيهة بالذكاء البشري.
كما يمكن استخدام علم البيانات في تطبيقات أخرى على عكس الذكاء الاصطناعي وعلم الكمبيوتر، فيظهر الاختلاف فينهما في هذه النقاط القادمة.
الأهداف:
إن الهدف من علم البيانات هو تطبيق النماذج والأساليب الإحصابية والحاسوبية الحالية.
وذلك فهم نقاط الأهتمام أو الأنماط الموجودة في البيانات المجمعة، وبالتالي تحدد النتائج مسبقًا ويسهل تحديدها من البداية.
أن أنه يمكن استخدام البيانات للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية أو تحديد متى تكون جزء من الآلآت جاهزة للإصلاح.
أما بالنسبة لتقنية الذكاء الاصطناعي فيكون الهدف منها هو استخدام أجهزة الكمبيوتر لإصدار نتيجة من البيانات الجديدة المعقدة.
والتي لا يمكن تمييزها عن الاستلال البشري الذكي، ولكن هنا تكون النتائج عامة ولا يسهل تحديدها على عكس علم البيانات.
أي إنه يمكن إنشاء نص إبداعي أو صورة ما من النص، وتكون هناك تفاصيل مجموعة المشاكل كبيرة جدًا، بحيث لا يمكن تحديدها بدقة وتقوم تقنية الذكاء الاصطناعي بتفسير المشكلة بنفسها.
النطاق:
إن علم البيانات والذكاء الاصطناعي يختلفان في النطاق، حيث أن علم البيانات يتمتع بنطااق أصغر، يمكن تحديد نتيجته مسبقًا.
حيث تبدأ العملية بتحديد الأسئلة التي يمكن الإجابة عنها من البيانات، فيشمل النطاق:
- جمع البيانات والمعالجة المسبقة.
- تطبيق النماذج والخوارزميات التي تناسب البيانات للإجابة عن الأسئلة.
- تفسير النتائج.
بينما الذكاء الاصطناعي يتمتع بنطاق أوسع، وتختلف الخطوات الخاصة به بناءً على المشكلة.
حيث تبدأ العملية بتحديد مهمة يدوية تطلب عمالة الاستدلال المعقدة، والتي يؤديها البشر بنجاح تام، ولكن نريد من الآلة أن تكررها، فيشمل النطاق:
- تحليل البيانات.
- تقسيم المهمة إلى مكونات خوارزمية لتشكيل نظام العمل.
- جمع البيانات الخاصة بالاختبار، وذلك لمراجعة وتحسين ملاءمة التدفق المنطقي وتعقيد النظام.
- اختبار النظام للتأكد من النتيجة.
الطرق:
يحتوي علم البيانات على مجموعة من التقنيات المستخدمة لنمذجة البيانات، حيث يعتمد اختيار الأسلوب الصحيح على البيانات والسؤال المطروح.
وتشمل هذه الطرق التراجع الخطي والتراجع اللوجستي، بالإضافة إلى اكتشاف حالات الخلل والتصنيف الثناني.
وكذلك خوارزمية التجمع بالمتوسطات وتحليل المكونات الرئيسية، وغيرها من الطرق الأخرى.
بينما تعتمد تقنية الذكاء الاصطناعي والتطبيق الخاص بها على مكونات معقدة وجاهزة مسبقًا، وهي تشمل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعليم عن طريق التعزيز والرسوم البيانية المعرفة.
بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي المولد وغيرها من الكثير من الطرق.
وكانت هذه أهم أوجه الشبه والاختلاف بين كل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي، التي يمكن الاستفادة منها في إجراء الكثير من التطبيقات المختلفة.