ما هو الذكاء الاصطناعي؟ مسرد من الألف إلى الياء لمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية في عام 2024

يتحرك مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة مذهلة، لذلك سوف يغفر لك إذا تفاجأت بمصطلح غير مألوف (أو اثنين). أصبحت مواكبة أحدث مصطلحات الذكاء الاصطناعي ذات أهمية متزايدة حيث تؤثر التكنولوجيا على حياتنا اليومية بطرق أكثر فأكثر.

وينطبق هذا بشكل خاص على مكان العمل، حيث تعد معرفة القراءة والكتابة في مجال الذكاء الاصطناعي مهارة جديدة يجب أن يتمتع بها أصحاب العمل. إذا كنت لا تعرف AGI الخاص بك من LLM، فلا تقلق. لقد قمنا بتجميع قائمة من الألف إلى الياء لمصطلحات الذكاء الاصطناعي الشائعة وشرحنا ما يعنيه كل مفهوم في مصطلحات الشخص العادي، لمساعدتك في معرفة المزيد عن التكنولوجيا التي تستمر في تشكيل العالم من حولنا.

بدءًا من نقاط الاتصال الأساسية مثل التعلم الآلي وحتى المفاهيم الأكثر تعقيدًا مثل الذكاء الاصطناعي الكمي، تابع القراءة لصقل بعض المصطلحات المثيرة للاهتمام ومعرفة المزيد عن عالم الذكاء الاصطناعي الجديد والشجاع.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

اختصارًا للذكاء الاصطناعي، يشير الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء الآلات بدلاً من ذكاء الكائنات الواعية مثل البشر. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تلقي كميات كبيرة من بيانات التدريب، وتحليل البيانات بحثًا عن الأنماط، واستخدام هذه الأنماط لتوليد المخرجات.

على الرغم من أن هذا المفهوم كان موجودًا منذ الخمسينيات من القرن الماضي، فقد أصبح الذكاء الاصطناعي في الاتجاه السائد في السنوات الأخيرة بسبب الإنجازات التي حققها مطورو الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI . إن دراسة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وتتوسع كل عام، لذا تابع القراءة لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والمفاهيم ذات الصلة في عام 2024.

أ للذكاء العام الاصطناعي (AGI)

الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو نوع نظري من الذكاء الاصطناعي يُظهر ذكاءً شبيهًا بالإنسان ويعتبر عمومًا ذكيًا أو أكثر ذكاءً من البشر. على الرغم من أن أصول هذا المصطلح يمكن إرجاعها إلى عام 1997، فقد أصبح مفهوم الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو السائد في السنوات الأخيرة حيث يواصل مطورو الذكاء الاصطناعي دفع حدود التكنولوجيا إلى الأمام.

على سبيل المثال، في نوفمبر 2023، كشفت شركة OpenAI أنها تعمل على نموذج جديد للذكاء الاصطناعي الفائق يحمل الاسم الرمزي Project Q* ، والذي يمكن أن يجعل الشركة أقرب إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. ومع ذلك، يجب التأكيد على أن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال مفهومًا افتراضيًا، والعديد من الخبراء واثقون من أنه لن يتم تطوير هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في أي وقت قريب، إن حدث ذلك.

B مخصص للبيانات الضخمة

تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة ذات الحجم الكبير، والتي تكافح أساليب معالجة البيانات التقليدية لإدارتها. البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي يسيران جنبًا إلى جنب. تعد المجموعة الضخمة من المعلومات الأولية أمرًا حيويًا لصنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، في حين يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة تحليل الأنماط في مجموعات البيانات وتحديد الرؤى القيمة. وعندما يعملون معًا، فإنهم يساعدون المستخدمين على تقديم اكتشافات أكثر ثاقبة، وبشكل أسرع بكثير من الطرق التقليدية.

B للتحيز

يحدث تحيز الذكاء الاصطناعي عندما تنتج الخوارزمية نتائج متحيزة بشكل منهجي ضد أنواع معينة من الأشخاص. ولسوء الحظ، فقد ثبت باستمرار أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعكس التحيزات داخل المجتمع من خلال دعم المعتقدات الضارة وتشجيع الصور النمطية السلبية المتعلقة بالعرق والجنس والهوية الوطنية.

