إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي من خلال الكشف عن المصطلحات الأساسية
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) كلمة طنانة في الآونة الأخيرة، ومن المؤكد أنه موجود ليبقى. وبالطبع، يرجع ذلك إلى التطبيقات العديدة التي نكتشفها يوميًا، ليس فقط للتعلم والتطوير ولكن في مجالات متعددة. لذلك، من الضروري أن نفهم الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن المصطلحات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون ساحقة في بعض الأحيان. نعرض هنا عشرة مصطلحات أساسية للذكاء الاصطناعي!
- الذكاء الاصطناعي (AI)
- التعلم الآلي (ML)
- التعلم العميق (DL)
- الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)
- نماذج اللغات الكبيرة (LLM)
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- اِسْتَدْعَى
- مطالبة سلسلة الفكر (CoT).
- رمز مميز
- هلوسة
10 مصطلحات أساسية للذكاء الاصطناعي يجب عليك فهمها
الذكاء الاصطناعي
يشير الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري. وهو يشمل مجموعة واسعة من التقنيات والتقنيات لمحاكاة السلوك الذكي. فكر في الذكاء الاصطناعي باعتباره المساعد الافتراضي على هاتفك الذكي الذي يمكنه فهم أوامرك الصوتية وتقديم التوصيات والتعلم من تفضيلاتك بمرور الوقت.
التعلم الالي
يتضمن التعلم الآلي خوارزميات ونماذج إحصائية تمكن أجهزة الكمبيوتر من تحسين أدائها في مهمة محددة دون الحاجة إلى برمجة واضحة. ويركز على التعرف على الأنماط والتعلم من البيانات. يعد عامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي بمثابة نظام للتعلم الآلي يتعلم كيفية تحديد رسائل البريد العشوائي وتصفيتها بناءً على تصرفاتك وملاحظاتك. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. يعد التعلم العميق والشبكات العصبية ونماذج اللغة الكبيرة من التقنيات المتقدمة في التعلم الآلي.
تعلم عميق
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يتضمن شبكات عصبية ذات طبقات متعددة (شبكات عصبية عميقة). يمكن لهذه الشبكات أن تتعلم تلقائيًا كيفية استخراج الميزات من البيانات واتخاذ قرارات معقدة بناءً على كميات كبيرة من البيانات. يعد التعرف على الوجه في الصور نتيجة للتعلم العميق، حيث يتعلم النظام التعرف على ميزات مثل العينين والأنف والفم للتعرف على الشخص.
شبكة اعصاب صناعية
الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري. وهي تتكون من عقد مترابطة (مثل الخلايا العصبية) منظمة في طبقات، تقوم كل طبقة بمعالجة البيانات وتحويلها. على سبيل المثال، يستخدم برنامج التعرف على خط اليد الشبكات العصبية لفهم النص المكتوب بخط اليد وتحويله إلى أحرف رقمية. تعتبر الشبكات العصبية أساسية لكل من التعلم الآلي والتعلم العميق. يعتمد التعلم العميق على الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة.
نموذج لغة كبير
نماذج اللغات الكبيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم وإنشاء لغة شبيهة بالإنسان. يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Siri أو Alexa نماذج لغوية كبيرة لفهم استعلامات اللغة الطبيعية والرد عليها. تعد النماذج اللغوية الكبيرة نتاجًا للتعلم العميق وهي جزء من المجال الأوسع للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الموسيقى. تتعلم هذه الأنظمة من أنماط البيانات الموجودة وتنتج محتوى جديدًا وأصليًا. الذكاء الاصطناعي التوليدي يقف وراء الأدوات التي يمكنها إنشاء صور ذات مظهر واقعي، أو أدوات مساعدة في الكتابة تساعد في إنشاء محتوى استنادًا إلى موضوع ما، مثل ChatGPT أو Copilot. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من التطبيقات ضمن المجال الأوسع للذكاء الاصطناعي وغالباً ما يتضمن استخدام نماذج لغوية كبيرة.
اِسْتَدْعَى
المطالبة عبارة عن إدخال أو تعليمات يتم تقديمها لنظام الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة محددة. يمكن أن يكون استعلامًا أو جملة أو أمرًا يبدأ استجابة الذكاء الاصطناعي. إن مطالبة نموذج اللغة “بترجمة هذا النص الإنجليزي إلى الفرنسية” يعد بمثابة مطالبة للنموذج بإنشاء ترجمة فرنسية. مثال آخر هو تعليمات لإنشاء سؤال يستند إلى سيناريو في مجال موضوع محدد. تعتبر المحفزات ضرورية في توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتلعب دورًا في المهام التي تتضمن نماذج لغوية كبيرة وذكاء اصطناعي توليدي.
