محاولة لشرح الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي ويعمل – كيف يتم تدريبه؟

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي (AI)؟ 🤖

يمكن تقسيم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي (AI) إلى عدة خطوات محددة بوضوح. تعد كل خطوة من هذه الخطوات أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النتيجة النهائية التي يحققها الذكاء الاصطناعي. تبدأ العملية بإدخال البيانات وتنتهي بالتنبؤ بالنموذج والتعليقات المحتملة أو جولات التدريب الإضافية. تصف هذه المراحل العملية التي تمر بها جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبًا، بغض النظر عما إذا كانت عبارة عن مجموعات بسيطة من القواعد أو شبكات عصبية شديدة التعقيد.

1. إدخال البيانات 📊

أساس كل الذكاء الاصطناعي هو البيانات التي يعمل معها. يمكن أن تكون هذه البيانات في أشكال مختلفة، على سبيل المثال الصور أو النصوص أو الملفات الصوتية أو مقاطع الفيديو. يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه البيانات الأولية للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات. تلعب جودة وكمية البيانات دورًا رئيسيًا هنا، لأن لها تأثيرًا كبيرًا على مدى جودة أو ضعف عمل النموذج لاحقًا.

كلما كانت البيانات أكثر شمولاً ودقة، كلما كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على التعلم بشكل أفضل. على سبيل المثال، عندما يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على معالجة الصور، فإنه يتطلب كمية كبيرة من بيانات الصورة لتحديد الكائنات المختلفة بشكل صحيح. مع نماذج اللغة، فإن البيانات النصية هي التي تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة البشرية وتوليدها. يعد إدخال البيانات الخطوة الأولى وواحدة من أهم الخطوات، حيث أن جودة التنبؤات لا يمكن أن تكون إلا بنفس جودة البيانات الأساسية. يصف مبدأ مشهور في علوم الكمبيوتر هذا بالقول "القمامة تدخل، القمامة تخرج" - البيانات السيئة تؤدي إلى نتائج سيئة.

2. المعالجة المسبقة للبيانات 🧹

بمجرد إدخال البيانات، يجب إعدادها قبل أن يتم إدخالها في النموذج الفعلي. تسمى هذه العملية بالمعالجة المسبقة للبيانات. الهدف هنا هو وضع البيانات في نموذج يمكن معالجته على النحو الأمثل بواسطة النموذج.

إحدى الخطوات الشائعة في المعالجة المسبقة هي تطبيع البيانات. وهذا يعني أنه يتم إدخال البيانات في نطاق موحد من القيم بحيث يعاملها النموذج بالتساوي. على سبيل المثال، يمكن قياس جميع قيم البكسل الخاصة بالصورة إلى نطاق من 0 إلى 1 بدلاً من 0 إلى 255.

جزء مهم آخر من المعالجة المسبقة هو ما يسمى باستخراج الميزات. يتم استخراج ميزات معينة من البيانات الأولية ذات الصلة بالنموذج بشكل خاص. في معالجة الصور، على سبيل المثال، يمكن أن يكون ذلك عبارة عن حواف أو أنماط ألوان معينة، بينما في النصوص، يتم استخراج الكلمات الرئيسية أو هياكل الجملة ذات الصلة. تعد المعالجة المسبقة أمرًا بالغ الأهمية لجعل عملية تعلم الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة ودقة.

3. الموديل 🧩

النموذج هو قلب كل الذكاء الاصطناعي. هنا يتم تحليل البيانات ومعالجتها بناءً على الخوارزميات والحسابات الرياضية. يمكن أن يوجد النموذج بأشكال مختلفة. أحد أفضل النماذج المعروفة هو الشبكة العصبية، التي تعتمد على كيفية عمل الدماغ البشري.

تتكون الشبكات العصبية من عدة طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تقوم بمعالجة المعلومات ونقلها. تأخذ كل طبقة مخرجات الطبقة السابقة وتعالجها بشكل أكبر. تتكون عملية التعلم للشبكة العصبية من ضبط أوزان الوصلات بين هذه الخلايا العصبية حتى تتمكن الشبكة من تقديم تنبؤات أو تصنيفات دقيقة بشكل متزايد. يحدث هذا التكيف من خلال التدريب، حيث تصل الشبكة إلى كميات كبيرة من بيانات العينة وتقوم بشكل متكرر بتحسين معلماتها الداخلية (الأوزان).

بالإضافة إلى الشبكات العصبية، هناك أيضًا العديد من الخوارزميات الأخرى المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه أشجار القرار والغابات العشوائية وآلات المتجهات الداعمة وغيرها الكثير. تعتمد الخوارزمية المستخدمة على المهمة المحددة والبيانات المتاحة.