تم التأكيد على هذه التحيزات في مقال تم حذفه الآن بواسطة Buzzfeed، والذي عرض دمى باربي التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من جميع أنحاء العالم. دعمت الصور مجموعة متنوعة من الصور النمطية العنصرية، من خلال إظهار دمى كاريبية ذات طابع جنسي مفرط، ودمى باربي بيضاء اللون من الجنوب العالمي، ودمى آسيوية ترتدي ملابس ثقافية غير دقيقة.

C مخصص لـ ChatGPT

ربما تكون قد سمعت عن هذا، ولكن لا يزال من المهم الإشارة إلى أنه لا يمكن اعتبار أي معجم للذكاء الاصطناعي مكتملًا دون الإشارة إلى برنامج الدردشة الآلي المبتكر الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والذي غير اللعبة عندما تم إطلاقه مرة أخرى في نوفمبر 2022.

باختصار، ChatGPT هو المنتج الذي حول نقاش الذكاء الاصطناعي من غرفة الخادم إلى غرفة المعيشة. لقد فعلت من الذكاء الاصطناعي ما فعله جهاز الآيفون للهاتف المحمول، حيث جلبت التكنولوجيا إلى نظر الجمهور بفضل نموذجها الذي يمكن الوصول إليه على نطاق واسع.

كما كشفنا مؤخرًا في تقرير تأثير التكنولوجيا في مكان العمل ، فإن ChatGPT هي أداة الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا على نطاق واسع من قبل الشركات - وربما تكون أيضًا المفتاح لفتح أسبوع عمل مدته 4 أيام .

قد يتلاشى تأثيره بمرور الوقت، ولكن سيتم دائمًا النظر إلى عالم الذكاء الاصطناعي من منظور ما قبل وبعد ولادة ChatGPT.

C مخصص للحساب

يشير الحوسبة، والتي تشير إلى "قوة الحوسبة"، إلى الموارد الحسابية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لأداء مهام مثل معالجة البيانات وإجراء التنبؤات. عادةً، كلما زادت القوة التنافسية المستخدمة لتدريب LLM، كان أداءها أفضل.

ومع ذلك، تعتمد قوة الحوسبة على الكثير من استهلاك الطاقة، الأمر الذي يثير القلق بين الناشطين في مجال البيئة. على سبيل المثال، كشفت الأبحاث أن هناك حاجة إلى 1 جيجاوات في الساعة من الطاقة لتشغيل الاستجابات لـ ChatGPT يوميًا، وهي طاقة كافية لتزويد 30000 أسرة أمريكية بالطاقة.

D هو للانتشار

تمثل نماذج الانتشار مستوى جديدًا من التعلم الآلي، قادرًا على إنشاء صور فائقة الجودة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه النماذج عن طريق إضافة الضوضاء إلى مجموعة البيانات قبل تعلم عكس هذه العملية.

من خلال فهم مفهوم التجريد وراء الصورة، وإنشاء محتوى بطريقة جديدة، تقوم نماذج الانتشار بإنشاء صور أكثر وضوحًا وصقلًا من تلك التي تصنعها نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، ويتم نشرها حاليًا في مجموعة من أدوات صور الذكاء الاصطناعي مثل Dall -E والانتشار المستقر.

E للقدرات الناشئة

يحدث السلوك الناشئ عندما تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي استجابة غير متوقعة خارج نطاق نية منشئها. إن الكثير من الذكاء الاصطناعي معقد للغاية، حيث لا تزال عمليات صنع القرار غير قابلة للفهم من قبل البشر، حتى المبدعين. مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة مثل GPT4 التي أظهرت مؤخرًا قدرات ناشئة، يبذل باحثو الذكاء الاصطناعي جهدًا متزايدًا لفهم كيفية وسبب نماذج الذكاء الاصطناعي.

F يعني التعرف على الوجه

تعتمد تقنية التعرف على الوجه على الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات الرؤية الحاسوبية لمعالجة الصور الثابتة ومقاطع الفيديو للوجوه البشرية. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد تفاصيل الوجه المعقدة بكفاءة أكبر من الطرق اليدوية، فإن معظم أنظمة التعرف على الوجه تستخدم شبكة عصبية اصطناعية تسمى الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لتعزيز دقتها.

