مصطلحات الذكاء الاصطناعي التي يجب على كل صاحب عمل أن يعرفها

بقلم :  Inc.Arabia Staff

 16,2024 oct

 

قد يكون فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا. وفيما يلي مقدمة أساسية لبعض المصطلحات الشائعة المرتبطة بالتكنولوجيا.

لمساعدتك في فهم كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، نقوم ببناء مستند حي لشرح كل المصطلحات التي يصعب فهمها حول الذكاء الاصطناعي. سنستمر في تحديث هذا الدليل بكل ما تحتاج إلى معرفته حول الذكاء الاصطناعي. تمت كتابة هذه التعريفات بمساعدة Tiago Cardoso، مدير المنتج الرئيسي في شركة التحول الرقمي Hyland. 

1. الذكاء الاصطناعي

مجال من العلوم مخصص لإنشاء آلات وبرامج كمبيوتر قادرة على إعادة إنشاء الوظائف المعرفية للدماغ البشري، مثل اتخاذ القرارات من خلال التفكير المنطقي، والتعرف على الأشياء وتصنيفها، وتعلم أشياء جديدة.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:  الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يستخدم لوصف مجموعة واسعة من التقنيات، ولكن أي برنامج يعالج المعلومات لأداء مهمة يمكن اعتباره ذكاءً اصطناعيًا. 

2. خوارزمية الكمبيوتر

مجموعة من التعليمات التي يتبعها الكمبيوتر لأداء المهام ومعالجة البيانات. تستخدم شركات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook خوارزميات لتحليل نوع المحتوى الذي تتفاعل معه في أغلب الأحيان، ثم تستخدم هذه المعلومات لتقييم كل منشور وفيديو وإعلان على المنصة من خلال مدى احتمالية النقر عليه إحصائيًا. يتم دفع المنشورات ذات أعلى الدرجات إلى أعلى موجز الأخبار الخاص بك.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:  في كل مرة تستخدم فيها صيغة Excel لإجراء تحليل للبيانات، مثل حساب مجموع مجمع من مئات نقاط البيانات، فإنك تقوم بإنشاء خوارزمية أساسية، مكتملة بمجموعة من الإرشادات حول كيفية معالجة برنامج الكمبيوتر لبيانات محددة. 

3. التعلم الآلي

فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتم فيه تعديل أو تحسين خوارزمية ما من خلال معالجة مجموعة بيانات وتحديد الأنماط والعلاقات الأساسية المخفية داخل البيانات. على سبيل المثال: ستتمكن خوارزمية التعلم الآلي المدربة على آلاف الصور لمنتج شركتك من تحديد عدد مرات ظهوره في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   يستخدم مرشح البريد العشوائي في بريدك الإلكتروني التعلم الآلي لتحديد الكلمات الرئيسية والأنماط التي تظهر غالبًا في الرسائل غير المرغوب فيها. عندما تتلقى بريدًا إلكترونيًا، تستدعي خوارزمية بيانات التدريب الخاصة به لتحديد ما إذا كان نص البريد الإلكتروني أقرب إحصائيًا إلى قاعدة بيانات رسائل البريد العشوائي أو رسائل البريد الإلكتروني الآمنة، ثم تقوم بفرزها وفقًا لذلك. 

4. النموذج

برنامج كمبيوتر تم تدريبه بواسطة خوارزمية التعلم الآلي لأداء مهمة محددة. بعد التدريب، يتبقى للبرنامج “نموذج” لكيفية معالجة بيانات الإدخال الجديدة، مثل مطالبة نصية أو تسجيل صوتي، وتحويلها إلى تنبؤات ورؤى بناءً على الأنماط التي تعلمها من بيانات التدريب.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:  ChatGPT هو  نموذج لغوي  . تعمل مطالبات النص الخاصة بك كبيانات إدخال، والتي تتم معالجتها بواسطة النموذج وتحويلها إلى استجابة برنامج الدردشة الآلي. 

