رؤية الكمبيوتر مقابل التعلم الآلي: ما الفرق وكيف يعملان معًا؟

في عالم التكنولوجيا اليوم، يكثر استخدام مصطلحين: الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي. يندرج كلاهما تحت مظلة الذكاء الاصطناعي الأوسع، لكنهما يخدمان غرضين مختلفين. التعلم الآلي هو تمكين الآلات من التعلم من البيانات. أما الرؤية الحاسوبية، فتركز على مساعدة الآلات على تفسير الصور ومقاطع الفيديو وفهمها. وغالبًا ما يعمل المصطلحان معًا، لا سيما في التطبيقات التي يُعد فيها تفسير البيانات المرئية أمرًا بالغ الأهمية. في هذه المقالة، نستكشف معنى كل مصطلح، وارتباطه، وما يميزه.

ما هي رؤية الكمبيوتر؟

الرؤية الحاسوبية مجالٌ من مجالات الذكاء الاصطناعي يُركّز على تمكين الحواسيب من تفسير البيانات المرئية، كالصور والفيديوهات ومعلومات المستشعرات. الهدف هو محاكاة الرؤية البشرية، بل وتجاوزها في بعض الحالات، من خلال تعليم الآلات كيفية معالجة المُدخلات المرئية وفهمها.

الوظائف الأساسية

صُممت أنظمة الرؤية الحاسوبية لاكتشاف الأجسام، والتعرف على الأنماط، وتحليل المشاهد، واستخراج معلومات عملية من المُدخلات البصرية. ويشمل ذلك غالبًا مهامًا مثل:

• تحديد الكائنات في الصور (اكتشاف الكائنات)
• التعرف على ملامح الوجه (التعرف على الوجه)
• تفسير المشاهد المرئية في الوقت الفعلي (تستخدم في المركبات ذاتية القيادة)
• تتبع الحركات في موجزات الفيديو (تستخدم في المراقبة أو تحليلات الرياضة)

تستخدم هذه الأنظمة تقنيات مثل معالجة الصور، والتعرف على الأنماط، والشبكات العصبية لتحقيق وظائفها.

دور البيانات المرئية

تعتمد الرؤية الحاسوبية بشكل حصري على البيانات المرئية. قد تكون هذه البيانات صورًا ثابتة، أو مقاطع فيديو، أو بيانات من مستشعرات العمق والليدار. بخلاف مجالات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي قد تعمل مع النصوص أو البيانات الرقمية، تتطلب الرؤية الحاسوبية نماذج قادرة على معالجة كميات هائلة من المعلومات القائمة على وحدات البكسل.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي، يُمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات والتطور مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل سيناريو محتمل. الفكرة الأساسية هي أنه بدلاً من استخدام قواعد ثابتة، تقوم الآلات بتحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات أو التنبؤات بناءً على تلك المعلومات.

كيف يعمل التعلم الآلي

في جوهره، يتضمن التعلم الآلي تدريب خوارزميات على مجموعات البيانات. ثم تُجري هذه النماذج تنبؤات أو تصنيفات عند تعرضها لبيانات جديدة. يمكن تقسيم عملية التعلم إلى فئات مختلفة بناءً على هيكلة البيانات:

التعلم الخاضع للإشراف

في التعلم المُشرف، تُدرَّب النماذج على بيانات مُصنَّفة. لكل نقطة بيانات مُخرَج مُرتبط (علامة)، يستخدمه النموذج لتعلم كيفية تصنيف الحالات المستقبلية أو التنبؤ بها.

التعلم غير الخاضع للإشراف

يعمل التعلم غير المُشرف على البيانات غير المُسمّاة. يحاول النموذج اكتشاف الأنماط أو المجموعات الخفية في مجموعة البيانات، مثل تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا.

التعلم شبه المشرف والتعلم التعزيزي

يجمع التعلم شبه المُشرف بين البيانات المُصنّفة وغير المُصنّفة لتحسين الدقة. يعتمد التعلم المُعزّز على التجربة والخطأ، حيث يتعلم النظام من خلال تلقي ردود فعل (إيجابية أو سلبية) على أفعاله.

العلاقة بين الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي

رغم أن الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي مجالان مختلفان، إلا أنهما غالبًا ما يتقاطعان. في الواقع، تُبنى العديد من تطبيقات الرؤية الحاسوبية الحديثة على نماذج التعلم الآلي.

