الصفحة الرئيسية

مدونة

فهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي: دليل بسيط لما يهم (وما لا يهم)

فهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي: دليل بسيط لما يهم (وما لا يهم)

كتب بواسطة

داريا أوليشكو

نشر في

13 أغسطس 2025

وقت القراءة

3 - 5 دقيقة قراءة

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. لكن دعونا نكون صادقين — العديد من مصطلحات الذكاء الاصطناعي هي مجرد كلمات طنانة تُلقى في عروض البيع وصفحات المنتجات. إذا شعرت يومًا بالإرهاق من الاختصارات مثل AGI وLLM أو A2A، فأنت لست وحدك.

هذا الدليل يوضح كل شيء بلغة بسيطة. دون مصطلحات معقدة. دون تفاصيل غير ضرورية. فقط الأساسيات التي تهم في عام 2025 وما بعده.

سواء كنت في قسم الموارد البشرية، التكنولوجيا، التسويق، العمليات، أو مجرد تحاول أن تبدو ذكياً في اجتماعك القادم، هذا هو دورتك التمهيدية. احفظه. شاركه. ضع إشارة عليه. دعونا نفك الشفرة مصطلحات الذكاء الاصطناعي معًا — ونتعلم كيفية استخدامها لتحقيق الأمور فعلاً.

لماذا حتى تهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي في عام 2025

لم يعد الذكاء الاصطناعي تجربة تقنية. إنه المحرك وراء أدوات الجدولة الخاصة بك، وتدفقات العمل في التوظيف، ولوحات معلومات التحليلات، وتنبيهات Slack. ومع ذلك، لا يزال معظم الناس لا يتحدثون اللغة.

إليك لماذا معرفة مصطلحات الذكاء الاصطناعي يهم:

ستتمكن من التعرف على الضجيج من القيمة الحقيقية.
ستتخذ قرارات أذكى عند تقييم الموردين.
ستفهم أخيرًا كيفية عمل أدواتك.
ستتعاون بشكل أفضل مع المطورين وفرق التكنولوجيا.

مثال حقيقي:

اشترى فريق الموارد البشرية روبوت محادثة "ذكاء اصطناعي" لأتمتة عملية التوظيف. تبين أنه نموذج اتصال مبهرج دون NLP، دون أتمتة، ودون تكامل. لماذا؟ لأنهم لم يفهموا المصطلحات.

المصطلحات الوحيدة للذكاء الاصطناعي التي تحتاج فعلاً إلى معرفتها

لنبدأ بالمفاهيم الأساسية التي ستصادفها أكثر.

وكيل الذكاء الاصطناعي

نظام يدرك ويقرر ويتصرف نحو هدف. لا يحتاج إلى إدخال يدوي للتحرك — يأخذ المبادرة. فكر فيه كمساعد رقمي لا يكل.

الذكاء الاصطناعي الذاتي

ذكاء اصطناعي يمكنه تحديد أهدافه الخاصة والتصرف دون تعليمات مستمرة. يتعلم أثناء ذهابه، محسنًا النتائج على مر الوقت. مثال: جدولة الورديات وحل النزاعات تلقائيًا.

A2A (Agent-to-Agent)

بروتوكول اتصال يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين بالتعاون. يمكن لذكاء جدولة عملك التحدث إلى ذكاء كشوف الرواتب لمزامنة الساعات والوقت الإضافي والامتثال.

الذكاء الاصطناعي العام مقابل الذكاء الاصطناعي الضيق

AGI

(الذكاء الاصطناعي العام)

شكل افتراضي من الذكاء الاصطناعي يمكنه التعلم والتفكير مثل الإنسان. لا يزال غير موجود، لكنه يسيطر على العناوين الرئيسية.

ANI

(الذكاء الاصطناعي الضيق)

الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي الذي يتخصص في مهمة واحدة — مثل الجدولة أو التعرف على الوجوه أو الترجمة. هذا هو الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه اليوم.

بوتات الدردشة الذكية: ما وراء الأحاديث القصيرة

بوتات الدردشة الذكية الحديثة يمكنها:

الإجابة على أسئلة الموارد البشرية
معالجة طلبات الإجازات
تقديم تعليمات الانضمام
التصرف كعملاء دعم على مدار الساعة

أدوات مثل ChatGPT، Claude، Gemini والروبوتات المخصصة المدربة على الوثائق الداخلية يمكن أن تكون مفيدة للغاية.

الأتمتة مقابل التنسيق

أتمتة الذكاء الاصطناعي

يتعامل مع المهام المتكررة المحددة — مثل تصنيف التذاكر أو تعيين الورديات أو إرسال التنبيهات.

تنسيق الذكاء الاصطناعي

يربط الأنظمة والمهام في تدفقات كاملة من النهاية إلى النهاية. فكر في: إدخال موظف جديد، تعيين نمط ورديته، مزامنة الرواتب، وإرسال مستندات الامتثال.

نماذج الذكاء الاصطناعي وعائلاتها

نموذج الذكاء الاصطناعي

الخوارزمية الأساسية المدربة لتحويل المدخلات إلى مخرجات. تعتبر GPT-4o وClaude 3 وGemini 1.5 أمثلة.

عائلة النموذج

مجموعة من النماذج ذات الصلة التي تم تدريبها على بنية متشابهة ولكن تم تحسينها لمهام مختلفة. تعتبر GPT-3.5 وGPT-4 وGPT-4o كلها ضمن عائلة GPT.

التوافق، الانتباه والتحيز

التوافق

ضمان أن يتوافق سلوك الذكاء الاصطناعي مع القيم البشرية. التوافق السيئ = أفعال غير مقصودة.

الانتباه

كيف تركز النماذج على البيانات الأكثر أهمية لتوليد الاستجابات. أساسي في نماذج التحويل.

التحيز

إذا كانت بيانات التدريب منحازة، فسيكون مخرج الذكاء الاصطناعي كذلك. هذا مهم للموارد البشرية والامتثال واتخاذ القرارات.

تكامل الذكاء الاصطناعي

استخدم منصات مثل:

Zapier لتنفيذ العمليات بين التطبيقات
API لدمج ميزات الذكاء الاصطناعي
أدوات بدون كود لبناء أتمتات ذكية دون وقت تطوير

مثال: استخدم ChatGPT لإنشاء تقارير الوردية داخل Shifton بناءً على بيانات تتبع الوقت.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي سترى المزيد منها

LLM (نموذج اللغة الكبير)

القوة الحقيقية وراء بوتات الدردشة، إنشاء المحتوى، والردود الذكية. يتم تدريب نماذج LLM على مجموعات بيانات نصية ضخمة وتستطيع أداء مجموعة واسعة من المهام اللغوية.

نماذج LLM الشائعة:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (مفتوح المصدر)

RAG (توليد معزز بالاسترجاع)

يجمع بين نموذج اللغة ومحرك بحث أو قاعدة وثائق لتوليد ردود في الوقت الحقيقي تتناسب مع السياق. مفيد لوكلاء دعم الذكاء الاصطناعي وقواعد المعرفة.

التعلم بدون أمثلة / قلة الأمثلة

بدون أمثلة: يقوم الذكاء الاصطناعي بعمل شيء بدون أمثلة.
قلة الأمثلة: يستخدم الذكاء الاصطناعي القليل من الأمثلة في التحفيز ليتعلم كيفية تنفيذ مهمة.

تتيح هذه المهارات للذكاء الاصطناعي التكيف بسرعة — رائعة لتحليل الاتجاهات الجديدة في تذاكر الدعم أو تعليقات الموارد البشرية.

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

النماذج التي تفهم النصوص والصور والصوت أو الفيديو في وقت واحد. رائع لفهم الجداول المرئية، أوامر الصوت، وثقالات النموذج المدخلة معًا.

قواعد بيانات المتجهات

تخزن المعلومات بصيغة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها والبحث دلالياً (بالمعنى، وليس بالكلمات المفتاحية). تدعم البحث في المستندات، والبوتات، والتخصيص.

الأدوات الشعبية:

Pinecone
Weaviate
Chroma

القاموس الكامل لأكثر من 40 مصطلحاً في الذكاء الاصطناعي (موضحة ببساطة)

وكيل الذكاء الاصطناعي — نظام يمكنه اتخاذ القرارات والتصرف نحو الأهداف بدون إدارة بشرية دقيقة.
الذكاء الاصطناعي الذاتي — الذكاء الاصطناعي الذي يحدد أهدافه الخاصة ويأخذ المبادرة بناءً على بيئته.
A2A (Agent-to-Agent) — بروتوكول لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتواصل والتعاون.
AGI (Artificial General Intelligence) — ذكاء اصطناعي افتراضي بمستوى بشري من التعلم والتفكير.
ANI (الذكاء الاصطناعي الضيق) — ذكاء اصطناعي واقعي يتفوق في مهمة محددة واحدة.
نموذج ذكاء الاصطناعي — وظيفة مدربة تحول المدخلات إلى مخرجات ذكية.
عائلة النموذج — مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الصلة مبنية من نفس الهيكل.
LLM (نموذج اللغة الكبير) — نموذج مدرب على بيانات لغوية واسعة النطاق لفهم وتوليد نصوص إنسانية
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط — الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه فهم والعمل مع أنواع متعددة من المدخلات (نص، صورة، صوت).
قاعدة بيانات المتجهات — نوع من قواعد البيانات المستخدمة لتخزين والبحث عن البيانات بناءً على المعنى، وليس فقط الكلمات الرئيسية.
التضمينات — تمثيلات رقمية للنص/البيانات تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم العلاقات والمعنى.
RAG (توليد معزز بالاسترجاع) — يجمع بين البحث في الوقت الحقيقي والتوليد للحصول على أجوبة أدق.
هندسة التحفيز — تصميم مداخل أفضل للحصول على مخرجات مرغوبة من الذكاء الاصطناعي.
التعلم بدون أمثلة — يقوم الذكاء الاصطناعي بأداء مهمة دون أن يكون قد شاهدها من قبل.
التعلم بقلة الأمثلة — يتعلم الذكاء الاصطناعي مهمة جديدة بقليل من الأمثلة.
التكييف الدقيق — تعديل نموذج عام لمهمة معينة أو مجموعة بيانات.
التدريب المسبق — المرحلة الأولية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات عريضة.
الهلاوس — عندما يولد الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة بثقة.
التحيز — عدم العدالة المنهجية في سلوك الذكاء الاصطناعي بسبب البيانات التدريبية المنحازة.
التوافق — التأكد من أن مخرجات الذكاء الاصطناعي تتوافق مع الأهداف والقيم والأخلاقيات البشرية.
الذكاء الاصطناعي الدستوري — تدريب النماذج باستخدام المبادئ الأخلاقية المدمجة.
الشفافية — القدرة على فهم لماذا اتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا معينًا.
الصندوق الأسود — نموذج أو نظام لا تكون عملياته الداخلية شفافة أو مفهومة.
التفكير المتسلسل — تقنية يقوم فيها الذكاء الاصطناعي بشرح خطواته قبل التوصل إلى استنتاج.
التعلم المعزز من التعليقات البشرية — طريقة تدريب يوجه فيها تفضيلات البشر عملية التعلم.
البيانات الاصطناعية — بيانات مولدة بشكل مصطنع تستخدم لتدريب أو اختبار النماذج.
الأوزان المفتوحة — عندما تتم مشاركة معلمات النموذج بشكل عام (مفتوح المصدر).
النموذج المغلق — نموذج الذكاء الاصطناعي الملكية الذي لا تكون تفاصيله الداخلية متاحة.
الرمز — أصغر وحدة نصية تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي (عادة ما تكون كلمة أو جزء منها).
زمن الاستجابة — التأخير الزمني بين إدخال المستخدم واستجابة الذكاء الاصطناعي.
الاستدلال — عملية استخدام نموذج مدرب لتوليد مخرجات.
الربط الواقعي — ربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بمعلومات حقيقية وقابلة للتحقق.
الذكاء الاصطناعي المستقل — الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه العمل بشكل مستقل على مدى تسلسلات طويلة دون تدخل.
قياس الأداء — اختبار أداء الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات ومهام موحدة.
الحواجز — قيود أو حدود تفرض على الذكاء الاصطناعي لمنع سوء الاستخدام أو الخطأ.
مقابض الضبط — إعدادات قابلة للتعديل تغير كيفية تصرف نموذج الذكاء الاصطناعي.
القدرة على التوسع — مدى أداء النظام الذكي مع زيادة الطلب.
الفرط في التوافق — عندما يعمل النموذج جيدًا على بيانات التدريب ولكن بشكل سيء في العالم الواقعي.
التعميم — قدرة الذكاء الاصطناعي على الأداء الجيد على البيانات غير المرئية.
معالجة اللغات الطبيعية — مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
وضع العلامات على البيانات — تمييز البيانات الأولية (صور، نصوص، إلخ) لتعليم الذكاء الاصطناعي ما يراه.
التعلم الذاتي الإشراف — تدريب الذكاء الاصطناعي على تعلم الأنماط من البيانات غير المصنفة.
الذكاء الاصطناعي المساعد — نوع من الذكاء الاصطناعي المساعد الذي يعزز عمل البشر بدلاً من استبداله.
التنسيق — ربط الأدوات المجهزة بالذكاء الاصطناعي في تدفقات عمل ذكية ومؤتمتة.