ما الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي؟
مصطلحا علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) هما مصطلحان شاملان يشيران إلى الطرق والأساليب المتعلقة بفهم البيانات الرقمية واستخدامها. تجمع المؤسسات الحديثة المعلومات من مجموعة من الأنظمة الموجودة عبر الإنترنت والأنظمة المادية بشأن كل جانب من جوانب الحياة البشرية. وتتوفر لدينا بيانات خاصة بالنصوص والأصوات ومقاطع الفيديو والصور بكميات كبيرة. ويجمع علم البيانات بين التقنيات والأساليب والأدوات الإحصائية لاستخلاص معلومات ذات معنى ومغزى من البيانات. يوسّع الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء ويستخدم البيانات في حل المشكلات المعرفية المرتبطة عمومًا بالذكاء البشري، مثل التعلّم والتعرّف على الأنماط واستخدام تعابير شبيهة بالتعابير البشرية. إنه يمثل مجموعة من الخوارزميات المعقدة التي "تتعلّم" في أثناء العمل، وتتحسن قدرتها على حل المشكلات بمرور الوقت.
أوجه التشابه بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي
يتضمن كل من الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات أدوات وتقنيات وخوارزميات لتحليل كميات كبيرة من البيانات واستخدامها. فيما يلي بعض أوجه التشابه.
تطبيقات تنبؤية
تضع كل من تقنيات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات تنبؤات بناءً على البيانات الجديدة، نتيجة لتطبيق النماذج والأساليب المتعلمة في تحليل البيانات السابقة. على سبيل المثال، يعد توقع المبيعات الشاملة الشهرية المستقبلية بناءً على بيانات السنوات السابقة مثالاً على تحليل بيانات السلاسل الزمنية في علم البيانات.
وعلى غرار ذلك، فإن السيارة ذاتية القيادة هي مثال على نظام الذكاء الاصطناعي التنبؤي. عندما تكون السيارة ذاتية القيادة على الطريق، فإنها تحسب المسافة إلى السيارة الأمامية وسرعة السيارتين. فهي تحافظ على سرعتها بمعدل من شأنه تجنب وقوع حادث، بناءً على التنبؤ بالكبح المفاجئ للسيارة الأمامية.
متطلبات جودة البيانات
تعطي كل من تقنيات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات نتائج أقل دقة إذا كانت بيانات التدريب غير متسقة أو بها تحيز أو غير كاملة. على سبيل المثال، قد يقوم علم البيانات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي بما يلي:
- تصفية البيانات الجديدة إذا كانت جديدة تمامًا وليست في مجموعة البيانات الأصلية.
- تحديد أولويات السمات المحددة في مجموعة البيانات على جميع السمات الأخرى إذا كانت بيانات الإدخال تفتقر إلى التباين.
- إنشاء معلومات لم تكن موجودة أو خيالية لأن بيانات الإدخال كانت خطأ.
تعلّم الآلة
يعتبر تعلُّم الآلة (ML) نوعًا فرعيًا لكل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن جميع نماذج تعلّم الآلة (ML) تعتبر نماذج لعلم البيانات وجميع خوارزميات تعلّم الآلة تعتبر أيضًا خوارزميات الذكاء الاصطناعي. هناك اعتقاد خطأ شائع بأن جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي تستخدم تعلّم الآلة، ولكن هذا ليس هو الحال. لا يلزم وجود تعلُّم الآلة دائمًا في حلول الذكاء الاصطناعي المعقدة. وبالمثل، لا تتضمن جميع حلول علم البيانات تعلُّم الآلة.
الاختلافات الرئيسية: علم البيانات مقارنةً بالذكاء الاصطناعي
يتضمن علم البيانات تحليل البيانات لتحديد الأنماط الأساسية ونقاط الاهتمام لوضع التنبؤات. يأخذ علم البيانات التطبيقي النماذج والأساليب المستخدمة في تحليل البيانات ويطبقها على البيانات الجديدة في المواقف الحقيقية لتقديم مخرجات احتمالية. في المقابل، يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) تقنيات علم البيانات التطبيقي والخوارزميات الأخرى لإنشاء وتشغيل أنظمة معقدة قائمة على الآلة أشبه بالذكاء البشري.
يمكن أيضًا استخدام علم البيانات في تطبيقات أخرى بخلاف الذكاء الاصطناعي وعلم الكمبيوتر.
الأهداف
الهدف من علم البيانات هو تطبيق النماذج والأساليب الإحصائية والحاسوبية الحالية لفهم نقاط الاهتمام أو الأنماط في البيانات المجمَّعة. تُحدد النتائج مسبقًا ويسهل تحديدها من البداية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام البيانات للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية أو تحديد متى تكون قطعة من الآلات جاهزة للإصلاح.
الهدف من الذكاء الاصطناعي هو استخدام أجهزة الكمبيوتر لإصدار نتيجة من البيانات الجديدة المعقدة التي لا يمكن تمييزها عن الاستدلال البشري الذكي. النتائج عامة ويصعب تحديدها - على سبيل المثال، إنشاء نص إبداعي أو إنشاء صور من النص. تفاصيل مجموعة المشكلات كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تحديدها بدقة ويفسر نظام الذكاء الاصطناعي المشكلة بنفسه.
النطاق
يتمتع علم البيانات بنطاق أصغر حيث تُحدد النتيجة مسبقًا. تبدأ العملية بتحديد الأسئلة التي يمكن الإجابة عنها من البيانات. يشمل النطاق:
- جمع البيانات والمعالجة المسبقة.
- تطبيق النماذج والخوارزميات المناسبة على البيانات للإجابة عن هذه الأسئلة.
- تفسير النتائج.
في المقابل، يتمتع الذكاء الاصطناعي بنطاق أوسع بكثير وتختلف الخطوات بناءً على المشكلة الجاري حلها. تبدأ العملية بتحديد مهمة يدوية تطلب عمالة مكثفة أو مهمة الاستدلال المعقدة التي يؤديها البشر بنجاح ونريد أن تكررها الآلة. قد يشمل النطاق:
- تحليل البيانات الاستكشافي.
- تقسيم المهمة إلى مكونات خوارزمية لتشكيل نظام.
- جمع بيانات الاختبار لمراجعة وتحسين ملاءمة التدفق المنطقي وتعقيد النظام.
- اختبار النظام.
الطرق
يحتوي علم البيانات على مجموعة كبيرة من التقنيات لنمذجة البيانات. يعتمد اختيار الأسلوب الصحيح على البيانات والسؤال المطروح. وتشمل هذه الطرق التراجع الخطي، والتراجع اللوجستي، واكتشاف حالات الخلل، والتصنيف الثنائي، وخوارزمية التجميع بالمتوسّطات (k-means clustering)، وتحليل المكونات الرئيسية، وأكثر من ذلك. سيؤدي التحليل الإحصائي المطبق بشكل غير صحيح إلى نتائج غير متوقعة.
تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي عادةً على مكونات معقدة ومُعدة مسبقًا ومنتجة. وقد تشمل التعرُّف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية والتعليم بواسطة التعزيز والرسوم البيانية المعرفية والذكاء الاصطناعي المولّد (الذكاء الاصطناعي المولّد) وغيرها الكثير.
التطبيقات: علم البيانات مقارنةً بالذكاء الاصطناعي
يمكن تطبيق علم البيانات في أي مكان توجد فيه بيانات بجودة كافية ونموذج للمساعدة في الإجابة عن سؤال معين. تشمل التطبيقات:
- تنبؤات بطلبات المبيعات.
- اكتشاف الاحتيال.
- احتمالات رياضية.
- تقييم المخاطر.
- التنبؤ باستهلاك الطاقة.
- تحسين الإيرادات.
- عمليات فرز المرشحين.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا حصر لها تقريبًا. تشمل التطبيقات الشائعة:
- خطوط إنتاج روبوتية.
- روبوتات المحادثة.
- أنظمة التعرُّف على القياسات الحيوية.
- تحليل التصوير الطبي.
- الصيانة التنبؤية.
- تخطيط المدينة.
- تخصيص التسويق.
الوظائف: علم البيانات مقارنةً بالذكاء الاصطناعي
عادةً ما يكون مجال التركيز الرئيس لعالم البيانات على الناحية التقنية، حيث يعمل بشكل عميق على البيانات. قد يعمل علماء البيانات على جمع البيانات ومعالجتها، واختيار النماذج المناسبة للبيانات، وتفسير النتائج لتقديم التوصيات. قد يتم العمل داخل برامج أو أنظمة محددة، أو حتى أنظمة إنشاء في حد ذاتها.
أنواع الأدوار
تشمل وظائف علم البيانات عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات ومهندس تعلُّم الآلة وعالم الأبحاث وأخصائي التمثيل المرئي للبيانات وأدوار المحللين الخاصة بمجال وغير ذلك. يشمل الذكاء الاصطناعي أيضًا كل هذه الأدوار. ومع ذلك، نظرًا لأن نطاق المجال واسع جدًا، فهناك العديد من الأدوار ذات الصلة ومجالات التركيز الوظيفي الإضافية مثل مطور البرامج ومدير المنتج وأخصائي التسويق ومختبر الذكاء الاصطناعي ومهندس الذكاء الاصطناعي وغير ذلك.
مجموعة المهارات
يتمتع علماء البيانات بمهارات في التطبيق العملي للطرق الإحصائية والخوارزمية لتأهيل وتحليل البيانات للعثور على الرؤى ذات الصلة. يتعين على علماء البيانات أن يكون لديهم خلفية عن الرياضيات الإحصائية وعلوم الكمبيوتر وأن يتمتعوا بإجادة الأدوات القابلة للتطبيق.
اعتمادًا على الدور داخل مجال الذكاء الاصطناعي، قد تكون مجموعة المهارات المطلوبة أكثر تقنية أو قائمة على المهارات الشخصية. في بعض الأدوار، قد لا تكون هناك خبرة فنية مطلوبة. على سبيل المثال، يحتاج مطور برامج الذكاء الاصطناعي (AI) إلى معرفة عملية بلغات البرمجة والمكتبات والأدوات ذات الصلة. ومع ذلك، فإن مختبر الذكاء الاصطناعي لأداة الذكاء الاصطناعي المولّد يحتاج إلى التمتع بمهارات لغوية وتفكير إبداعي في فهم كيف يجب أن يتفاعل المستخدمين مع النظام.
التقدم الوظيفي
نظرًا لأن أدوات وعمليات سير عمل علم البيانات أصبحت أكثر تلقائية وإنتاجية، يتناقص عدد الأدوار الوظيفية في مجال علم البيانات البحت. يميل أخصائيو علم البيانات الذين يبحثون عن أدوار وظيفية في مجال علم البيانات البحتة نحو التطبيقات الأكاديمية والمتطورة. تظل أدوار المحللين الوظيفية حيث يتولى عالم البيانات تشغيل الأدوات محتفظة بأهميتها. من دور مبتدئ، يتقلد علماء البيانات المزيد من المناصب العليا، وينتقلون إلى إدارة الأشخاص أو المشروعات، بل ويترقون إلى منصب كبير مسؤولي البيانات.
اعتمادًا على تركيز دور الذكاء الاصطناعي نفسه، يمكن توقع التقدم الوظيفي بالمثل. يمكنك الترقي إلى كبير مسؤولي التكنولوجيا، وكبير مسؤولي التسويق، ورئيس قسم المنتجات، وما إلى ذلك. يمكن أن يساعد التفكير النقدي في أي الوظائف التي سيتم أتمتتها على مدى السنوات العشر القادمة في تحديد الاتجاه الوظيفي المواكب للمستقبل.
ملخص الاختلافات: علم البيانات مقارنةً بالذكاء الاصطناعي
| علم البيانات |
الذكاء الاصطناعي |
|
| ما التعريف؟ |
استخدام النماذج الإحصائية والخوارزمية للحصول على رؤى من البيانات. |
مصطلح عام للتطبيقات القائمة على الآلة التي تحاكي الذكاء البشري. |
| الاستخدام الأنسب |
الإجابة عن سؤال من مجموعة بيانات. |
إكمال مهمة بشرية معقدة بكفاءة. |
| الطرق |
التراجع الخطي، والتراجع اللوجستي، واكتشاف حالات الخلل، والتصنيف الثنائي، وخوارزميّة التجميع بالمتوسّطات (K-Means Clustering)، وتحليل المكونات الرئيسية، وغير ذلك الكثير. |
التعرُّف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعليم بواسطة التعزيز والرسوم البيانية المعرفية والذكاء الاصطناعي المولّد وغير ذلك. |
| النطاق |
أسئلة محددة مسبقًا يمكن الإجابة عنها من البيانات. |
نطاق واسع ويصعب تحديده - قائم على المهام. |
| التنفيذ |
يستخدم مجموعة من الأدوات المختلفة للحصول على البيانات وتنقيحها ونمذجتها وتحليلها وتقديم تقارير عنها. |
معتمد على المهام. يعتمد عادةً على المكونات المعقدة والمُعدة مسبقًا والمنتجة. |
كيف يمكن لـ AWS مساعدتك في تلبية متطلبات علم البيانات والذكاء الاصطناعي؟
لدى AWS مجموعة كاملة من منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات المصممة لمساعدتك على تقوية وزيادة تحليلات البيانات التنظيمية والفردية واستخلاصها.
وهذا يشمل نماذج الذكاء وعلم البيانات المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات فيما يخص البيانات المهيكلة وغير المهيكلة والبيئات المُدارة بالكامل التي توفر الإنشاء والنشر الشاملين لحلول الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات.
- استوديو Amazon SageMaker عبارة عن بيئة تطوير متكاملة (IDE) تشتمل على مجموعة أدوات مصممة خصيصًا لتطوير حلول تعلّم الآلة وعلم البيانات.
- تساعدك Amazon Lex في إنشاء برامج الدردشة الآلية باستخدام الذكاء الاصطناعي التحادثي.
- يقدم Amazon Rekognition إمكانات رؤية الكمبيوتر (CV) مسبقة التدريب وقابلة للتخصيص لاستخراج المعلومات واستقاء الرؤى من الصور ومقاطع الفيديو.
- تساعدك Amazon Comprehend في استخلاص الرؤى القيّمة من النصوص داخل الوثائق وفهمها.
- تستفيد Amazon Personization من تعلّم الآلة لمساعدتك في إضفاء الطابع الشخصي على تجارب العملاء.
- تساعد Amazon Forecast في إجراء التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
- تساعدكخدمة الكشف عن الاحتيال في Amazon على إنشاء نماذج اكتشاف الاحتيال ونشرها وإدارتها.
تقدم AWS أيضًا قائمةً متناميةً من حلول الذكاء الاصطناعي المولّد من طراز عالمي والتي يمكنها إنشاء محتوى وأفكار جديدة، بما فيها المحادثات والقصص والصور ومقاطع الفيديو والموسيقى. تشمل حلول الذكاء الاصطناعي المولّد ما يلي:
- تساعد Amazon Bedrock المؤسسات على إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي المولّد وتوسيع نطاقها.
- تساعدAWS Trainium في تسريع عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المولّد.
- مطور Amazon Q هو مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي المولّد يختص بتطوير البرامج.
ابدأ استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي على AWS عن طريق إنشاء حساب اليوم.
