إنترنت الأشياء مقابل الذكاء الاصطناعي: الفرق بين إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي

يتصدر إنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي (AI) المخططات حاليًا كواحد من أكثر الموضوعات التقنية شيوعًا في العقد على الأرجح. المفهومان لهما خط أساس مختلف يعملان معًا ، ولكن في كثير من الأحيان عندما يتم استخدامهما معًا ، يتم اعتبارهما مثالًا للابتكار في صناعة التكنولوجيا.

يمكن لـ IoT الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والمساعدة في تطوير حالات استخدام مثيرة للاهتمام والتي يمكن أن تساعد Tech Giants على تعزيز جوانب الابتكار والبحث والمساعدة في الحفاظ على أعمالهم لفترة أطول في المستقبل المنظور. دعونا نتعمق في ماهية إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي ، والاختلافات بينهما ومستقبلهما.

إنترنت الأشياء مقابل الذكاء الاصطناعي: التعريف

ما هو إنترنت الأشياء (IoT)؟

إنترنت الأشياء كما يوحي الاسم هي الأجهزة / الأجهزة المتصلة بالإنترنت. يمكننا أن نرى توفرًا أوسع وأكثر اتساقًا للإنترنت من حولنا في عام 2020. خاصة بعد إصابة Covid-19 ، دخلت الإنترنت رسميًا في فئة أساسيات البقاء على قيد الحياة لغالبية السكان.

تسخر إنترنت الأشياء هذه القوة الدقيقة للإنترنت لجعل الأشياء ذكية. يندرج أي شيء بدءًا من سيارة Tesla إلى منتجات المنزل الذكي (AC ، Fridge) إلى المعدات والآلات الصناعية المتصلة بالإنترنت ، ضمن فئة أجهزة إنترنت الأشياء. ترتبط هذه الوحدات باستمرار بخادم سحابي يمكنه أداء مهام مثل:

1. تحديث البرامج عن بعد
2. جمع بيانات الاستشعار وبيانات الأداء
3. التحكم في الأجهزة عن بعد (إرسال تعليمات المهمة)

كانت إحدى أقدم التجارب وأكثرها شهرة لإنترنت الأشياء في عام 1982 عندما قام طلاب الدراسات العليا بجامعة كارنيجي ميلون بتوصيل آلة بيع كوكا كولا بالإنترنت. يستخدم البرنامج المشفر لإعادة درجة حرارة المشروبات والتأكد من توفرها.

تُعرف الوظيفة اللاحقة باسم تتبع وإدارة المخزون ، وهي أحد التطبيقات الرئيسية لإنترنت الأشياء في الصناعة حاليًا. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لإنترنت الأشياء في إمكانية توصيل العديد من الأجهزة بالمضيف نفسه ، وبذلك يمكن لهذه الأجهزة مشاركة البيانات مع بعضها البعض. بكلمات أسهل ، يمكن لجهاز واحد التحدث إلى الآخر.

على سبيل المثال ، إذا كان شخص ما يستخدم قفلًا ذكيًا في الباب الرئيسي ، ثم عاد إلى المنزل. يمكن للقفل الذكي أن ينبه الأضواء ومكيف الهواء في الصالة / الغرفة وسيتم تشغيلهما تلقائيًا. على الرغم من أن هذا مثال أساسي للغاية ، إلا أنه يمكن توسيع نطاقه لتطوير علاقات أكثر تعقيدًا بين الأجهزة.

أهم الصناعات التي تتلقى مبالغ كبيرة في الإنفاق على إنترنت الأشياء هي التصنيع المنفصل والنقل والخدمات اللوجستية والمرافق و B2C والرعاية الصحية. الإنفاق المتوقع بنهاية عام 2020 هو 250 مليار يورو وفقًا لمجلة فوربس .

قراءة: شرح نماذج التعلم الآلي

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

كما يوحي الاسم ، فإن الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الذي أظهرته الآلات. المفهوم الشائع جدًا المرتبط بالذكاء الاصطناعي هو أنه عندما تقوم الآلة بأداء أو اتخاذ القرارات بطريقة تشبه الإنسان. يعود مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى عام 1956 عندما تمت صياغة المصطلح رسميًا. كان نمو الذكاء الاصطناعي رمزيًا جدًا في وقت مبكر. أعطت التطورات الأخيرة في قوى الحوسبة دفعة كبيرة للذكاء الاصطناعي.

يحتوي الذكاء الاصطناعي عمومًا على عنصرين. أحدهما هو المكون القائم على القواعد والذي يمكن تحقيقه ببساطة عن طريق كتابة المنطق والبرامج. يظهر جزء الذكاء الحقيقي في الصورة مع إدخال تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. هذا هو الجزء الذي يتردد صداها مع الآلات التي تتمتع بذكاء متأصل.

عندما نحاول أن نفهم كيف يتعلم الإنسان ، يكون ذلك بسبب سلسلة من الأحداث المماثلة التي تنتهي بجعل البشر يتعلمون. على سبيل المثال ، عندما يريد شخص ما تعلم لغة ما ، فإنه يمارسها باستمرار بشكل متكرر. تم إنشاء خوارزميات رئيسية للتعلم الآلي ، مستوحاة من نفس عملية التعلم.

