أبرز المصطلحات الشائعة في عالم الذكاء الاصطناعي بلغة مبسطة وواضحة
AI بالعربي – متابعات
في وقت تتسارع فيه تطورات الذكاء الاصطناعي بوتيرة غير مسبوقة، وتغزو المصطلحات التقنية الأحاديث اليومية والتغطيات الإعلامية، يبرز سؤال واحد: كيف نفهم كل هذه التعقيدات؟
شرح تقرير مبسط لموقع “تك كرانش”، أبرز المصطلحات الشائعة في عالم الذكاء الاصطناعي بلغة مبسطة وواضحة.
بين المصطلحات العلمية والتقنيات المتقدمة، يبقى الهدف من هذا الدليل هو تبسيط المفاهيم وإزالة الغموض عن عالم الذكاء الاصطناعي.
فكل مصطلح هنا ليس مجرد كلمة تقنية، بل لبنة في بناء الثورة التكنولوجية التي نعيشها اليوم.
الذكاء الاصطناعي العام “AGI”
هو النموذج الذي يحاكي الذكاء البشري ويُتوقع أن يتفوق عليه في معظم المهام. تباينت التعريفات بين كونه “زميلًا بشريًا في العمل” كما وصفه رئيس شركة OpenAI سام ألتمان، وبين كونه نظامًا يتمتع باستقلالية قادرة على التفوق على الإنسان اقتصاديًا.
وكلاء الذكاء الاصطناعي
هي أدوات ذكية تنجز المهام بالنيابة عن المستخدم، تتجاوز قدرات روبوتات المحادثة العادية، وقد تشمل تنظيم النفقات أو كتابة الشيفرات، لكن البنية التقنية لهذا النوع من الذكاء لا تزال قيد التطوير.
سلسلة التفكير “Chain of Thought”
تشبه خطوات التفكير التي نتبعها لحل مسألة حسابية معقدة، وتُستخدم في النماذج اللغوية الكبيرة لتقسيم المشكلات إلى خطوات منطقية محسّنة للحصول على نتائج أكثر دقة.
التعلم العميق
أحد أشكال التعلم الآلي المتقدم، يعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات قادرة على استيعاب الأنماط المعقدة والتعلم الذاتي من البيانات دون تدخل بشري مباشر.
الانتشار “Diffusion”
تقنية رئيسية خلف نماذج توليد الصور والفيديو والنصوص، تعمل على “تشويش” البيانات وإعادة بنائها بشكل تدريجي للوصول إلى مخرجات واقعية.
التقطير “Distillation”
أسلوب لتقليص حجم النماذج الضخمة عبر “تعليم” نموذج أصغر على يد نموذج أكبر، ما يساهم في تقديم أداء قريب بأداء أعلى وكلفة أقل.
الضبط الدقيق “Fine-Tuning”
هو تدريب إضافي لنموذج موجود سلفًا، باستخدام بيانات متخصصة لتحسين أدائه في مهام محددة.
GAN – الشبكات التوليدية التنافسية
تتكون من نموذجين يتنافسان: أحدهما يُولّد البيانات، والآخر يُقيّمها، وتُستخدم لإنتاج صور أو أصوات واقعية، لكنها محدودة في نطاقات معينة.
الهلوسة
مصطلح يُستخدم حين يقدم الذكاء الاصطناعي معلومات غير صحيحة أو مختلقة، وتمثل الهلوسة تحديًا كبيرًا في النماذج العامة، وتدفع المطورين نحو تصميم نماذج أكثر تخصصًا.
الاستدلال “Inference”
المرحلة التي يُفعّل فيها النموذج للتنبؤ أو تقديم إجابة استنادًا إلى ما تعلمه، وكلما كان الجهاز أقوى، كانت كفاءة الاستدلال أعلى.
نماذج اللغة الكبيرة “LLMs”
مثل GPT وكلاود وجيميني، وهي الأساس وراء أدوات الذكاء الاصطناعي التفاعلية، وتعتمد على تعلم الأنماط اللغوية من مليارات الكلمات لتقديم ردود ذكية ومحسوبة.
الشبكة العصبية
هي بنية مستوحاة من دماغ الإنسان، وتُشكل الأساس لتقنيات التعلم العميق، وتُستخدم في التعرف على الصور، والكلام، والقيادة الذاتية.
التدريب
المرحلة التي “يتعلم” فيها النموذج من البيانات، وهي أساس عملية بناء الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم الآلي، لكنها تستهلك موارد ضخمة.
التعلم بالتحويل “Transfer Learning”
تقنية لإعادة استخدام المعرفة المكتسبة من مهمة ما في مهمة أخرى، ما يقلل من الحاجة إلى تدريب مكثف على بيانات جديدة.
الأوزان
هي القيم التي تُحدد أهمية كل مدخل أثناء التدريب، وتُشكل الأساس في اتخاذ النموذج لقراراته.
