كن على الجانب الصحيح من التغيير
نعيش في عصر الابتكار والتطور السريع، قد تواجه صعوبات ومخاوف من أن تصبح عاجزًا أو مهمشًا أمام قوة الآلات، مما يحرمك من رزقك وطموحك وكرامتك. قد تسأل نفسك: هل أستطيع أن أجد فرصة ليس للنجاة فحسب ، بل للتفوق والتألق في هذا العالم المتجدد؟
سأذكر بعض المصطلحات التي سمعتها أو ستسمعها بشكل مستمر في الفترة القادمة 🧵👇
المصدر: https://blog.finxter.com/openai-glossary/
مترجمة إلى اللغة العربية بتصرف
🤖 الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
AGI، أو الذكاء الاصطناعي العام، هو مفهوم نظري يمثل شكلا من أشكال الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها عبر مجموعة واسعة من المهام، على غرار القدرات المعرفية البشرية. ومن شأن تطوير الذكاء الاصطناعي العام أن يمثل معلما هاما في الذكاء الاصطناعي البحوث، حيث تميل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية إلى التفوق في المهام الضيقة والمتخصصة ولكنها تفتقر إلى القدرة على نقل المعرفة والتعميم عبر المجالات. يثير السعي وراء الذكاء الاصطناعي العام العديد من الأسئلة والمخاوف، مثل التأثير المجتمعي المحتمل، والاعتبارات الأخلاقية، وضمان أن تكون فوائد الذكاء الاصطناعي العام في متناول الجميع.
🚀 التفرد
التفرد هو نقطة افتراضية في المستقبل عندما تؤدي التطورات في الذكاء الاصطناعي إلى تغييرات سريعة لا يمكن السيطرة عليها وتحويلية في المجتمع. يفترض هذا المفهوم أنه بمجرد أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى معين من القدرة، فقد يكون قادرا على تحسين ذكائه بشكل متكرر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في قدراته. تتم مناقشة الآثار المترتبة على التفرد على نطاق واسع، حيث يتوقع بعض الخبراء فوائد عميقة، بينما يحذر آخرون من المخاطر المحتملة والعواقب غير المقصودة.
🛡️ سلامة الذكاء الاصطناعي
تشير سلامة الذكاء الاصطناعي إلى دراسة وممارسة تصميم وبناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل آمن وأخلاقي ويتماشى مع القيم الإنسانية. يهدف الباحثون والمهندسون العاملون في مجال السلامة الذكاء الاصطناعي إلى مواجهة التحديات المختلفة، مثل منع السلوكيات غير المقصودة، وضمان الشفافية، والحفاظ على السيطرة على أنظمة الذكاء الاصطناعي. من خلال إعطاء الأولوية للسلامة الذكاء الاصطناعي، يأمل مجتمع الذكاء الاصطناعي في ضمان أن يؤدي تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج إيجابية للمجتمع ككل.
🧭 مشكلة المحاذاة
تمثل مشكلة المواءمة تحديا أساسيا في الذكاء الاصطناعي الأبحاث التي تتضمن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي تفهم النوايا والقيم والأهداف البشرية وتعمل وفقا لها. تعد معالجة مشكلة المحاذاة أمرا ضروريا لضمان تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للأهداف المرجوة وتجنب العواقب الضارة أو غير المقصودة. يستكشف الباحثون الذين يعملون على مشكلة المحاذاة طرقا مختلفة، مثل دمج التعليقات البشرية، وتطوير وظائف المكافآت التي تتوافق مع التفضيلات البشرية، وتصميم نماذج قابلة للتفسير بطبيعتها.
🧠 أوبن إيه آي OpenAI
OpenAI هي منظمة بحثية مكرسة لتطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة تفيد البشرية. تهدف OpenAI، التي أسسها Elon Musk و Sam Altman وشخصيات بارزة أخرى في قطاع التكنولوجيا، إلى تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الآمن والمفيد للجميع. تلتزم المنظمة بأبحاث السلامة طويلة الأجل، والقيادة الفنية، والتوجه التعاوني، وتتعاون بنشاط مع المؤسسات الأخرى لمواجهة التحديات العالمية التي يفرضها AGI.
