محاولة لشرح الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي وكيف يتم تدريبه؟

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟ 🤖

يمكن تقسيم آلية عمل الذكاء الاصطناعي إلى عدة خطوات محددة بوضوح. كل خطوة من هذه الخطوات حاسمة للنتيجة النهائية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. تبدأ العملية بإدخال البيانات وتنتهي بتوقع النموذج وأي ملاحظات أو جولات تدريب إضافية. تصف هذه المراحل العملية التي تمر بها جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبًا، سواء كانت مجموعات قواعد بسيطة أو شبكات عصبية بالغة التعقيد.

1. إدخال البيانات 📊

تُعدّ البيانات أساس أي نظام ذكاء اصطناعي، وتتخذ هذه البيانات أشكالاً متنوعة، كالصّور والنصوص والملفات الصوتية والفيديوهات. يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه البيانات الخام للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات. وتلعب جودة البيانات وكميتها دوراً حاسماً، إذ تؤثر بشكل كبير على أداء النموذج النهائي.

كلما كانت البيانات أكثر شمولاً ودقة، كان تعلم الذكاء الاصطناعي أفضل. على سبيل المثال، عند تدريب الذكاء الاصطناعي على معالجة الصور، يحتاج إلى كمية كبيرة من بيانات الصور لتحديد الكائنات المختلفة بدقة. أما بالنسبة لنماذج اللغة، فإن البيانات النصية هي التي تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم الكلام البشري وتوليده. يُعد إدخال البيانات الخطوة الأولى والأهم، إذ لا يمكن أن تكون جودة التنبؤات إلا بقدر جودة البيانات الأساسية. ويصف مبدأ شهير في علوم الحاسوب هذا الأمر بقوله: "مدخلات رديئة، مخرجات رديئة" - أي أن البيانات الرديئة تؤدي إلى نتائج رديئة.

2. معالجة البيانات المسبقة 🧹

بعد إدخال البيانات، يجب تجهيزها قبل إدخالها في النموذج الفعلي. تُسمى هذه العملية بالمعالجة المسبقة للبيانات. والهدف منها هو تحويل البيانات إلى صيغة يمكن للنموذج معالجتها على النحو الأمثل.

تُعدّ عملية توحيد البيانات خطوة شائعة في المعالجة المسبقة. وتعني هذه العملية توحيد نطاق قيم البيانات بحيث يتعامل معها النموذج بشكل متسق. على سبيل المثال، يمكن تحويل جميع قيم البكسل في الصورة إلى نطاق من 0 إلى 1، بدلاً من النطاق من 0 إلى 255.

يُعد استخلاص الميزات جزءًا هامًا آخر من المعالجة المسبقة. يتضمن ذلك استخراج ميزات محددة من البيانات الأولية ذات صلة خاصة بالنموذج. في معالجة الصور، قد تكون هذه الميزات عبارة عن حواف أو أنماط لونية محددة، بينما في معالجة النصوص، يتم استخلاص الكلمات المفتاحية أو تراكيب الجمل ذات الصلة. تُعدّ المعالجة المسبقة ضرورية لجعل عملية تعلم الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة ودقة.

3. النموذج 🧩

يُعدّ النموذج جوهر كل ذكاء اصطناعي. ففيه تُحلّل البيانات وتُعالج بناءً على خوارزميات وحسابات رياضية. ويمكن أن يتخذ النموذج أشكالاً متنوعة، ومن أشهرها الشبكة العصبية، التي تستند إلى آلية عمل الدماغ البشري.

تتكون الشبكات العصبية من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعالج المعلومات وتمررها. تأخذ كل طبقة مخرجات الطبقة السابقة وتعالجها بشكل إضافي. تتضمن عملية تعلم الشبكة العصبية تعديل أوزان الروابط بين هذه الخلايا العصبية، مما يُمكّن الشبكة من تقديم تنبؤات أو تصنيفات أكثر دقة. ويتحقق هذا التعديل من خلال التدريب، حيث تصل الشبكة إلى كميات كبيرة من بيانات الأمثلة، وتُحسّن بشكل متكرر معاييرها الداخلية (الأوزان).

إلى جانب الشبكات العصبية، تُستخدم العديد من الخوارزميات الأخرى في نماذج الذكاء الاصطناعي، ومنها أشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات المتجهات الداعمة، وغيرها الكثير. ويعتمد اختيار الخوارزمية على المهمة المحددة والبيانات المتاحة.

4. توقعات النموذج 🔍

بعد تدريب النموذج باستخدام البيانات، يصبح قادرًا على التنبؤ. تُسمى هذه الخطوة بالتنبؤ النموذجي. يستقبل الذكاء الاصطناعي مدخلات، وبناءً على الأنماط التي تعلمها حتى الآن، يُخرج مخرجات، أي تنبؤًا أو قرارًا.

يمكن أن يتخذ هذا التنبؤ أشكالاً مختلفة. ففي نموذج تصنيف الصور، على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالعنصر الظاهر في الصورة. وفي نموذج اللغة، يمكنه التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة. أما في التنبؤات المالية، فيمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بأداء سوق الأسهم.

من المهم التأكيد على أن دقة التنبؤات تعتمد بشكل كبير على جودة بيانات التدريب وبنية النموذج. فالنموذج المدرب على بيانات غير كافية أو متحيزة من المرجح أن يقدم تنبؤات خاطئة.

5. التقييم والتدريب (اختياري) ♻️

من الجوانب المهمة الأخرى لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي آلية التغذية الراجعة. ففيها، يتم فحص النموذج بانتظام وتحسينه باستمرار. وتتم هذه العملية إما أثناء التدريب أو بعد تنبؤ النموذج.

إذا قدم النموذج تنبؤات خاطئة، فإنه يستطيع التعلم من خلال التغذية الراجعة للتعرف على هذه الأخطاء وتعديل معاييره الداخلية وفقًا لذلك. ويتم ذلك بمقارنة تنبؤات النموذج بالنتائج الفعلية (مثلًا، مع بيانات معروفة لها إجابات صحيحة مسبقًا). ومن الطرق الشائعة في هذا السياق ما يُسمى بالتعلم الخاضع للإشراف، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي من بيانات نموذجية تحتوي بالفعل على الإجابات الصحيحة.

تُعدّ خوارزمية الانتشار العكسي إحدى طرق التغذية الراجعة الشائعة في الشبكات العصبية. في هذه الخوارزمية، تنتشر الأخطاء التي يرتكبها النموذج عكسيًا عبر الشبكة لتعديل أوزان الروابط العصبية. وبهذه الطريقة، يتعلم النموذج من أخطائه ويصبح أكثر دقة في تنبؤاته.

دور التدريب 🏋️‍♂️

تدريب الذكاء الاصطناعي عملية تكرارية. فكلما زادت البيانات التي يتعرض لها النموذج، وزادت وتيرة تدريبه عليها، زادت دقة تنبؤاته. مع ذلك، توجد حدود: فالنموذج المُدرَّب تدريبًا مُفرطًا قد يُصاب بما يُعرف بمشكلة "التدريب الزائد". وهذا يعني أنه يحفظ بيانات التدريب جيدًا لدرجة أنه يُقدم نتائج أقل جودة على البيانات الجديدة غير المعروفة. لذا، من المهم تدريب النموذج بطريقة تُمكنه من التعميم، أي أن يكون قادرًا على تقديم تنبؤات جيدة حتى على البيانات الجديدة.

إلى جانب التدريب التقليدي، توجد أيضًا أساليب مثل التعلم بالنقل. في هذه الطريقة، يُستخدم نموذج سبق تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة لمهمة جديدة مماثلة. وهذا يوفر الوقت وقوة الحوسبة، إذ لا يحتاج النموذج إلى التدريب من الصفر.

استغل نقاط قوتك على أكمل وجه 🚀

يعتمد عمل الذكاء الاصطناعي على تفاعل معقد بين خطوات متعددة. فمن إدخال البيانات ومعالجتها المسبقة إلى تدريب النموذج والتنبؤ والتغذية الراجعة، تؤثر عوامل عديدة على دقة الذكاء الاصطناعي وكفاءته. ويمكن للذكاء الاصطناعي المدرب جيدًا أن يقدم مزايا هائلة في مجالات عديدة من الحياة، بدءًا من أتمتة المهام البسيطة وصولًا إلى حل المشكلات المعقدة. ومع ذلك، من المهم بنفس القدر فهم حدود الذكاء الاصطناعي ومخاطره المحتملة لتحقيق أقصى استفادة من نقاط قوته.

🤖📊 عملية تعلم الذكاء الاصطناعي: الالتقاط، والربط، والتخزين

مثال بسيط لمخطط شبكة عصبية للذكاء الاصطناعي باستخدام مصطلح "شتوتغارت" فقط – الصورة: Xpert.Digital

🌟 جمع البيانات وإعدادها

تتمثل الخطوة الأولى في عملية تعلم الذكاء الاصطناعي في جمع البيانات وإعدادها. ويمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة، مثل قواعد البيانات، وأجهزة الاستشعار، والنصوص، أو الصور.

