cart home

مفهوم التعلم العميق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري

المصدر: مجلة بحوث في العلوم والفنون النوعية
الناشر: جامعة الأسكندرية - كلية التربية النوعية
المؤلف الرئيسي: أبو النصر، نجوى فؤاد إبراهيم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abu Alnasr, Najwa Fouad Ibrahim
المجلد/العدد: ع21
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: فبراير
الصفحات: 2 - 8
ISSN: 2356-895X
رقم MD: 1520567
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
تكنولوجيا التعليم | التعلم العميق | الذكاء الاصطناعي | تعلم الآلة | الذكاء البشري
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
أبلغ عن هذه المادة
حفظ في:
المستخلص: يناقش هذا البحث مفهوم التعلّم العميق (Deep Learning) من زاويتين أساسيتين: ارتباطه بالذكاء الاصطناعي، وعلاقته بالذكاء البشري. يبدأ البحث بتوضيح آليات عمل التعلم العميق بوصفه تقنية تقوم على المعالجة متعددة الطبقات للبيانات باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، مما يمنحها قدرة على التعرّف إلى الأنماط المعقدة بشكل يفوق المعالجات السطحية التقليدية. كما يبرز البحث التطورات التكنولوجية التي ساعدت على ازدهار التعلم العميق منذ مطلع الألفية الثالثة، بما في ذلك ثورة الاتصالات والمعلومات وتطبيقات الويب، ما جعله يحتل مكانة محورية في مجالات الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والرؤية الحاسوبية. يناقش الباحث التباين بين التعلم العميق والذكاء البشري، حيث يوضح أن التعلم العميق يعتمد على الكم الهائل من البيانات والخوارزميات، بينما الذكاء البشري يتميز بالمرونة، الإبداع، والقدرة على التعلم من الخبرة المباشرة والتجريد. كما يشير البحث إلى تطبيقات عملية للتعلم العميق في مجالات متعددة مثل التعرف على الصور، الترجمة الآلية، اكتشاف الأجسام، وتوقع السلوك. ويبين كذلك أن هذه التقنية أصبحت أداة تعليمية مهمة، حيث تسهم في تطوير مهارات المتعلمين عبر تحليل البيانات، ربط الأفكار، استخدام الأدلة، والتعمق في التفكير. ويرى الباحث أن التكامل بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري يشكل المستقبل الأمثل، بحيث يُستفاد من قوة المعالجة التقنية للتعلم العميق، مع الحفاظ على الإبداع الإنساني والقيم الأخلاقية. ويخلص البحث إلى أن التعلم العميق ليس بديلاً عن الذكاء البشري، بل هو أداة داعمة تعزز قدراته وتفتح آفاقًا جديدة في البحث العلمي والتعليم والتكنولوجيا. كُتب هذا المستخلص من قبل دار المنظومة 2025، باستخدام.AI

This paper discusses the concept of deep learning from two main perspectives: its connection to artificial intelligence and its relation to human intelligence. The study begins by explaining deep learning as a technique based on multi-layered data processing using artificial neural networks, enabling the recognition of complex patterns beyond the capacity of traditional shallow processing methods. It highlights the technological advances, particularly in communication, information systems, and web applications, that have fueled the rise of deep learning since the early 21st century. The paper explores the distinction between deep learning and human intelligence, noting that while deep learning depends on vast amounts of data and algorithms, human intelligence is characterized by flexibility, creativity, and experiential learning. Practical applications of deep learning are examined in fields such as image recognition, machine translation, object detection, and behavior prediction. Moreover, the study notes its value in education, where deep learning can develop learners’ skills by fostering analytical thinking, idea integration, evidence use, and reflective inquiry. The conclusion emphasizes that deep learning should not be seen as a replacement for human intelligence, but rather as a complementary tool that enhances human capabilities while preserving creativity and ethical values. Together, artificial and human intelligence can create a more balanced and innovative future in science, education, and technology. Abstract Written by Dar AlMandumh, 2025, Using AI
ISSN: 2356-895X

عناصر مشابهة