💡 التعلم العميق
التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات العديدة، مما يمكنهم من تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة من كميات هائلة من البيانات. يمكن لهذه الشبكات تعلم الميزات والتمثيلات تلقائيا من البيانات الأولية، مما يجعلها فعالة للغاية في مهام مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ولعب الألعاب. أدى التعلم العميق إلى تطورات كبيرة في الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى أداء حديث عبر العديد من المجالات.
🕸️ الشبكة العصبية الاصطناعية
الشبكة العصبية الاصطناعية هي نموذج حسابي مستوحى من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهو يتألف من عقد مترابطة، أو خلايا عصبية، تقوم بمعالجة ونقل المعلومات بالتوازي. يمكن لهذه الشبكات التكيف والتعلم من البيانات عن طريق ضبط الاتصالات أو الأوزان بين الخلايا العصبية. تم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار.
🎓 التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف هو نموذج للتعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات تتكون من أزواج المدخلات والمخرجات. من خلال معرفة العلاقة بين المدخلات والمخرجات المقابلة لها، يمكن للنموذج إجراء تنبؤات أو تصنيف مدخلات جديدة غير مرئية. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف بشكل شائع في تطبيقات مثل تصنيف الصور وتصنيف النص والتعرف على الكلام، حيث تكون البيانات المصنفة
🌐 التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف هو نموذج للتعلم الآلي يتعامل مع مجموعات البيانات بدون تسميات إخراج صريحة. بدلا من ذلك، يتعلم النموذج تحديد الأنماط والهياكل والعلاقات داخل بيانات الإدخال نفسها. تشمل تقنيات التعلم الشائعة غير الخاضعة للإشراف التجميع، حيث يتم تجميع نقاط البيانات المتشابهة معا، وتقليل الأبعاد، مما يقلل من تعقيد البيانات مع الحفاظ على خصائصها الأساسية. التعلم غير الخاضع للإشراف مفيد بشكل خاص لمهام مثل اكتشاف الحالات الشاذة وأنظمة التوصية وضغط البيانات.
🎮 التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)
RLHF هي طريقة تجمع بين التعلم المعزز، وهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئة ما، مع ردود الفعل البشرية لمواءمة سلوك الوكيل مع القيم والتفضيلات الإنسانية. في RLHF، يتم استخدام التغذية الراجعة البشرية لإنشاء إشارة مكافأة توجه عملية تعلم الوكيل، مما يمكنه من التكيف بشكل أفضل مع التوقعات البشرية. تم تطبيق هذا النهج في مجالات مختلفة، بما في ذلك الروبوتات والألعاب والتوصيات الشخصية.
💬 معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
البرمجة اللغوية العصبية هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد لغة بشرية. تجمع البرمجة اللغوية العصبية بين اللغويات وعلوم الكمبيوتر والتعلم الآلي لإنشاء خوارزميات يمكنها معالجة وتحليل وإنتاج نص أو كلام باللغة الطبيعية. تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وتلخيص النص وأنظمة الإجابة على الأسئلة. أدت التطورات في البرمجة اللغوية العصبية إلى تطوير نماذج لغوية وروبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين متطورة بشكل متزايد.
📚 نماذج اللغات الكبيرة
نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم وتوليد نص يشبه الإنسان. يمكن لهذه النماذج تعلم الأنماط المعقدة والسياق والمعرفة من بيانات التدريب، مما يؤدي إلى قدرة رائعة على إنشاء نص متماسك وملائم للسياق. أظهرت نماذج اللغات الكبيرة، مثل سلسلة GPT من OpenAI، أداء ملحوظا في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك إكمال النص والتلخيص والترجمة.
⚙️ محول
المحول هو بنية التعلم العميق التي قدمها Vaswani et al. في عام 2017، مصممة لمهام التسلسل إلى التسلسل مثل الترجمة الآلية وتلخيص النص. يعرف المحول بآلية الانتباه الذاتي الخاصة به، والتي تمكنه من التقاط التبعيات والعلاقات طويلة المدى بشكل فعال داخل بيانات الإدخال. أصبحت هذه البنية الأساس للعديد من نماذج معالجة اللغات الطبيعية الحديثة، بما في ذلك BERT و GPT و T5.
