Arabic:الذكاء الاصطناعي للمبتدئين

مقدمة

مرحبًا بك! هل سبق أن اقترح عليك تطبيق أغنية قد تعجبك، أو حوّل كلامًا منطوقًا إلى نص، أو ساعد كاميرا على التعرّف إلى شيء في صورة؟ قد تكون هذه أمثلة على الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي اسم لمجموعة من الطرق التي تجعل الحاسوب يؤدي مهام مثل التعرّف إلى الأنماط، والتنبؤ، وفهم بعض أنواع اللغة، وإنشاء نصوص أو صور. وهو ليس سحرًا، ولا عقلًا يعرف كل شيء، بل نظام صنعه البشر ويعمل اعتمادًا على برامج وبيانات.

ستتعلم في هذه الدورة كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على مستوى مبسّط، وما الذي يجيده وما الذي قد يخطئ فيه، ولماذا يمكن أن تظهر نتائج غير عادلة، وكيف تحمي خصوصيتك وتستخدم هذه التقنية بمسؤولية. لا تحتاج إلى خبرة في البرمجة؛ يكفي أن تعرف كيف تلاحظ الأنماط وتقارن بين الأمثلة وتسأل أسئلة جيدة.

معرض يضم أجهزة وروبوتات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي

معرض عن الذكاء الاصطناعي والروبوتات؛ تذكّر أن الذكاء الاصطناعي ليس روبوتًا فقط.

شاهد هذا الشرح العربي المبسّط لمفهوم الذكاء الاصطناعي والموجّه للأطفال:

تحميل الفيديو

يوتيوب

قد يقوم يوتيوب بجمع البيانات الشخصية. سياسة الخصوصية

استمرار تجاهل

أهداف التعلم

بعد إكمال الدورة، تستطيع أن:

1. تشرح معنى الذكاء الاصطناعي بكلماتك الخاصة.
2. تميّز بين الذكاء الاصطناعي والروبوت وبين البرنامج العادي.
3. تصف بصورة مبسطة دور البيانات والتدريب والنموذج والتنبؤ.
4. تذكر قدرات مفيدة للذكاء الاصطناعي وحدودًا مهمة له.
5. تشرح كيف قد ينشأ التحيز ولماذا نحتاج إلى بيانات متنوعة وفحص بشري.
6. تطبق قواعد لحماية الخصوصية والتحقق من النتائج والاستخدام المسؤول.

الذكاء الاصطناعي من حولك

قد يعمل الذكاء الاصطناعي داخل هاتف أو موقع أو سيارة أو جهاز طبي أو روبوت. لكن الروبوت آلة مادية تستطيع الحركة أو تنفيذ أفعال في العالم، أما الذكاء الاصطناعي فهو طريقة برمجية لمعالجة المعلومات واتخاذ مخرجات. قد يستخدم روبوت ما ذكاءً اصطناعيًا، وقد يعمل الذكاء الاصطناعي من دون أي روبوت على الإطلاق.

فكّر في أمثلة قريبة منك: برنامج يرشح كتابًا بناءً على اختيارات سابقة، أداة تحول الكلام إلى كتابة، أو تطبيق يميز النباتات في الصور. هذه الأدوات لا تقوم بالمهمة بالطريقة نفسها التي يقوم بها الإنسان، لكنها قد تتعلم أنماطًا من أمثلة كثيرة وتستخدمها عند وصول حالة جديدة.

هناك أيضًا برامج لا تحتاج إلى ذكاء اصطناعي. فالآلة الحاسبة التي تنفذ عملية جمع محددة تتبع قواعد واضحة وضعها المبرمج. أما بعض أنظمة تعلّم الآلة فتبني نموذجًا من أمثلة كثيرة بدل كتابة قاعدة منفصلة لكل حالة ممكنة.