4. التنبؤ النموذجي 🔍

بعد أن يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات، يصبح قادرًا على عمل تنبؤات. وتسمى هذه الخطوة التنبؤ بالنموذج. يتلقى الذكاء الاصطناعي مدخلات ويعيد مخرجات، أي تنبؤ أو قرار، بناءً على الأنماط التي تعلمها حتى الآن.

هذا التنبؤ يمكن أن يتخذ أشكالا مختلفة. على سبيل المثال، في نموذج تصنيف الصور، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالكائن المرئي في الصورة. وفي نموذج اللغة، يمكنه التنبؤ بالكلمة التي تأتي بعد ذلك في الجملة. في التنبؤات المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بكيفية أداء سوق الأوراق المالية.

ومن المهم التأكيد على أن دقة التنبؤات تعتمد بشكل كبير على جودة بيانات التدريب وبنية النموذج. من المرجح أن يقوم النموذج الذي تم تدريبه على بيانات غير كافية أو متحيزة بإجراء تنبؤات غير صحيحة.

5. التغذية الراجعة والتدريب (اختياري) ♻️

جزء آخر مهم من عمل الذكاء الاصطناعي هو آلية التغذية الراجعة. يتم فحص النموذج بانتظام وتحسينه. تحدث هذه العملية إما أثناء التدريب أو بعد التنبؤ بالنموذج.

إذا قام النموذج بتنبؤات غير صحيحة، فيمكنه التعلم من خلال التعليقات لاكتشاف هذه الأخطاء وضبط معلماته الداخلية وفقًا لذلك. ويتم ذلك عن طريق مقارنة تنبؤات النموذج بالنتائج الفعلية (على سبيل المثال، مع البيانات المعروفة التي توجد لها الإجابات الصحيحة بالفعل). الإجراء النموذجي في هذا السياق يسمى التعلم تحت الإشراف، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات النموذجية المقدمة بالفعل مع الإجابات الصحيحة.

الطريقة الشائعة للتغذية الراجعة هي خوارزمية الانتشار العكسي المستخدمة في الشبكات العصبية. يتم نشر الأخطاء التي يرتكبها النموذج بشكل عكسي عبر الشبكة لضبط أوزان اتصالات الخلايا العصبية. يتعلم النموذج من أخطائه ويصبح أكثر دقة في تنبؤاته.

دور التدريب 🏋️‍♂️

إن تدريب الذكاء الاصطناعي هو عملية متكررة. كلما زادت البيانات التي يراها النموذج وكلما زاد تدريبه بناءً على هذه البيانات، أصبحت تنبؤاته أكثر دقة. ومع ذلك، هناك أيضًا حدود: يمكن أن يواجه النموذج المُدرب بشكل مفرط ما يسمى بمشاكل "التجهيز الزائد". وهذا يعني أنه يحفظ بيانات التدريب بشكل جيد بحيث يؤدي إلى نتائج أسوأ على البيانات الجديدة غير المعروفة. ولذلك من المهم تدريب النموذج بحيث يعمم ويقدم تنبؤات جيدة حتى على البيانات الجديدة.

بالإضافة إلى التدريب المنتظم، هناك أيضًا إجراءات مثل نقل التعلم. هنا، يتم استخدام نموذج تم تدريبه بالفعل على كمية كبيرة من البيانات لمهمة جديدة مماثلة. وهذا يوفر الوقت وقوة الحوسبة لأنه لا يلزم تدريب النموذج من الصفر.

حقق أقصى استفادة من نقاط قوتك 🚀

يعتمد عمل الذكاء الاصطناعي على تفاعل معقد لخطوات مختلفة. بدءًا من إدخال البيانات والمعالجة المسبقة والتدريب النموذجي والتنبؤ والتعليقات، هناك العديد من العوامل التي تؤثر على دقة وكفاءة الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب جيدًا أن يوفر فوائد هائلة في العديد من مجالات الحياة - بدءًا من أتمتة المهام البسيطة وحتى حل المشكلات المعقدة. ولكن من المهم بنفس القدر أن نفهم القيود والمزالق المحتملة للذكاء الاصطناعي من أجل تحقيق أقصى استفادة من نقاط قوته.

🤖📊 عملية تعلم الذكاء الاصطناعي: الالتقاط والربط والحفظ

🌟 جمع البيانات وإعدادها

الخطوة الأولى في عملية تعلم الذكاء الاصطناعي هي جمع البيانات وإعدادها. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو أجهزة الاستشعار أو النصوص أو الصور.