👁️ آلية الاهتمام
آليات الانتباه في الشبكات العصبية مستوحاة من الاهتمام البشري، مما يسمح للنماذج بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من بيانات الإدخال بناء على صلتها بالمهمة المطروحة. من خلال تقييم أهمية عناصر الإدخال المختلفة بالنسبة لبعضها البعض، تساعد آليات الانتباه في تحسين قدرة النموذج على التقاط السياق والتعامل مع التبعيات طويلة المدى. تم استخدام آليات الانتباه بنجاح في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام.
🔄 الاهتمام الذاتي
الانتباه الذاتي هو نوع محدد من آلية الانتباه المستخدمة في النماذج القائمة على المحولات. يسمح للنموذج بربط المواضع المختلفة لتسلسل واحد عن طريق حساب المتوسط المرجح لجميع المواضع بناء على صلتها بالموضع الحالي. وهذا يمكن النموذج من التقاط كل من السياق المحلي والعالمي، وتحسين قدرته على فهم وتوليد نص متماسك. يعد الانتباه الذاتي مكونا رئيسيا لنماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة مثل BERT و GPT.
📖 BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات)
BERT هو نموذج قائم على المحولات تم تدريبه مسبقا تم تطويره بواسطة Google لمهام فهم اللغة الطبيعية. يستخدم نهج تدريب ثنائي الاتجاه يسمح له بتعلم السياق من كل من اليسار واليمين لرمز معين، مما يؤدي إلى فهم أعمق للغة. حققت BERT أداء متطورا في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة. وقد أدى نجاحها إلى تطوير العديد من النماذج المستندة إلى BERT والإصدارات المضبوطة بدقة لمهام ولغات محددة.
🌐 GPT (محول توليدي مدرب مسبقا)
GPT عبارة عن سلسلة من نماذج اللغة القائمة على المحولات واسعة النطاق التي طورتها OpenAI، وهي مصممة لفهم اللغة الطبيعية ومهام التوليد. يتم تدريب نماذج GPT مسبقا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها لمهام محددة، مثل إكمال النص والتلخيص والترجمة. أظهرت نماذج GPT، بما في ذلك GPT-3 و GPT-4، قدرات رائعة في إنشاء نص متماسك وملائم للسياق، مما يجعلها مناسبة لمختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين.
🎓 ما قبل التدريب
التدريب المسبق هو المرحلة الأولى في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تدريب النموذج على كميات هائلة من البيانات النصية غير المسماة لتعلم أنماط اللغة العامة والهياكل والمعرفة. تسمح عملية التعلم غير الخاضعة للإشراف هذه للنموذج باكتساب فهم واسع للغة، والذي يمكن ضبطه لاحقا لمهام محددة باستخدام مجموعات بيانات أصغر حجما. كان التدريب المسبق حاسما لنجاح أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية، مثل BERT و GPT.
🎛️ الضبط الدقيق
الضبط الدقيق هو المرحلة الثانية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تكييف النموذج المدرب مسبقا لمهمة محددة باستخدام مجموعة بيانات أصغر ذات علامة تتعلق بهذه المهمة. تعمل عملية التعلم الخاضعة للإشراف هذه على تحسين أداء النموذج، مما يسمح له بالاستفادة من فهم اللغة العام المكتسب أثناء التدريب المسبق لتحقيق دقة عالية في المهمة المستهدفة. تم استخدام الضبط الدقيق على نطاق واسع لتكييف نماذج اللغة الكبيرة مثل BERT و GPT لمختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة وتلخيص النص.
🎯 التعلم بدون أمثلة
التعلم الصفري هو نهج الذكاء الاصطناعي يمكن النموذج من إجراء تنبؤات أو إكمال المهام دون تدريبه بشكل صريح على البيانات المحددة للمهمة. من خلال الاستفادة من المعرفة السابقة والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق، يمكن للنموذج توليد مخرجات معقولة للمهام غير المرئية. تم إثبات التعلم الصفري في مجالات مختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات. أظهرت نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-3، قدرات تعليمية رائعة في مهام مثل الترجمة والتلخيص وإنشاء التعليمات البرمجية.