فكرة مهمة: ليس كل جهاز إلكتروني ذكيًا بالمعنى نفسه، وليس كل روبوت ذكاءً اصطناعيًا، وليس كل ذكاء اصطناعي روبوتًا.

كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي؟

إحدى الطرق الشائعة لبناء الذكاء الاصطناعي هي تعلّم الآلة. تخيّل أن لديك بطاقات عليها صور تفاح وبرتقال، وكل بطاقة تحمل الاسم الصحيح. إذا رأيت أمثلة كثيرة، تبدأ في ملاحظة أنماط في اللون والشكل والملمس. الحاسوب لا يرى كما ترى أنت، لكنه يحوّل المعلومات إلى أعداد ثم يبحث عن أنماط تساعده على إعطاء نتيجة.

البيانات هي الأمثلة أو المعلومات التي نستخدمها. والتدريب هو المرحلة التي يضبط فيها النظام نفسه بناءً على هذه الأمثلة. والنتيجة تسمى نموذجًا: أي تمثيلًا رياضيًا تعلّم أنماطًا من بيانات التدريب. عندما نعطي النموذج مثالًا جديدًا، يستخدم ما تعلّمه ليعطي تنبؤًا أو اختيارًا أو نصًا أو صورة حسب نوع المهمة.

يمكن تبسيط الرحلة هكذا: بيانات مناسبة ثم تدريب ثم نموذج ثم مدخل جديد ثم مخرج. إذا كانت بيانات التدريب قليلة أو غير دقيقة أو لا تمثل الحالات المختلفة، فقد يتعلم النموذج نمطًا ناقصًا ويخطئ في مواقف جديدة.

بعض الأنظمة الحديثة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية تتكون من وحدات حسابية مترابطة. الاسم مستوحى من فكرة الترابط، لكنه لا يعني أن للشبكة دماغًا بشريًا أو مشاعر. الصورة الآتية تقدم رسمًا مبسطًا لشبكة عصبية اصطناعية:

رسم مبسط لشبكة عصبية اصطناعية فيها وحدات مترابطة

تمثيل مبسط لشبكة عصبية اصطناعية.

شاهد هذا الفيديو الكرتوني العربي الذي يقرب فكرة كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي من الأمثلة:

تحميل الفيديو

يوتيوب

قد يقوم يوتيوب بجمع البيانات الشخصية. سياسة الخصوصية

استمرار تجاهل

مثال: فرز صور الحيوانات

تخيّل أننا نريد نموذجًا يفرق بين القطط والكلاب. نعطيه صور تدريب تحمل التسميات الصحيحة. أثناء التدريب يكتشف علاقات رقمية في الصور. بعد ذلك نختبره بصور لم يرها من قبل. إذا كانت معظم صور التدريب لقطط بيضاء وكلاب بنية فقط، فقد يربط اللون بالمجموعة بطريقة غير مفيدة. لهذا نحتاج إلى بيانات متنوعة واختبار جيد.

ماذا يستطيع الذكاء الاصطناعي وما حدوده؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون سريعًا جدًا في بعض المهام. قد يصنف آلاف الصور، ويقترح كلمات أثناء الكتابة، ويلخص نصوصًا، ويترجم بين لغات، ويساعد في اكتشاف أنماط داخل بيانات كثيرة، وينشئ نصوصًا وصورًا وأصواتًا. ويمكن أن يساعد الإنسان على التعلم والإبداع والبحث عندما يُستخدم بطريقة مناسبة.

لكن السرعة لا تعني الصحة دائمًا. قد يعطي النظام إجابة تبدو واثقة وهي خاطئة، أو يخلط بين معلومات، أو يفشل أمام حالة لم تشبه بيانات التدريب. وقد لا يفهم النية أو الموقف كما يفهمهما إنسان يعرف السياق. لذلك لا تجعل إجابة الذكاء الاصطناعي المصدر الوحيد في الواجبات المهمة أو القرارات المتعلقة بالصحة أو السلامة أو المال.

