دليل مفاهيم الذكاء الاصطناعي: تعرف على المصطلحات الأساسية

بقلم: فريق تحرير العلامة التقنية التصنيف: الذكاء الاصطناعي ٣٠ مايو ٢٠٢٦

يُعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) من المجالات التي تتطور بسرعة، وظهور العديد من المصطلحات الجديدة قد يجعل من الصعب على الكثيرين فهم هذا العالم. لذلك، نحن هنا لنقدم لك دليلًا لمجموعة من المصطلحات الأساسية التي قد تصادفها عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟

يُعرف الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بأنه نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يفوق قدرة الإنسان العادي في العديد من المهام. يصف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، AGI بأنه "معادل للإنسان المتوسط الذي يمكنك توظيفه كزميل عمل". بينما تعرف OpenAI AGI بأنه أنظمة ذاتية عالية الأداء تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية. بينما يختلف فهم Google DeepMind قليلاً، حيث ترى أن AGI هو الذكاء الاصطناعي الذي يكون على الأقل بنفس قدرة البشر في معظم المهام الإدراكية.

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟

يشير وكيل الذكاء الاصطناعي إلى أداة تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لأداء مجموعة من المهام نيابة عن المستخدم، مثل تقديم طلبات النفقات، حجز التذاكر أو الطاولات في المطاعم، وحتى كتابة وصيانة الأكواد البرمجية. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من الأجزاء المتحركة في هذا المجال الناشئ، لذا قد يعني مصطلح "وكيل الذكاء الاصطناعي" أشياء مختلفة لأشخاص مختلفين.

نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API)

يمكن اعتبار نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API) كـ "أزرار" على الجزء الخلفي من برنامج يمكن للبرامج الأخرى الضغط عليها لجعل البرنامج يقوم بأشياء معينة. يستخدم المطورون هذه الواجهات لبناء تكاملات، مثل السماح لتطبيق واحد بسحب البيانات من آخر أو تمكين وكيل الذكاء الاصطناعي من التحكم في الخدمات الخارجية مباشرة دون الحاجة إلى تدخل الإنسان.

سلسلة التفكير

في سياق الذكاء الاصطناعي، تعني سلسلة التفكير تحليل المشكلة إلى خطوات أصغر لتحسين جودة النتيجة النهائية. قد يستغرق الأمر وقتًا أطول للحصول على الإجابة، ولكن من المرجح أن تكون الإجابة صحيحة، خاصة في سياق المنطق أو البرمجة.

وكلاء الترميز

يعتبر وكيل الترميز نوعًا أكثر تحديدًا من "وكيل الذكاء الاصطناعي"، حيث يُعنى ببرامج يمكنها اتخاذ إجراءات بشكل مستقل لإنجاز هدف معين. يمكن لوكلاء الترميز كتابة واختبار وتصحيح الأكواد بشكل تلقائي، مما يوفر على المطورين وقتًا وجهدًا. يعمل هؤلاء الوكلاء عبر مجموعات كاملة من الأكواد، ويكتشفون الأخطاء، ويقومون بتشغيل الاختبارات، ودفع الإصلاحات مع الحد الأدنى من إشراف الإنسان.

الحوسبة

تشير الحوسبة عمومًا إلى القوة الحسابية الحيوية التي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل. تُعد هذه القوة أساسية للذكاء الاصطناعي، حيث توفر القدرة على تدريب ونشر النماذج القوية. يتضمن هذا المصطلح غالبًا الأجهزة المستخدمة، مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) وغيرها من أشكال البنية التحتية.

التعلم العميق

يمثل التعلم العميق مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذاتي التحسين، حيث تُصمم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بهيكل شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات. يُمكن هذه الهيكلة من إجراء ارتباطات أكثر تعقيدًا مقارنة بالنظم الأبسط.

تتمتع نماذج التعلم العميق بالقدرة على التعرف على الخصائص المهمة في البيانات بنفسها، مما يقلل من الحاجة إلى مهندسين بشر لتعريف هذه الميزات. يدعم هذا الهيكل أيضًا الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من الأخطاء، مما يحسن من القدرة على الأداء.