55 مصطلحاً في الذكاء الاصطناعي يجب عليك معرفتها الآن!
مع تطور هذه التقنية، تظهر مصطلحات جديدة بوتيرة سريعة
مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، من شعبية ChatGPT إلى ظهور ملخصات الذكاء الاصطناعي في نتائج بحث جوجل، بات من الضروري فهم المفاهيم الأساسية لهذا العالم المتطور.
فالذكاء الاصطناعي لا يقتصر فقط على كتابة الواجبات أو إنشاء الصور عبر أدوات مثل Midjourney، بل يمتد تأثيره إلى إعادة تشكيل الاقتصاد العالمي، بإمكانيات قد تدر ما يصل إلى 4.4 تريليون دولار سنوياً، وفقاً لتقديرات معهد ماكينزي العالمي.
ومع تطور هذه التقنية، تظهر مصطلحات جديدة بوتيرة سريعة، لذا، سواء كنت تستعد لمقابلة عمل أو ترغب في فهم الأخبار التقنية، فإليك هذا المقال الذي يضم 55 مصطلحاً أساسياً في الذكاء الاصطناعي:
- الذكاء الاصطناعي العام (AGI):
نسخة مستقبلية من الذكاء الاصطناعي تتفوق على البشر في جميع المهام وتتمتع بالقدرة على التعلم الذاتي والتطور.
- النموذج الفاعل (Agentive):
نموذج ذكاء اصطناعي يتصرف بشكل مستقل لتحقيق هدف ما، مثل السيارات ذاتية القيادة.
- أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics):
مبادئ تهدف لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، مع مراعاة قضايا الخصوصية، والتمييز، وسوء الاستخدام.
- سلامة الذكاء الاصطناعي (AI Safety):
مجال بحثي يركِّز على كيفية التحكم في الذكاء الاصطناعي مستقبلاً لمنع تطوره إلى ذكاء خارق قد يضر بالبشرية.
- الخوارزمية (Algorithm):
مجموعة من التعليمات البرمجية تسمح للنظام بالتعلم من البيانات واتخاذ قرارات.
- المحاذاة (Alignment):
ضبط الذكاء الاصطناعي ليُنتج مخرجات مرغوبة ومتوافقة مع القيم البشرية.
- النزعة الإنسانية (Anthropomorphism):
ميل البشر إلى إضفاء مشاعر أو نوايا إنسانية على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- الذكاء الاصطناعي (AI):
تقنية تحاكي الذكاء البشري، تُستخدم في البرمجيات والروبوتات لأداء مهام بشرية مثل التحدث أو الكتابة أو القيادة.
- العوامل المستقلة (Autonomous Agents):
أنظمة قادرة على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام دون تدخل بشري، مثل الروبوتات والسيارات الذكية.
- التحيز (Bias):
انحراف في نتائج النماذج ناتج عن بيانات تدريب غير متوازنة.
- الدردشة الآلية (Chatbot):
برنامج يتفاعل مع البشر عبر النصوص، يُحاكي اللغة الطبيعية للرد على الأسئلة.
- التعلم غير المُراقَب (Unsupervised Learning):
أسلوب تعلم تعتمد فيه الآلة على نفسها لاكتشاف الأنماط دون تسميات مسبقة.
- الحوسبة الإدراكية (Cognitive Computing):
مصطلح آخر يُستخدم للإشارة إلى الذكاء الاصطناعي.
- تعزيز البيانات (Data Augmentation):
إعادة تشكيل البيانات أو إضافة تنوع لها لتحسين جودة تدريب النموذج.
- مجموعة البيانات (Dataset):
مجموعة من المعلومات الرقمية تُستخدم لتدريب أو اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي.
- التعلم العميق (Deep Learning):
فرع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والأصوات.
- الانتشار (Diffusion):
طريقة تعليمية تُشوّه صورة أو بيانات معينة بضوضاء عشوائية، ثم تُعلّم النموذج كيفية استعادتها.
- السلوك الناشئ (Emergent Behavior):
قدرات غير متوقعة تظهر في نماذج الذكاء الاصطناعي دون تدريب مباشر عليها.
- التعلم من البداية للنهاية (End-to-End Learning):
عملية تدريب نموذج على أداء مهمة كاملة دفعة واحدة دون مراحل منفصلة.