5. الذكاء الاصطناعي التوليدي

برامج الذكاء الاصطناعي القادرة على إنشاء وتوليد محتوى “أصلي”. أدت التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق اختراقات في نماذج توليد الصور مثل Dall-E ونماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، ولكن يتم استخدام التكنولوجيا أيضًا لإنشاء موسيقى وفيديو وأكواد أصلية. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية جديدة للغاية، ولا تزال القواعد المحيطة باستخدامها قيد المناقشة. وبالتالي، كن حذرًا بشأن كيفية تنفيذها في عملك. لجنة مراجعة حقوق النشر الأمريكية حديثاً على سبيل المثال، تم تحديد أن الفن الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يخضع لحقوق الطبع والنشر. 

6. بيانات التدريب

مجموعة من البيانات التي تتم معالجتها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي لتحسين وظائفها.

فكر في الأمر بهذه الطريقة: يتم إدخال مجموعات البيانات، التي غالبًا ما تكون كبيرة للغاية، في خوارزميات التعلم الآلي لتعليمها كيفية الاستجابة للمدخلات. بمجرد معالجة البيانات، يتم تحويلها إلى نموذج. هناك نوعان رئيسيان من التدريب لخوارزميات التعلم الآلي: الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. 

7. التعلم الخاضع للإشراف

التدريب الذي يتم فيه إقران كل قطعة من البيانات بعلامة، مما يساعد خوارزمية التعلم الآلي على فهم معنى البيانات. على سبيل المثال، سيتم تدريب الخوارزمية التي يتم تدريبها على إجراء تشخيص بناءً على عمليات مسح الأشعة السينية على الصور التي تحمل علامة التشخيص الصحيح  

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   سيتم تدريب نموذج اكتشاف الأشياء المصمم لتحديد الفواكه باستخدام العديد من الصور المختلفة لتلك الفواكه، وكلها مقترنة بالملصقات الصحيحة. ومن خلال التدريب، ستتعلم الخوارزمية تحديد الخصائص الفريدة التي تميز كل فاكهة. 

8. التعلم غير الخاضع للإشراف

في التعلم غير الخاضع للإشراف، لا تأتي بيانات التدريب مقترنة بأي تسميات وصفية. بل تعالج خوارزميات التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات، والتي يتم تجميعها بعد ذلك في “مجموعات” بناءً على أوجه التشابه أو الاختلاف بينها. هذا النمط من التعلم هو ما يسمح لـ ChatGPT بأداء جميع أنواع المهام، مثل إجراء المحادثات وكتابة القصص والإجابة على الأسئلة. لم يتم تدريبه للقيام بأي شيء محدد؛ لقد تم تحميله بمجموعة ضخمة من النصوص. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   Alpha-Go، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يهزم بطل العالم في لعبة “جو” الكلاسيكية، لم يتلق تدريبًا على أي معلومات مصنفة حول استراتيجيات اللعب؛ بل كان يلعب اللعبة فقط مرات كافية لإتقان كل نمط فوز محتمل.

9. الشبكات العصبية/التعلم العميق

إن التعلم العميق هو أحد أقدم التصميمات وأكثرها انتشاراً في مجال برامج الذكاء الاصطناعي على مدى العقد الماضي، وهو مصمم على نحو فضفاض على غرار تنظيم الخلايا العصبية في الدماغ. وتتكون الشبكة العصبية من عدة طبقات من العقد المترابطة، والتي تعمل بمثابة “خلايا عصبية” للشبكة. وتقوم كل عقدة بمعالجة البيانات المدخلة، وإجراء الحسابات، وإخراج البيانات لإعادة معالجتها بواسطة الطبقة التالية من العقد. والتعلم العميق هو فئة من الشبكات العصبية الضخمة بشكل خاص والتي تتكون من مئات الطبقات، مما يسمح بمزيد من الاتصالات.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   يتم بناء معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام التعلم العميق، حيث تكون أكبر الشبكات المحايدة عبارة عن نماذج لغوية كبيرة مثل ChatGPT، والتي تحتوي على مليارات “الخلايا العصبية”. 

