برمِج
الذكاء الاصطناعي
Artificial Intelligence (AI)
أنظمة حاسوبية تنفّذ مهام مثل التعلّم والتنبؤ والتعرّف وتوليد المحتوى.
الدرس 1-2
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
AI و ML و DL و GenAI — إيه الفرق بينهم بالظبط؟
AI أوسع من ML، وML أوسع من DL
كل واحدة تحتوي التالية — مش أربع كلمات منفصلة.
AI
الذكاء الاصطناعي
أنظمة حاسوبية تنفّذ مهام مثل التعلّم والتنبؤ والتعرّف وتوليد المحتوى.
ML
التعلّم الآلي
فرع من AI، النماذج تتعلّم أنماطًا من البيانات.
DL
التعلم العميق
أسلوب من ML يعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات.
GenAI
الذكاء التوليدي
أنظمة تنشئ محتوى جديدًا (نص، صورة، صوت) اعتمادًا على أنماط تعلّمتها.
من خارج المنهج الرسمي — لفهم أعمق
أول مرة آلة تهزم بطل عالمي — بس مش بالتعلّم
سنة 1997، هزم حاسوب IBM «Deep Blue» بطل الشطرنج غاري كاسباروف. إنجاز ذكاء اصطناعي حقيقي — لكنه اعتمد على البحث في ملايين الاحتمالات وقواعد مكتوبة يدويًا، مش على التعلّم من بيانات. يعني: AI أصيل، لكن مش Machine Learning.
المصدر: ويكيبيديا — Deep Blue versus Garry Kasparovمن خارج المنهج الرسمي — لفهم أعمق
قارنبعدها بـ19 سنة: آلة اتعلّمت من بيانات وكسبت
سنة 2016، هزم برنامج «AlphaGo» من DeepMind بطل الجو العالمي لي سيدول 4 مباريات من 5. الفرق الجوهري: AlphaGo اتعلّم من ملايين المباريات بشبكات عصبية عميقة (Deep Learning) بدل قواعد مكتوبة يدويًا — بالظبط الفرق اللي اتشرح فوق.
المصدر: ويكيبيديا — AlphaGo versus Lee Sedolالبرمجة التقليدية مقابل التعلّم الآلي
البرمجة التقليدية
المبرمج يكتب القواعد صراحةً؛ الحاسوب يطبّقها على المدخلات لينتج المخرجات.
التعلّم الآلي
النموذج يرى مدخلات ومخرجات كثيرة، ويستنتج القواعد بنفسه من البيانات.
- ✓ الذكاء الاصطناعي: أنظمة حاسوبية تنفّذ مهام مثل التعلّم والتنبؤ والتعرّف وتوليد المحتوى.
- ✓ التعلّم الآلي: فرع من AI، النماذج تتعلّم أنماطًا من البيانات.
- ✓ الهلوسة: ناتج يبدو معقولًا لكنه غير صحيح واقعيًا.
التعلّم الآلي إحدى التقنيات التي تجعل الذكاء الاصطناعي يعمل.
المفاهيم الأساسية (8)
التعلّم الآلي
Machine Learning (ML)
فرع من AI، النماذج تتعلّم أنماطًا من البيانات.
التعلم العميق
Deep Learning (DL)
أسلوب من ML يعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات.
الشبكة العصبية
Neural Network (ANN)
وحدات مترابطة تتغيّر أوزانها أثناء التدريب لتتعلّم أنماطًا.
الذكاء التوليدي
Generative AI
أنظمة تنشئ محتوى جديدًا (نص، صورة، صوت) اعتمادًا على أنماط تعلّمتها.
الهلوسة
Hallucination
ناتج يبدو معقولًا لكنه غير صحيح واقعيًا.
بيانات التدريب
Training Data
الأمثلة التي يتعلّم منها النظام أنماطه قبل استخدامه.
ذكاء ضيّق النطاق
Narrow AI
نظام مصمّم لمهمة محددة أو مجموعة محدودة من المهام.
تدرّب (13)
الإجابات الصحيحة لا تصل إلى المتصفح — التصحيح يجري على الخادم عند الإجابة.
أي الخيارات يصف العلاقة بشكل صحيح؟
أي مما يلي ليس مثالًا مناسبًا على الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
الأسلوب من التعلّم الآلي الذي يعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات هو:
«الهلوسة» في الذكاء الاصطناعي التوليدي تعني:
الفرق الجوهري بين البرمجة التقليدية والتعلّم الآلي هو:
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية توصف بأنها:
التعلّم الآلي إحدى التقنيات التي تجعل الذكاء الاصطناعي يعمل.
التعلم العميق تقنية مختلفة تمامًا عن التعلّم الآلي.
الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدم التعلم العميق لتوليد بيانات جديدة.
الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي لهما المعنى نفسه.
الشبكة العصبية نموذج حاسوبي مستوحى من فكرة ترابط العصبونات.
طابق كل وصف بالخيار المناسب.
تقنية تتعلّم الأنماط من البيانات لإجراء التنبؤات وإصدار الأحكام
تقنية تستخدم الشبكات العصبية لتعلّم أنماط معقدة
تقنية ذكاء اصطناعي تولّد بيانات جديدة مثل النصوص والصور
ناتج يبدو معقولًا لكنه غير صحيح واقعيًا
المجال العام الذي يضم أنظمة حاسوبية تنفّذ مهام مثل التعلّم والتنبؤ والتعرّف هو . والفرع الذي تتعلّم فيه النماذج أنماطًا من البيانات هو . ومن أساليبه المعتمدة على شبكات عصبية متعددة الطبقات . أما الأنظمة التي تنشئ محتوى جديدًا فتُسمّى .