- الاعتبارات الأخلاقية (Ethical Considerations):
التفكير في العواقب الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل الخصوصية والعدالة والشفافية.
- الانفجار السريع (Foom):
نظرية تقول إنه بمجرد تطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI)، فقد يكون قد فات الأوان للسيطرة عليه.
- الشبكات التوليدية التنافسية (GANs):
نموذج توليدي يستخدم شبكتين عصبيتين؛ واحدة تُنتج البيانات والأخرى تُقيّمها للتحقق من مدى واقعيتها.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI):
تقنية تُنتج محتوى جديداً (نصوص، صور، فيديوهات، برمجيات) بناءً على بيانات تدريب ضخمة.
- التعلم بلا أمثلة سابقة (Zero-Shot Learning):
قدرة النموذج على تنفيذ مهمة لم يُدرّب عليها مسبقاً، مثل التعرّف على حيوان لم يُعرض عليه من قبل.
- الحواجز التنظيمية (Guardrails):
قيود تُفرض على الذكاء الاصطناعي لضمان عدم إنتاج محتوى ضار أو غير مسؤول.
- الهلوسة (Hallucination):
عندما يُنتج الذكاء الاصطناعي إجابة غير صحيحة تُعرض على أنها مؤكدة، مثل ذكر تواريخ خاطئة بثقة.
- الاستدلال (Inference):
العملية التي يُنتج بها النموذج محتوى جديداً بالاعتماد على بيانات التدريب السابقة.
- النموذج اللغوي الكبير (LLM):
نموذج ذكاء اصطناعي دُرّب على مليارات الكلمات والنصوص لفهم اللغة البشرية وإنتاج محتوى.
- الكمون (Latency):
الفاصل الزمني بين إدخال المستخدم للنص وتوليد الرد من قبل النظام.
- التعلم الآلي (Machine Learning):
آلية تعلم الآلة من البيانات لتحسين نتائجها دون برمجة مباشرة.
- الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI):
ذكاء اصطناعي محدود بمهام محددة، لا يمكنه التعلم أو التكيف خارج نطاق تدريبه.
- الذكاء المتعدد الوسائط (Multimodal AI):
ذكاء اصطناعي قادر على التعامل مع أنواع متعددة من البيانات، مثل الصور والنصوص والصوتيات.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP):
فرع من الذكاء الاصطناعي يُعنى بفهم اللغة البشرية من خلال الخوارزميات والنماذج الإحصائية.
- الشبكة العصبية (Neural Network):
هيكل رياضي يُحاكي الدماغ البشري للتعرف على الأنماط وتعلّمها تدريجياً.
- الإفراط في التعلم (Overfitting):
مشكلة تحدث عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب بدقة كبيرة لكنه يفشل في التعامل مع بيانات جديدة.
- تجربة مشبك الورق (Paperclips):
سيناريو تخيلي يُظهر خطورة الأهداف المطلقة للذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يُدمِّر العالم لصنع أكبر عدد ممكن من مشابك الورق.
- المعلمات (Parameters):
قيم عددية تُحدد كيفية عمل النموذج اللغوي الكبير وسلوكه عند توليد النصوص.
- Perplexity:
محرك بحث وروبوت دردشة يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يتميز بقدرته على تقديم نتائج مباشرة من الإنترنت.
- المُدخل (Prompt):
النص أو السؤال الذي يكتبه المستخدم للحصول على إجابة من الذكاء الاصطناعي.
- تسلسل الأوامر (Prompt Chaining):
آلية تعتمد على إجابات سابقة لإثراء الإجابات اللاحقة وتحسينها.
- التقليل الكمي (Quantization):
تصغير حجم النموذج الذكي بجعل المعالجة أقل دقة لتقليل استهلاك الموارد.
- الببغاء العشوائي (Stochastic Parrot):
تشبيه يُوضح أن نماذج الذكاء الاصطناعي تُقلد اللغة بدون فهم حقيقي، كما يفعل الببغاء.
- نقل الأسلوب (Style Transfer):
نقل أسلوب صورة معينة إلى صورة أخرى، مثل إعادة رسم لوحة بأسلوب فنان مختلف.
- البيانات الاصطناعية (Synthetic Data):
بيانات تُولَّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، تُستخدم للتدريب ولا تستند إلى وقائع حقيقية.
- درجة العشوائية (Temperature):
عامل يُستخدم للتحكم في مدى إبداع أو انضباط مخرجات النموذج اللغوي.
- إنشاء الصور من النصوص (Text-to-Image):
عملية توليد صور بناءً على وصف نصي، كما في أدوات مثل DALL·E أو Midjourney.
- الرموز (Tokens):
وحدات نصية صغيرة تُستخدم في تحليل النصوص وفهمها، وغالباً ما تعادل 4 أحرف أو ثلاثة أرباع كلمة.
- بيانات التدريب (Training Data):
المعلومات التي تُستخدم لتعليم النماذج الذكية، وتشمل نصوصاً وصوراً وأكواداً.
- نموذج المحوّل (Transformer Model):
هيكل يستخدم لفهم سياق الجُمل والكلمات عن طريق تتبع العلاقات بين الكلمات.
- اختبار تورينج (Turing Test):
اختبار لقياس قدرة الآلة على محاكاة الذكاء البشري، يُعدّ ناجحاً إذا لم يتمكن البشر من تمييزها عن إنسان حقيقي.
- إعادة الضبط الدقيقة (Fine-Tuning):
عملية تدريب إضافية لنموذج ذكاء اصطناعي مُسبق التدريب باستخدام مجموعة بيانات متخصصة أو محددة، بهدف تحسين أدائه في مجال أو تطبيق معين. يُستخدم هذا الأسلوب لضبط النموذج ليناسب احتياجات معينة بدقة أكبر، كأن يُعاد تدريب نموذج لغوي على مصطلحات طبية أو قانونية.
- التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning):
أسلوب تعلم آلي يعتمد على مبدأ المكافأة والعقاب، حيث يتعلم النموذج من خلال التفاعل مع بيئة معينة ويعزز السلوكيات التي تؤدي إلى نتائج إيجابية. يُستخدم هذا النوع من التعلم في مجالات مثل ألعاب الفيديو، والروبوتات، والسيارات ذاتية القيادة.
- هندسة المُدخلات (Prompt Engineering):
فنّ صياغة الأسئلة أو الأوامر النصية بطريقة دقيقة لتحفيز نماذج الذكاء الاصطناعي على تقديم أفضل النتائج الممكنة. يُعد هذا المجال مهماً بشكل خاص عند التعامل مع نماذج لغوية كبيرة مثل ChatGPT، حيث يمكن لتعديل بسيط في طريقة كتابة المُدخل أن يؤدي إلى مخرجات مختلفة كلياً.
- واجهة برمجة التطبيقات (API):
اختصار لـ Application Programming Interface، وهي مجموعة من القواعد والواجهات التي تتيح للتطبيقات المختلفة التفاعل مع بعضها البعض. تُستخدم API لربط البرمجيات، مثل استخدام واجهة ChatGPT API لدمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات أو المواقع الإلكترونية بسهولة.
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG):
نموذج متقدم في الذكاء الاصطناعي يدمج بين قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (مثل ChatGPT) وإمكانيات البحث في قواعد بيانات أو مصادر خارجية، فبدلاً من الاعتماد فقط على ما تم تدريبه عليه، يقوم RAG بالبحث واسترجاع معلومات حديثة وموثوقة من مصادر خارجية قبل توليد الرد، ما يُحسِّن دقة النتائج ويقلل من الهلوسات، ويُستخدم هذا الأسلوب في تطبيقات مثل روبوتات الدعم الفني وأنظمة البحث الذكية.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التغلغل في كل جانب من جوانب حياتنا الرقمية، أصبح فهم مفرداته ومصطلحاته ضرورة لا رفاهية، هذا المقال لا يهدف فقط إلى تسهيل الفهم، بل يُعدُّ أداة معرفية تساعدك على مواكبة الثورة التكنولوجية الجارية.
من خلال التعرف على هذه المصطلحات، أصبح بإمكانك التفاعل بثقة مع أدوات الذكاء الاصطناعي، واتخاذ قرارات واعية في عالم رقمي سريع التحول، فالمستقبل يتحدث بلغة الذكاء الاصطناعي، وهذه المفردات هي مفتاحك لفهمه.