10. المعلمات

في الشبكة العصبية، تُعَد المعلمات هي الإعدادات والأوزان التي تتحكم في كيفية معالجة كل “خلية عصبية” أو عقدة للبيانات المدخلة وتحويلها. يمكنك تخيل المعلمات كمفاتيح في جهاز راديو قديم. تمامًا كما تضبط المقابض لتحسين التردد والحجم والارتفاعات والانخفاضات في الراديو، يتم ضبط المعلمات تلقائيًا أثناء التدريب لإنشاء خرج مثالي. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   تخيل نموذج ذكاء اصطناعي تم تصميمه لتحليل صور لوحات الترخيص المأخوذة من كاميرا الضوء الأحمر. كل “عصبون”/عقدة لديه معلمة مسؤولة عن تحويل بكسلات الصورة إلى سلسلة من النصوص والأرقام التي يمكن للنموذج فهمها. 

11. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

نوع محدد من الذكاء الاصطناعي مصمم لفهم وتفسير اللغة اليومية. يتم تدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية على تحليل جزء من اللغة، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة، إلى بيانات يمكن قراءتها بواسطة الآلة. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   يمكن استخدام نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المستندات، وتحويل الكلام إلى نص، والترجمة بين اللغات، وإنشاء روبوتات محادثة متقدمة. 

12. المحول

نوع متقدم للغاية من بنية الذكاء الاصطناعي التي سرّعت الثورة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، وخاصة في مجال معالجة اللغة الطبيعية، منذ أن تم اكتشافها. قدَّم بواسطة Google في عام 2017. تستخدم المحولات عملية تسمى “التجزئة الرمزية” لتحويل سلسلة من الرموز مثل هذه الجملة إلى بيانات، ثم تحليل تلك البيانات لتحديد الأنماط. 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   يتم إنشاء جميع نماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة تقريبًا، مثل عائلة نماذج GPT (المحول المدرب مسبقًا التوليدي) من OpenAI، باستخدام المحولات.  

13. الرموز

عناصر القواعد النحوية التي تم تحويلها إلى بيانات بواسطة محول. فعندما ترسل استعلامًا إلى ChatGPT، على سبيل المثال، يأخذ المحول جملتك ويحولها إلى سلسلة من الرموز. ويعالج المحول كل رمز في نفس الوقت ويكون قادرًا على استدعاء تدريبه لفهم العلاقات الدلالية بين الرموز. ووفقًا لـ OpenAI، فإن الرمز الواحد يتوافق عمومًا مع حوالي 4 أحرف من النص، ولكنها غالبًا ما تكون أقصر أو أطول قليلاً، وعادةً ما يتم احتساب الأحرف الخاصة مثل علامات الترقيم كرمز خاص بها.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   الجملة “في الوقت الحاضر، أشعر أنني بحالة جيدة” يمكن تقسيمها إلى ثمانية رموز: “في الوقت الحاضر، أشعر أنني بحالة جيدة إلى حد ما”.

14. الهلوسة

الحالات التي ينتج فيها الذكاء الاصطناعي، وهو نموذج لغوي كبير عادةً، شيئًا يبدو معقولاً ولكنه غير صحيح. لا يكذب الذكاء الاصطناعي من الناحية الفنية، لأنه لا يعرف أن ما يقوله كاذب، ومن هنا جاء مصطلح “الهلوسة” 

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   المحامي النيويوركي ستيفن شوارتز كان يستخدم برنامج ChatGPT يبحث عن قضايا ليستشهد بها في إحاطة قانونية. ولم يدرك شوارتز أن القضايا التي أنشأها برنامج ChatGPT كانت وهمية حتى طُلب منه تقديم نسخ من القضايا. 

15. واجهة برمجة التطبيقات (API)

مكون برمجي يسمح لك بدمج برنامج شخص آخر في تطبيقك الخاص دون الحاجة إلى فهم الكود الأساسي. يتم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإصدارها من خلال واجهة برمجة التطبيقات حتى تتمكن الشركات من تحقيق الدخل من تكنولوجيتها من خلال توفير إمكانية الوصول إلى خدمات وقدرات التكنولوجيا للأطراف الخارجية.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:   لقد أصدرت OpenAI واجهات برمجة تطبيقات لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تقريبًا، حيث يتم فرض رسوم على المستخدمين اعتمادًا على عدد الرموز المستخدمة لمعالجة وإخراج الاستعلام. 

المصدر: en.incarabia