التبعية والتكامل

تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية الآن بشكل شائع التعلم الآلي، وخاصةً التعلم العميق، لمعالجة البيانات المرئية وتفسيرها. تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وهي نوع من نماذج التعلم العميق، على نطاق واسع لتحديد سمات الصور، مثل الحواف والقوام والأشكال. تُمكّن هياكل التعلم العميق هذه الآلات من التعرّف تلقائيًا على الأنماط المرئية المعقدة في الصور.

بدون التعلم الآلي، ستعتمد أنظمة الرؤية الحاسوبية على المنطق القائم على القواعد، وهو أقل مرونة وقابلية للتطوير. يوفر التعلم الآلي مستوى من التكيف، مما يسمح لأنظمة التعرف البصري بتحسين دقتها بمرور الوقت من خلال التعرض لمزيد من البيانات.

الاختلافات الرئيسية بين الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي

على الرغم من أن الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي يتكاملان في كثير من الأحيان، إلا أن لكل منهما وظائف وأغراضًا ومجالات تطبيق مميزة. ويساعد تحليل اختلافاتهما على توضيح كيفية اندماج كل منهما في مجال الذكاء الاصطناعي الأوسع.

نطاق التطبيق

تُركز الرؤية الحاسوبية حصريًا على المعلومات البصرية. فهي تُعنى بتفسير وتحليل الصور ومقاطع الفيديو وبيانات الاستشعار المكاني، وجميعها مُتجذرة في المجال البصري. وتتمثل مهمتها في مساعدة الآلات على استخلاص المعنى مما تراه، سواءً كان ذلك التعرف على جسم في صورة أو تحديد حركة في لقطات فيديو. في المقابل، يعمل التعلم الآلي عبر نطاق أوسع بكثير من أنواع البيانات. فهو قادر على التعامل مع البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة، بما في ذلك النصوص والأرقام والصوت وحتى الفيديو. وهو لا يقتصر على صيغة واحدة، مما يجعله مناسبًا لمجموعة أوسع من المهام تتجاوز مجرد التعرف البصري.

الهدف والغرض

الهدف من الرؤية الحاسوبية هو محاكاة النظام البصري البشري. فهي تُمكّن الآلات من معالجة المُدخلات البصرية وفهم المشاهد بطريقة تُحاكي الإدراك البشري. يشمل ذلك تحديد الأجسام، وتقدير المواقع، والتعرف على الأنماط في البيئات البصرية. أما التعلم الآلي، فيُبنى على فكرة تمكين الآلات من التعلم من البيانات. فبدلاً من حصره في الفهم البصري، يهدف إلى تدريب نماذج تُحسّن الأداء بمرور الوقت، وتتخذ القرارات، وتتنبأ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأنماط والاتجاهات الموجودة في مجموعات البيانات الحالية.

التقنيات والمنهجيات

يعتمد كل مجال على مجموعات مختلفة من الأدوات والتقنيات. تستخدم الرؤية الحاسوبية مجموعة من الأساليب الخاصة بالصور، بما في ذلك خطوات المعالجة المسبقة كالتصفية والتحسين، واستخراج السمات لتحديد النقاط أو الحواف الرئيسية، وخوارزميات كشف الكائنات وتجزئتها. صُممت هذه الأساليب لمعالجة المدخلات البصرية بطريقة منظمة. أما التعلم الآلي، فيعتمد على نماذج تعتمد على البيانات وتتعلم من خلال ربط المدخلات بالمخرجات. وتشمل هذه النماذج التعلم المُشرف عليه باستخدام بيانات مُصنّفة، والتعلم غير المُشرف عليه لاكتشاف الأنماط الخفية، والتعلم التعزيزي حيث تتعلم الأنظمة من خلال التجربة والتغذية الراجعة. في حين أن التعلم العميق أسلوب مشترك يُستخدم في كلا المجالين، إلا أن تطبيقه يختلف باختلاف نوع بيانات الإدخال والنتيجة المرجوة.

مستوى الاعتماد

تعتمد معظم أنظمة الرؤية الحاسوبية الحديثة على التعلم الآلي لتحسين الدقة وقابلية التوسع. وتستخدم العديد من أنظمة الرؤية المتقدمة نماذج التعلم الآلي، وخاصةً الشبكات العصبية التلافيفية، لتحليل الصور ومقاطع الفيديو بدقة عالية. وقد أتاحت هذه النماذج أتمتة مهام مثل التعرف على الوجه أو اكتشاف العيوب في التصنيع. ومع ذلك، لا يعتمد التعلم الآلي نفسه على البيانات البصرية، إذ يمكنه العمل كليًا في مجالات غير بصرية، بدءًا من معالجة اللغة الطبيعية ووصولًا إلى التنبؤ بالاتجاهات المالية. وتدعم أساليبه الرؤية الحاسوبية، ولكنها لا تقتصر عليها.

التطبيقات الشائعة 

رؤية الكمبيوتر

تُستخدم الرؤية الحاسوبية في العديد من الصناعات حيث يكون تفسير المعلومات المرئية أمرًا بالغ الأهمية.

• الرعاية الصحية: تساعد أنظمة الرؤية الحاسوبية في تحليل الأشعة السينية، والرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب. تُستخدم هذه الأدوات لتحليل الصور الطبية وتحديد الأنماط التي قد يصعب رصدها يدويًا.
• السيارات: في المركبات ذاتية القيادة، تساعد الرؤية الحاسوبية في تفسير إشارات المرور، واكتشاف المشاة، وفهم علامات المسار في الوقت الفعلي باستخدام البيانات من الكاميرات وأجهزة الاستشعار.
• تصنيع: تعمل أنظمة التفتيش البصري على تحديد العيوب في المنتجات على خطوط التجميع، مما يساعد في الحفاظ على مراقبة الجودة.
• زراعة: تعمل الطائرات بدون طيار المجهزة بأنظمة الرؤية الحاسوبية على مراقبة صحة المحاصيل واكتشاف الآفات وتوفير البيانات المرئية لتحسين المحصول.
• الأمن والمراقبة: يتم استخدام أنظمة التعرف على الوجه وتتبع الحركة في كل من الأماكن الأمنية العامة والخاصة.

التعلم الالي

تتعدى تطبيقات التعلم الآلي البيانات المرئية وتغطي مجالات مختلفة.

• تمويل: تستخدم البنوك التعلم الآلي للكشف عن المعاملات الاحتيالية وتقييم درجات الائتمان وأتمتة تحليل المخاطر.
• بيع بالتجزئة: تقوم الخوارزميات بتخصيص توصيات المنتج من خلال تحليل سلوك العملاء وسجل التصفح وأنماط الشراء.
• الرعاية الصحية: تقوم النماذج التنبؤية بتقييم مخاطر المرضى، والتوصية بالعلاجات، واكتشاف الأمراض في وقت مبكر مقارنة بأساليب التشخيص التقليدية.
• مواصلات: تستخدم منصات مشاركة الرحلات التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب وتحسين المسار وتحديد الأسعار.
• خدمة الزبائن: تستخدم برامج المحادثة الآلية والمساعدون الافتراضيون معالجة اللغة الطبيعية (مجال فرعي من التعلم الآلي) للتفاعل مع المستخدمين والإجابة على الاستفسارات وحل المشكلات.

التحديات 

رؤية الكمبيوتر

على الرغم من التقدم الذي أحرزته الرؤية الحاسوبية، إلا أنها لا تزال تواجه العديد من القيود.

• متطلبات البيانات: غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج الرؤية الحاسوبية الفعالة مجموعات بيانات ضخمة مُسمّاة، وهو أمر قد يستغرق وقتًا طويلاً ويكون مكلفًا لإنشائه.
• الفهم السياقي: يفتقر تفسير البيانات المرئية إلى السياق الذي يتضمنه الإدراك البشري. قد تؤثر تغييرات الإضاءة، أو فوضى الخلفية، أو زوايا الكاميرا بشكل كبير على الدقة.
• المعايير المتطورة: مع تقدم تقنيات الأجهزة والبرامج، تحتاج نماذج الرؤية الحاسوبية إلى تحديثات مستمرة وإعادة تدريب للحفاظ على الأداء.

التعلم الالي

إن أنظمة التعلم الآلي قوية ولكنها ليست خالية من المشاكل الخاصة بها.

• تحيز البيانات: إذا كانت بيانات التدريب تحتوي على تحيزات، سواء كانت مقصودة أو غير مقصودة، فيمكن للنموذج إعادة إنتاج أو تضخيم هذه التحيزات في تنبؤاته.
• كثيفة الموارد: يمكن أن يكون تدريب النماذج واسعة النطاق مكلفًا من الناحية الحسابية ويتطلب موظفين مهرة.
• الإفراط في التجهيز: قد يكون أداء النماذج التي تم تدريبها بشكل وثيق للغاية على بيانات محددة ضعيفًا عند تقديمها إلى بيانات جديدة غير مرئية.

