اكتشف أسرار معجم الذكاء الاصطناعي الذي سيغيّر العالم

أدّت الكلمات عبر التاريخ دورا محوريا في تشكيل الحضارات، من مفاهيم الفلسفة القديمة، إلى مصطلحات النهضة، وصولا إلى لغة الثورة الصناعية. واليوم، في عصر الذكاء الاصطناعي، نشهد ثورة لغوية جديدة، حيث لم تعد مصطلحات مثل "التعلم العميق" و"النماذج التوليدية" مجرد تعبيرات تقنية، بل أصبحت مفاتيح لفهم المستقبل.

وكما يقول الخبراء، سيغدو الذكاء الاصطناعي جزءا يوميا من حياتنا. ومن هنا، فإن فهم لغته لم يعد ترفا، بل خطوة أساسية لاستيعاب التحولات التي تعيد صياغة علاقتنا بالتكنولوجيا والعمل والإبداع.

مصطلحات حيوية في الذكاء الاصطناعي عليك معرفتها

الذكاء الاصطناعي الفائق (Artificial Super Intelligence-ASI)

هو مستوى من الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز الذكاء البشري في جميع المجالات، بما في ذلك الإبداع، والذكاء الاجتماعي. إذ لا تتجاوز هذه الصورة الافتراضية من الذكاء الاصطناعي القدرات المعرفية البشرية فقط، بل يمكن أن تحسن نفسها بمعدل متسارع، مما يؤدي إلى تقدم سريع في التكنولوجيا والقدرات.

الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence-AGI)

يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمتلك القدرة على فهم وتعلم وتطبيق المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام، مماثلا للذكاء البشري. وعلى عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، التي تتخصص في مهام محددة، سيكون لدى "إيه جي آي" (AGI) القدرة على تعميم المعرفة والمهارات من مجال إلى آخر.

الأتمتة (Automation)

تشمل الأتمتة استخدام التكنولوجيا لأداء المهام التي تتطلب تدخلا بشريا في العادة. أما في سياق الذكاء الاصطناعي، فتشير الأتمتة إلى الأنظمة التي يمكنها تنفيذ المهام المتكررة، واتخاذ القرارات، أو معالجة البيانات مع الحد الأدنى من الإشراف البشري.

مصدر الصورة

الذكاء الاصطناعي الدستوري (Constitutional AI)

يشير إلى نهج يتم فيه تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أساس مجموعة من المبادئ أو القواعد التوجيهية، التي تُعرف غالبا بـ"الدستور"، وذلك لضمان توافق سلوكها مع القيم الإنسانية والمعايير الأخلاقية، وتجنب الأفعال الضارة، مثل التحيز أو نشر المعلومات المضللة.

التعلم العميق (Deep Learning)

يعدّ التعلم العميق أحد أنواع التعلم الآلي الذي يعتمد على الشبكات العصبية ذات الطبقات العديدة، حيث تتيح هذه الطبقات للآلة معالجة المعلومات بطريقة تحاكي أسلوب عمل الدماغ البشري.

وبفضل هذه القدرة، يستخدم التعلم العميق بشكل واسع في مجالات متعددة، لا سيما في مهام مثل التعرف على الصور والكلام، حيث يمكنه تحليل كميات هائلة من البيانات، واكتشاف الأنماط المخفية، واتخاذ القرارات بدقة.

الذكاء الاصطناعي الأخلاقي (Ethical AI)

الذكاء الاصطناعي الأخلاقي هو مجال يركز على إنشاء واستخدام الذكاء الاصطناعي بطرق تتماشى مع القيم الأخلاقية والمعايير الاجتماعية، بهدف ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وشفافة وقابلة للمساءلة، ولا تعزز التحيزات أو الفوارق الاجتماعية القائمة.