🌟 ربط البيانات (الشبكة العصبية)

ترتبط البيانات المجمعة ببعضها البعض في الشبكة العصبية. يتم تمثيل كل حزمة بيانات بواسطة اتصالات في شبكة من "الخلايا العصبية" (العقد). مثال بسيط لمدينة شتوتغارت يمكن أن يبدو كما يلي:

أ) شتوتغارت مدينة في بادن فورتمبيرغ
ب) بادن فورتمبيرغ ولاية اتحادية في ألمانيا
ج) شتوتغارت مدينة في ألمانيا
د) يبلغ عدد سكان شتوتغارت 633484 نسمة في عام 2023
هـ) باد كانشتات هي إحدى مناطق شتوتغارت
و) تأسست مدينة باد كانستات على يد الرومان
ز) شتوتغارت هي عاصمة ولاية بادن فورتمبيرغ

اعتمادًا على حجم حجم البيانات، يتم إنشاء معلمات النفقات المحتملة باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم. على سبيل المثال: يحتوي GPT-3 على ما يقرب من 175 مليار معلمة!

🌟 التخزين والتخصيص (التعلم)

يتم تغذية البيانات إلى الشبكة العصبية. تمر عبر نموذج الذكاء الاصطناعي وتتم معالجتها عبر الاتصالات (على غرار المشابك العصبية). يتم ضبط الأوزان (المعلمات) بين الخلايا العصبية لتدريب النموذج أو تنفيذ مهمة ما.

على عكس أشكال التخزين التقليدية مثل الوصول المباشر أو الوصول المفهرس أو التخزين المتسلسل أو المجمع، تقوم الشبكات العصبية بتخزين البيانات بطريقة غير تقليدية. يتم تخزين "البيانات" في أوزان وتحيزات الاتصالات بين الخلايا العصبية.

يحدث "التخزين" الفعلي للمعلومات في الشبكة العصبية عن طريق ضبط أوزان الاتصال بين الخلايا العصبية. "يتعلم" نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال ضبط هذه الأوزان والتحيزات باستمرار بناءً على بيانات الإدخال وخوارزمية التعلم المحددة. هذه عملية مستمرة يمكن للنموذج من خلالها تقديم تنبؤات أكثر دقة من خلال التعديلات المتكررة.

يمكن اعتبار نموذج الذكاء الاصطناعي نوعًا من البرمجة لأنه يتم إنشاؤه من خلال خوارزميات محددة وحسابات رياضية ويحسن باستمرار ضبط معلماته (الأوزان) لإجراء تنبؤات دقيقة. هذه عملية مستمرة.

التحيزات هي معلمات إضافية في الشبكات العصبية تضاف إلى قيم الإدخال الموزونة للخلية العصبية. إنها تسمح بترجيح المعلمات (مهمة، أقل أهمية، مهمة، وما إلى ذلك)، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة ودقة.

لا تستطيع الشبكات العصبية تخزين الحقائق الفردية فحسب، بل يمكنها أيضًا التعرف على الروابط بين البيانات من خلال التعرف على الأنماط. يوضح مثال شتوتغارت كيف يمكن إدخال المعرفة إلى شبكة عصبية، لكن الشبكات العصبية لا تتعلم من خلال المعرفة الصريحة (كما في هذا المثال البسيط) ولكن من خلال تحليل أنماط البيانات. لا تستطيع الشبكات العصبية تخزين الحقائق الفردية فحسب، بل يمكنها أيضًا تعلم الأوزان والعلاقات بين البيانات المدخلة.

يوفر هذا التدفق مقدمة مفهومة لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية على وجه الخصوص، دون التعمق في التفاصيل التقنية. ويبين أن تخزين المعلومات في الشبكات العصبية لا يتم كما هو الحال في قواعد البيانات التقليدية، ولكن عن طريق ضبط الاتصالات (الأوزان) داخل الشبكة.

🏋️‍♂️ يتم تدريب الذكاء الاصطناعي، وخاصة نموذج التعلم الآلي، في عدة خطوات. يعتمد تدريب الذكاء الاصطناعي على التحسين المستمر لمعلمات النموذج من خلال التعليقات والتعديل حتى يُظهر النموذج أفضل أداء على البيانات المقدمة. وفيما يلي شرح مفصل لكيفية عمل هذه العملية:

1. 📊 جمع البيانات وإعدادها

البيانات هي أساس التدريب على الذكاء الاصطناعي. وتتكون عادةً من آلاف أو ملايين الأمثلة ليقوم النظام بتحليلها. ومن الأمثلة على ذلك الصور أو النصوص أو بيانات السلاسل الزمنية.

يجب تنظيف البيانات وتطبيعها لتجنب مصادر الخطأ غير الضرورية. غالبًا ما يتم تحويل البيانات إلى ميزات تحتوي على المعلومات ذات الصلة.

