ملحق

مسرد مصطلحات الذكاء الاصطناعي

المصطلحات التي ستسمعها في القاعة، معرَّفة ببساطة.

الذكاء الاصطناعي (AI): نظم مصممة لأداء مهام مرتبطة بالذكاء البشري، مثل التنبؤ، أو التصنيف، أو التوليد، أو التخطيط.
التعلم الآلي: طريقة يتعلم فيها النظام الأنماط من الأمثلة بدلا من تلقي كل قاعدة صراحة.
النموذج: نظام رياضي متعلم يربط المدخلات بالمخرجات.
النموذج اللغوي الكبير (LLM): نموذج دُرب على مجموعات كبيرة من النصوص للتنبؤ باللغة وتوليدها.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: ذكاء اصطناعي ينتج نصوصا أو صورا أو صوتا أو شيفرة أو مخرجات أخرى جديدة.
نظام وكيل / وكيل ذكاء اصطناعي: نموذج موصول بأدوات وذاكرة وتعليمات وحلقات عمل لكي يستطيع إكمال خطوات متعددة.
الأتمتة: استخدام نظام لأداء مهمة بتدخل بشري مباشر محدود.
التعزيز: استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم العمل البشري لا لاستبداله.
الإنسان داخل الحلقة: يراجع شخص عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي أو يوافق عليها أو يتدخل فيها.
الإنسان مشرفا على الحلقة: يشرف شخص على نظام من دون مراجعة كل إجراء.
الإنسان خارج الحلقة: يعمل نظام من دون أن يراجع شخص كل قرار أو إجراء.
بيانات التدريب: أمثلة تستخدم لتعديل معلمات النموذج أثناء التدريب.
مجموعة البيانات: مجموعة منظمة من البيانات تستخدم للتدريب أو الاختبار أو التحليل.
مصدر البيانات: معلومات عن منشأ البيانات وكيفية جمعها أو تغييرها.
تسلسل البيانات: تاريخ انتقال البيانات عبر النظم والتحويلات.
البيانات المنظمة: بيانات منظمة في حقول أو صفوف أو فئات أو مخططات محددة.
البيانات غير المنظمة: مواد مثل النصوص أو الصور أو الصوت أو الفيديو من دون بنية جدولية ثابتة.
البيانات الاصطناعية: بيانات مولدة اصطناعيا ومصممة لتشبه البيانات الحقيقية.
الحقيقة المرجعية: وسم مرجعي أو نتيجة مرجعية تُعامل على أنها صحيحة لأغراض التقييم.
قاعدة المعرفة: مجموعة منتقاة من المعلومات يستطيع النظام استرجاعها.
المعرفة المعلمية: معلومات مشفرة في المعلمات التي تعلمها النموذج.
المعرفة الوقائعية: معلومات عن وقائع أو علاقات قد يكون النموذج تعلمها من بيانات تدريبه.
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): نظام يسترجع وثائق أو سجلات قبل توليد إجابة.
المعارف المحلية: معارف متجذرة في خبرة مكان أو مجتمع محلي معين.
معارف الشعوب الأصلية: نظم معرفية طورتها الشعوب والمجتمعات الأصلية وحافظت عليها.
السيادة على البيانات: مبدأ يقضي بأن تخضع البيانات للقوانين والحقوق والسلطة الخاصة بالأشخاص أو المكان الذي تتعلق به.
تقليل البيانات إلى أدنى حد: جمع البيانات اللازمة لغرض معلن والاحتفاظ بها فقط.
البيانات الحساسة: بيانات يمكن أن يسبب إفشاؤها أو إساءة استخدامها ضررا.
المدخل / الموجه: التعليمات أو المواد المقدمة إلى نموذج.
المخرج: النص أو التنبؤ أو التصنيف أو الصورة أو الإجراء الذي ينتجه نظام.
الاستدلال: تشغيل نموذج مدرب لإنتاج مخرج.
نافذة السياق: مقدار النص أو المواد الأخرى التي يستطيع النموذج مراعاتها في وقت واحد.
الرمز: وحدة من النص أو من بيانات أخرى يعالجها نموذج لغوي.
التضمين: تمثيل عددي للنصوص أو الصور أو البيانات الأخرى يستخدم لمقارنة العلاقات.
التصنيف: إسناد عنصر إلى فئة واحدة أو أكثر.
التنبؤ: تقدير نتيجة مرجحة من البيانات المتاحة.
التوقع: تنبؤ بحالة أو حدث في المستقبل.
التوصية: مخرج يقترح مسار عمل.
التحسين الأمثل: البحث عن أفضل نتيجة وفقا لهدف وقيود محددة.
دالة الهدف: الكمية الرسمية التي يحاول النظام تعظيمها أو تقليلها إلى أدنى حد.
المؤشر البديل: مقياس غير مباشر يستخدم بدلا من هدف أصعب قياسا.
المعيار المرجعي: اختبار يستخدم لمقارنة أداء النماذج.
التقييم: قياس نموذج أو نظام في ضوء معايير محددة.
عدم اليقين: الدرجة التي قد يكون عندها المخرج خاطئا أو غير مكتمل.
