كيف يختلف الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية؟

Question

Accepted Answer

**البرمجة التقليدية** تستخدم قواعد صريحة مكتوبة من قبل المطورين، بينما **التعلم الآلي** يتعلم الأنماط من البيانات. الفرق الأساسي هو أن أنظمة التعلم الآلي يتم *تدريبها* على البيانات بدلاً من *برمجتها* بقواعد — وهو نموذج مختلف لحل المشاكل.

## الفرق الأساسي

```text
TRADITIONAL PROGRAMMING → developers write explicit RULES (logic) → 
  RULES + INPUT → OUTPUT (the program follows the coded logic)
  → you specify exactly HOW to solve the problem (step by step)
MACHINE LEARNING → the system LEARNS rules/patterns from DATA →
  DATA + EXAMPLES (input + output) → a trained MODEL → MODEL + INPUT → OUTPUT
  → you provide examples; the model learns the patterns (you don't code the logic)
→ programming: code the logic; ML: learn the logic from data
```

## متى تستخدم كلاً منهما

```text
TRADITIONAL → problems with clear, expressible RULES (logic you can write):
  → e.g. calculations, business rules, deterministic logic → precise, predictable, explainable
ML → problems where rules are HARD to specify but PATTERNS exist in data:
  → e.g. image recognition, language, recommendations, prediction → patterns too complex
    to hand-code
→ use ML when you can't easily write the rules but have data showing the patterns
```

## الآثار الرئيسية

```text
→ ML is PROBABILISTIC/approximate (predictions, can be wrong) vs traditional's deterministic
  exactness
→ ML needs DATA (quality/quantity matters); traditional needs clear requirements/logic
→ ML can be a 'black box' (hard to explain); traditional logic is explicit/traceable
→ they COMPLEMENT each other (most systems use both)
```

## لماذا يهم هذا

فهم كيف يختلف الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية قيّم لأنه **يوضح النموذج الأساسي المختلف تماماً للتعلم الآلي**، مما يساعد على فهم متى وكيفية استخدامه، لذلك فهو معرفة مفاهيمية مهمة.

الفرق الأساسي — **البرمجة التقليدية** التي تستخدم قواعد صريحة مكتوبة من قبل المطورين (تحديد بالضبط كيفية حل المشكلة) مقابل **التعلم الآلي** الذي يتعلم الأنماط من البيانات (توفير أمثلة وترك النموذج يتعلم المنطق) — يمثل تحولاً جذرياً في كيفية حل المشاكل (برمجة المنطق مقابل تعلمه من البيانات).

فهم هذا التمييز أساسي لفهم ماهية التعلم الآلي وكيف يختلف.

فهم **متى تستخدم كلاً منهما** — البرمجة التقليدية للمشاكل التي لها قواعد واضحة وقابلة للتعبير (الحسابات والمنطق التجاري — دقيق وقابل للشرح)، و**التعلم الآلي للمشاكل التي يصعب تحديد قواعدها لكن توجد أنماط في البيانات** (التعرف على الصور واللغة والتوصيات — أنماط معقدة جداً لا يمكن ترميزها يدوياً) — هو الرؤية العملية الرئيسية للتعرف على متى يكون التعلم الآلي هو الخيار الصحيح (عندما لا تستطيع بسهولة كتابة القواعد لكن لديك بيانات توضح الأنماط).

فهم **الآثار الرئيسية** — أن التعلم الآلي احتمالي وتقريبي (تنبؤات قد تكون خاطئة) مقابل دقة البرمجة التقليدية المحددة، أن التعلم الآلي يحتاج بيانات بينما التقليدية تحتاج منطق واضح، أن التعلم الآلي قد يكون صندوقاً أسود بينما المنطق التقليدي قابل للتتبع، وأنهما يكملان بعضهما البعض (معظم الأنظمة تستخدم كليهما) — يعكس الفروقات العملية المهمة والمقايضات.

هذا الفهم يوضح الطبيعة المتميزة للتعلم الآلي ومتى يكون مناسباً.

بما أن التعلم الآلي يمثل نموذجاً أساسياً مختلفاً عن البرمجة التقليدية (التعلم من البيانات مقابل ترميز القواعد) وفهم الفرق ومتى تستخدم كلاً منهما والآثار (احتمالي وتعتمد على البيانات وأقل قابلية للشرح) مهم لفهم وتطبيق التعلم الآلي بشكل صحيح، فإن فهم كيف يختلف الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية معرفة قيمة وأساسية — توضح النموذج الأساسي المختلف للتعلم الآلي (تعلم الأنماط من البيانات مقابل ترميز القواعد الصريحة)، مهمة لفهم متى يناسب التعلم الآلي (القواعس الصعبة التحديد مع توفر البيانات) وآثاره، ومعرفة مفاهيمية أساسية للعمل مع أو التفكير في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.