🧪 التعلم بأمثلة قليلة
التعلم بأمثلة محددة هو نهج الذكاء الاصطناعي يمكن النموذج من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة من خلال التعلم من عدد صغير من الأمثلة المصنفة. تستفيد هذه التقنية من المعرفة السابقة للنموذج والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق، مما يسمح له بالتعميم الفعال من البيانات المحدودة. يعد التعلم قليل اللقطات ذا قيمة خاصة في السيناريوهات التي يكون فيها الحصول على البيانات المصنفة نادرا أو مكلفا. أظهرت نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT-3، قدرات تعليمية رائعة قليلة الطلقات في مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية.
📜 رمز مميز
الرمز المميز هو وحدة نصية تعمل كمدخل لنموذج اللغة. يمكن أن تمثل الرموز المميزة الكلمات أو الكلمات الفرعية أو الأحرف، اعتمادا على الرمز المميز المستخدم لمعالجة النص. من خلال تقسيم النص إلى رموز، يمكن لنماذج اللغة أن تتعلم بشكل فعال وتلتقط أنماط اللغة وهيكلها وسياقها. يمكن أن يؤثر اختيار استراتيجية الترميز على أداء النموذج ومتطلبات الذاكرة والتعقيد الحسابي.
🔪 محلل الرموز
محلل النصوص هو أداة تقوم بمعالجة النص بتقسيمه إلى رموز فردية ، تعمل كمدخلات لنموذج اللغة. يمكن لمحلل النصوص استخدام استراتيجيات مختلفة ، مثل تقسيم النص عند المسافات البيضاء ، أو استخدام وحدات فرعية محددة مسبقًا ، أو تطبيق خوارزميات أكثر تعقيدًا تأخذ في الاعتبار قواعد خاصة باللغة. يمكن أن يؤثر اختيار محلل النصوص على أداء النموذج ومتطلبات الذاكرة والتعقيد الحسابي. محللات النصوص هي مكونات أساسية من خطوط معالجة اللغة الطبيعية ، حيث تمكن النماذج من معالجة وتعلم وتوليد النص بكفاءة.
🖼️ نافذة السياق
نافذة السياق هي جزء من النص يحيط برمز مميز أو تسلسل معين يستخدمه نموذج اللغة لفهم السياق وإجراء التنبؤات. في بعض النماذج، تكون نافذة السياق محدودة الحجم بسبب القيود الحسابية، والتي يمكن أن تؤثر على قدرة النموذج على التقاط التبعيات والعلاقات طويلة المدى داخل النص. تستخدم النماذج القائمة على المحولات، مثل BERT و GPT، آليات الانتباه الذاتي لمعالجة ودمج السياق بشكل فعال من تسلسلات المدخلات متغيرة الطول.
🎮 AI Dungeon
الذكاء الاصطناعي Dungeon هي لعبة مغامرات نصية مدعومة بنماذج GPT من OpenAI، والتي تسمح للاعبين بالتفاعل مع عالم افتراضي وإنشاء قصصهم الفريدة. من خلال الاستفادة من قدرات توليد اللغة الطبيعية ل GPT، تولد اللعبة روايات غنية وجذابة تستجيب لمدخلات اللاعب في الوقت الفعلي. يعرض الذكاء الاصطناعي Dungeon إمكانات نماذج اللغات الكبيرة في التطبيقات التفاعلية، ويقدم لمحة عن مستقبل سرد القصص والترفيه الذكاء الاصطناعي.
🎨 دال-إي Dell-E
DALL-E هو نموذج الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI يجمع بين بنية GPT وتقنيات رؤية الكمبيوتر لإنشاء صور أصلية من الأوصاف النصية. من خلال تعلم فهم العلاقات بين النص والعناصر المرئية، يمكن ل DALL-E إنشاء مجموعة واسعة من الصور، من المشاهد الواقعية إلى التراكيب السريالية أو المجردة. يسلط DALL-E الضوء على إمكانات النماذج القائمة على المحولات في التطبيقات الإبداعية، مما يسد الفجوة بين فهم اللغة الطبيعية وتوليد المحتوى المرئي.
