المقدم المهندس
عبدالله بن حسين الأسمري
مدير مكتب إدارة البيانات بوزارة الحرس الوطني
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح تقني حديث أصبح مرتبطًا فقط بالروبوتات ذات المظهر المستقبلي وعالم تسيطر عليه الآلة، وهو بعيد كل البعد عن ذلك المفهوم فقط، ويهدف إلى جعل الآلات تقوم بتنفيذ الاستدلالات من خلال محاكاة الذكاء البشري بتغذيته بالبيانات والمعلومات الصحيحة. وقد يكون مصطلح الدماغ الإلكتروني مرادفًا لمصطلح الذكاء الاصطناعي، وتعدّ جوجل و(ChtGPTa) من أكثر الأمثلة على الذكاء الاصطناعي.
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.
تعد هندسة البيانات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي موضوعات ساخنة في العصر الرقمي الحالي، فقد غيّرت هذه التقنيات الطريقة التي يفسر بها البشر مشكلة ما، فهذه التقنيات تعمل على البيانات، ولكنها تستخدمها لتحقيق نتائج مختلفة.
علم البيانات والذكاء الاصطناعي هي تقنيات ترتبط ببعضها البعض بطرق عديدة؛ فالذكاء الاصطناعي في علوم البيانات يعمل على الأتمتة التكنولوجية، ولكنه يتطلب هندسة البيانات ليعمل بشكل صحيح. وهذه المجالات من العلوم تشهد تطورات مستمرة، ويقال: إنها تحدث الثورة الرابعة في الصناعة.
علم البيانات (Data Science): يطلق 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 بمفرده أو بمعزل، بل يعمل مع فريق، منهم: مهندس البيانات، ومبرمجي تكنولوجيا المعلومات. 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، وللقيام بذلك يحتاج عالم البيانات إلى الكثير من المهارات والعلوم، أهمها الرياضيات والخوارزميات، ومعرفة للسلوكيات البشرية، فنتائج عملهم هي المنفعة البشرية.
مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في علم البيانات
إن التطور في علوم الاقتصاد وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات أدى إلى زيادة حجم البيانات الرقمية، فعلى المستوى المحلي مثلًا، تشهد المملكة العربية السعودية في عهدنا الحاضر تقدمًا في مجالات البيانات والذكاء الاصطناعي ومبادراتها، ومنها: (السعودية الرقمية LEAP- AI Summit)، ومع هذه الكميات الهائلة من البيانات لم تعد وسائل التحليل التقليدية (الإحصائية مثلًا) قادرة على التعامل معها.
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:
ــ تحديد الحاجة للمعلومة: حيث يحتاج الباحث هنا لمعرفة جيدة بالقطاع المراد البحث فيه.
ــ جمع المعلومة: وهنا يتم البحث عن وسيلة لجمع المعلومة.
ــ معالجة المعلومة: تعتبر معالجة المعلومة أساس الذكاء الاصطناعي.
ــ بثّ المعلومة: من أجل اتخاذ القرار، وهي الخطوة الأخيرة لإعطاء قيمة للمعلومة، وهذا من ضمن أهداف تحقيق القيمة من البيانات.
ويبقى العامل الرئيس في مقارنة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي هو حالات استخدامها.
تعلم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، بينما علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات لاستخراج المعرفة أو الرؤى من البيانات، ومن حالات الاستخدام التالية يمكننا التمييز بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي:
1. علم البيانات هو عملية شاملة تتضمن المعالجة المسبقة والتحليل والتصور والتنبؤ، ومن ناحية أخرى، فإن الذكاء الاصطناعي هو تنفيذ نموذج تنبؤي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
2. يتكون علم البيانات من تقنيات إحصائية مختلفة، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات الكمبيوتر.
3. 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، ومن أمثلة الأدوات:
(Informatica, IBM, Microsoft, Talend, Oracle, Alteryx …. Ets )
4. يدور علم البيانات حول العثور على الأنماط المخفية في البيانات، ويتعلق الذكاء الاصطناعي بنقل الاستقلالية إلى نموذج البيانات.
5. باستخدام (Data Science) نبني نماذج تستخدم الرؤى الإحصائية، ومن ناحية أخرى، فإن الذكاء الاصطناعي مخصص لبناء النماذج التي تحاكي الإدراك والفهم البشري.
6. لا ينطوي علم البيانات على درجة عالية من المعالجة العلمية مقارنةً بالذكاء الاصطناعي.
7. يتم استخدام التمثيل الرسومي في علوم البيانات (تصور البيانات)، بينما يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتمثيلات عقدة الشبكة في الذكاء الاصطناعي.
8. يهتم علم البيانات بالتنقيب عن البيانات ومعالجتها، بينما يهتم الذكاء الاصطناعي بالتحكم الآلي.
9. توفر المناصب الوظيفية في مهنة الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من إمكانات العمل في مجال البيانات الضخمة في الشركات الكبرى، وفيما يلي بعض هذه الأدوار:
ــ محلل بيانات.
ــ عالم في الروبوتات.
ــ مهندس في تعلم الآلة.
ــ مهندس البيانات الضخمة.
ــ مطور برمجيات.
ــ مطور ذكاء الأعمال.
ــ أستاذ الذكاء الاصطناعي.
تشمل الأدوار الوظيفية في علوم البيانات الأدوار التالية المدرجة من المهن ذات الأجور الأعلى التي يمكن الوصول إليها في عام 2023، وتشمل:
ــ محلل بيانات.
ــ مهندس بيانات.
ــ إحصائي.
10. اللغات الأساسية المستخدمة في علوم البيانات هي: (Python) و (R) و(Julia) و(C /C ++) و(JAVA) و(Scala)… وما إلى ذلك، بينما تستخدم (Haskel Wolfram) و(LISP) و(Prolog)… وغيرها الكثير في الذكاء الاصطناعي. ويتم استخدام (Python) في كل من الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
لذلك نستنتج: أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا مهمًا في علوم البيانات من خلال تزويده بأدوات متقدمة للتحليل التنبئي المناسب، وتوفير المعلومات المناسبة لهندسة البيانات ليتم تطبيقها على البرامج أيضًا.
ولذلك فإن علم البيانات هو وظيفة تقوم بتحليل البيانات، والذكاء الاصطناعي هو أداة لإنشاء منتجات أفضل ونقلها باستقلالية.