قاعدة مفيدة: استخدم الذكاء الاصطناعي كمساعد، ثم اسأل: هل النتيجة معقولة؟ هل أستطيع التحقق منها في كتاب موثوق أو مصدر مناسب؟ هل أحتاج إلى رأي معلم أو ولي أمر أو خبير؟

مساعد روبوتي دائري يعمل بتقنيات الذكاء الاصطناعي داخل محطة الفضاء الدولية

مثال على جهاز روبوتي يمكن أن يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مهام محددة.

التحيز والإنصاف

التحيز في الذكاء الاصطناعي يعني أن النظام قد يعطي نتائج تميل بطريقة غير عادلة أو غير دقيقة إلى حالات معينة. لا يحدث ذلك لأن الحاسوب لديه رأي شخصي، بل قد ينشأ من البيانات أو طريقة جمعها أو تصميم النظام أو اختيار الهدف الذي يتدرب عليه.

تخيّل نظامًا يتعرف إلى الكلام، لكنه تدرب تقريبًا على نوع واحد من النطق. قد يعمل جيدًا مع هذا النوع ويخطئ أكثر مع أنواع أخرى. وتخيّل نموذجًا يتعرف إلى الأشياء في الصور لكنه رأى صورًا ملتقطة في إضاءة قوية فقط؛ ربما يواجه صعوبة في إضاءة مختلفة. الحل ليس عبارة واحدة، بل يبدأ بجمع بيانات أكثر تنوعًا، واختبار الأداء في حالات مختلفة، ومراجعة النتائج، وإتاحة تدخل البشر عند القرارات المهمة.

الإنصاف يعني أن نفكر في الأشخاص المختلفين الذين قد يتأثرون بالنظام، وأن نبحث عن الأخطاء بدل افتراض أن الحاسوب محايد دائمًا. لهذا يعمل المطورون والباحثون والمعلمون والمجتمعات على فحص الأنظمة وتحسينها.

الخصوصية والاستخدام المسؤول

البيانات الشخصية هي معلومات يمكن أن تخصك أنت، مثل اسمك الكامل، عنوان منزلك، رقم هاتفك، كلمات المرور، موقعك الدقيق، صور خاصة، أو معلومات مدرسية لا ينبغي نشرها. عندما تستخدم أداة رقمية، قد تُحفظ بعض المدخلات أو تُعالج وفق سياسة الخدمة. لذلك من المهم أن تعرف ما الذي يجوز مشاركته.

Fehler beim Erstellen des Vorschaubildes:

حماية الخصوصية جزء مهم من الاستخدام المسؤول للتقنية.

احم خصوصيتك: لا تكتب كلمة مرورك أو عنوان منزلك أو رقم هاتفك أو معلومات خاصة عنك أو عن شخص آخر في أداة ذكاء اصطناعي. لا ترفع صورة شخصية أو ملفًا مدرسيًا خاصًا إلا بإذن واضح من المعلم أو ولي الأمر وعندما تكون الأداة مناسبة لذلك.

استخدم أدوات مناسبة لعمرك: بعض خدمات الذكاء الاصطناعي لها حدود عمرية أو تحتاج إلى إشراف بالغ. اتبع تعليمات أسرتك ومدرستك وشروط الخدمة، واستخدم حسابًا أو أداة معتمدة للطلاب إذا وفرها المعلم.

احترم الآخرين وحقوقهم: لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لخداع شخص، أو انتحال صوته أو صورته، أو نشر معلومات محرجة عنه، أو الغش في الواجب. إذا ساعدك الذكاء الاصطناعي في فكرة أو مسودة، فافهم ما تستخدمه، واكتب بطريقتك، واذكر المساعدة عندما يطلب منك المعلم ذلك.

