أهم 30 مصطلحًا في الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معرفتها لعام 2025

تسارع ثورة الذكاء الاصطناعي، وكذلك اللغة التي تحددها. للبقاء في المقدمة في المحادثات التي تشكل مستقبلنا، إتقان هذه المصطلحات الأساسية أمر لا بد منه. يغطي هذا الدليل الموسع أكثر الكلمات الطنانة تأثيرًا التي تهيمن على مشهد الذكاء الاصطناعي اليوم، مصنفة حسب أهميتها الحالية.

اغوص في الداخل وأصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي!

1. الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)

ما زال يحتل الصدارة، الذكاء الاصطناعي التوليدي يدور حول الإبداع. تُنتج هذه النماذج محتوى جديدًا تمامًا مثل النصوص والصور والكود أو الصوت، بدلاً من مجرد تحليل البيانات الموجودة. إنها التكنولوجيا التي تغذي الازدهار الإبداعي الحالي في الذكاء الاصطناعي.

2. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

القوة الدافعة وراء جزء كبير من الذكاء الاصطناعي التوليدي، نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي مدربة على كميات هائلة من بيانات النص. وظيفتها الأساسية هي فهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية، مما يجعلها العقل المدبر وراء الذكاء الاصطناعي المحادث وأدوات الكتابة المتطورة.

3. GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا)

GPT هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة التي طورتها OpenAI. يتم تدريب هذه النماذج مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة وتستخدم بنية المحول لفهم وتوليد نص يشبه النص البشري. وضعت نماذج GPT، مثل GPT-3 وGPT-4، معايير جديدة في معالجة اللغة الطبيعية، مما يدعم روبوتات الدردشة وأدوات إنشاء المحتوى والمزيد.

4. وكيل الذكاء الاصطناعي

يتجاوز مجرد الأوامر البسيطة، وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام ذكاء اصطناعي مصمم لإدراك بيئته واتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات بشكل مستقل لتحقيق أهداف محددة. فكر فيها كحلالي مشكلات مستقلين في عالم الذكاء الاصطناعي.

5. هندسة الأوامر

هذا هو فن التحدث إلى الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. هندسة الأوامر هي مهارة صياغة المدخلات المثالية (أمر “برومبت”) لنماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة نماذج اللغة الكبيرة، لتوجيه مخرجاتها والحصول على النتائج التي تريدها بالضبط. إنها ضرورية لتحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة.

6. الهلوسة (في الذكاء الاصطناعي)

عندما “يهلوس” الذكاء الاصطناعي، فإنه يولد معلومات تبدو معقولة تمامًا ولكنها في الواقع غير صحيحة أو غير منطقية أو مختلقة. يشكل هذا تحديًا كبيرًا، خاصة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وهو محور رئيسي لتحسين موثوقية الذكاء الاصطناعي.

7. التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)

لمحاربة هلوسات الذكاء الاصطناعي، يجمع RAG بين نموذج لغة كبيرة (LLM) ونظام استرجاع. قبل توليد إجابة، يقوم الذكاء الاصطناعي بسحب معلومات واقعية ذات صلة من قاعدة معرفية محددة، مما يجعل إجاباته أكثر دقة وقابلة للتحقق.

8. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

يمكن لهذا النوع القوي من الذكاء الاصطناعي فهم ومعالجة المعلومات من أنواع متعددة من البيانات في وقت واحد — مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. يتيح الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط تفاعلات أكثر ثراءً وأشبه بالبشر، ويمكّن من تطبيقات متنوعة.

9. الضبط الدقيق

هل ترغب في تخصيص نموذج ذكاء اصطناعي لوظيفة محددة؟ يتيح لك الضبط الدقيق أخذ نموذج ذكاء اصطناعي مدرب مسبقًا (مثل نموذج لغة عام) وتدريبه أكثر على مجموعة بيانات أصغر ومتخصصة. هذا يُكيّف النموذج لمهمتك أو مجالك الخاص، مما يجعله فعالًا للغاية.