🌟 بيانات العلاقات (الشبكة العصبية)

تُربط البيانات المُجمّعة معًا في شبكة عصبية. تُمثّل كل حزمة بيانات بوصلات في شبكة من "الخلايا العصبية" (العُقد). مثال بسيط باستخدام مدينة شتوتغارت قد يبدو كالتالي:

أ) شتوتغارت مدينة في ولاية بادن-فورتمبيرغ.
ب) بادن-فورتمبيرغ ولاية اتحادية في ألمانيا.
ج) شتوتغارت مدينة في ألمانيا.
د) بلغ عدد سكان شتوتغارت 633,484 نسمة عام 2023.
هـ) باد كانشتات مقاطعة تابعة لشتوتغارت
. و) أسس الرومان باد كانشتات.
ز) شتوتغارت عاصمة ولاية بادن-فورتمبيرغ.

بحسب حجم البيانات، يتم توليد معايير المخرجات المحتملة باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يحتوي نموذج GPT-3 على ما يقارب 175 مليار معيار!

🌟 الحفظ والتخصيص (التعلم)

تُغذّى البيانات إلى الشبكة العصبية، حيث تمر عبر نموذج الذكاء الاصطناعي وتُعالج من خلال روابط (شبيهة بالتشابكات العصبية). تُعدّل الأوزان (المعلمات) بين الخلايا العصبية لتدريب النموذج أو لأداء مهمة معينة.

بخلاف طرق التخزين التقليدية مثل الوصول المباشر، والوصول المفهرس، والتخزين التسلسلي أو الدفعي، تخزن الشبكات العصبية البيانات بطريقة غير تقليدية. تُخزن "البيانات" في أوزان وانحيازات الروابط بين الخلايا العصبية.

يتم تخزين المعلومات فعليًا في الشبكة العصبية من خلال تعديل أوزان الروابط بين الخلايا العصبية. ويتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي باستمرار عن طريق تعديل هذه الأوزان والانحيازات بناءً على بيانات الإدخال وخوارزمية تعلم محددة. هذه عملية مستمرة تمكن النموذج من تقديم تنبؤات أكثر دقة من خلال التعديلات المتكررة.

يمكن اعتبار نموذج الذكاء الاصطناعي نوعًا من البرمجة، إذ يتم إنشاؤه من خلال خوارزميات محددة وحسابات رياضية، ويجري تحسين معاييره (الأوزان) باستمرار لتقديم تنبؤات دقيقة. هذه عملية مستمرة.

الانحيازات هي معلمات إضافية في الشبكات العصبية تُضاف إلى قيم الإدخال المرجحة للعصبون. وهي تسمح بترجيح المعلمات (مهم، أقل أهمية، إلخ)، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة ودقة.

لا تقتصر قدرة الشبكات العصبية على تخزين الحقائق الفردية فحسب، بل تتعداها إلى التعرف على العلاقات بين البيانات من خلال تمييز الأنماط. يوضح مثال شتوتغارت كيفية تغذية الشبكة العصبية بالمعرفة، إلا أن الشبكات العصبية لا تتعلم من خلال المعرفة الصريحة (كما في هذا المثال البسيط)، بل من خلال تحليل أنماط البيانات. لذا، لا تقتصر قدرة الشبكات العصبية على تخزين الحقائق الفردية فحسب، بل تتعداها إلى تعلم الأوزان والعلاقات بين بيانات الإدخال.

تُقدّم هذه العملية مدخلاً مفهوماً لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي، والشبكات العصبية على وجه الخصوص، دون الخوض في تفاصيل تقنية معقدة. وتُبيّن أن المعلومات لا تُخزّن في الشبكات العصبية كما في قواعد البيانات التقليدية، بل من خلال تعديل الروابط (الأوزان) داخل الشبكة.

🏋️‍♂️ يتضمن تدريب الذكاء الاصطناعي، وخاصةً نموذج التعلم الآلي، عدة خطوات. يعتمد تدريب الذكاء الاصطناعي على التحسين المستمر لمعلمات النموذج من خلال التغذية الراجعة والتعديل حتى يحقق النموذج أفضل أداء على البيانات المُقدمة. إليك شرح مفصل لكيفية عمل هذه العملية:

1. 📊 جمع البيانات وإعدادها

تُعدّ البيانات أساس تدريب الذكاء الاصطناعي. وهي تتألف عادةً من آلاف أو ملايين الأمثلة التي يُفترض أن يقوم النظام بتحليلها. وتشمل هذه الأمثلة الصور والنصوص وبيانات السلاسل الزمنية.

يجب تنظيف البيانات وتوحيدها لتجنب مصادر الخطأ غير الضرورية. وفي كثير من الأحيان، تُحوّل البيانات إلى خصائص تحتوي على المعلومات ذات الصلة.

2. 🔍 تعريف النموذج

النموذج هو دالة رياضية تصف العلاقات في البيانات. في الشبكات العصبية، التي تُستخدم بكثرة في الذكاء الاصطناعي، يتكون النموذج من طبقات متعددة من الخلايا العصبية المترابطة.