كيف يعزز التعلم الآلي الرؤية الحاسوبية

لقد غيّر دمج التعلم الآلي في الرؤية الحاسوبية جذريًا كيفية تفسير الآلات للبيانات المرئية. في الماضي، اعتمدت أنظمة الرؤية الحاسوبية على قواعد وأساليب استدلالية مُعدّة يدويًا لاكتشاف السمات في الصور. كان على المهندسين تحديد شروط دقيقة للتعرف على الأشكال أو الحواف أو الأنماط، مما جعل الأنظمة جامدة ويصعب توسيع نطاقها عبر سيناريوهات مختلفة. يستبدل التعلم الآلي هذا الجهد اليدوي بنماذج تتعلم الأنماط مباشرةً من البيانات، مما يسمح للأنظمة بالتكيف والتعميم بفعالية أكبر.

كان اعتماد التعلم العميق أحد أكثر التطورات تأثيرًا. وقد أتاحت الشبكات العصبية التلافيفية، على وجه الخصوص، معالجة الصور بطريقة هرمية. تحدد هذه الشبكات تلقائيًا السمات وتستخرجها على مستويات تجريد مختلفة. قد تركز الطبقات المبكرة على اكتشاف الخطوط أو الزوايا، بينما تلتقط الطبقات العميقة أنماطًا أكثر تعقيدًا مثل القوام أو الكائنات الكاملة. يُحسّن هذا النهج الطبقي قدرة النموذج على التعرف على العناصر المرئية حتى في الظروف الصعبة، مثل عندما تكون الكائنات محجوبة جزئيًا أو معروضة في اتجاهات غير عادية.

من المزايا الرئيسية الأخرى لاستخدام التعلم الآلي في مجال الرؤية الحاسوبية القدرة على تحسين الأداء بمرور الوقت. فعندما يتعرض النظام لبيانات بصرية جديدة، يمكنه تعديل معلماته وتحسين فهمه من خلال التدريب المتكرر. تُمكّن عملية التعلم هذه الأنظمة من أن تصبح أكثر دقةً عند مواجهتها لمجموعة أوسع من الأمثلة. وفي مهام مثل التعرف على الوجه، وفحص الجودة، وتصنيف الصور، تُعد هذه القدرة على التطور بناءً على البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق نتائج موثوقة وقابلة للتطوير.

بشكل عام، يُحوّل التعلم الآلي الرؤية الحاسوبية من مجال ثابت قائم على القواعد إلى مجال ديناميكي قائم على البيانات. فهو يُمكّن من تطوير أنظمة أكثر مرونة ومتانة وكفاءة، قادرة على التكيف مع تعقيدات العالم الحقيقي دون الاعتماد على تعليمات مُبرمجة يدويًا.

أمثلة واقعية للاستخدام المشترك

1. التصوير الطبي: تُستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية المدعومة بالتعلم الآلي لمسح صور الأشعة. وتساعد هذه الأنظمة في تحديد التشوهات التي قد لا تكون ملحوظة بالعين البشرية.
2. المركبات ذاتية القيادة: تدمج أنظمة القيادة الذاتية كلاً من: الرؤية الحاسوبية لإدراك البيئة، والتعلم الآلي لاتخاذ قرارات الملاحة بناءً على تلك البيانات.
3. تحليلات التجزئة: تتتبع أنظمة الكاميرات حركة العملاء ومخزون المنتجات على الرفوف. ويحلل التعلم الآلي هذه البيانات المرئية لتحسين تصميمات المتاجر وتطوير استراتيجيات التسويق.

خاتمة

تُعدّ الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي جزءًا أساسيًا من منظومة الذكاء الاصطناعي، لكنهما يؤديان أدوارًا مختلفة. فالتعلم الآلي مفهوم أوسع يُعنى بتعليم الآلات كيفية التعلم من البيانات، بينما تُركّز الرؤية الحاسوبية تحديدًا على مساعدة الآلات على فهم ما تراه. وغالبًا ما يعملان معًا - إذ يُتيح التعلم الآلي لأنظمة الرؤية الحاسوبية القدرة على التكيف والتحسين، بينما تُتيح الرؤية الحاسوبية للتعلم الآلي طريقةً لمعالجة المعلومات المرئية والتصرف بناءً عليها.

إن فهم مواطن تداخلها واختلافها يُساعد على توضيح كيفية استخدام كلٍّ منها في مختلف الصناعات. سواءً كان ذلك اكتشاف عيوب في خط إنتاج أو التوصية بفيلم لمشاهدته، تُشكّل هذه التقنيات كيفية تفاعل الآلات مع العالم. ومع تطورها، قد يستمرّ الخط الفاصل بينها في التلاشي، لكن معرفة أساسيات كلٍّ منها ستظلّ مفيدةً دائمًا في التعامل مع الأدوات والأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي نواجهها يوميًا.

الأسئلة الشائعة