مصطلحات يجب معرفتها في الذكاء الاصطناعي
تعرف على أهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي هناك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة الآن، مثل ChatGPT، وGrammarly، وDALL-E، التي جعلت الذكاء الاصطناعي جزءًا من حياتنا اليومية. ومع ذلك، فإن الكلمات التي يستخدمها الناس للحديث عن كيفية عمل هذه الأدوات – خاصة بين الحشود التقنية – قد تكون مربكة وليست معروفة جيدًا.
إليك بعض المصطلحات التي يجب أن تعرفها حتى تتمكن من التحدث بثقة عن الذكاء الاصطناعي وفهم المناقشات في عالم التكنولوجيا.
- AI-generated Content
محتوى مولد بالذكاء الاصطناعي
هو أي نوع من المحتوى المكتوب أو المسموع أو المرئي الذي يتم إنشاؤه بالكامل أو جزئيًا باستخدام أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. هذا المحتوى قد يكون مقالات، صور، مقاطع صوتية أو فيديوهات تم إنتاجها بشكل تلقائي أو بمساعدة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يستخدم في توليد الأفكار أو ترتيبها وليس بالضرورة أن يعني استخدامه الغش أو اختصار الجهد. - AI Hallucination
هلوسة الذكاء الاصطناعي
عندما يواجه الذكاء الاصطناعي سؤالًا لا يعرف الإجابة عليه، قد يقوم بتوليد إجابة غير صحيحة بناءً على تخمينات. هذا يسمى “هلوسة الذكاء الاصطناعي” لأن النظام يختلق معلومة غير دقيقة ويعرضها كما لو كانت حقيقة. مثال على ذلك عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بتقديم مصادر غير موجودة في محاولة للإجابة على سؤال معقد. - Black Box
الصندوق الأسود
يشير هذا المصطلح إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يكشف كيف توصل إلى استنتاجاته. بمعنى آخر، لا يمكن رؤية العملية التي يحول بها الذكاء الاصطناعي المدخلات إلى مخرجات، مما يصعب على المستخدمين فهم أو مراجعة كيفية اتخاذه للقرارات. يُعتبر هذا غامضًا ويمكن أن يكون مشكلة في التطبيقات التي تتطلب شفافية في اتخاذ القرار. - Deepfake
التزييف العميق
التزييف العميق هو تكنولوجيا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتعديل الصور، الفيديوهات، أو الصوت لتقديم أحداث لم تحدث في الواقع. يمكن استخدامها لأغراض ترفيهية، مثل إنشاء مقاطع فيديو مضحكة، أو لأغراض خبيثة مثل نشر أخبار كاذبة أو خداع الناس. يمكن التعرف على بعض هذه المقاطع من خلال ملاحظة تفاصيل غير دقيقة في الوجوه أو الأيدي. - Deep Learning
التعلم العميق
هو تقنية متقدمة في الذكاء الاصطناعي تحاكي طريقة تفكير الإنسان. هذه التقنية تعتمد على شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات لتدريب الآلة على تحديد الأنماط والقيام بتوقعات دقيقة بناءً على البيانات المتاحة. كلما تم تدريب النظام بشكل أعمق، كلما أصبحت قدرته على اتخاذ القرارات أكثر دقة. - Explainable AI
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يشرح كيفية وصوله إلى القرارات. بعكس الصندوق الأسود، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يعرض الخطوات والمعلومات التي استخدمها للوصول إلى نتيجة معينة. هذا النوع مهم في التطبيقات التي تحتاج إلى الشفافية والثقة في النتائج. - Generative AI
الذكاء الاصطناعي التوليدي
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم لإنشاء محتويات جديدة بناءً على كميات ضخمة من البيانات. أدوات مثل ChatGPT وDALL-E تعتمد على هذا النوع من الذكاء الذي يستخدم البيانات المخزنة لتوليد نصوص أو صور أو مقاطع صوتية جديدة بناءً على التعليمات التي يتلقاها. - Machine Learning
التعلم الآلي
