أهم 7 مصطلحات في مجال الذكاء الاصطناعي
AI بالعربي – متابعات
بات الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في العصر الرقمي الذي نعايشه، حيث أصبح جزءًا لا يتجزأ من مختلف جوانب حياتنا اليومية. ولم يعد دوره مقتصرًا على الابتكارات التكنولوجية، بل امتد ليشمل تطوير الصناعات وتحسين أداء الأعمال، وزيادة الكفاءة في التعليم والرعاية الصحية. وأصبحت مصطلحات مثل التعلم الآلي والنص التوليدي شائعة بين المختصين والمهتمين بالتكنولوجيا، فهي تشكل الأساس الذي يقوم عليه كثير من التطبيقات الحديثة التي نستخدمها. هذا التطور السريع يعزز قدرة الأفراد والمؤسسات على الاستفادة من هذه التقنيات لتحسين الإنتاجية، وتقديم حلول مبتكرة لمشاكل معقدة، مما يغير طريقة تفاعلنا مع العالم من حولنا بشكل جذري.
لذلك، من المهم أن نتعلم هذه التقنيات جيدًا، ونواكب تطوراتها المستمرة، مع الفهم العميق للمصطلحات ووظائفها جيدًا، ما دامت تتصل بكل الوظائف ومجالات ومناحي الحياة.
1-التعلم الآلي (Machine Learning)
التعلم الآلي هو أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي، ويعني ببساطة تمكين الأجهزة من “التعلم” من البيانات المتاحة لها. وبدلاً من برمجة النظام لتنفيذ مهمة معينة، يعتمد التعلم الآلي على البيانات والتجارب لتحسين الأداء بمرور الوقت. وتقوم الآلات بتحليل البيانات السابقة، وتحديد الأنماط المتكررة، ثم تستخدم هذه المعرفة لاتخاذ قرارات أو تنبؤات في المستقبل.
مثال بسيط على كيفية عمل التعلم الآلي يمكن رؤيته في المتاجر الإلكترونية. إذا كنت تدير متجرًا وترغب في اقتراح منتجات معينة لعملائك بناءً على مشترياتهم السابقة، يمكن للتعلم الآلي أن يساعد في ذلك. فمن خلال تحليل البيانات المتعلقة بمشتريات العملاء السابقة، يقوم النظام بتحديد أنماط الشراء وتقديم توصيات أكثر دقة كلما زادت كمية البيانات. وتصبح هذه التوصيات أكثر فعالية مع مرور الوقت؛ لأن النظام يتعلم باستمرار. وبحسب كتاب “INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING”، الصادر عن جامعة “كامبريدج” في 2008، “يمكن للتعلم الآلي أن يساعد في التعرف على الكيانات المسماة في النصوص، مثل الأسماء والأماكن، مما يعزز فهم الآلات للمحتوى النصي. بشكل عام، يعتمد التعلم الآلي على إنشاء نماذج وأنظمة قادرة على التعلم من البيانات واتخاذ قرارات ذكية”.
يشبه تعلم الأطفال
الأمر يشبه طريقة تعلم الأطفال من خلال التجربة والخطأ، فكلما تعرض الطفل لمزيد من التجارب، زادت معرفته وتحسن أداؤه. في النهاية، يسهم التعلم الآلي في تحسين جودة القرارات التي تتخذها الأنظمة بناءً على البيانات، مما يجعلها أداة قوية في كثير من المجالات مثل: التجارة الإلكترونية، والتسويق، والصحة.
2- الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence for Education)، هو مفهوم يثير كثيرًا من التساؤلات حول المستقبل، فهو ليس مجرد هو مفهوم مثير للجدل يهدف إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على أداء أي مهمة ذهنية يمكن للإنسان القيام بها، بل وتفوقه. يختلف AGI بشكل جذري عن الأنظمة الذكية الحالية التي تتم برمجتها لأداء مهام محددة مثل التعرف على الصوت أو الترجمة. في المقابل، يسعى الذكاء الاصطناعي العام إلى تطوير أنظمة قادرة على تنفيذ مجموعة واسعة من المهام العقلية، ما يجعلها تتفوق على البشر في أي تحدٍ معرفي. بحسب ورقة علمية صدرت عن مجموعة من أساتذة الذكاء الاصطناعي والخبراء التقنيين، من جامعة جورجيان وفريرجينا، فإنَّ قدرات AGI تمتد إلى فهم المشاعر البشرية والتفاعلات الاجتماعية، التي تعتبر حيوية في البيئات التعليمية. كما تناقش الورقة أن القضايا الأخلاقية في التعليم باستخدام AGI تشمل القلق بشأن انحياز البيانات، والعدالة، والخصوصية، وتؤكد على الحاجة إلى قواعد السلوك لضمان الاستخدام المسؤول لـAGI في الأوساط الأكاديمية مثل الواجبات المنزلية، والتدريس، والتوظيف.
