🧠 كيف “يتعلم” الذكاء الاصطناعي؟ من أين تأتي المعرفة؟
المقدمة:
قد تبدو فكرة أن “الآلة تتعلم” غريبة بعض الشيء. فكيف لجهاز لا عقل له أن يكتسب معرفة أو يتعلم من تجاربه؟
في هذا المقال، سنشرح ببساطة كيف تتم عملية “تعليم” الذكاء الاصطناعي، وما الذي يجعله يميز بين صورة قطة وكلب، أو يترجم جملة بلغة أخرى!
كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي لا يتعلم كما نتعلم نحن البشر، لكنه يعتمد على البيانات والخوارزميات.
بمعنى آخر:
🔹 كل ما “يعرفه” الذكاء الاصطناعي هو نتيجة لما شاهده وتعلمه من بيانات سابقة.
خطوات تعلم الذكاء الاصطناعي:
- جمع البيانات
– البيانات هي الأساس. مثل صور، نصوص، أصوات، أو أرقام.
– مثال: صور لآلاف القطط والكلاب لتعليم البرنامج الفرق بينهما. - تدريب النموذج
– يتم إدخال هذه البيانات إلى خوارزمية (برنامج رياضي) تبدأ في تحليل الأنماط والعلاقات بينها.
– الهدف: أن “يفهم” النظام القواعد الخفية التي تميز الأشياء. - الاختبار والتقييم
– بعد التدريب، يتم اختبار النموذج على بيانات جديدة لم يرها من قبل.
– إذا كانت النتائج جيدة، ننتقل إلى الاستخدام. وإن لم تكن كذلك، نُعيد التدريب أو نُعدّل النموذج. - الاستخدام والتعلم المستمر
– بعد النشر، يمكن للنموذج الاستمرار في التعلم مع مرور الوقت إذا تم تحديثه بالبيانات الجديدة.
مثال مبسط: تعليم برنامج تمييز التفاح من البرتقال 🍎🍊
- نُعطيه 1000 صورة تفاح و1000 صورة برتقال.
- نُخبره: هذه تفاحة، وهذه برتقالة.
- يبدأ في ملاحظة الفروقات (الشكل، اللون، الحجم).
- بعد التدريب، نعرض عليه صورة جديدة ويسأل: “هل هذه تفاحة؟”
- يجيب بنسبة ثقة، بناءً على ما تعلّمه.
أنواع التعلم في الذكاء الاصطناعي:
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
– يتم إعطاء البيانات ومعها الإجابات الصحيحة.
– مثال: صورة + النوع (قطة، كلب). - التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
– يُعطى البرنامج البيانات فقط، دون إجابات.
– يكتشف الأنماط أو التقسيمات بنفسه. - التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning):
– البرنامج يتعلم من التجربة والخطأ والمكافأة.
– يُستخدم في الألعاب أو الروبوتات.
من أين تأتي البيانات؟
البيانات تأتي من مصادر كثيرة، مثل:
🔸 الإنترنت (صور – نصوص – فيديوهات)
🔸 الأجهزة (الهواتف – الكاميرات – الحساسات)
🔸 المستخدمين أنفسهم (عبر التفاعل أو الاستخدام اليومي)
هل يمكن أن يتعلم الذكاء الاصطناعي أشياء خاطئة؟
نعم!
إذا كانت البيانات غير دقيقة أو منحازة، فإن النموذج سيتعلم أخطاءً.
لذلك، جودة البيانات مهمة جدًا.
خلاصة:
الذكاء الاصطناعي لا “يعرف” الأشياء تلقائيًا، بل يتعلم من خلال البيانات التي نزوده بها، ومن خلال الخوارزميات التي تُحلل هذه البيانات.
وكلما زادت جودة البيانات، أصبح أكثر ذكاءً ودقة!