تحقق قبل أن تصدق أو تشارك: الصور والنصوص المولدة قد تبدو حقيقية. قبل نشر خبر أو معلومة، قارنه بمصادر موثوقة. وإذا كان الموضوع مهمًا أو يخص السلامة، اطلب مساعدة شخص بالغ موثوق.

تجربة صفية آمنة: كيف تؤثر البيانات في النتيجة؟

هذه تجربة بلا حسابات رقمية وبلا جمع بيانات شخصية. حضّر مع المعلم بطاقات ورقية عليها أشكال هندسية ملونة. اختر قاعدة سرية بسيطة مثل أن البطاقات ذات الحواف الدائرية تنتمي إلى مجموعة، والبطاقات ذات الزوايا تنتمي إلى مجموعة أخرى. أعط زميلك أمثلة تدريب قليلة مع الإجابات، ثم اختبره ببطاقات جديدة. بعد ذلك كرر التجربة بأمثلة تدريب أكثر تنوعًا.

قارن النتيجتين: هل تحسن الأداء عندما أصبحت الأمثلة أوضح وأكثر تنوعًا؟ هذه المحاكاة ليست ذكاءً اصطناعيًا حقيقيًا، لكنها تساعدك على فهم فكرة عامة: ما يتعلمه النموذج يعتمد كثيرًا على الأمثلة التي يتلقاها، والاختبار على حالات جديدة مهم لمعرفة إن كان قد تعلّم نمطًا مفيدًا.

اسأل نفسك في نهاية التجربة: ماذا يحدث إذا كانت بعض أنواع البطاقات غائبة من التدريب؟ وكيف نعرف أن القاعدة التي تعلمها زميلنا مناسبة وليست مجرد مصادفة؟

مهام تفاعلية

اختبار: اختبر معرفتك

ما أفضل وصف مبسط للذكاء الاصطناعي؟ (أنظمة حاسوبية تنفذ مهام تعتمد على معالجة المعلومات والأنماط) (!روبوت معدني يتحرك دائمًا) (!برنامج يعرف كل شيء ولا يخطئ) (!لعبة إلكترونية لا تستخدم بيانات)

ما المقصود ببيانات التدريب؟ (أمثلة ومعلومات يتعلم منها النموذج) (!كلمات المرور الخاصة بالمستخدم) (!النتيجة النهائية فقط) (!هيكل الروبوت الخارجي)

ماذا نسمي ما ينتج بعد تدريب نظام تعلم آلي على اكتشاف الأنماط؟ (نموذج) (!بطارية) (!شاشة) (!لوحة مفاتيح)

أي عبارة صحيحة عن الروبوت والذكاء الاصطناعي؟ (قد يستخدم الروبوت ذكاء اصطناعيًا وقد لا يستخدمه) (!كل ذكاء اصطناعي روبوت) (!كل روبوت يتعلم من البيانات) (!الروبوت والذكاء الاصطناعي شيء واحد دائمًا)

لماذا نختبر النموذج بأمثلة جديدة؟ (لنعرف هل يستطيع التعامل مع حالات لم يرها أثناء التدريب) (!لنجعل الشاشة أكبر) (!لنخفي بيانات التدريب) (!لنزيد سرعة الإنترنت فقط)

أي موقف يوضح أحد حدود الذكاء الاصطناعي؟ (قد يعطي إجابة تبدو مقنعة لكنها خاطئة) (!يمكنه معالجة معلومات بسرعة) (!يمكنه تصنيف صور كثيرة) (!يمكنه اقتراح كلمات أثناء الكتابة)

كيف قد ينشأ التحيز في نظام ذكاء اصطناعي؟ (من بيانات غير متنوعة أو تصميم لا يراعي الحالات المختلفة) (!من لون شاشة الحاسوب فقط) (!من شحن البطارية كاملًا) (!من استخدام لوحة مفاتيح جديدة)

