دليل إلى لغة الذكاء الاصطناعي

يُغير الذكاء الاصطناعي العالم ويبتكر لغة جديدة لوصفه. وبالنسبة للمهنيين في قطاع التكنولوجيا، يمكن أن يؤدي ظهور مصطلحات مثل “نماذج اللغات الكبيرة” (LLMs)، و”توليد الاسترجاع المعزز” (RAG)، و”التعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية” (RLHF) إلى شعور بعدم الأمان المهني. ولمعالجة هذه المسألة، يعمل مسرد حي للمصطلحات على إزالة الغموض عن المعجم المتطور لهذا القطاع.

تُعد “الذكاء الاصطناعي العام” (AGI) نقطة نقاش محورية، وهو مصطلح يشير عموماً إلى ذكاء اصطناعي أكثر قدرة من الإنسان العادي في العديد من المهام، إن لم يكن معظمها. ولا يزال تعريف AGI يمثل تحدياً، حيث تقدم مؤسسات مختلفة معايير متباينة. وقد وصف Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، مصطلح AGI بأنه “يعادل إنساناً متوسطاً يمكنك توظيفه كزميل في العمل”. وفي الوقت نفسه، يُعرّف ميثاق OpenAI هذا المفهوم بأنه أنظمة ذاتية الاستقلالية للغاية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية. أما Google DeepMind، وهو مختبر لأبحاث الذكاء الاصطناعي، فيرى أن AGI هو ذكاء اصطناعي يتمتع بقدرات تضاهي على الأقل قدرات البشر في معظم المهام الإدراكية.

وبعيداً عن التعريفات رفيعة المستوى، يواجه القطاع عقبات تقنية. وتأتي ظاهرة “الهلوسة” في مقدمة هذه العقبات. تنتج الهلوسة مخرجات من الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) قد تكون مضللة، بل وقد تؤدي إلى مخاطر في الحياة الواقعية، مع عواقب قد تكون خطيرة (فكر في استعلام صحي يؤدي إلى نصيحة طبية ضارة). وقد ساهمت هذه القضية في الدفع نحو تطوير نماذج متخصصة لتقليل الفجوات المعرفية.

لفهم كيفية عمل هذه النماذج، يتجه المطورون إلى “التعلم العميق” (deep learning)، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي مستوحاة من الشبكات العصبية، وهي هياكل خوارزمية تعود أصولها إلى 1940s. تتطلب نماذج التعلم العميق ملايين أو أكثر من نقاط البيانات لتحقيق نتائج جيدة. ولمعالجة هذه البيانات، تعتمد الأنظمة على “الموازاة” (parallelization)، والتي تتضمن إجراء عمليات حسابية متعددة في وقت واحد. وهذا يشبه وجود 10 موظفين يعملون على أجزاء مختلفة من مشروع في نفس الوقت بدلاً من موظف واحد يعمل بشكل تسلسلي.

تُمكّن هذه الأساليب الحسابية تقنيات الاستدلال مثل “سلسلة الأفكار” (chain of thought)، حيث يقوم النموذج بتقسيم المشكلة إلى خطوات وسيطة. على سبيل المثال، يتطلب حل لغز منطقي لمزارع لديه دجاج وأبقار بـ 40 رأساً و120 ساقاً إجراء حسابات خطوة بخطوة للوصول إلى الإجابة الصحيحة. ومن خلال تحسين هذه العمليات، يهدف القطاع إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وكفاءة.

لماذا يهم

يعمل هذا المسرد كمرجع حي للمهنيين في قطاع التكنولوجيا للتنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي المتطور، مما يساعد في إزالة الغموض عن المصطلحات مع نضوج هذا المجال.