نموذج الأساس (Foundation Model)

نموذج الأساس هو نموذج ذكاء اصطناعي يُدرَّب على مجموعة واسعة من البيانات غير المنظمة، مثل النصوص والصور والصوت، بهدف إنشاء قاعدة عامة الاستخدام. وهذا النموذج لا يصمم لمهمة معينة، بل يعمل كنقطة انطلاق قوية يمكن تعديلها لتناسب تطبيقات محددة.

نموذج اللغة الكبير (Large Language Model – LLM)

نموذج اللغة الكبير هو نموذج متقدم من الذكاء الاصطناعي، مثل "جي بي تي" (GPT) من "أوبن إيه آي"، يتميز بقدرته على فهم اللغة البشرية وتوليدها بدقة. وتعتمد هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية للتعلم والتعرف على الأنماط والعلاقات والسياق في اللغة، مما يمكنها من أداء مهام متنوعة، مثل كتابة المقالات، والإجابة عن الأسئلة.

مصدر الصورة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)

معالجة اللغة الطبيعية هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على كيفية فهم الحواسيب للغة البشرية والتفاعل معها. بعبارة أخرى، يمكن تشبيهها بعملية تعليم الكمبيوتر القراءة والكتابة وحتى التحدث بأسلوب شبيه بالبشر، حيث تُمكن الآلات من تفسير الكلمات المكتوبة أو المنطوقة والرد عليها بطريقة تبدو طبيعية.

توليد اللغة الطبيعية (Natural Language Generation – NLG)

توليد اللغة الطبيعية يتعلق بإنشاء نص من البيانات، وهو التكنولوجيا التي تسمح للنظام بأخذ المعلومات المنظمة ثم تحويلها إلى نص قابل للقراءة البشرية. وخلال هذه العملية، يتم تجميع جُملٍ متماسكة ومناسبة سياقيا بناء على البيانات المقدمة.

المطالبة (Prompt)

المطالبة أو المُوجه هي المدخل أو الاستفسار الذي يقدمه المستخدم لنموذج الذكاء الاصطناعي، وذلك لتوجيهه نحو المهمة التي يجب عليه تنفيذها. فهي تشبه طرح سؤال أو إعطاء توجيه محدد.

الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI)

يشير الذكاء الاصطناعي المسؤول إلى ممارسة تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي بطرق أخلاقية وشفافة، بحيث تكون متوافقة مع القيم المجتمعية. ويشمل ذلك ضمان تصميم هذه الأنظمة واستخدامها بطريقة تحترم الخصوصية، وتعزز العدالة، وتدعم المساءلة.

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

يشمل تحليل المشاعر تقييم النبرة العاطفية لنص معين لتحديد ما إذا كانت المشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. وتساعد هذه التقنية في فهم المشاعر الكامنة التي يعبر عنها النص، سواء كان في المراجعات أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو أي نوع آخر من التواصل المكتوب. وغالبا ما تستخدم الشركات تحليل المشاعر لتقييم آراء العملاء.

خوارزمية التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning Algorithm)

خوارزمية التعلم تحت الإشراف تعتمد على التعلم من البيانات الواضحة، حيث تكون كل قطعة من بيانات التدريب مرفقة بالإجابة الصحيحة، مما يسمح للنموذج باكتساب المعرفة من خلال الأمثلة.

اختبار تورينغ (Turing Test)

اختبار "تورينغ" هو معيار لقياس مدى قدرة الآلة على إظهار سلوك ذكي لا يمكن تمييزه عن سلوك الإنسان. اقترحه آلان تورينغ ويتضمن تفاعل مُقيِّم بشري مع آلة وإنسان، دون معرفة أيهما هو الإنسان وأيهما هو الآلة، فإذا عجز المُقيّم عن التمييز بينهما بناء على ردودهما، فإن الآلة تعتبر قد اجتازت الاختبار.

ويستخدم هذا الاخبار على نطاق واسع لتقييم مدى تقدم الذكاء الاصطناعي في محاكاة المحادثة والسلوك البشري.