من أمثلة التقدم في هذا المجال هو العمل المستمر على تطوير روبوتات يمكنها التعلم بشكل مستقل وأداء مهام تتطلب قدرة ذهنية عالية، مثل الطهي أو تنظيف المنزل. قد يبدو هذا خيالًا علميًا، لكنه قريب من الواقع مع الجهود التي تبذلها شركات مثل: OpenAI وDeep Mind لتحقيق هذا الحلم.
3-الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
الذكاء الاصطناعي التوليدي يمثل واحدة من أكثر التقنيات تقدمًا في العصر الحالي، حيث يتيح للآلات القدرة على إنشاء محتوى جديد من نصوص وصور، وأحيانًا موسيقى، وذلك بناءً على نماذج مُدربة على كميات هائلة من البيانات. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات تعلم عميق لتحليل وتوليد محتوى إبداعي يُحاكي عمل الإنسان.
أشهر النماذج التوليدية
أحد الأمثلة الشهيرة هو نماذج الذكاء التوليدي مثل GPT من OpenAI، التي يمكنها كتابة مقالات أو قصص أو توفير نصائح بناءً على سياق معين. يمكن لهذه النماذج إنشاء محتوى جديد تمامًا باستخدام أساليب معقدة تعتمد على البيانات المدخلة. على سبيل المثال، يمكن لـGPT-4، مثلًا، كتابة نصوص تتناسب مع الموضوعات المطلوبة بدقة وسلاسة شديدة.
أما في عالم الفن، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُستخدم في تطوير أعمال فنية جديدة مثل اللوحات أو الموسيقى. وأدوات مثل Mid Journey تتيح إنشاء صور فنية تعتمد على أوصاف نصية، ما يسهم في توسع نطاق الإبداع البشري باستخدام التكنولوجيا.
4- تحديات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
على الرغم من التقدم الكبير في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، فإن هناك تحديات ما زالت تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في فهم اللغة البشرية. وأحد أبرز هذه التحديات هو التعامل مع اللهجات المختلفة، حيث تتفاوت طريقة نطق الكلمات ومعانيها باختلاف الثقافات والمجتمعات. هذا التنوع يجعل من الصعب على الأنظمة الآلية التمييز بين الاستخدامات المحلية للكلمات وفهم المعاني المقصودة بدقة.
من التحديات الأخرى التي تواجه (NLP) هي التعامل مع النصوص المختصرة أو المكتوبة بلغة غير رسمية، مثل تلك التي نراها في رسائل الدردشة ووسائل التواصل الاجتماعي. هنا، يمكن أن تكون التعبيرات الغامضة أو الأخطاء النحوية شائعة، مما يجعل مهمة الفهم الآلي للنصوص أكثر تعقيدًا.
فهم الفكاهة والتعبيرات.. أهم التحديات
لا تزال القدرة على فهم الفكاهة، والسخرية، والتعبيرات المجازية تمثل تحديًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي. ففهم هذه الأشكال اللغوية يتطلب إدراكًا عميقًا للسياق والمعاني الضمنية، وهو ما يتجاوز قدرات الأنظمة التي تعتمد بشكل أساسي على قواعد برمجية محددة وعلى البيانات التي تم تدريبها عليها.
5- الاستدلال في الذكاء الاصطناعي (AI Inference)
الاستدلال (Inference) هو عملية يتم من خلالها إنتاج استجابة ذكية بناءً على البيانات التي تم تدريب الذكاء الاصطناعي عليها. على سبيل المثال، عندما تسأل نظامًا مثل ChatGPT عن وصفة لتحضير بيتزا بالسجق، يقوم النظام بجمع المعلومات المتاحة حول مكونات البيتزا وطريقة التحضير، ويقدم لك استجابة منظمة تحتوي على الوصفة المطلوبة.
مشابه لتفكير الإنسان
تعتبر عملية الاستدلال مشابهة لتفكير الإنسان، حيث يتم استرجاع المعلومات من الذاكرة وتنسيقها بشكل منطقي وسلس. ويتم استنتاج المعلومات من البيانات المدخلة إلى النظام وتقديم الحلول بطريقة تجعل من الذكاء الاصطناعي قادرًا على تلبية احتياجات المستخدم.
الاستدلال يعتبر من الركائز الأساسية في تقنيات الذكاء الاصطناعي، ويُستخدم في مختلف التطبيقات اليومية مثل: تقديم توصيات المنتجات، والإجابة عن الاستفسارات الطبية، وتوفير معلومات بناءً على سلوك المستخدم.
6- النماذج الكبيرة للغة (Large Language Models – LLMs)
النماذج الكبيرة للغة هي نوع متقدم من الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كميات هائلة من النصوص، مما يمكنها من فهم اللغة البشرية وتوليدها بشكل يشابه إنتاج البشر. هذه النماذج تتمتع بقدرة فائقة على إنشاء نصوص متعددة الأنواع، مثل: المقالات، والأكواد البرمجية، والإجابات عن الأسئلة المعقدة، مما يجعلها أدوات قوية ومستخدمة في كثير من المجالات. أحد الأمثلة البارزة على هذه النماذج هو سلسلة GPT (Generative Pre-trained Transformer) من OpenAI، التي تطورت إلى إصدارها الأحدث GPT-4، المعالج لكثير من المهام المتعلقة باللغة، بدءًا من كتابة المحتوى إلى تقديم حلول مبتكرة تعتمد على البيانات التي تم تدريبه عليها.