10. الذكاء الاصطناعي المسؤول

مع زيادة اندماج الذكاء الاصطناعي في حياتنا، يصبح ضمان تطوره واستخدامه بشكل أخلاقي أمرًا بالغ الأهمية. يشمل الذكاء الاصطناعي المسؤول العدالة والشفافية والمساءلة والنشر المفيد بشكل عام لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

11. سلامة الذكاء الاصطناعي

يركز هذا المجال على منع النتائج الكارثية المحتملة من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يتناول بحث سلامة الذكاء الاصطناعي قضايا حرجة مثل العواقب غير المقصودة وإساءة الاستخدام والحفاظ على السيطرة على الذكاء الاصطناعي عالي الكفاءة.

12. حوكمة الذكاء الاصطناعي

من يضع قواعد الذكاء الاصطناعي؟ تشير حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى الأطر والسياسات واللوائح الموضوعة لتوجيه تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة تتماشى مع القيم المجتمعية والمتطلبات القانونية.

13. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

هل تساءلت يومًا لماذا اتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا معينًا؟ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) يتضمن تقنيات تجعل مخرجات وعملية تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي مفهومة وقابلة للتفسير للبشر. إنه أمر أساسي لبناء الثقة وضمان المساءلة.

14. الذكاء الاصطناعي العام (AGI)

الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي العام (AGI) يشير إلى نوع افتراضي من الذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرات إدراكية على مستوى البشر عبر مجموعة واسعة من المهام، على عكس الذكاء الاصطناعي المتخصص المتاح اليوم. إنه مفهوم يثير الكثير من النقاش حول الإمكانات النهائية للذكاء الاصطناعي.

15. نماذج الانتشار (Diffusion Models)

هؤلاء هم السحرة وراء العديد من الصور المذهلة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. نماذج الانتشار تنشئ البيانات من خلال البدء بضوضاء عشوائية ثم “إزالة الضوضاء” تدريجيًا حتى تظهر صورة واضحة وعالية الجودة أو أي مخرجات أخرى.

16. مساعد الذكاء الاصطناعي (AI Copilot)

فكر في مساعد الذكاء الاصطناعي (AI Copilot) كمساعدك الذكي. إنه نظام ذكاء اصطناعي مصمم للعمل جنبًا إلى جنب مع الإنسان، لتعزيز قدراته، وأتمتة المهام الروتينية، واقتراح الحلول، وزيادة الإنتاجية في مجالات مختلفة مثل البرمجة أو الكتابة.

17. الرموز (Tokens)

الوحدات الأساسية للنص التي تعالجها نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تسمى رموز (Tokens). يمكن أن يكون الرمز كلمة كاملة، أو جزءًا من كلمة، أو علامة ترقيم، أو حتى حرفًا واحدًا. فهم الرموز أمر ضروري لإدارة حدود ومتطلبات تكلفة مدخلات/مخرجات نماذج اللغات الكبيرة.

18. نافذة السياق (Context Window)

نافذة السياق هي في الأساس الذاكرة قصيرة المدى لنموذج اللغة الكبيرة. تحدد الحد الأقصى لكمية النص (بالرموز) التي يمكن للذكاء الاصطناعي “تذكرها” أو أخذها في الاعتبار في أي وقت عند توليد استجابة، مما يسمح بمحادثات أطول وأكثر تماسكًا.

19. خليط الخبراء (Mixture of Experts - MoE)

في شبكة خليط الخبراء (MoE) العصبية، تتخصص شبكات فرعية مختلفة “للخبراء” في جوانب مختلفة من البيانات. ثم تحدد شبكة “بوابة” أي خبير(خبراء) يجب أن يتعامل مع مدخل معين، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة جدًا أكثر كفاءة.