درجة الثقة: تقدير عددي مرتبط بتنبؤ أو تصنيف.
المعايرة: العلاقة بين الثقة المتنبأ بها والدقة الفعلية.
القابلية للتفسير: القدرة على تقديم بيان مفهوم لكيفية إنتاج مخرج.
القابلية للتأويل: مدى إمكانية فهم السلوك الداخلي للنظام.
الصندوق الأسود: نظام يصعب فحص طريقة عمله الداخلية.
الهلوسة: مخرج نموذج سلس لكنه غير مدعوم أو كاذب أو ملفق.
التحيز: خطأ منهجي أو أداء غير متكافئ مرتبط بالبيانات أو التصميم أو الاستخدام.
الإنصاف: نُهج لتقييم المعاملة أو النتائج غير المتكافئة ومعالجتها.
المتانة: القدرة على الأداء بصورة موثوقة في ظروف متغيرة أو غير كاملة.
الهجوم الخصومي: مدخل مصمم عمدا للتسبب في إخفاق نظام أو تصرفه على نحو غير متوقع.
الشبكة العصبية: نظام حاسوبي مكون من طبقات مترابطة تحول المدخلات إلى مخرجات.
Perceptron: نموذج رياضي مبكر لخلية دماغية واحدة، وأساس لأبحاث لاحقة في الشبكات العصبية.
Transformer: معمارية شبكة عصبية تستخدم الانتباه لمعالجة العلاقات بين الرموز.
الأوزان: الأرقام التي تعلمها النموذج أثناء التدريب. وعمليا، الأوزان هي النموذج.
الأوزان المفتوحة: أوزان منشورة بحيث يستطيع أي شخص تشغيل النموذج أو فحصه أو استضافته بنفسه.
الأوزان المغلقة: أوزان محفوظة على خواديم مقدم الخدمة ولا يمكن الوصول إليها إلا من خلال خدمته.
التدريب المسبق: تدريب أولي على متن كبير من البيانات، عادة بالتنبؤ بمحتوى مفقود أو لاحق.
الضبط الدقيق: تدريب إضافي على مجموعة بيانات أو مهمة أضيق نطاقا.
ما بعد التدريب: عمليات تطبق بعد التدريب المسبق لتحسين الفائدة أو السلوك أو المواءمة.
التعلم بالتعزيز (RL): تدريب من خلال تغذية راجعة تكافئ بعض الإجراءات وتعاقب إجراءات أخرى.
التعلم بالتعزيز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF): تعلم بالتعزيز يستخدم تفضيلات البشر أو تقييماتهم.
نموذج الاستدلال: نموذج أو نظام محسن لإنفاق حساب إضافي على مسائل متعددة الخطوات.
سلسلة التفكير: نص استدلالي وسيط يولد أثناء حل المسائل.
قوانين التوسع: علاقات مرصودة بين أداء النموذج وحجمه وبيانات التدريب والقدرة الحاسوبية.
خليط الخبراء (MoE): معمارية تضم شبكات فرعية متخصصة متعددة، ولا يستخدم منها لكل مدخل إلا بعضها.
المواءمة: تصميم نظام بحيث يعكس سلوكه أهدافا أو قيما محددة.
سلامة الذكاء الاصطناعي: أبحاث وممارسات تهدف إلى تقليل السلوك الضار أو غير المنضبط للنظم.
حوكمة الذكاء الاصطناعي: القواعد والمؤسسات والعمليات والممارسات التي تشكل تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
الذكاء الاصطناعي المسؤول: تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه مع إيلاء الانتباه للآثار الاجتماعية والأخلاقية والقانونية والبيئية.
التصميم الحساس للقيم: تصميم التكنولوجيا مع إيلاء اهتمام صريح للقيم الإنسانية والمصالح المتأثرة.
ذكاء اصطناعي موائم للسيادة: ذكاء اصطناعي مصمم ومحكوم للحفاظ على قدرة مجتمع محلي أو مكان محدد على التصرف المستقل.
أذونات دقيقة التفصيل: قيود على الأدوات أو الملفات أو البيانات أو الإجراءات التي يستطيع النظام الوصول إليها.
بيئة الاختبار المعزولة: بيئة معزولة يستطيع النظام العمل فيها مع وصول محدود.
بوابة الموافقة البشرية: إذن بشري مطلوب قبل المضي في إجراء.
سجل التدقيق: سجل لمدخلات النظام ومخرجاته وإجراءاته وتغييراته.
بطاقة النموذج: وثائق تصف الاستخدام المقصود للنموذج وحدوده وتقييمه.
بطاقة النظام: وثائق تغطي نظاما منشورا أوسع، بما في ذلك المخاطر وتدابير التخفيف.
انجراف النموذج: تغير في الأداء مع تغير البيانات أو السلوك أو الظروف بمرور الوقت.
إدارة الإصدارات: تتبع التغييرات في النماذج والبيانات والموجهات والبرمجيات.
الرجوع إلى إصدار سابق: إعادة نظام أو نشر إلى إصدار أسبق.
الاستضافة الذاتية: تشغيل نموذج على عتاد تتحكمون فيه أنتم أو مؤسستكم.
عدم الاحتفاظ بالبيانات مطلقا: تعهد تعاقدي بأن مقدم الخدمة لا يخزن شيئا مما ترسلونه إليه.