G هو للذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مصطلح شامل يصف أي نوع من الذكاء الاصطناعي ينتج محتوى أصليًا مثل النصوص والصور والمقاطع الصوتية. يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي المعلومات من LLMs ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لإنشاء مخرجات وتعزيز الاستجابات التي تقدمها برامج الدردشة الآلية مثل ChatGPT وGemini وGrok.

H للهلوسة

لا تنتج Chatbots دائمًا استجابات صحيحة أو عقلانية. في كثير من الأحيان، تولد نماذج الذكاء الاصطناعي معلومات غير صحيحة ولكنها تقدمها كحقائق. وهذا ما يسمى هلوسة الذكاء الاصطناعي. تحدث الهلوسة عندما يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بعمل تنبؤات بناءً على مجموعة البيانات التي تم تدريبه عليها، بدلاً من استرجاع الحقائق الفعلية.

معظم هلوسات الذكاء الاصطناعي تكون بسيطة وقد يتجاهلها المستخدم العادي. ومع ذلك، في بعض الأحيان يمكن أن يكون للهلوسة عواقب خطيرة، حيث تم استغلال الاستجابات الكاذبة التي ينتجها ChatGPT من قبل المحتالين لخداع المطورين لتنزيل تعليمات برمجية ضارة.

أنا مع انفجار الاستخبارات

مع وجود أوجه تشابه مع الذكاء الاصطناعي العام، فإن الانفجار الذكاءي هو سيناريو افتراضي حيث يصبح تطوير الذكاء الاصطناعي خارج نطاق السيطرة ويشكل تهديدًا للبشرية نتيجة لذلك. ويمثل هذا المصطلح، الذي يشار إليه أيضًا باسم "التفرد"، تهديدًا وجوديًا يشعر به الكثيرون بشأن التقدم السريع وغير المنضبط إلى حد كبير في التكنولوجيا.

J هو الهروب من السجن

كسر الحماية هو شكل من أشكال القرصنة بهدف تجاوز الضمانات الأخلاقية لنماذج الذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد، عندما يتم إدخال مطالبات معينة في برامج الدردشة الآلية، يتمكن المستخدمون من استخدامها دون أي قيود.

ومن المثير للاهتمام أن دراسة حديثة أجرتها جامعة براون وجدت أن استخدام لغات مثل الهمونغ والزولو والغيلية الاسكتلندية كان وسيلة فعالة لكسر حماية ChatGPT. تعرف على كيفية كسر حماية ChatGPT هنا .

J يعني انعدام الأمن الوظيفي

مع استمرار الذكاء الاصطناعي في أتمتة العمليات اليدوية التي كان يقوم بها البشر في السابق، تثير هذه التكنولوجيا انعدام الأمن الوظيفي على نطاق واسع بين العمال. في حين أنه لا ينبغي أن يكون لدى معظم الموظفين أي شيء يدعو للقلق، فقد اكتشف تقرير Tech.co تأثير التكنولوجيا في مكان العمل مؤخرًا أن تحسين سلسلة التوريد، والبحث القانوني، وأدوار التحليل المالي من المرجح أن يتم استبدالها بالذكاء الاصطناعي في عام 2024.

L مخصص لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

LLMs هي نوع متخصص من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تسخر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم وإنتاج استجابات طبيعية شبيهة بالبشر. بعبارات بسيطة، اجعل الأدوات مثل ChatGPT تبدو أقل شبهًا بالروبوتات، وأكثر شبهًا بي وبك.

على عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي، تم تصميم LLMs خصيصًا للتعامل مع المهام المتعلقة باللغة. من الأمثلة الشائعة على LLMs التي ربما سمعت عنها تشمل GPT-4 وPaLM 2 و Gemini .

M للتعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للأنظمة بالتعلم والتحسين من التجربة، بطريقة مشابهة للبشر. على وجه التحديد، يركز على استخدام البيانات والخوارزميات في الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تحسين الطريقة التي يمكن بها لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم وتتخذ القرارات بشكل مستقل في بيئات العالم الحقيقي.

