ملحق

مسرد الذكاء الاصطناعي

المصطلحات التي ستسمعها في القاعة، معرَّفة ببساطة.

الذكاء الاصطناعي (AI): أنظمة حاسوبية تؤدي مهام نربطها عادة بالتفكير البشري، مثل التنبؤ أو الفرز أو الكتابة أو التخطيط.
التعلم الآلي: طريقة لبناء أنظمة تتعلم الأنماط من الأمثلة، بدلاً من تزويدها بكل قاعدة.
النموذج: نظام تعلم من البيانات ويحول المدخلات إلى مخرجات.
النموذج اللغوي الكبير (LLM): نموذج دُرّب على كميات هائلة من النصوص للتنبؤ باللغة وكتابتها.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: ذكاء اصطناعي ينشئ نصوصاً أو صوراً أو صوتاً أو شيفرات أو محتوى آخر جديداً.
نظام قائم على الوكلاء / وكيل ذكاء اصطناعي: نموذج متصل بأدوات وذاكرة وتعليمات، ليتمكن من تنفيذ مهمة في عدة خطوات.
الأتمتة: ترك النظام يؤدي مهمة بمساعدة مباشرة قليلة من شخص.
تعزيز القدرات البشرية: استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الناس في عملهم، بدلاً من الحلول محلهم.
الإنسان ضمن حلقة العمل: شخص يراجع أو يوافق أو يتدخل أثناء عملية تستخدم الذكاء الاصطناعي.
الإنسان المشرف على حلقة العمل: شخص يشرف على نظام لكنه لا يراجع كل إجراء.
الإنسان خارج حلقة العمل: نظام يعمل دون أن يراجع شخص كل قرار أو إجراء.
بيانات التدريب: الأمثلة التي يتعلم منها النموذج.
مجموعة البيانات: مجموعة منظمة من البيانات تُستخدم لتدريب شيء أو اختباره أو دراسته.
منشأ البيانات: مصدر البيانات، وكيف جُمعت أو عُدّلت.
مسار البيانات: المسار الذي تسلكه البيانات عبر الأنظمة المختلفة، وما يحدث لها في الطريق.
البيانات المنظمة: بيانات في حقول ثابتة، كما في جدول بيانات أو قاعدة بيانات.
البيانات غير المنظمة: نصوص أو صور أو صوت أو فيديو لا تتناسب مع شكل الجدول.
البيانات الاصطناعية: بيانات مختلقة أُنشئت لتشبه البيانات الحقيقية.
الحقيقة المرجعية: الإجابة التي تُعد صحيحة عند اختبار نظام.
قاعدة المعرفة: مجموعة مختارة من المعلومات يستطيع النظام البحث فيها.
المعرفة المخزنة في المعلمات: ما خزنه النموذج في الأرقام التي تعلمها، مقابل ما يبحث عنه.
المعرفة بالحقائق: حقائق وعلاقات ربما اكتسبها النموذج من بيانات تدريبه.
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يبحث النظام أولاً عن وثائق أو سجلات، ثم يكتب إجابته بناءً عليها.
المعرفة المحلية: معرفة تأتي من خبرة مكان أو مجتمع معين.
معارف الشعوب الأصلية: معرفة تراكمها الشعوب والمجتمعات الأصلية وتحافظ عليها.
السيادة على البيانات: فكرة أن البيانات يجب أن تخضع لقوانين وحقوق وسلطة الناس أو المكان الذي تتعلق به.
تقليل البيانات: جمع البيانات التي تحتاجها لغرض محدد فقط والاحتفاظ بها.
البيانات الحساسة: بيانات قد تسبب ضرراً إذا جرت مشاركتها أو إساءة استخدامها.
المدخلات / الموجّه: التعليمات أو المواد التي تعطيها للنموذج.
المخرجات: ما ينتجه النظام: نص أو تنبؤ أو فئة أو صورة أو إجراء.
الاستدلال: تشغيل نموذج مدرّب للحصول على إجابة.
نافذة السياق: كمية النص أو المواد الأخرى التي يستطيع النموذج استيعابها دفعة واحدة.
الرمز: جزء صغير من النص، غالباً ما يكون جزءاً من كلمة، يقرأه النموذج ويكتبه.
التضمين: قائمة أرقام تمثل نصاً أو صورة، لتمكين الحاسوب من مقارنة المعاني.
التصنيف: وضع عنصر في فئة واحدة أو أكثر.
التنبؤ: أفضل تقدير لنتيجة، بناءً على البيانات المتاحة.
التوقع: تنبؤ بشأن المستقبل.
التوصية: مخرج يقترح ما ينبغي فعله.
التحسين: البحث عن أفضل نتيجة، في ضوء هدف وبعض القيود.
دالة الهدف: الرقم المحدد الذي يحاول النظام رفعه أو خفضه قدر الإمكان.
المؤشر البديل: شيء يسهل قياسه يُستخدم بدلاً من هدف يصعب قياسه.
الاختبار المعياري: اختبار موحد يُستخدم لمقارنة النماذج.
التقييم: قياس مدى جودة أداء نموذج أو نظام وفق معايير محددة.
عدم اليقين: مدى احتمال أن يكون المخرج خاطئاً أو غير مكتمل.
درجة الثقة: رقم يبين مدى ثقة النظام في تنبؤ ما.