🔎 منتصف الرحلة - Midjourney
Midjourney هي خدمة كتابة قصص تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مدعومة من GPT-3.5 من OpenAI. يسمح للمستخدمين بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي لإنشاء قصص فريدة ومخصصة من خلال توفير مدخلات في شكل مطالبات أو أسماء شخصيات أو عناصر مؤامرة. يقوم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك بإنشاء قصة بناء على مدخلات المستخدم، وعرض الإمكانات الإبداعية لنماذج اللغة الكبيرة في توليد المحتوى ورواية القصص.
🌐 جي بي تي-4 - GPT-4
GPT-4 هو أحدث تكرار لسلسلة المحولات التوليدية المدربة مسبقا من OpenAI، بناء على نجاح سابقاتها، مثل GPT-3. كنموذج لغوي قائم على المحولات على نطاق واسع، يظهر GPT-4 قدرات رائعة لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها، مما يمكنه من التفوق في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك إكمال النص والتلخيص والترجمة. تم تطبيق GPT-4 في مجموعة واسعة من التطبيقات، من روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين إلى إنشاء المحتوى وتوليف التعليمات البرمجية.
🌟 جي بي تي-3.5 - GPT-3.5
GPT-3.5 هي نسخة وسيطة بين GPT-3 و GPT-4، مما يمثل تحسنا تدريجيا في سلسلة المحولات التوليدية المدربة مسبقا التي طورتها OpenAI. مثل سابقاتها، GPT-3.5 هو نموذج لغوي واسع النطاق قائم على المحولات يوضح فهما رائعا للغة الطبيعية وقدرات التوليد. تم استخدام GPT-3.5 في تطبيقات مختلفة، مثل الذكاء الاصطناعي Dungeon و Midjourney ومهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.
💻 واجهة برمجة تطبيقات OpenAI
واجهة برمجة تطبيقات OpenAI عبارة عن منصة توفر للمطورين إمكانية الوصول إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI، مثل GPT-3 و Codex، من خلال واجهة بسيطة. باستخدام واجهة برمجة التطبيقات، يمكن للمطورين دمج هذه النماذج القوية بسهولة في تطبيقاتهم، مما يتيح إمكانات مثل فهم اللغة الطبيعية وإنشاء النصوص والترجمة وتوليف التعليمات البرمجية. تسهل واجهة برمجة تطبيقات OpenAI الاعتماد الواسع النطاق لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يمكن المطورين من إنشاء حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
🦾 InstructGPT
InstructGPT هو إصدار من نموذج GPT الخاص ب OpenAI، مصمم خصيصا لاتباع التعليمات الواردة في المدخلات وإنشاء ردود مفصلة وغنية بالمعلومات. من خلال تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات تتضمن مطالبات إرشادية، يتعلم InstructGPT فهم استفسارات المستخدم ومعالجتها بشكل أفضل، مما يجعله أكثر ملاءمة للتطبيقات التي يحتاج فيها المستخدمون إلى إرشادات أو معلومات محددة. تعرض قدرة InstructGPT على اتباع التعليمات وتوليد استجابات متماسكة وذات صلة بالسياق إمكانات نماذج اللغة الكبيرة في أنظمة استرجاع المعلومات والمساعدة التي يحركها الذكاء الاصطناعي.
📝 المطالبات Prompt engineering
المطالبات هي عملية صياغة مطالبات الإدخال بعناية لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT في توليد المخرجات المطلوبة. من خلال توفير سياق أو قيود أو إرشادات محددة داخل المطالبة، يمكن للمستخدمين التأثير على استجابة النموذج وتحسين جودة وملاءمة النص الذي تم إنشاؤه. تعد الهندسة السريعة مهارة أساسية للاستفادة الفعالة من نماذج اللغات الكبيرة، حيث تساعد المستخدمين على تسخير قدرات النموذج لتحقيق النتائج المرجوة في تطبيقات مختلفة، مثل إنشاء المحتوى والإجابة على الأسئلة والتلخيص.
🗃️ الرسم البياني المعرفي Knowledge Graph
الرسم البياني المعرفي هو تمثيل منظم للمعلومات التي تربط الكيانات وعلاقاتها بتنسيق يشبه الرسم البياني. تمكن الرسوم البيانية المعرفية أنظمة الذكاء الاصطناعي من تخزين المعلومات وتنظيمها واستردادها بكفاءة، مما يوفر أساسا لمهام مثل الإجابة على الأسئلة والتوصية والاستدلال. من خلال دمج الرسوم البيانية المعرفية مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية، يهدف باحثو الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة يمكنها التفكير في المعلومات المعقدة والمترابطة وتوليد استجابات أكثر دقة وذات صلة بالسياق.
🗣️ محادثة الذكاء الاصطناعي
يشير الذكاء الاصطناعي المحادثة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من المشاركة في محادثات طبيعية تشبه الإنسان. من خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي وتمثيل المعرفة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المحادثة فهم مدخلات اللغة البشرية وتفسيرها والاستجابة لها بطريقة ذات صلة بالسياق. تم تطبيق الذكاء الاصطناعي المحادثة في مجالات مختلفة، بما في ذلك دعم العملاء والمساعدين الافتراضيين ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي، مما أدى إلى تغيير طريقة تفاعل البشر مع الآلات.
📊 زيادة البيانات
زيادة البيانات هي تقنية تستخدم في التعلم الآلي لزيادة حجم وتنوع مجموعة البيانات من خلال تطبيق تحويلات أو تعديلات مختلفة على البيانات الموجودة. في سياق معالجة اللغة الطبيعية، قد تتضمن زيادة البيانات تقنيات مثل إعادة الصياغة أو استبدال المرادفات أو خلط النصوص. من خلال تحسين مجموعة البيانات بأمثلة متنوعة، يمكن أن تساعد زيادة البيانات في تحسين قدرات التعميم للنموذج وأدائه في المهام المختلفة، خاصة عندما تكون البيانات المصنفة نادرة.
🎖️ نقل التعلم
نقل التعلم هو أسلوب تعلم آلي يستفيد من المعرفة المكتسبة من مهمة واحدة لتحسين الأداء في مهمة أخرى ذات صلة. في سياق نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT و BERT، يتضمن التعلم التحويلي التدريب المسبق للنموذج على كميات هائلة من البيانات النصية لاكتساب فهم عام للغة، يليه ضبط دقيق لمهمة محددة باستخدام مجموعة بيانات أصغر حجما. كان للتعلم التحويلي دور فعال في نجاح أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية، مما مكنها من تحقيق أداء عال مع بيانات محدودة خاصة بالمهمة.
🕵️ التعلم النشط
التعلم النشط هو نموذج للتعلم الآلي يختار فيه النموذج بنشاط العينات الأكثر إفادة من مجموعة من البيانات غير المسماة للتعليق التوضيحي البشري، وبالتالي تحسين أدائه بأقل قدر من البيانات المصنفة. من خلال التركيز على العينات الأكثر غموضا أو غموضا أو تنوعا، يمكن للتعلم النشط أن يقلل من كمية البيانات المصنفة المطلوبة للتدريب، مما يجعله مفيدا بشكل خاص في السيناريوهات التي تكون فيها بيانات التصنيف مستهلكة للوقت أو مكلفة.
📈 التعلم المستمر
التعلم المستمر هو نهج في التعلم الآلي حيث يتعلم النموذج من دفق مستمر من البيانات، ويتكيف مع المعلومات والمهام الجديدة دون أن ينسى المعرفة السابقة. يهدف هذا النهج إلى محاكاة التعلم البشري، وتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من اكتساب المعرفة بشكل تدريجي والتكيف مع البيئات المتغيرة أو مجالات المشاكل. التعلم المستمر هو مجال نشط للبحث، مع تطبيقات محتملة في أنظمة التعلم مدى الحياة، والروبوتات، واتخاذ القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي.
انتهى