التعلم الآلي هو قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم من البيانات السابقة وتحسين أدائه بمرور الوقت بدون تدخل بشري مباشر. كلما تم استخدام الذكاء الاصطناعي وتحميله بمزيد من البيانات، يصبح أكثر كفاءة في القيام بالمهمات وتحسين نتائجه بشكل مستمر. - Responsible AI
الذكاء الاصطناعي المسؤول
يشير إلى المسؤولية الأخلاقية في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي. يجب على مبرمجي ومطوري هذه الأنظمة ضمان أن البيانات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي دقيقة، خالية من التحيزات، ولا تسبب ضررًا عند استخدامها. الهدف هو إنتاج نتائج عادلة وموثوقة تحترم حقوق المستخدمين. - Sentient
واعي
الوعي هو القدرة على الشعور بالأحاسيس والمشاعر مثل البشر. في أفلام الخيال العلمي، الذكاء الاصطناعي يصبح “واعيًا” عندما يتصرف كما لو كان لديه مشاعر وأحاسيس. على الرغم من أن هذه الفكرة شائعة في الخيال العلمي، إلا أن الذكاء الاصطناعي اليوم ليس واعيًا وليس لديه القدرة على الشعور أو فهم المشاعر مثل السعادة أو الحزن - Natural Language Processing (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية
هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بتمكين الأجهزة من فهم اللغة البشرية وتحليلها وإنتاجها. يعتمد على خوارزميات متقدمة لتحليل النصوص، ترجماتها، والتفاعل اللغوي مع البشر، مثل ChatGPT. استخداماته تشمل الترجمة الآلية، تصحيح الأخطاء اللغوية، والتفاعل الآلي مع المستخدمين. - Supervised Learning
التعلم الموجه
هو نوع من التعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج باستخدام بيانات مُعلمة مسبقًا. هذا يعني أن البيانات التي يتعلم منها الذكاء الاصطناعي تحتوي على مدخلات ومخرجات معروفة، ويستخدم هذه البيانات لاكتشاف الأنماط وتحسين أداءه مع بيانات جديدة. - Unsupervised Learning
التعلم غير الموجه
هو نوع آخر من التعلم الآلي حيث لا توجد نتائج مُعلمة مسبقًا. يتم تدريب النموذج على بيانات غير مُعلمة، ويُترك ليكتشف الأنماط والعلاقات بنفسه. هذا النوع مفيد في اكتشاف مجموعات جديدة أو سلوكيات غير معروفة في البيانات. - Reinforcement Learning
التعلم بالتعزيز
هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي من التجربة والمكافآت. يُعطى النموذج مهامًا ويحصل على مكافآت أو عقوبات بناءً على أدائه، ويهدف إلى تحسين أدائه بمرور الوقت من خلال التجربة والخطأ. - Neural Network
الشبكة العصبية
هي نموذج رياضي مستوحى من الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. تستخدم الشبكات العصبية لتدريب الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات المعقدة، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات. تتكون الشبكة من طبقات من العقد (neurons) التي تعمل معًا لمعالجة البيانات. - Data Mining
تنقيب البيانات
هو عملية تحليل كميات ضخمة من البيانات لاستخراج معلومات مفيدة. يُستخدم تنقيب البيانات في مجالات عديدة مثل التسويق، الخدمات المالية، والرعاية الصحية لتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارات أفضل. - Algorithm
الخوارزمية
هي مجموعة من الخطوات المنطقية التي يتبعها الحاسوب لتنفيذ مهمة معينة. الخوارزميات هي أساس عمليات الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتوجيه الآلة حول كيفية معالجة البيانات والوصول إلى النتيجة المطلوبة. - Big Data
البيانات الضخمة
تشير إلى كميات هائلة من البيانات التي لا يمكن معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية. تُستخدم البيانات الضخمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وتحليل السلوكيات والاتجاهات على مستوى كبير. - Autonomous Systems
الأنظمة الذاتية
هي أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات وتنفيذ مهام بدون تدخل بشري مباشر. تشمل هذه الأنظمة السيارات ذاتية القيادة، الروبوتات الصناعية، والطائرات بدون طيار. - Robotic Process Automation (RPA)
أتمتة العمليات الروبوتية
هو نوع من التكنولوجيا التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات المتكررة والمملة. يتم استخدامه في الأعمال المكتبية لأتمتة مهام مثل إدخال البيانات، معالجة الطلبات، وإدارة البريد الإلكتروني، مما يسمح للشركات بتحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء. - Cognitive Computing
الحوسبة الإدراكية
يشير هذا المصطلح إلى الأنظمة التي تحاكي العمليات الإدراكية البشرية مثل التعلم، الفهم، والاتخاذ القرار. تعتمد الحوسبة الإدراكية على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بطريقة تفهم السياق، مما يساعدها على تقديم استجابات تشبه إلى حد ما التفكير البشري. - Neural Architecture Search (NAS)
البحث عن بنية الشبكة العصبية
NAS هي تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتصميم شبكات عصبية أفضل وأكثر كفاءة. بدلاً من تصميم الشبكة العصبية يدويًا، تقوم NAS بعملية اكتشاف وتوليد هياكل جديدة بناءً على البيانات، مما يحسن الأداء بشكل تلقائي. - Edge AI
الذكاء الاصطناعي على الحافة
Edge AI هو تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحلية مثل الهواتف الذكية، الكاميرات، أو الأجهزة الأخرى، بدلاً من الاعتماد على السحابة. هذا يسمح باتخاذ قرارات أسرع وتقليل استهلاك البيانات، وهو مفيد في التطبيقات التي تتطلب استجابة فورية. - Computer Vision
الرؤية الحاسوبية
الرؤية الحاسوبية هي قدرة الآلات على “رؤية” وتفسير الصور والفيديوهات مثل الإنسان. تستخدم هذه التكنولوجيا في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الوجوه، القيادة الذاتية، وتحليل الصور الطبية. - Transfer Learning
التعلم بالنقل
التعلم بالنقل هو تقنية في الذكاء الاصطناعي تستخدم المعرفة المكتسبة من تدريب نموذج في مهمة معينة لتحسين أدائه في مهمة أخرى. بدلاً من البدء من الصفر، يتم نقل المعرفة السابقة وتكييفها مع المشكلة الجديدة، مما يقلل من وقت التدريب ويزيد من الكفاءة. - Federated Learning
التعلم الموحد
التعلم الموحد هو تقنية تستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات موزعة عبر أجهزة متعددة دون الحاجة إلى تجميع البيانات في مكان مركزي. هذا النوع من التعلم يضمن خصوصية البيانات حيث يتم تحديث النموذج على الأجهزة المحلية ويتم إرسال التحسينات فقط إلى النظام المركزي. - Natural Language Understanding (NLU)
فهم اللغة الطبيعية
هو مجال فرعي من معالجة اللغة الطبيعية يركز على تمكين الآلات من فهم المعاني العميقة وراء النصوص والكلمات البشرية. يشمل فهم النوايا والمشاعر والسياق، مما يجعل التفاعل بين الإنسان والآلة أكثر سلاسة وطبيعية. - Backpropagation
الانتشار العكسي
هي خوارزمية تُستخدم في تدريب الشبكات العصبية. تعتمد على حساب الفرق بين النتيجة المتوقعة والنتيجة الفعلية، ثم يتم تعديل الأوزان في الشبكة بناءً على هذه الفروق لتحسين أداء النموذج. تعتبر تقنية أساسية في التعلم العميق. - Quantum Computing
الحوسبة الكمومية
هي نوع جديد من الحوسبة يعتمد على مبادئ فيزياء الكم لتنفيذ العمليات الحسابية. الذكاء الاصطناعي الكمومي يعتبر خطوة متقدمة في مستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث يُتوقع أن يُسرّع حل المشكلات المعقدة التي تحتاج إلى قدرات حسابية ضخمة. - Swarm Intelligence
الذكاء الجماعي
