في ظل تصاعد اهتمام العالم بتقنيات الذكاء الاصطناعي لم تعد المصطلحات المرتبطة به مقتصرة على الأبحاث والمختبرات بل أصبحت جزءًا من النقاش اليومي والإعلامي، ومع هذا الزخم يجد الكثيرون صعوبة في فهم ما تعنيه هذه المفاهيم الجديدة، ولهذا السبب نضع بين يديك دليلًا مبسطًا يشرح أشهر مصطلحات الذكاء الاصطناعي بطريقة مباشرة وسهلة.

الذكاء الاصطناعي العام

هو المرحلة المتقدمة التي يسعى إليها الباحثون حيث يمتلك النظام قدرات عقلية مشابهة للبشر بل وقد يتفوق عليهم، وهذا النوع من الذكاء يتوقع أن يؤدي معظم المهام التي يقوم بها الإنسان بشكل مستقل سواء كانت معرفية أو إبداعية أو تحليلية.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

يقصد بالوكيل الذكي أنه برنامج أو نظام يعمل نيابة عن المستخدم سواء كان في تنظيم المهام اليومية أو تنفيذ أوامر معقدة مثل البرمجة وتحليل البيانات، وهذه الوكلاء تطمح لأن تصبح جزءًا من أدواتنا اليومية، لكنها لا تزال في طور التحسين المستمر.

التفكير على مراحل

"سلسلة التفكير" هي منهجية تعتمدها النماذج الذكية لحل المشكلات من خلال تقسيمها إلى خطوات صغيرة، وهذه الطريقة تحاكي الطريقة التي يفكر بها الإنسان حين يتعامل مع مسائل معقدة، وتساعد على تحسين دقة النتائج.

التعلم العميق

يعتمد هذا الأسلوب على شبكات عصبية مكونة من عدة طبقات تسمح للنظام بفهم بيانات معقدة، مثل الصور أو الأصوات، والتعلم منها بشكل ذاتي، ويعد التعلم العميق العمود الفقري للكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية.

تقنية الانتشار

الانتشار هو الطريقة المستخدمة لتوليد محتوى جديد، سواء كان صورًا أو نصوصًا أو فيديوهات، وتبدأ العملية بتشويش البيانات ثم إعادة بنائها تدريجيًا حتى تتشكل النتيجة النهائية الواقعية، وتستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في أدوات توليد الصور.

التقطير

عملية التقطير تهدف إلى نقل "معرفة" نموذج ضخم إلى نموذج أصغر ليعمل بكفاءة قريبة ولكن بموارد أقل، وهذا يمكن المطورين من تشغيل تقنيات متقدمة على أجهزة ذات قدرات محدودة.

الضبط الدقيق

عندما يتم تدريب نموذج موجود بالفعل على بيانات خاصة بمجال معين يطلق على هذه العملية "الضبط الدقيق"، وهي مفيدة لتحسين أداء النموذج في سياقات محددة مثل الطب أو القانون.

الشبكات التوليدية التنافسية

تتكون هذه التقنية من نظامين يعملان معًا الأول يولد بيانات جديدة، والآخر يقيم مدى واقعيتها، ويستخدم هذا الأسلوب لإنتاج صور أو أصوات واقعية يصعب تمييزها عن الحقيقة.

الهلوسة الرقمية

يشير مصطلح "الهلوسة" إلى الحالات التي يقدم فيها الذكاء الاصطناعي معلومات غير صحيحة أو من نسج الخيال، وتعد هذه الظاهرة من أكبر التحديات، وتدفع نحو تطوير نماذج أكثر دقة وتخصصًا.

الاستدلال

عندما يطلب من النموذج تقديم إجابة أو تنبؤ بعد اكتمال تدريبه فإن هذه المرحلة تُعرف بالاستدلال، وتعتمد جودة هذه المرحلة على قوة المعالجة المتاحة.

نماذج اللغة الكبيرة

تعتمد هذه النماذج على تحليل كميات ضخمة من النصوص لتوليد ردود دقيقة وذكية، ومن أشهرها "GPT" و"جيميني"، وهي التي تقف خلف أغلب تطبيقات المحادثة الذكية التي نراها اليوم.

الشبكات العصبية

بنيتها مستوحاة من كيفية عمل الدماغ، وهي تعد الأساس في التعلم العميق، وتستخدم في مهام متعددة مثل التعرف على الصور، والتعامل مع النصوص، وقيادة المركبات ذاتيًا.

التدريب

المرحلة التي يتعلم فيها النموذج من البيانات تسمى التدريب، وهي أكثر مراحل التطوير استهلاكًا للوقت والطاقة، ولكنها ضرورية لبناء نموذج فعّال وموثوق.

التعلم بالتحويل

من خلال هذه التقنية يمكن للنموذج استخدام الخبرات المكتسبة من مهمة سابقة لأداء مهمة جديدة دون الحاجة لبدء التدريب من الصفر مما يوفر الوقت والموارد.

الأوزان

الأوزان هي القيم الرقمية التي يضبطها النموذج خلال التدريب لتحديد أهمية كل جزء من البيانات، وهي تلعب دورًا محوريًا في كيفية تفسير النموذج للمعلومات واتخاذ قراراته.