20. البيانات الاصطناعية (Synthetic Data)

البيانات الاصطناعية هي بيانات يتم توليدها بشكل مصطنع لتقلد الخصائص الإحصائية للبيانات الواقعية دون احتوائها على أي معلومات شخصية فعلية. إنها لا تقدر بثمن لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عندما تكون البيانات الحقيقية نادرة أو حساسة أو باهظة الثمن.

21. التعلم المعزز (RL)

هذه هي الطريقة التي يتعلم بها الذكاء الاصطناعي من خلال التجربة والخطأ. في التعلم المعزز، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتنفيذ إجراءات في بيئة معينة ويتلقى مكافآت أو عقوبات، مما يسمح له بتعلم سلوكيات معقدة وتحقيق الأهداف، كما في لعب الألعاب أو الروبوتات.

22. التعلم الآلي (ML)

فرع أساسي من الذكاء الاصطناعي، يركز التعلم الآلي على تطوير خوارزميات تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح. إنه الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

23. التعلم العميق (DL)

مجموعة فرعية من التعلم الآلي، يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية متعددة الطبقات (غالبًا ما تسمى شبكات عصبية “عميقة”) لتعلم أنماط معقدة من كميات كبيرة من البيانات. هذا ما يدعم التعرف المتقدم على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.

24. الشبكة العصبية

مستوحاة من الدماغ البشري، الشبكة العصبية هي نظام حوسبة يتكون من “عقد” أو “خلايا عصبية” مترابطة تعالج المعلومات. إنها اللبنات الأساسية لنماذج التعلم العميق.

25. الإفراط في التجهيز (Overfitting)

في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يحدث الإفراط في التجهيز عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد للغاية، بما في ذلك الضوضاء والتقلبات العشوائية. هذا يجعل النموذج يؤدي بشكل ضعيف على بيانات جديدة غير مرئية، حيث يكافح لتعميم النتائج.

26. التعلم بالنقل (Transfer Learning)

يتضمن التعلم بالنقل أخذ نموذج مدرب مسبقًا (تم تدريبه بالفعل على مجموعة بيانات كبيرة لمهمة عامة) وإعادة استخدامه لمهمة مختلفة ولكنها ذات صلة. يوفر ذلك وقتًا كبيرًا وموارد حاسوبية.

27. التضمينات (Embeddings)

التضمينات هي تمثيلات عددية (متجهات) للنصوص أو الصور أو غيرها من البيانات التي تلتقط معناها وعلاقاتها. تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي هذه التضمينات لفهم ومعالجة البيانات بكفاءة.

28. قاعدة بيانات المتجهات

قاعدة بيانات المتجهات مُحسّنة لتخزين وإدارة والبحث في التضمينات المتجهية. تُعد هذه القواعد حاسمة للتطبيقات مثل RAG وأنظمة التوصية، حيث تتيح عمليات بحث سريعة عن التشابه.

29. زيادة البيانات

لزيادة كمية وتنوع بيانات التدريب، تتضمن زيادة البيانات إنشاء بيانات جديدة من البيانات الموجودة عن طريق إجراء تعديلات صغيرة واستراتيجية (مثل تدوير الصور أو استبدال المرادفات في النصوص).

30. صنع القرار الآلي (ADM)

يشير صنع القرار الآلي إلى الأنظمة التي تتخذ قرارات بأقل تدخل بشري، بناءً على الخوارزميات والبيانات. أصبح هذا شائعًا بشكل متزايد في مجالات مثل الموافقة على القروض أو تنظيم المحتوى.

هذه مفاهيم متطورة للغاية! مع هذه المفردات، أصبحت الآن مجهزًا بشكل أفضل للتنقل في عالم الذكاء الاصطناعي سريع التطور. كلما زادت معرفتك بهذه المصطلحات، زادت وضوحًا الفرص المذهلة والتحديات الحرجة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي.

أي من هذه المصطلحات يثير فضلك أكثر؟ أخبرنا في التعليقات!