هو تقنية تعتمد على محاكاة سلوكيات الجماعات الحية مثل أسراب النحل أو أسراب الطيور لحل المشاكل. في الذكاء الاصطناعي، يتم استخدام الذكاء الجماعي لتنسيق سلوكيات متعددة لتحقيق نتائج أفضل من خلال العمل الجماعي المترابط بين أنظمة مختلفة. - Recurrent Neural Network (RNN)
الشبكات العصبية المتكررة
RNN هي نوع من الشبكات العصبية التي لديها القدرة على معالجة البيانات التسلسلية أو الزمنية. على عكس الشبكات العصبية التقليدية، RNN لديها حلقات تغذية راجعة تسمح لها بتذكر المعلومات السابقة، مما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل التعرف على الكلام، تحليل النصوص، والتنبؤ بالأسواق المالية. - Convolutional Neural Network (CNN)
الشبكات العصبية التلافيفية
CNN هي نوع خاص من الشبكات العصبية مصممة للتعامل مع بيانات الصور والفيديو. تعتمد على عمليات تلافيفية يمكنها اكتشاف الأنماط المكانية مثل الحواف والأشكال، وتُستخدم على نطاق واسع في التعرف على الصور والرؤية الحاسوبية. - Artificial General Intelligence (AGI)
الذكاء الاصطناعي العام
AGI يشير إلى مستوى من الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يؤدي أي مهمة معرفية يستطيع الإنسان القيام بها. على عكس الذكاء الاصطناعي الضيق الذي يركز على مهام محددة، AGI يهدف إلى تحقيق مستوى من الإدراك والفهم يمكنه التعامل مع مجموعة متنوعة من التحديات. - Bias in AI
التحيز في الذكاء الاصطناعي
التحيز في الذكاء الاصطناعي يحدث عندما تتأثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي ببيانات مشوهة أو غير متوازنة، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو غير دقيقة. يمكن أن يؤدي هذا التحيز إلى تمييز غير مقصود في مجالات مثل التوظيف أو القروض المصرفية أو النظام القضائي. - Artificial Neural Network (ANN)
الشبكة العصبية الاصطناعية
ANN هي نموذج رياضي يستخدم في الذكاء الاصطناعي يعتمد على بنية مشابهة للخلايا العصبية في الدماغ البشري. يتكون ANN من وحدات معالجة (neurons) مترابطة تعمل معًا لتنفيذ مهام مثل التعرف على الأنماط والتنبؤ بالبيانات. - Hybrid AI
الذكاء الاصطناعي الهجين
هو مزيج من تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، لتقديم حلول أكثر كفاءة وتنوعًا. يجمع الذكاء الاصطناعي الهجين بين نقاط القوة في كل تقنية للتغلب على القيود الموجودة في كل منها. - AI Ethics
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي تتعلق بالمبادئ والقيم التي تحكم تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي. تشمل هذه الأخلاقيات قضايا مثل الخصوصية، التحيز، المساءلة، وحقوق الإنسان، وتدعو إلى تطوير الذكاء الاصطناعي بطرق تحترم القيم الإنسانية وتمنع الضرر. - Digital Twin
التوأم الرقمي
التوأم الرقمي هو نسخة افتراضية من كيان مادي، سواء كان ذلك آلة، أو مبنى، أو حتى جسم إنسان. يستخدم الذكاء الاصطناعي في التوأم الرقمي لمراقبة وتحليل أداء الكيان في الوقت الحقيقي وتقديم توقعات أو تحسينات محتملة. - AI Churn Prediction
تنبؤ معدلات التراجع باستخدام الذكاء الاصطناعي
هو استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتوقع العملاء الذين قد يتركون خدمة أو منتج معين. يُستخدم هذا النوع من التحليل بشكل خاص في الشركات التي تعتمد على الاشتراكات أو الخدمات طويلة الأجل لاتخاذ خطوات استباقية للحفاظ على العملاء. - AI-powered Chatbot
روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي
روبوتات الدردشة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي قادرة على فهم اللغة الطبيعية والاستجابة للأسئلة والتفاعل مع المستخدمين بطريقة تبدو طبيعية. تُستخدم هذه التقنية بشكل شائع في خدمة العملاء، حيث يمكنها تقديم المساعدة والإجابة على الاستفسارات على مدار الساعة - Natural Language Generation (NLG)