المعايرة: مدى تطابق ثقة النظام مع نسبة المرات التي يصيب فيها فعلاً.
قابلية الشرح: القدرة على تقديم شرح واضح لكيفية وصول النظام إلى مخرج.
قابلية التفسير: مدى قدرة الناس على فهم ما يجري داخل النظام.
الصندوق الأسود: نظام يصعب الاطلاع على طريقة عمله الداخلية أو التحقق منها.
الهلوسة: إجابة سلسة لكنها خاطئة أو مختلقة أو لا يدعمها أي مصدر.
التحيز: أخطاء تحابي بعض الفئات أو تضر بها باستمرار، وتنشأ من البيانات أو التصميم أو طريقة استخدام النظام.
الإنصاف: طرق لقياس المعاملة أو النتائج غير المتكافئة وتصحيحها.
المتانة: العمل بصورة موثوقة حتى عند تغير الظروف أو اضطراب المدخلات.
الهجوم العدائي: مدخل صُمم عمداً لجعل النظام يفشل أو يتصرف بشكل غير سليم.
الشبكة العصبية: نظام حاسوبي يتكون من طبقات مترابطة تحول المدخلات إلى مخرجات.
البرسيبترون: نموذج رياضي مبكر لخلية دماغية واحدة. نشأت منه الشبكات العصبية اللاحقة.
المحوّل: التصميم الذي تقوم عليه معظم النماذج اللغوية الحديثة. يحدد الكلمات المرتبطة ببعضها في النص.
الأوزان: الأرقام التي تعلمها النموذج أثناء التدريب. عملياً، الأوزان هي النموذج.
الأوزان المفتوحة: أوزان منشورة تتيح لأي شخص تشغيل النموذج أو دراسته أو استضافته بنفسه.
الأوزان المغلقة: أوزان تحتفظ بها الشركة على خوادمها. لا يمكنك استخدام النموذج إلا عبر خدمتها.
التدريب المسبق: أولى مراحل التدريب وأكبرها، وعادة ما تركز على التنبؤ بالجزء التالي من النص.
الضبط الدقيق: تدريب إضافي على مجموعة بيانات أصغر أو مهمة محددة.
التدريب اللاحق: تدريب يأتي بعد التدريب المسبق ليجعل النموذج أكثر فائدة وأفضل سلوكاً.
التعلم المعزز (RL): تدريب يكافئ بعض الأفعال ويعاقب على أخرى.
التعلم المعزز من الملاحظات البشرية (RLHF): تعلم معزز تستند فيه المكافآت إلى تقييمات الناس.
نموذج الاستدلال: نموذج يبذل جهداً إضافياً لحل مسائل متعددة الخطوات قبل أن يجيب.
سلسلة التفكير: خطوات العمل التي يكتبها النموذج أثناء حل مسألة.
قوانين التوسع: الملاحظة أن النماذج تتحسن بطريقة يمكن توقعها كلما كبرت وتلقت بيانات أكثر واستخدمت قدرة حاسوبية أكبر.
مزيج الخبراء (MoE): نموذج يتكون من أجزاء متخصصة كثيرة، ولا يستخدم إلا القليل منها لكل مدخل. وهذا يقلل تكلفة تشغيله.
المواءمة: جعل النظام يتصرف وفق أهداف أو قيم مختارة.
سلامة الذكاء الاصطناعي: أبحاث وممارسات تهدف إلى منع أنظمة الذكاء الاصطناعي من التسبب في ضرر أو الخروج عن السيطرة.
حوكمة الذكاء الاصطناعي: القواعد والمؤسسات والعمليات التي تحدد كيفية بناء الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
الذكاء الاصطناعي المسؤول: بناء الذكاء الاصطناعي واستخدامه مع مراعاة آثاره الاجتماعية والأخلاقية والقانونية والبيئية.
التصميم المراعي للقيم: تصميم التكنولوجيا مع مراعاة القيم الإنسانية ومصالح المتأثرين بها.
الذكاء الاصطناعي المتوافق مع السيادة: ذكاء اصطناعي يُبنى ويُحكم بحيث يحتفظ مجتمع أو مكان معين بالسيطرة عليه.
الأذونات التفصيلية: قيود تحدد بدقة الأدوات أو الملفات أو البيانات أو الإجراءات التي يمكن للنظام استخدامها.
البيئة المعزولة: مساحة مغلقة يمكن للنظام العمل فيها بصلاحيات وصول محدودة.
نقطة الموافقة البشرية: خطوة تتطلب موافقة شخص قبل تنفيذ إجراء.
سجل التدقيق: سجل لما دخل إلى النظام، وما خرج منه، وما فعله.
بطاقة النموذج: وثيقة تصف الغرض من النموذج وحدوده وكيفية اختباره.
بطاقة النظام: وثيقة تصف نظاماً كاملاً قيد الاستخدام، بما يشمل مخاطره وتدابير الحماية فيه.
انحراف النموذج: تغير أداء النموذج مع مرور الوقت بسبب تغير البيانات أو الظروف.
تتبع الإصدارات: تتبع التغييرات في النماذج والبيانات والموجّهات والبرمجيات.
العودة إلى إصدار سابق: الرجوع إلى إصدار أقدم من النظام.
الاستضافة الذاتية: تشغيل نموذج على أجهزة تتحكم بها أنت أو مؤسستك.
عدم الاحتفاظ بأي بيانات: تعهد مكتوب من مقدم الخدمة بألا يخزن أي شيء ترسله.