2. 🔍 تحديد النموذج

النموذج هو دالة رياضية تصف العلاقات في البيانات. في الشبكات العصبية، والتي تُستخدم غالبًا للذكاء الاصطناعي، يتكون النموذج من طبقات متعددة من الخلايا العصبية المتصلة ببعضها البعض.

تقوم كل خلية عصبية بإجراء عملية حسابية لمعالجة البيانات المدخلة ثم تمرر إشارة إلى الخلية العصبية التالية.

3. 🔄 تهيئة الأوزان

الروابط بين الخلايا العصبية لها أوزان يتم تعيينها بشكل عشوائي في البداية. تحدد هذه الأوزان مدى قوة استجابة الخلية العصبية للإشارة.

الهدف من التدريب هو ضبط هذه الأوزان بحيث يقوم النموذج بعمل تنبؤات أفضل.

4. ➡️ الانتشار إلى الأمام

يقوم التمرير الأمامي بتمرير بيانات الإدخال عبر النموذج لإنتاج تنبؤ.

تقوم كل طبقة بمعالجة البيانات وتمريرها إلى الطبقة التالية حتى تقوم الطبقة الأخيرة بتسليم النتيجة.

5. ⚖️ حساب وظيفة الخسارة

تقيس دالة الخسارة مدى جودة مقارنة تنبؤات النموذج بالقيم الفعلية (التسميات). المقياس الشائع هو الخطأ بين الاستجابة المتوقعة والفعلية.

وكلما زادت الخسارة، كان التنبؤ بالنموذج أسوأ.

6. 🔙 الانتشار العكسي

في التمريرة الخلفية، تتم تغذية الخطأ من مخرجات النموذج إلى الطبقات السابقة.

يتم إعادة توزيع الخطأ على أوزان الوصلات ويقوم النموذج بضبط الأوزان بحيث تصبح الأخطاء أصغر.

يتم ذلك باستخدام النزول المتدرج: يتم حساب متجه التدرج، مما يشير إلى كيفية تغيير الأوزان لتقليل الخطأ.

7. 🔧 تحديث الأوزان

وبعد حساب الخطأ يتم تحديث أوزان الاتصالات بتعديل بسيط يعتمد على معدل التعلم.

يحدد معدل التعلم مقدار تغيير الأوزان مع كل خطوة. التغييرات الكبيرة جدًا يمكن أن تجعل النموذج غير مستقر، والتغييرات الصغيرة جدًا تؤدي إلى بطء عملية التعلم.

8. 🔁 كرر (العصر)

يتم تكرار عملية التمرير الأمامي وحساب الأخطاء وتحديث الوزن، غالبًا على مدار فترات متعددة (تمر عبر مجموعة البيانات بأكملها)، حتى يصل النموذج إلى دقة مقبولة.

ومع كل عصر، يتعلم النموذج المزيد ويضبط أوزانه بشكل أكبر.

9. 📉 التحقق والاختبار

بعد تدريب النموذج، يتم اختباره على مجموعة بيانات تم التحقق من صحتها للتحقق من مدى جودة تعميمه. وهذا يضمن أنه ليس فقط "يحفظ" بيانات التدريب، بل يقوم بتنبؤات جيدة بشأن البيانات غير المعروفة.

تساعد بيانات الاختبار على قياس الأداء النهائي للنموذج قبل استخدامه عمليًا.

10. 🚀 التحسين

تتضمن الخطوات الإضافية لتحسين النموذج ضبط المعلمة الفائقة (على سبيل المثال ضبط معدل التعلم أو بنية الشبكة)، أو التنظيم (لتجنب التجهيز الزائد)، أو زيادة كمية البيانات.

يمثل ما يسمى "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي مشكلة كبيرة وحديثة، حتى الخبراء غالبًا ما يواجهون التحدي المتمثل في عدم القدرة على الفهم الكامل لكيفية وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى قراراتهم. وهذا النقص في الشفافية يمكن أن يسبب مشاكل كبيرة، خاصة في المجالات الحيوية مثل الاقتصاد أو السياسة أو الطب. يجب أن يكون لدى الطبيب أو المحترف الطبي الذي يعتمد على نظام الذكاء الاصطناعي للتشخيص والتوصية بالعلاج ثقة في القرارات المتخذة. ومع ذلك، إذا لم تكن عملية صنع القرار في الذكاء الاصطناعي شفافة بما فيه الكفاية، فسوف تنشأ حالة من عدم اليقين وربما انعدام الثقة - في المواقف التي يمكن أن تكون فيها حياة البشر على المحك.

المزيد عنها هنا:

• لغز الذكاء الاصطناعي: تحدي الصندوق الأسود

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus