في عالم يتسارع التقدم التكنولوجي، يتربع الذكاء الاصطناعي على عرش الابتكار والتطور. لذلك تُعد فهم المصطلحات الأساسية في هذا المجال أمرًا حيويًا لمن يسعى إلى الاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي. من خوارزميات التعلم الآلي إلى الشبكات العصبية، يمتلك هذا العالم لغة خاصة به. دعونا نستعرض معًا المصطلحات الأساسية التي ستضيئ لك درب الذكاء الاصطناعي وستضمن عدم ضياعك في المناقشات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
فيما يلي بعض المصطلحات الأكثر استخدامًا في الذكاء الاصطناعي وما تمثله
الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI)
نموذج ذكاء اصطناعي تم تطويره بشكل ضيق، وهو مخصص لمهام محددة. وتندرج معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التي نراها اليوم ضمن هذه الفئة.
الحوسبة المعرفية (Cognitive Computing)
طريقة بديلة لقول الذكاء الاصطناعي، تُستخدم عادة في التسويق.
البرمجة المنطقية التقريبية (ALP)
الاستدلال الافتراضي هو شكل من أشكال الاستدلال المنطقي الذي يبحث عن إجابة لسؤال ما، مع استخدام الطريقة الأكثر بساطة ومباشرة لاشتقاقه. في الذكاء الاصطناعي، تُعد البرمجة المنطقية التقريبية إطارًا لتمثيل المعرفة يُستخدم لحل المشكلات بناءً على مبادئ الاستدلال الاستقرائي فكر في الخوارزميات كمجموعة من القواعد المضمنة التي تتبعها نماذج الذكاء الاصطناعي للتعلم وتحقيق الأهداف. يمكن تحديد هذه الأهداف مسبقًا مثل مطالبات المستخدم، أو تهيئتها مسبقًا، مما يعني أنها ستتفاعل بنفس الطريقة تمامًا مع الموقف.
مُسرّع الذكاء الاصطناعي (AI Accelerator)
شريحة أجهزة أو معالج دقيق، مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة. ويمكن استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أو في الشبكات العصبية الأكبر حجمًا.
جيل اللغة الطبيعية ومعالجتها Natural Language generation (NLG), and processing (NLP)
قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم وفك رموز اللغة البشرية، ثم تحليل تلك البيانات لإخراج نص أو كلام بلغة يمكن للبشر فهمها.
الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
مفهوم نظري في الوقت الحالي، يشير إلى فئة من أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها التفوق في الأداء وتجاوز القدرات المعرفية البشرية في مختلف المهام.
التسلسل العكسي (Backward Chaining)
التسلسل العكسي هو أسلوب تبدأ من خلاله نماذج الذكاء الاصطناعي بالمخرجات المطلوبة وتعمل في الاتجاه المعاكس للعثور على البيانات التي تدعمها.
البيانات الكبيرة (Big Data)
يتم جمع كميات كبيرة من البيانات في شكل مجموعات بيانات ضخمة، تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
روبوت الدردشة (Chatbot)
برنامج مصمم للمحادثات الفردية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، مما يساعده على تقليد المحادثات البشرية.
بيانات التعدين (Data Mining)
عملية فك رموز مجموعات البيانات الكبيرة لإيجاد طرق جديدة لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي.
تعلم عميق (Deep Learning)
العملية التي يقوم من خلالها نموذج الذكاء الاصطناعي بتقليد العقل البشري ويتعلم الطريقة التي نقوم بها، من خلال استخدام نقاط البيانات المنظمة.
تسلسل إلى الأمام (Forward Chaining)
طريقة يعمل من خلالها نموذج الذكاء الاصطناعي مع مشكلة معينة لإيجاد حل. ويتم ذلك عن طريق تحليل مجموعات البيانات وإيجاد النقاط ذات الصلة بالمشكلة.
المعلمة المفرطة (Hyperparameter)
قم بتعيين القيم يدويًا لنماذج الذكاء الاصطناعي التي ستؤثر على كيفية تعلمها.
التعلم الالي (Machine Learning)
فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء خوارزميات تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم والتفاعل مع البيانات الجديدة، دون تدخل بشري.
نموذج (Model)
مصطلح شامل يصف المنتج النهائي للتدريب على الذكاء الاصطناعي.
الشبكة العصبية (Neural Network)
شبكة كمبيوتر كبيرة مصممة لتقليد الدماغ البشري. يُستخدم هذا في كل من العمليات الحسابية والتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي.
التعرف على الأنماط (Pattern recognition)
يشير هذا إلى مجال داخل الذكاء الاصطناعي، يتعامل مع إيجاد وفك تشفير الأنماط أو الاتجاهات المماثلة في البيانات.
التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)
قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على فك رموز نقاط البيانات وإخراج التحليلات والتنبؤات التفصيلية بناءً عليها.
التعلم المعزز (Reinforcement learning)
طريقة لتدريس الذكاء الاصطناعي، من خلال تشجيعه على العثور على إجابة دون أي معايير محددة. يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي على مخرجاته بواسطة معالج بشري، مما يساعده على تحسين النتيجة التالية، حتى يتم الوصول إلى المخرجات المطلوبة.
اختبار تورينج (Turing Test)
اختبار ابتكره عالم الرياضيات آلان تورينج لاختبار الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة لمعرفة ما إذا كان بإمكانه تقديم نفسه على أنه إنسان.
الخلاصة
مع بداية العام 2024، تكمن أمامنا إمكانيات هائلة مع الذكاء الاصطناعي. إن فهم المصطلحات الرئيسية لهذا المجال يمثل الخطوة الأولى نحو استكشاف هذا العالم الفاتن. بدءًا من تعريف خوارزميات التعلم الآلي وصولاً إلى مبادئ الشبكات العصبية، يمنحنا هذا الفهم العميق القدرة على استغلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بفعالية، مما يضيف بعدًا جديدًا للتقدم والابتكار في عصرنا.
