هل يتم استبدال علم البيانات بالذكاء الاصطناعي؟

07-Oct-2024

على مدى السنوات القليلة الماضية، أدى التركيز على تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على مجالات مختلفة، بما في ذلك علم البيانات، إلى إثارة الكثير من المناقشات. يثير تعزيز خوارزميات التعلم الآلي سؤالاً: هل سيقضي الذكاء الاصطناعي على ممارسة علم البيانات؟ تهدف هذه المدونة إلى شرح العلاقة القائمة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي، وإذا كان الأمر كذلك، ما إذا كان يتم استبدال علم البيانات أو تغييره بواسطة هذه التقنيات

فهم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي:

يستدعي التقدير المعرفي الواجب لهذه المناقشة تعريف كل من علم البيانات والذكاء الاصطناعي. علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات بطبيعته ويتعامل مع معالجة البيانات في كل من نماذج البيانات المنظمة وغير المنظمة للحصول على المعلومات. ويشمل ذلك المهارات في الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والمعرفة في مجال معين لتقييم البيانات واتخاذ القرارات.

الذكاء الاصطناعي، في تعريفه، هو أكثر شمولاً ويتضمن مجموعة متنوعة من التقنيات التي تهدف إلى محاكاة مجموعة البيانات التي تشبه العقل البشري. ويشمل النطاق أشياء مثل التعلم الآلي، ومعالجة اللغة، والرؤية من بين أشياء أخرى، واسعة جدًا. أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على معالجة كميات هائلة من المعلومات، وتحديد الاتجاهات واستخلاص النتائج واتخاذ القرار من المعلومات المتاحة.

التفاعل بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي:

من المنطقي أن ننظر إلى علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) ليس كوجهات نظر متعارضة ولكن مترابطين مع بعضهما البعض. يعد علم البيانات في الواقع العمود الفقري للذكاء الاصطناعي لأنه يوفر العمليات والتقنيات المختلفة لتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا وتحليلها. ومع ذلك، يعد الذكاء الاصطناعي ميزة إضافية في علم البيانات لأنه يعمل على أتمتة الكثير من العمليات ويسمح بإجراء تحليلات أعمق.

من أجل التوضيح، تعد النمذجة التنبؤية مثالاً على التعلم الآلي، وهو مكون فرعي للذكاء الاصطناعي. في هذا المجال، يستطيع متخصصو البيانات بناء نماذج تحلل الماضي من أجل التنبؤ بالأحداث المستقبلية. وبالتالي، يمكن القول بأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز الجودة الشاملة وسرعة تحليل البيانات دون إلغاء الحاجة إلى علماء البيانات.

الدور المتطور لعلماء البيانات:

إن تطور الذكاء الاصطناعي لا يجعل علماء البيانات عفا عليهم الزمن، بل يتم تكييف أدوارهم لتحقيق كفاءة أفضل. وفيما يلي بعض المجالات التي يتجلى من خلالها هذا التحول:

1. توسيع المهارات:

مع ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي، من الطبيعي أن يتعلم علماء البيانات مهارات جديدة. أصبحت المعرفة وتطبيق لغات البرمجة مثل Python وR، إلى جانب الأدبيات المتعلقة بأطر التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch، أمرًا ضروريًا بسرعة. علاوة على ذلك، فإن جوانب الذكاء الاصطناعي وسبب تطبيقه في اتخاذ القرارات باستخدام الخوارزمية تعتبر مهمة جدًا لأنواع مختلفة من علماء البيانات الذين يعملون في مجالات مختلفة.

2. التركيز على التفسير والاستراتيجية:

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات الضخمة وحتى إنتاج بعض النتائج، لكن النتائج عادة لا تكون خالية من التفسير البشري. وهذا يجعل علماء البيانات أحد أهم أصحاب المصلحة في عملية تفعيل النتائج التي يولدها الذكاء الاصطناعي في مؤسسات الأعمال. ويرجع ذلك إلى قدرتهم على فهم كيفية توافق البيانات والغرض منها معًا لاتخاذ قرارات صحية لاحقة.

3. التعاون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي:

في هذه الأيام، أصبح من الشائع أكثر لعلماء البيانات العمل باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بدلاً من العمل بموجبها. وهذا يعني اختيار الخوارزميات المناسبة، وضبط معلمات النماذج، والتحقق من النتائج. في عصر البيانات، يعمل علماء البيانات كوسطاء بين الحقائق غير المعالجة والمعلومات القائمة على القيمة والتي تعتبر ضرورية لكي تعمل الشركة بكفاءة.

4. الاعتبار الأخلاقي:

أثارت التطبيقات المتزايدة للذكاء الاصطناعي عبر أنظمة مختلفة مخاوف أخلاقية بشأن استخدام البيانات والعدالة في الخوارزميات. من الضروري أن يتوخى علماء البيانات الحذر بشأن كيفية تحيز البيانات والخوارزميات حتى لا يتم في النهاية استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لنشر عدم المساواة أو الأكاذيب. وهذا يوضح مرة أخرى الحاجة إلى الوجود البشري في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مستقبل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي:

مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي يقوم بإعادة هيكلة الممارسات في إطار علم البيانات. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس بديلاً، بل هو جهاز مفيد لزيادة مهارات علماء البيانات. في أعقاب تطور المؤسسات لتصبح أكثر اعتمادًا على البيانات وتمكينًا للذكاء الاصطناعي، سيزداد النقص في المتخصصين المهرة في مجال البيانات.

في الواقع، يعتقد بعض المحللين داخل الصناعة أنه في المستقبل، بسبب الذكاء الاصطناعي، سيكون هناك طلب إضافي على علماء البيانات لأنهم سيكونون هم الذين سيعملون مع البيانات الفوضوية ويفهمون المنطق الكامن وراء نماذج الذكاء الاصطناعي المبنية والتأكد من ذلك. حوكمة البيانات الأخلاقية.

هل يتم استبدال علم البيانات بالذكاء الاصطناعي؟ علم البيانات يحول الذكاء الاصطناعي