سلسلة من الأفكار المطالبة
تحفيز سلسلة الأفكار هو أسلوب مستخدم في أنظمة الذكاء الاصطناعي يتضمن تزويد النظام بسلسلة من المطالبات التي توجهه عبر تسلسل منطقي للأفكار. تساعد هذه التقنية نموذج الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على السياق والتماسك في توليد الاستجابات. كما أنه يشجع نموذج اللغة الكبير على شرح الأسباب الكامنة وراء الاستجابات التي يولدها.
على سبيل المثال، يمكنك أن تبدأ بمطالبة مثل “وصف الطقس” متبوعًا بـ “كيف يؤثر الطقس على الأنشطة الخارجية؟” يستخدم النموذج السياق من الموجه الأول لإنشاء استجابة أكثر تماسكًا وذات صلة بالسياق للموجه الثاني. تكون هذه التقنية مفيدة عندما نحتاج إلى توجيه نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال تسلسل منطقي للمطالبات.
رمز مميز
في معالجة اللغات الطبيعية، الرمز المميز هو وحدة من النص تتم معالجتها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وعادةً ما يمثل كلمة أو جزءًا من كلمة. على سبيل المثال، في الجملة “الذكاء الاصطناعي مذهل”. يمكن أن تكون الرموز المميزة “AI” و”is” و”Amazing”. ومع ذلك، ليس للرمز المميز طول ثابت من حيث الأحرف أو الكلمات. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يختلف الرمز بناءً على مدى تعقيد اللغة والمحتوى.
من الناحية العملية، يمكنك حساب الرموز المميزة مع الأخذ في الاعتبار التقريب الذي عادةً ما يساوي الرمز المميز تقريبًا ثلاثة أرباع الكلمة. تعتبر الرموز أساسية في معالجة وتحليل البيانات النصية، وهو جانب حاسم في المهام المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية في مجال الذكاء الاصطناعي الأوسع.
هلوسة
تشير الهلوسة إلى الحالات التي يولد فيها نموذج الذكاء الاصطناعي مخرجات لا تعتمد على بيانات حقيقية، بل على أنماط أو تحيزات تم تعلمها أثناء التدريب. يمكن أن يؤدي هذا إلى مخرجات غير صحيحة أو خاطئة. على سبيل المثال، عند إنشاء نص، قد يقدم النموذج تفاصيل خيالية بناءً على بيانات التدريب، مما قد يؤدي إلى انتشار معلومات خاطئة تحتوي على معلومات غير دقيقة أو متحيزة.
يمكن أن تحدث الهلوسة في نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك تلك القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة. من المهم أن نتذكر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يمكنها التمييز بين ما هو حقيقي ومزيف. ولذلك، تقع على عاتقنا مسؤولية التحقق من الحقائق وتوفير الأساس المناسب عندما يكون ذلك ممكنًا.
خاتمة
يعد فهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي نقطة انطلاق جيدة للمصممين التعليميين والمطورين والمتحمسين وأي شخص مهتم بالتفكير في الذكاء الاصطناعي لأغراض التعلم والتطوير. علاوة على ذلك، فإن الإلمام بهذه المصطلحات سيمنحك المزيد من الثقة عند استكشاف هذا المجال. من المهم ملاحظة أن مصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية هذه ليست مجرد مصطلحات اصطلاحية، ولكنها تمثل المفاهيم الأساسية للابتكار وحل المشكلات والإمكانيات التي لا نهاية لها!
إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة في استكشاف أدوات الذكاء الاصطناعي أو دمج هذه المفاهيم في مبادرات التعلم الخاصة بك، فلا تتردد في الاتصال بنا.
اعتمادات الصورة:
- تم إنشاء/توفير الرسم البياني داخل نص المقال بواسطة المؤلف.
شركة ارتا للتعلم
Artha هي شركة تصميم تعليمية متكاملة الخدمات. نحن نتشارك مع المؤسسات لتصميم مبادرات التعلم الرقمي الخاصة بها من وجهة النظر التعليمية والمشاركة والتقنية.
اكتشاف المزيد من مجلة حامل المسك
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