توليد اللغة الطبيعية
NLG هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من إنتاج نصوص بلغة بشرية طبيعية بناءً على البيانات. يُستخدم في تطبيقات مثل التقارير التلقائية، ملخصات الأخبار، أو حتى إنشاء محتوى مخصص مثل المقالات والتقارير. - Computer-Aided Design (CAD) with AI
التصميم بمساعدة الكمبيوتر باستخدام الذكاء الاصطناعي
هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين وتسهيل عمليات التصميم الهندسي أو الصناعي. يمكن للنماذج الذكية اقتراح تصميمات محسنة، تقليل الأخطاء البشرية، وزيادة سرعة تطوير المنتجات من خلال التعلم من الأنماط السابقة. - AI-Driven Personalization
التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يشير إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص تجربة المستخدم بناءً على بياناتهم وسلوكهم. تُستخدم هذه التقنية في مجالات مثل التسويق الرقمي، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتوصية منتجات أو محتويات معينة بناءً على تفضيلات المستخدم السابقة. - AI in Predictive Maintenance
الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية
الصيانة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي تعتمد على تحليل البيانات لاكتشاف المشاكل المحتملة في الآلات أو الأنظمة قبل أن تحدث. من خلال مراقبة الأداء وتحليل الأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالأعطال وتقليل التوقفات غير المتوقعة. - Robustness in AI
الصلابة في الذكاء الاصطناعي
الصلابة تشير إلى قدرة النظام المدعوم بالذكاء الاصطناعي على التعامل مع مدخلات غير متوقعة أو غير دقيقة دون أن يؤدي ذلك إلى حدوث أخطاء كبيرة. النماذج القوية تكون قادرة على العمل بشكل جيد حتى في ظل ظروف غير مثالية. - Semantic Analysis
التحليل الدلالي
التحليل الدلالي هو عملية فهم وتفسير المعاني الكامنة في النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي. يُستخدم في تحليل المشاعر، البحث المعتمد على المعاني، وفهم اللغة الطبيعية بعمق، وهو مفيد في مجالات مثل تحسين محركات البحث (SEO) أو تحليل الآراء العامة. - AI in Autonomous Vehicles
الذكاء الاصطناعي في المركبات الذاتية القيادة
الذكاء الاصطناعي هو العمود الفقري لتشغيل السيارات الذاتية القيادة، حيث يستخدم مجموعة من الخوارزميات لتحليل البيانات من المستشعرات والكاميرات لاتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي حول القيادة، مثل التوقف، التسارع، والتفادي. - AI-powered Fraud Detection
اكتشاف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط المالية والأنشطة المشبوهة في الوقت الفعلي لاكتشاف محاولات الاحتيال. أنظمة اكتشاف الاحتيال تعتمد على التعلم الآلي لتحسين دقتها والتكيف مع أساليب الاحتيال الجديدة. - Synthetic Data
البيانات الاصطناعية
البيانات الاصطناعية هي بيانات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بدلاً من تجميعها من العالم الحقيقي. تُستخدم هذه البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عندما تكون البيانات الفعلية غير متاحة أو حساسة، مما يحسن دقة النماذج بدون الحاجة إلى استخدام بيانات حقيقية. - AI-enhanced Creativity
الإبداع المحسن بالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي يُستخدم لتعزيز القدرات الإبداعية للبشر. من توليد الأفكار الإبداعية إلى تحسين التصاميم الفنية أو حتى تأليف الموسيقى، الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تساهم في دعم الابتكار وتقديم حلول إبداعية جديدة في مختلف المجالات الإبداعية