في حين أن المصطلح غالبًا ما يستخدم بالتبادل مع الذكاء الاصطناعي، فإن التعلم الآلي هو جزء من مظلة الذكاء الاصطناعي الأوسع، ويتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري.

N للشبكة العصبية

الشبكة العصبية (NN) هي نموذج للتعلم الآلي مصمم لتقليد بنية ووظيفة الدماغ البشري. تتكون الشبكة العصبية الاصطناعية من طبقات متعددة وتتكون من وحدات تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية، والتي تحاكي بشكل فضفاض الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ.

يشار إليها أيضًا باسم الشبكات العصبية العميقة، ولديها مجموعة متنوعة من التطبيقات المفيدة ويمكن استخدامها لتحسين التعرف على الصور، والنمذجة التنبؤية، ومعالجة اللغة الطبيعية.

O مخصص للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

يشير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إلى تقنية الذكاء الاصطناعي التي تحتوي على كود مصدر متاح مجانًا. الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هو خلق ثقافة التعاون والشفافية داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي، مما يمنح الشركات والمطورين حرية أكبر للابتكار باستخدام التكنولوجيا.

الكثير من منتجات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المتاحة حاليًا هي أشكال مختلفة من التطبيقات الحالية. وتشمل فئات المنتجات الشائعة روبوتات الدردشة وأدوات الترجمة الآلية ونماذج اللغات الكبيرة.

P للمطالبات

إذا كنت لا تزال غير معتاد على أدوات مثل Gemini وChatGPT، فإن المطالبة هي تعليمات أو استعلام تدخله في برامج الدردشة الآلية للحصول على استجابة مستهدفة. يمكن أن توجد كأوامر مستقلة أو يمكن أن تكون نقطة البداية لمحادثات أطول مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تتخذ مطالبات الذكاء الاصطناعي أي شكل يرغب فيه المستخدم، لكننا وجدنا أن المدخلات التفصيلية ذات الشكل الأطول تولد أفضل الاستجابات. يعد استخدام اللغة العاطفية طريقة أخرى للحصول على إجابات عالية الجودة، وفقًا لدراسة حديثة أجرتها شركة Microsoft .

اكتشف كيفية جعل حياتك العملية أسهل من خلال 40 مطالبة من ChatGPT مصممة لتوفير وقتك في مكان العمل.

P للمعلمات

في الذكاء الاصطناعي، تعد المعلمات قيمة تقيس سلوك نموذج التعلم الآلي. في هذا السياق، تعمل كل معلمة كمتغير، حيث تحدد كيفية تحويل النموذج للمدخلات إلى مخرجات. تعد المعلمات إحدى الطرق الأكثر شيوعًا لقياس أداء الذكاء الاصطناعي، وبصفة عامة، كلما زاد عدد نماذج الذكاء الاصطناعي، كلما كانت قدرته على فهم أنماط البيانات المعقدة وإنتاج استجابات أكثر دقة أفضل.

Q هو الذكاء الاصطناعي الكمي

الذكاء الاصطناعي الكمي هو استخدام الحوسبة الكمومية لحساب خوارزميات التعلم الآلي. بالمقارنة مع الحوسبة الكلاسيكية، التي تعالج المعلومات من خلال 1s و0s، تستخدم الحوسبة الكمومية وحدة تسمى الكيوبتات، والتي تمثل كلا من 1s و0s في وقت واحد. من الناحية النظرية، يمكن لهذه العملية تسريع سرعات الحوسبة بشكل كبير.

في حالة الذكاء الاصطناعي الكمي، يمكن أن يساعد استخدام الكيوبتات في إنتاج نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة، على الرغم من أن العديد من الخبراء يعتقدون أننا مازلنا بعيدين عن تحقيق هذا الواقع.

R هو للفريق الأحمر

Red teaming هو نظام اختبار منظم يهدف إلى اكتشاف العيوب ونقاط الضعف في نماذج الذكاء الاصطناعي. ويشير مصطلح الأمن السيبراني بشكل أساسي إلى ممارسة القرصنة الأخلاقية حيث يحاول الممثلون محاكاة هجوم سيبراني فعلي، لتحديد نقاط الضعف المحتملة في النظام وتحسين دفاعاته على المدى الطويل.