ما التصرف الأفضل لحماية الخصوصية؟ (عدم إدخال معلومات شخصية سرية في أداة الذكاء الاصطناعي) (!مشاركة كلمة المرور مع الأصدقاء) (!رفع كل الصور الخاصة للتجربة) (!كتابة عنوان المنزل في كل سؤال)

ماذا تفعل إذا أعطاك الذكاء الاصطناعي معلومة مهمة؟ (تتحقق منها في مصدر موثوق أو تسأل شخصًا مناسبًا) (!تنشرها فورًا من دون مراجعة) (!تفترض أنها صحيحة لأنها مكتوبة بثقة) (!تحذف كل المصادر الأخرى)

ما الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في التعلم؟ (استخدامه للمساعدة مع الفهم والتحقق واحترام قواعد المدرسة) (!نسخ الواجب كاملًا من دون فهم) (!انتحال عمل شخص آخر) (!مشاركة بيانات زملائك الخاصة)

لعبة الذاكرة

البيانات	أمثلة ومعلومات يستخدمها النظام للتعلّم
التدريب	مرحلة ضبط النظام اعتمادًا على أمثلة
النموذج	تمثيل تعلّم أنماطًا من بيانات التدريب
التنبؤ	نتيجة يعطيها النموذج لمدخل جديد
التحيز	ميل قد يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو غير دقيقة
الخصوصية	حماية المعلومات الشخصية من المشاركة غير المناسبة

السحب والإفلات

طابق كل مصطلح بما يناسبه.	المعنى
مدخل جديد	معلومة يصل إليها النموذج بعد انتهاء التدريب
بيانات متنوعة	أمثلة تمثل حالات مختلفة بدل نوع واحد فقط
فحص بشري	مراجعة النتائج المهمة بواسطة شخص مناسب
مصدر موثوق	مكان مناسب للتحقق من معلومة قبل مشاركتها
استخدام مسؤول	استعمال التقنية بأمان وإنصاف واحترام للخصوصية

كلمات متقاطعة

بيانات	ما الاسم الذي نطلقه على الأمثلة والمعلومات التي يتعلم منها النظام؟
نموذج	ما الناتج الذي يتعلم أنماطًا أثناء التدريب ثم يستخدمها مع مدخلات جديدة؟
تحيز	ما الكلمة التي تصف ميلًا قد يجعل النتائج غير عادلة أو غير دقيقة؟
خصوصية	ما المفهوم الذي يعني حماية المعلومات الشخصية؟
خوارزمية	ما اسم مجموعة الخطوات أو القواعد الحسابية المستخدمة لحل مشكلة؟
تنبؤ	ما اسم النتيجة التي يعطيها النموذج لمدخل جديد في مهمة توقع؟

مهام مفتوحة

سهل

1. محقق الذكاء الاصطناعي: ابحث في الصف أو المنزل عن ثلاثة أمثلة لتقنيات قد تستخدم الذكاء الاصطناعي، واكتب لكل مثال ما المهمة التي يؤديها من دون تصوير أشخاص أو معلومات خاصة.
2. قصة البيانات والنموذج: ارسم قصة مصورة من أربع لقطات تشرح المسار من أمثلة التدريب إلى النموذج ثم إلى مدخل جديد ونتيجة.
3. درع الخصوصية: صمم ملصقًا ورقيًا يوضح خمس معلومات شخصية لا ينبغي إدخالها في أداة رقمية من دون إذن مناسب.
4. فرز البطاقات: نفذ مع زميل تجربة بطاقات الأشكال الواردة في الدورة، ثم اكتب جملة تشرح كيف أثرت الأمثلة في قدرتك على اكتشاف القاعدة.

متوسط

1. خريطة قدرات وحدود: أنشئ جدولًا يقارن بين أربع مهام يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي وأربع حالات يجب فيها التحقق البشري بعناية.
2. مقابلة رقمية آمنة: اسأل معلمًا أو أحد أفراد الأسرة عن مثال مفيد للذكاء الاصطناعي ومخاطرة واحدة يرون ضرورة الانتباه لها، ثم لخص الفكرة من دون تسجيل بيانات شخصية.
3. اختبار التنوع: اصنع مجموعتين من بطاقات التدريب إحداهما متنوعة والأخرى محدودة، واستخدمهما في محاكاة صفية ثم قارن نسبة النجاح في بطاقات الاختبار الجديدة.
4. تحقق من إجابة: خذ إجابة قصيرة يوفرها المعلم من أداة ذكاء اصطناعي، وحدد ادعاءين فيها ثم تحقق منهما بكتاب مدرسي أو موسوعة موثوقة وسجل ما وجدته.

متقدم

1. تصميم بيانات عادلة: خطط لمجموعة بيانات افتراضية لتعليم نموذج تمييز أنواع فواكه، واشرح كيف ستضمن تنوع الألوان والأحجام والخلفيات حتى لا يتعلم اختصارًا مضللًا.
2. مناظرة المساعد الذكي: شارك في مناظرة صفية حول متى يكون استخدام الذكاء الاصطناعي في الواجب مساعدة تعليمية ومتى يتحول إلى غش، ثم اقترح ثلاث قواعد عادلة للصف.
3. دليل صف للاستخدام المسؤول: أنشئ مع فريقك دليلًا من صفحة واحدة أو فيديو قصيرًا بلا وجوه أو بيانات شخصية يشرح التحقق من المعلومات والخصوصية والإنصاف واحترام حقوق الآخرين.
4. تقييم نظام افتراضي: اقرأ سيناريو يقدمه المعلم عن نظام ذكاء اصطناعي يقرر من يحصل على فرصة مدرسية، وحدد أسئلة يجب طرحها عن البيانات والتحيز والشفافية والإشراف البشري قبل الوثوق بالقرار.

مجالات تعلم مرتبطة

الذكاء الاصطناعي للمبتدئين تعلّم الآلة البيانات الخوارزميات الأمان الرقمي الخصوصية التفكير النقدي

يرتبط هذا الموضوع بالرياضيات لأن النماذج تستخدم أعدادًا وأنماطًا، وبعلوم الحاسوب لأن البرامج والخوارزميات تنفذ العمليات، وباللغة لأن بعض الأنظمة تعالج النص والكلام، وبالتربية الرقمية لأن الاستخدام الآمن والعادل يحتاج إلى وعي ومسؤولية. ويمكن أن يقودك لاحقًا إلى موضوعات مثل الروبوتات وتحليل البيانات والبرمجة وأخلاقيات التقنية.

مسرد

المصطلح	المعنى
الذكاء الاصطناعي	أنظمة حاسوبية تؤدي مهام تعتمد على معالجة المعلومات واكتشاف الأنماط أو إنتاج مخرجات مفيدة.
تعلّم الآلة	طريقة يتعلم فيها النظام أنماطًا من أمثلة وبيانات بدل كتابة قاعدة منفصلة لكل حالة.
البيانات	أمثلة أو معلومات يستخدمها النظام في التدريب أو المعالجة.
التدريب	عملية ضبط النموذج اعتمادًا على بيانات وأمثلة.
النموذج	تمثيل رياضي تعلّم أنماطًا من بيانات التدريب ويستخدمها مع مدخلات جديدة.
الخوارزمية	مجموعة خطوات أو قواعد حسابية منظمة لحل مشكلة أو تنفيذ مهمة.
التنبؤ	نتيجة يقدمها النموذج لمدخل جديد عندما تكون المهمة توقع فئة أو قيمة أو اختيار.
التحيز	ميل في البيانات أو النظام قد يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو غير دقيقة لبعض الحالات.
الخصوصية	حماية المعلومات الشخصية والتحكم في كيفية مشاركتها واستخدامها.
التحقق	مراجعة المعلومة بمصدر موثوق أو خبير مناسب قبل الاعتماد عليها أو نشرها.