معجم الذكاء الاصطناعي

هدف الوكيل

Agent Goal

تمثيل صريح لما يريد الوكيل تحقيقه من حالات أو نتائج، تُوجَّه إليه قراراته وخطواته كلها مع قياس درجة تقدمه نحو بلوغه.

سياسة الوكيل

Agent Policy

قاعدة أو استراتيجية تحدد الفعل الذي يتخذه الوكيل عند كل حالة يواجهها، وتُشتَق من التدريب أو تُبرمَج مسبقًا وفق المهمة.

تحفيز الوكيل

Agent Motivation

محفّز داخلي يحرّك الوكيل نحو أداء أفعال معينة، كالسعي لكسب مكافأة أو تجنب عقوبة أو إنجاز مهمة مسندة إليه، ويرتّب أولوياته على أساسه.

تعلم الوكيل

Agent Learning

قدرة الوكيل على تعديل سلوكه واكتساب مهارات جديدة من تجاربه السابقة أو من التغذية الراجعة، دون الحاجة إلى إعادة برمجة كاملة.

محاكاة الوكيل

Agent Simulation

محاكاة الوكيل لبيئة افتراضية وسيناريوهات متوقعة قبل تنفيذ الفعل الفعلي، لتقييم العواقب واختيار المسار الأسلم والأكثر فاعلية.

اختيار العتبة

Threshold Selection

اختيار قيمة عتبة يفصل عندها النموذج بين الفئات أو بين الاكتشاف الصحيح والخطأ، ويوازن بين الدقة والاسترجاع وفق هدف المهمة.

أهمية الميزات

Feature Importance

تعيين درجة لكل ميزة تدل على مدى مساهمتها في تنبؤ النموذج، فيُعرف المتغيرات الأكثر تأثيرًا ويُتحقق من سلامة القرار وأسبابه.

النموذج البديل

Surrogate Model

نموذج بسيط قابل للتفسير يُدرَّب على تقليد مخرجات نموذج معقد، فيشرح قرارات الأخير بقواعد مفهومة للإنسان.

قواعد القرار

Decision Rules

قواعد «إن … فإن …» مستخلصة من سلوك النموذج تصف شروط الوصول إلى كل نتيجة، فيسهل التحقق من منطقية القرار وثباته.

حدود القرار

Decision Boundaries

الحدود التي يفصل عندها المصنّف بين الفئات في فضاء الميزات، ودراسة شكلها تكشف أين يخطئ النموذج وما إذا كانت ثقته مبالغًا فيها.

التفسير القائم على الأمثلة

Example-Based Explanation

تفسير قرار النموذج بإحضار الأمثلة التدريبية الأكثر شبهاً بالإدخال، وكأن النموذج يقول «صُنفت هكذا لأنها تشبه هذه الأمثلة».

تحليل الحساسية

Sensitivity Analysis

قياس مدى تغير مخرجات النموذج عند إزاحة الميزات أو البنود بمقادير صغيرة، فيُعرف المتغيرات الحساسة التي تستوجب الحذر في استخدامها.

تحليل الاضطراب

Perturbation Analysis

تعديل مدخلات النموذج بتحويرات مقصودة كالحذف أو إضافة ضجيج لملاحظة استقرار المخرجات، وكشف الاعتماد المفرط أو الهش في التصرف.

الثبات التفسيري

Explanation Stability

ثبات شرح قرار النموذج عند تقريب المثيلات أو تغيير عينة التدريب قليلًا، ويكون التفسير موثوقًا إذا لم يتقلب مع تذبذب طفيف.

اكتمال التفسير

Explanation Completeness

مدى تغطية عناصر التفسير لعوامل القرار الفعلية، بحيث لا تُهمل جوانب جوهرية هي التي قادت النموذج إلى نتيجته.

محاذاة القيم

Value Alignment

ضبط سلوك النظام بحيث يتسق مع القيم والمعايير الأخلاقية المقصودة، فيتجنب النتائج الضارة حتى لو بدت مفيدة ظاهريًا.

مواءمة الأهداف

Goal Alignment

تصميم النموذج بحيث لا تتعارض أهدافه المُستنتَجة مع النية البشرية، فيضعف خطر سعي الوكيل لتحقيق الهدف بأسلوب متطرف أو ملتوٍ.

مراقبة السلوك

Behavioral Monitoring

مراقبة مستمرة لتصرفات النموذج أثناء التشغيل لكشف انحرافها عن النمط المتوقع، والتنبيه إلى أخطاء سلوكية قد تسبق فشلًا أكبر.

التحقق من الهوية

Identity Verification

التحقق من هوية المستخدم عبر بيانات مميزة كالوجه أو البصمة أو كلمة المرور قبل منح الوصول، لمنع انتحال الشخصية أو الاقتحام.

المراجعة البشرية

Human Review

إشراف بشري على المخرجات الحرجة أو الحالات عالية الخطورة للتأكد من صحتها وسلامتها قبل اعتماد القرار النهائي أو نشر النتيجة.

الاستجابة للحوادث

Incident Response

إجراءات منظمة للتعامل مع الحادثة الأمنية أو الخلل: كشفها، احتواؤها، تحليل أسبابها، إصلاحها، ثم توثيق الدروس المستفادة.

العزل الوظيفي

Functional Isolation

عزل وظائف النموذج أو البيانات بعضها عن بعض بحيث لا يؤثر تعطل إحداها على بقية النظام، ويستمر العمل حتى عند انهيار مكوّن واحد.

الوضع الآمن

Safe Mode

وضع تشغيل احتياطي يقيّد قدرات النظام عند اكتشاف خطر، فيتوقف عن القرارات عالية الخطورة ويلجأ إلى تدخل بشري أو إعدادات مضمونة.

الاختبار العدائي

Adversarial Testing

اختبار النموذج بمدخلات عدائية مصممة لخداعه أو كسر ضوابطه، للكشف عن الثغرات السلوكية وتقويتها قبل أن تُستغل في الواقع.

تحلل القيمة المفردة

Singular Value Decomposition

تحليل رياضي يُفكّك مصفوفة إلى مكونات بسيطة تستخلص البنى الملاحظة والأبعاد الرئيسية، ويفيد في ضغط التضمينات وتقليل الأبعاد واستخراج الأنماط.

الضغط الهيكلي

Structural Compression

ضغط نموذج بإعادة هيكلة بنيته الداخلية كإزالة طبقات أو قنوات أو توحيد فروع، مع إعادة ضبط خفيفة لتقليص الحجم بأثر محدود في الدقة.

الاسترداد بعد الضغط

Post-Compression Recovery

مرحلة إعادة ضبط قصيرة بعد ضغط النموذج تهدف إلى استعادة جزء من الدقة التي فقدها الضغط وتحسين سلوكه بعد تقليصه.

توازن الضغط والدقة

Compression-Accuracy Tradeoff

موازنة في التصميم بين قوة الضغط وخسارة الدقة، إذ يزداد تقليص الحجم على حساب جودة النتائج، وتُختار النقطة الأنسب وفق استخدام النموذج.

الضغط بدون تدريب

Training-Free Compression

تقنيات ضغط لا تتطلب إعادة تدريب كامل للنموذج كالاقتطاع والتكميم بعد التدريب، فتُطبَّق بسرعة وبتكلفة حسابية دنيا.

تكميم التنشيط

Activation Quantization

تمثيل تنشيطات الطبقات بعدد بتات أقل أثناء التدريب أو التشغيل، فيقل حجم الذاكرة وتتسارع العمليات الحسابية بأثر محدود في الدقة.

الضغط المتدرج

Progressive Compression

ضغط متدرج يتناقص فيه حجم النموذج على دفعات مع إعادة ضبط بعد كل مرحلة، للوصول إلى ضغط أكبر مع متانة أعلى.

جدولة الضغط

Compression Scheduling

تخطيط توقيت وتتابع خطوات الضغط بحيث تُضغط المكونات الأقل حساسية أولًا وتُقاس الدقة بعد كل خطوة لضبط الخطوات التالية.

نسبة الضغط

Compression Ratio

نسبة حجم النموذج قبل الضغط إلى حجمه بعده، وتدل على مقدار التوفير في الذاكرة والتخزين في مقابل الدقة المتبقية.

حلقة النقل الموحد

Ring All-Reduce

خوارزمية اتصال جماعي توزّع تدرجات التدريب بين العقد في حلقة دورية حتى يبلغ التدرّج المتوسط لكل عقدة بنقل قدر ثابت من البيانات، وهو عمود التدريب الموزع.

جدولة العقد

Node Scheduling

توزيع مهام التدريب على العقد الحاسوبية وفق قدراتها وتوفرها، فينجز كل عامل العمل الملائم له ويقل زمن الانتظار الكلي.

المزامنة الدورية

Periodic Synchronization

مزامنة أوزان العقد في أوقات محددة وليس في كل خطوة، لتخفيف حمل الاتصال وتقبل تباين مؤقت بين الخوادم.

تحمل الأعطال

Fault Tolerance

قدرة نظام التدريب الموزع على مواصلة العمل عند تعطل عقدة أو بطء شبكة، بإعادة توزيع عملها أو تكرار الأجزاء الحرجة دون إعادة تدريب من البداية.

استئناف التدريب

Training Resumption

حفظ نمط التدريب بانتظام ليُستأنف من نقطة توقفه عند تعثر ما، وليس من الصفر، موفرًا وقتًا ومواردَ كانت ستهدر.

كفاءة التوسع

Scaling Efficiency

قياس مقدار ارتفاع سرعة التدريب عند إضافة عقد مقارنة بالزيادة الخطية المثلى، فيُعرف مدى كفاءة الموارد الجديدة ومواقع الاختناق.

التقسيم الهرمي

Hierarchical Partitioning

تقسيم البيانات إلى مستويات متدرجة تقل فيها التفاصيل تدريجيًا، فتُعالج البنى الكلية أولًا ثم التفاصيل، محسنًا الاسترجاع وقابلية التوسع.