بالنسبة لهذه الخوارزميات ، فإن سلسلة الأحداث هي في الواقع في شكل بيانات. شهد النوع البشري نموًا هائلاً في البيانات في السنوات القليلة الماضية. تغذي هذه البيانات الذكاء الذي يقود صناعة الذكاء الاصطناعي في الأوقات الحالية. كلما زادت جودة البيانات ، يمكن استخلاص اتجاهات وأنماط أفضل منها. ومن ثم تعزيز قدرات التعلم والتنبؤ لأي نظام ذكاء اصطناعي.

للذكاء الاصطناعي تطبيقاته في مختلف الصناعات مثل التمويل والموارد البشرية والرعاية الصحية و BFSI والتجارة الإلكترونية. تمتلك صناعات البيانات الثقيلة اليد العليا بالتأكيد في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي مقارنة بالآخرين. تستثمر العديد من الشركات بكثافة في الذكاء الاصطناعي ويبدو المستقبل واعدًا للغاية. يقدر الإنفاق العالمي المقدر حاليًا على الذكاء الاصطناعي بنهاية عام 2020 بحوالي 50.1 مليار دولار ويُقدر أن يتضاعف بحلول عام 2024.

IoT vs AI: مقارنات

حوسبة سحابية

يستخدم الذكاء الاصطناعي بقوة قدرات الحوسبة السحابية . تساعد منصات الحوسبة السحابية حقًا في تسهيل مشاريع الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر سهولة. واستكمالا لذلك ، يتم توصيل البيانات التي تم إنشاؤها من أجهزة إنترنت الأشياء بسهولة عبر السحابة ويمكن تطبيق العديد من عمليات تحليل الذكاء الاصطناعي عليها. تزيد الحوسبة السحابية من كفاءة الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء وتوفر أيضًا وسيلة للتشغيل البيني .

التكاليف

تتكبد مشاريع إنترنت الأشياء عمومًا تكاليف تتعلق بالأجهزة والاتصال اللاسلكي والخادم المضيف (إن أمكن) وتطوير البرامج ذات الصلة. في حين أن التكاليف المتعلقة بمشاريع الذكاء الاصطناعي ترتبط عمومًا بجمع البيانات وبحيرات البيانات / مستودع البيانات ونشر النماذج وتطوير البرمجيات. تعتبر مشاريع إنترنت الأشياء عمومًا أقل تكلفة مقارنة بمشاريع الذكاء الاصطناعي.

معدلات النجاح

تتمتع مشاريع الذكاء الاصطناعي عمومًا بمعدل نجاح أقل مقارنة بإنترنت الأشياء. وفقًا لمسح أجرته IDC ، تم الإبلاغ عن أعلى معدلات نجاح الذكاء الاصطناعي بنسبة 30٪ فقط من الشركات. بالنسبة للباقي ، تراوح معدل الفشل من 10٪ إلى 49٪.

هناك العديد من الأسباب التي تؤدي إلى فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي ، وأحد أكبر هذه الأسباب هو نقص البيانات (الجودة والكمية). قد تواجه مشاريع إنترنت الأشياء فشلًا في مكوناتها ، ولكن بشكل عام تكون ناجحة في الغالب.

اقرأ أيضًا عن: راتب مهندس تعلم الآلة في الهند

قابلية التوسع

تعد مشاريع إنترنت الأشياء أسهل في القياس بسبب البنية القائمة على السحابة الحالية. على الرغم من وجود العديد من العوامل مثل التصميم المعماري والسرعة وما إلى ذلك والتي يمكن أن تؤثر على قابلية التوسع في أي مشروع. ولكن إذا تم تنفيذ أي مشروع لإنترنت الأشياء مع مراعاة قابلية التوسع ، فمن الأسهل توسيع نطاقه.

في حين أن هناك العديد من المتغيرات التي تجعل من الصعب قليلاً على مشاريع الذكاء الاصطناعي أن يتم توسيعها. ولكن مرة أخرى ، إذا كان التصميم أكثر مرونة ونمطية ، فهذا يساعد في سهولة التوسع.

إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي: تحليلات إنترنت الأشياء

تحليلات إنترنت الأشياء هي المجال الذي يجتمع فيه الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء معًا. يمكن استخدام البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة إنترنت الأشياء من خلال النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي للتحليل التنبئي والاستنتاجي. تحليلات إنترنت الأشياء هي أحد التطبيقات الرئيسية لتحليلات البيانات.

يمكن أن يكون أحد الأمثلة الأساسية لتحليلات إنترنت الأشياء هو تطوير نموذج من بيانات مستشعر الجهاز للتنبؤ بعمره. يمكن أن يساعد ذلك في تقديم رؤى أفضل حول عدد المرات التي يجب إجراء الخدمة فيها وكيف يمكن أن تؤثر خدمة الأجهزة بشكل متكرر أو أكثر على العمر الإجمالي لأي مكون من مكونات هذا الجهاز. ومن ثم فإن تحليلات إنترنت الأشياء هي المجال الذي يتم فيه دمج قدرات كلا المجالين معًا.

خاتمة

تتمتع كل من إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي بمستقبل كبير ومشرق للغاية. بشكل فردي وجماعي كذلك. مع زيادة قوة الحوسبة والإنترنت وتوافر البيانات ، فإنها سترتبط ارتباطًا مباشرًا بنمو التقنيات المعنية وتطبيقاتها في الصناعة.

هناك اختلافات وأوجه تشابه مختلفة في عمل كلتا التقنيتين. ولكن من المحتمل أن يكون لها تأثير كبير إذا تم استخدام قوة كلتا التقنيتين بشكل صحيح.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.