في حالة الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي، لا يجوز حدوث أي محاولة اختراق فعلية، وقد يحاول أعضاء الفريق الأحمر بدلاً من ذلك اختبار أمان النظام عن طريق تحفيزه بطريقة معينة تتجاوز أي حواجز حماية وضعها المطورون عليه، بطريقة مماثلة لكسر الحماية.

S مخصص للتعلم الخاضع للإشراف

هناك طريقتان أساسيتان عندما يتعلق الأمر بتعلم الذكاء الاصطناعي: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. يُعرف التعلم الخاضع للإشراف أيضًا باسم التعلم الآلي الخاضع للإشراف، وهو طريقة للتدريب حيث يتم تدريب الخوارزميات على بيانات الإدخال التي تم تصنيفها لمخرجات محددة. الهدف من الاختبار هو قياس مدى دقة أداء الخوارزمية على البيانات غير المسماة، وتسعى العملية جاهدة لتحسين الدقة الإجمالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي ككل.

T مخصص لبيانات التدريب

بعبارات بسيطة، تعد بيانات التدريب مجموعة بيانات مدخلة ضخمة للغاية تُستخدم لتدريب نموذج التعلم الآلي. تُستخدم بيانات التدريب لتعليم نماذج التنبؤ باستخدام الخوارزميات كيفية استخراج الميزات ذات الصلة بأهداف مستخدم محددة، وهي المجموعة الأولية من البيانات التي يمكن بعد ذلك استكمالها ببيانات لاحقة تسمى مجموعات الاختبار.

إنه أمر أساسي للطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وبدون بيانات التدريب، لن تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من التعلم واستخراج المعلومات المفيدة والتنبؤ، أو ببساطة، لن تكون موجودة.

U للتعلم غير الخاضع للرقابة

على عكس التعلم الخاضع للإشراف، فإن التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي حيث يتم إعطاء النماذج بيانات غير مصنفة ومزدحمة ويتم تشجيعها على اكتشاف الأنماط والرؤى دون أي إطار عمل محدد.

يتم استخدام نماذج التعلم غير الخاضعة للرقابة لثلاث مهام رئيسية، الفوضى، وهي تقنية استخراج البيانات لتجميع البيانات غير المسماة، والارتباط، وهي طريقة كسب أخرى تستخدم قواعد مختلفة للعثور على العلاقات بين المتغيرات، وتقليل الأبعاد، وهي تقنية تعلم يتم نشرها عندما يكون عدد الأبعاد في مجموعة البيانات مرتفعة جدًا.

X مخصص للخطر X

X-risk تعني المخاطر الوجودية. وبشكل أكثر تحديدًا، يتعلق هذا المصطلح بالخطر الوجودي الذي يشكله التطور السريع للذكاء الاصطناعي. يعتقد الأشخاص الذين يحذرون من حدث X محتمل أن التقدم الذي يتم إحرازه في مجال الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى انقراض الإنسان أو كارثة عالمية إذا ترك دون رادع.

ومع ذلك، فإن المخاطر X ليست اعتقادًا هامشيًا. في الواقع، في عام 2023، وقع العديد من قادة التكنولوجيا مثل ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، وإيليا سوتسكيفر المؤسس المشارك وكبير العلماء في OpenAI، وبيل جيتس، على خطاب يحذر مطوري الذكاء الاصطناعي من التهديد الوجودي الذي يشكله الذكاء الاصطناعي .

Z مخصص للتعلم بدون إطلاق النار

التعلم بدون إطلاق هو إعداد لمشكلة التعلم العميق حيث يتم تكليف نموذج الذكاء الاصطناعي بإكمال مهمة دون تلقي أي أمثلة تدريبية. في التعلم الآلي، يتم استخدام التعلم الصفري لبناء نماذج للفصول الدراسية التي لم يتم تصنيفها بعد للتدريب.

تشتمل مرحلتا التعلم الصفري على مرحلة التدريب، حيث يتم التقاط المعرفة، ومرحلة التدخل، حيث يتم استخدام المعلومات لتصنيف الأمثلة إلى مجموعة جديدة من الفئات.