يقوم كل عصبون بعملية حسابية لمعالجة بيانات الإدخال ثم يمرر إشارة إلى العصبون التالي.

3. 🔄 تهيئة الأوزان

للروابط بين الخلايا العصبية أوزان يتم تحديدها عشوائياً في البداية. وتحدد هذه الأوزان مدى قوة استجابة الخلية العصبية للإشارة.

الهدف من التدريب هو تعديل هذه الأوزان بحيث يقدم النموذج تنبؤات أفضل.

4. ➡️ الانتشار الأمامي

أثناء عملية التمرير الأمامي، تتم معالجة بيانات الإدخال بواسطة النموذج للحصول على تنبؤ.

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

5. ⚖️ احسب دالة الخسارة

تقيس دالة الخسارة مدى دقة تنبؤات النموذج مقارنةً بالقيم الفعلية (التصنيفات). ومن المقاييس الشائعة الخطأ بين الاستجابة المتوقعة والاستجابة الفعلية.

كلما زادت الخسارة، كلما ساءت توقعات النموذج.

6. 🔙 الانتشار العكسي

في التكرار العكسي، يتم تتبع الخطأ من مخرجات النموذج إلى الطبقات السابقة.

يتم إعادة توزيع الخطأ على أوزان الاتصالات، ويقوم النموذج بتعديل الأوزان بحيث تصبح الأخطاء أصغر.

يتم ذلك باستخدام انحدار التدرج: يتم حساب متجه التدرج، والذي يشير إلى كيفية تغيير الأوزان لتقليل الخطأ.

7. 🔧 تحديث الأوزان

بعد حساب الخطأ، يتم تحديث أوزان الاتصالات بتعديل طفيف بناءً على معدل التعلم.

يُحدد معدل التعلم مقدار التغيير في الأوزان في كل خطوة. التغييرات الكبيرة جدًا قد تجعل النموذج غير مستقر، بينما التغييرات الصغيرة جدًا تؤدي إلى عملية تعلم بطيئة.

8. 🔁 التكرار (الحقب)

تتكرر عملية التمرير الأمامي وحساب الخطأ وتحديث الوزن، غالبًا على مدى عدة دورات (مراحل عبر مجموعة البيانات بأكملها)، حتى يحقق النموذج دقة مقبولة.

مع كل حقبة، يتعلم النموذج المزيد ويعدل أوزانه بشكل أكبر.

9. 📉 التحقق والاختبار

بعد تدريب النموذج، يتم اختباره على مجموعة بيانات مُدققة للتحقق من مدى قدرته على التعميم. وهذا يضمن أنه لم يكتفِ بحفظ بيانات التدريب فحسب، بل يقدم أيضًا تنبؤات جيدة على بيانات غير معروفة.

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

10. 🚀 التحسين

وتشمل الخطوات الإضافية لتحسين النموذج ضبط المعلمات الفائقة (على سبيل المثال، ضبط معدل التعلم أو بنية الشبكة)، والتنظيم (لتجنب الإفراط في التخصيص)، أو زيادة كمية البيانات.

الذكاء الاصطناعي: جعل نظام الذكاء الاصطناعي المعقد مفهومًا وقابلًا للتفسير باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) والخرائط الحرارية والنماذج البديلة أو حلول أخرى – الصورة: Xpert.Digital

يمثل ما يُسمى بـ"الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي مشكلةً بالغة الأهمية وملحة. فحتى الخبراء غالبًا ما يواجهون صعوبةً في فهم كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لقراراتها فهمًا كاملًا. ويمكن أن يتسبب هذا النقص في الشفافية في مشاكل جسيمة، لا سيما في مجالات حيوية كالاقتصاد والسياسة والطب. يجب أن يثق الطبيب الذي يعتمد على نظام ذكاء اصطناعي في التشخيص والتوصيات العلاجية في القرارات المتخذة. ولكن، إذا لم تكن عملية اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي شفافةً بما فيه الكفاية، ينشأ عدم اليقين، مما قد يؤدي إلى انعدام الثقة، لا سيما في المواقف التي قد تكون فيها حياة البشر على المحك.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• لغز الذكاء الاصطناعي: تحدي الصندوق الأسود

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

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

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

Xpert.Digital هو مركز صناعي يركز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/الخدمات اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

بفضل حلولنا الشاملة لتطوير الأعمال، ندعم الشركات المرموقة من الأعمال الجديدة إلى خدمات ما بعد البيع.

تُعدّ معلومات السوق، والتسويق الموجه، وأتمتة التسويق، وتطوير المحتوى، والعلاقات العامة، وحملات البريد، ووسائل التواصل الاجتماعي الشخصية، ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات على المواقع التالية: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus