تعلم الآلة والتعلم المعزز: ما الفروقات وأيهما الأفضل لحل مشاكلك؟

إن تعلم الآلة والتعلم المعزز من مصطلحات الذكاء الاصطناعي ذات الشهرة الواسعة والأهمية الكبيرة في الوقت ذاته، حيث تركز على كيفية التعامل مع البيانات وتدريب الآلات والبرامج لقيادة عجلة التقدم الرقمي. بذلك تقف هذه المفاهيم على مشارف مجالات متنوعة، وهذا بدءاً من تحسين الخدمات الضرورية في المجتمع مثل الأتمتة والترجمة وتصنيف الصور إلى ابتكار الروبوتات وحماية الاقتصاد من العمليات الاحتيالية.

ونظراً إلى ضرورة معرفة هذه المصطلحات في العصر الرقمي المتسارع، تتناول مقالتنا اليوم ما هو التعلم بالتعزيز؟ وما هو التعلم الآلي؟ وكيف يمكن التمييز بينهما؟ وكيف يعمل كل مصطلح منهما لحل مشاكل البشرية؟

ما هو الفرق بين تعلم الآلة والتعلم المعزز؟

أصبح تعلم الآلة والتعلم المعزز جزءاً أساسياً في مسيرة تطوير التكنولوجيا الذكية الحديثة، بالتالي تظهر تطبيقات كل مصطلح منهما في تفاصيل حياتنا اليومية، لهذا هل تساءلت يوماً: ما هو التعلم المعزز في التعلم الآلي؟ وما هو الاختلاف بينهما؟ 

• التعلم الآلي: هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يسعى إلى تعليم الآلات وتدريبها كي تعمل بطريقة مشابهة للبشر، ويعتمد لتحقيق هذه الغاية على قاعدة بيانات ضخمة جداً، يعرف هذا المصطلح ب Machine Learning في اللغة الإنجليزية [1].
• التعلم المعزز: هو أحد أنواع التعلم الآلي الذي يعتمد نظام المكافأة والعقاب في أثناء معالجة البيانات، وبذلك يتشابه مع طريقة الإنسان في التعلم من خلال التجربة وارتكاب الأخطاء. يطلق عليه اسم Reinforcement Learning في اللغة الإنجليزية [2].

التعلم الآلي: كيف يعمل؟

بعد توضيح معنى تعلم الآلة والتعلم المعزز لا بدّ في البداية من الإشارة إلى أهم التطبيقات الواقعية لمصطلح التعلم الآلي ML بهدف مساعدتك على اكتشاف كيفية استخدامه، إليك أشهر 7 تطبيقات: [3]

• التعرف على الصور: من الاستعمالات الأكثر رواجاً في الآونة الأخيرة، ويتم فيها تدريب الخوارزميات للتعرف بسرعة على صور معينة وبعد ذلك تصنيفها في فئات محددة، ويكثر استخدام هذا التطبيق في مواقع التواصل الاجتماعي.
• الترجمة الآلية: تخضع نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على مجموعة بيانات كبيرة من أجل ترجمة النص والمحتوى المرئي من لغة إلى أخرى. ومن أشهر الأمثلة تطبيق Google Translate.
• كشف الاحتيال: من أهم استخدامات التعلم الآلي في القطاع المالي، إذ يساعد على اكتشاف العمليات الاحتيالية على الفور مع التنبؤ بإمكانية حدوثها. وتستخدم حالياً شركة ماستركارد هذه التقنية لحماية عملائها من السرقة.
• برامج الروبوتات الذكية: هي برامج المحادثة الآلية التي تساعد المتاجر الإلكترونية والشركات التجارية والمؤسسات الخدمية في جعل عملية الرد على أسئلة العملاء أكثر سرعة وسهولة. 
• إنشاء المحتوى: توفر نماذج التعلم الآلي قدرة على توليد أشكال محتوى متنوعة مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو. وأشهر الأمثلة الشائعة بين المستخدمين هي  ChatGPT و DALL-E.
• المساعد الشخصي: تتدرب نماذج تعلم الآلة على مجموعة واسعة من الأصوات كي تتعرف على الكلام بسهولة وتنفذ الأوامر المطلوبة. من أشهرها Siri الذي يساعدك بالاعتماد على الأوامر الصوتية دون الحاجة إلى استخدام اليدين.
• السيارة ذاتية القيادة: تعتمد السيارات ذاتية القيادة بشكل كبير على نماذج التعلم الآلي، وخاصة ما يتعلق باتخاذ القرارات في أثناء التنقل. توجد حالياً أنواع عديدة مثل Tesla’s Model S.

التعلم المعزز: كيف يعمل؟

تختلف طريقة العمل بين تعلم الآلة والتعلم المعزز بشكل كبير، حيث يشتهر التعلم التعزيزي RL بامتلاك طرق قوية لمساعدة أنظمة الـ AI على تحقيق نتائج مثالية في البيئة غير المرئية. وإليك الأمثلة المشهورة على استخدام التعلم التعزيزي: [2]

• أنظمة التوصية: هي تخصيص التسويق الرقمي لكل عميل على حدة من خلال اقتراح التوصيات بناء على تفاعله وسجل بحثه وعمليات الشراء السابقة أيضاً. 
• التنبؤ بالأسعار: تستطيع خوارزميات التعلم التعزيزي أن تراقب مؤشرات الأسواق العالمية، كذلك إن بمقدورها التكيف مع كافة التحولات الطارئة التي تجري في الأسواق. على سبيل المثال تتمكن نماذجه من توقع أسعار الأسهم في الأسواق المالية.

التعلم المعزز: الابتكار في التعامل مع البيانات

حقق تعلم الآلة والتعلم المعزز قدرة عظيمة على استخدام البيانات بمختلف أنواعها، لكن يتفوق التعلم المعزز في جزئية الابتكار خلال التعامل مع البيانات. على سبيل المثال يُستعمل في إنشاء شبكات الطاقة الذكية والجاهزة للتكيف مع حالات الطقس الصعبة، كذلك يدخل في تدريب الروبوتات على التقاط وتحريك الأشياء بالشكل الصحيح [4].

كيف يختلف عن التعلم الآلي؟

يمكن توضيح أوجه الاختلاف بين المفهومين بواسطة المقارنة بين 4 أمور وفق الآتي: [5]

التعلم الآلي Machine Learning:

• الهدف: تطوير خوارزميات قادرة على التنبؤ والتصنيف اعتماداً على قاعدة بيانات ضخمة. 
• الإشراف: يوجد نوعان مرتبطان في الإشراف ضمن تعلم الآلة. وهما التعلم الموجه (الخاضع للإشراف) والتعلم غير الموجه (غير الخاضع للإشراف). 
• بيانات التدريب: تستخدم البيانات المسماة وغير المسماة من أجل تدريب خوارزميات التعلم على الطريقة الأفضل لتعيين المدخلات إلى المخرجات.
• التغذية الراجعة: يتلقى النموذج في تعلم الآلة التغذية الراجعة في أثناء التدريب من أجل تحسين أدائه وتقليل أخطاء التنبؤ.

التعلم المعزز  Reinforcement Learning:

• الهدف: تدريب الروبوتات الذكية والبرامج على اتخاذ سلسلة من القرارات في بيئة محددة حتى الوصول إلى هدف ما.
• الإشراف: يعمل على مبدأ التعلم بالتجربة والخطأ، وبالتالي لا يمتلك الروبوت أو البرنامج صلاحية الوصول إلى البيانات بل يتفاعل معها فقط لتحقيق أقصى استفادة من التجربة.
• بيانات التدريب: لا توجد بيانات ثابتة وإنما تكون متغيرة وفقاً، لتفاعلاته مع البيئة، لأن النموذج يتعلم بمبدأ التفاعل.
• التغذية الراجعة: يحصل الروبوت أو البرنامج على  التغذية الراجعة في شكل مكافآت أو عقوبات بناءً على نتائج أفعاله. 

وفي الختام يمكن القول: تعلم الآلة والتعلم المعزز هما مصطلحان متقاربان في عالم الذكاء الاصطناعي، لكن بالتأكيد توجد اختلافات متنوعة بينهما. وخاصة أن المعزز هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة.

	التعلم الآلي	التعلم المعزز
الاسم باللغة الإنجليزية	Machine Learning	Reinforcement Learning
الاختصار	ML	RL
الهدف	إجراء تنبؤات أو تصنيفات من البيانات	اتخاذ سلسلة من القرارات في بيئة معينة
الإشراف	خاضع أو غير خاضع للإشراف	التعلم بالتجربة والخطأ
بيانات التدريب	البيانات المسماة وغير المسماة	البيانات غير ثابتة
التغذية الراجعة	في أثناء التدريب	بناءً على أفعاله
مثال	التعرف على الصور	أنظمة التوصية