استخدامات النماذج الكبيرة للغة في تحليل النصوص
بالإضافة إلى قدرات توليد النصوص، يمكن استخدام النماذج الكبيرة للغة في مجموعة متنوعة من المهام الأخرى. على سبيل المثال، يمكن لهذه النماذج تحليل النصوص الطويلة والعثور على الأنماط الرئيسية أو المفاهيم الأساسية، ما يسهل على الباحثين والمحللين فهم المعلومات المعقدة. كما يمكن لهذه النماذج تلخيص المستندات الكبيرة أو المقالات الطويلة، مما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرين للمستخدمين.
هذه القدرات تجعل النماذج الكبيرة أدوات فعالة لتحليل البيانات وتقديم توصيات دقيقة. على سبيل المثال، عندما يرغب الباحثون في تحليل نصوص ضخمة، يمكن للنماذج الكبيرة توليد تقارير مفصلة تستند إلى استنتاجات من البيانات المتاحة. وبحسب بحث نشره أحد أساتذة تكنولوجيا المعلومات بجامعة كارنيغي ميلون الأميركية، مؤخرًا، فإنَّه نظرًا لنجاح نماذج اللغة، زاد الاهتمام بإمكانية ما سمَّاه “إعادة خلق سحر نماذج اللغة الكبيرة” (LLMs) في مجالات أخرى. تُعرف هذه النماذج، التي تُسمَّى عمومًا نماذج الأساس، بأنها تحاول تقليل تكلفة المهام ذات البيانات المحدودة من خلال التدريب المسبق على مجموعات بيانات كبيرة من المهام ذات الصلة بشكل عام أو مجموعات بيانات غير مصنفة. على سبيل المثال، قد يكون من الممكن إعادة استخدام نموذج (LLM) لتدريب روبوت عام أو وكيل اتخاذ قرار يتعلم من عمليات سلسلة التوريد عبر جميع الصناعات، وهو ما تعده أوساط علمية تقدمًا فارقًا.
نموذج Gemini: تحسين تجربة البحث عبر الذكاء الاصطناعي
في إطار جهودها لتحسين تجربة المستخدم، طورت Google، نموذجها الأحدث Gemini، وهو نموذج يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج البحث، ويساعد في فهم الاستفسارات المعقدة التي يُدخلها المستخدمون، ويعمل على تقديم إجابات أكثر دقة وملاءمة لما يبحث عنه الشخص. تعتمد Google على هذه النماذج لتحسين منتجاتها المختلفة، بما في ذلك محرك البحث، ما يتيح للمستخدمين تجربة بحث أكثر ذكاءً وسلاسة.
كما أن إصدارات Gemini المتقدمة تُستخدم لتحليل البيانات الضخمة، وتقديم استجابات مخصصة تعتمد على السياق والمحتوى، مما يسهم في جعل التجربة التفاعلية أكثر تطورًا.
7-الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي (Neural Networks & Artificial Intelligence)
الشبكات العصبية هي تقنية مستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري وتعد أحد أهم المكونات في الذكاء الاصطناعي. تتكون هذه الشبكات من “عقد” مترابطة تشبه الخلايا العصبية في الدماغ، وتتفاعل فيما بينها لمعالجة البيانات وإعطاء النتائج. هذه التقنية تؤدي دورًا رئيسيًا في كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من تحليل النصوص حتى توليد الموسيقى.
إحدى التطبيقات الشائعة للشبكات العصبية هي التعرف على الصور. بفضل هذه التقنية، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بدقة على الوجوه وتحليلها، كما نرى في تطبيقات فتح الهواتف الذكية باستخدام ميزة التعرف على الوجه. هذه التقنية تزيد من مستوى الأمان وتسهّل الوصول إلى الأجهزة.
التعرُّف على أنماط التعلُّم
بفضل قدراتها العالية في التعرف على الأنماط والتعلم من البيانات، تُستخدم الشبكات العصبية في تطبيقات عديدة تشمل الأبحاث العلمية، والطب، والذكاء الاصطناعي الإبداعي، مثل إنشاء صور أو موسيقى بناءً على نماذج متطورة.
إجمالاً، تعتبر هذه المصطلحات حجر الزاوية لفهم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة. ومع تقدم التكنولوجيا، ستظل هذه المفاهيم تتطور وتؤثر بشكل متزايد على حياتنا اليومية. لذا، يُعد التعرف على هذه المصطلحات خطوة أساسية نحو الدخول في عالم الذكاء الاصطناعي وفهم تأثيراته المستقبلية.
