معجم الذكاء الاصطناعي

خوارزمية التعلم الآلي

machine learning algorithm

خوارزمية تحدد معاملات نموذج تعلم آلي انطلاقاً من البيانات وفق معايير معيّنة؛ فمثلاً تحديد نقطة الاعتراض (intercept) والأوزان لدالة خطية يُعرف بالانحدار الخطي.

نموذج التعلم الآلي

machine learning model

بناء رياضي يولّد استنتاجاً أو تنبؤاً بناءً على بيانات الإدخال؛ وينتج نموذج التعلم الآلي من تدريب يعتمد على خوارزمية تعلم آلي.

إلغاء تعلم الآلة

machine unlearning

تقنية تنطوي على إزالة تأثيرات نقاط بيانات تدريب محددة بشكل انتقائي من نموذج تعلم آلي مُدرَّب، مثل إزالة قدرات أو معرفة غير مرغوب فيها من نموذج أساسي، أو تمكين مستخدم من طلب حذف سجلاته من نموذج؛ وقد لا تتطلب تقنيات الإلغاء التقريبية الفعالة إعادة تدريب النموذج من الصفر.

مغالطة ماكنمارا

mcnamara fallacy

افتراض أن النماذج الكمية للواقع أدق دائماً من النماذج الأخرى، وأن أسهل القياسات الكمية إجراءً هي الأكثر صلة، وأن العوامل الأخرى غير المستخدمة في المقاييس الكمية إما غير موجودة أو لا تؤثر تأثيراً ذا شأن في النجاح؛ وتعرف أيضاً بالمغالطة الكمية.

نموذج القياس

measurement model

نموذج التحليل العاملي التوكيدي الأولي الذي يقوم عليه النموذج البنيوي، ويختبر مدى كفاية العلاقات التي تربط المؤشرات بالبنية الكامنة التي تقيسها.

هجوم استدلال العضوية

membership-inference attack

هجوم على خصوصية البيانات لتحديد ما إذا كانت عينة بيانات جزءًا من مجموعة التدريب لنموذج تعلّم آلي.

تمكين إساءة الاستخدام

misuse enablement

في سياق إساءة استخدام نماذج اللغة الكبيرة (AML)، التحايل على القيود التقنية التي يفرضها مالك نظام الذكاء الاصطناعي على استخدامه، مثل القيود الموضوعة لمنع نظام توليدي من إنتاج مخرجات قد تضر بالآخرين.

دورة حياة التعلم الآلي

ml lifecycle

سلسلة مراحل يمر بها التعلم الآلي الموجود في نظام ذكاء اصطناعي خلال حياته، من التصور عبر التطوير والنشر والتشغيل وأخيراً السحب.

تدريب التعلّم الآلي

ml training

عملية تحسين نموذج تعلّم الآلة بتعريض خوارزمية تعلّم الآلة لبيانات ذات صلة.

تأكيد النموذج

model assertion

دوال اعتباطية على مدخلات النموذج ومخرجاته تشير إلى وقت حدوث أخطاء محتملة.

التحكم في النموذج

model control

قدرة يتمتع بها مهاجم يمكنه من التحكم في معلمات نموذج التعلم الآلي.

تصحيح النموذج

model debugging

يهدف تصحيح النموذج إلى تشخيص إخفاقات النموذج.

تراجع النموذج

model decay

يشير تراجع النموذج إلى تدهور أداء النموذج بمرور الوقت.

تحرير النموذج

model editing

مجال بحثي يهدف إلى تمكين تحديثات سريعة وفعالة في استخدام البيانات لسلوك النموذج الأساسي المُدرَّب مسبقاً، في منطقة صغيرة فقط من المجال، دون الإضرار بأداء النموذج على المدخلات الأخرى المهمة.

جرد النماذج

model inventory

في سياق إدارة المخاطر، قاعدة بيانات أو نظام معلومات إداري يُطور لغرض تجميع المعلومات المتعلقة بالنماذج الكمية المستخدمة في مؤسسة أو منظمة.

الطبقة التصحيحية للنموذج

model overlay

تعديلات حكمية أو نوعية على مدخلات النموذج أو مخرجاته للتعويض عن قيود معروفة في النموذج أو البيانات أو غيرها؛ والطبقة التصحيحية نوع من التجاوز.

حزمة النماذج

model suite

مجموعة من النماذج تعمل معاً.

الشبكة العصبية / الشبكة العصبية الاصطناعية

neural network (nn)/artificial neural network (ann)

شبكة من طبقتين أو أكثر من العصبونات مترابطة بوصلات موزونة بأوزان قابلة للضبط، تستقبل بيانات الإدخال وتنتج مخرجًا؛ وبينما تُصمم بعض الشبكات العصبية لمحاكاة عمل العصبونات البيولوجية في الجهاز العصبي، تُستخدم معظمها في الذكاء الاصطناعي بوصفها تحققًا للنموذج الاتصالي.

التعلم دون اتصال

offline learning

تعلم يستلزم مجموعة بيانات ثابتة معروفة منذ البداية، وتُضبط بارامترات خوارزمية التعلم الآلي على مجموعة البيانات كاملة دفعة واحدة، غالبًا بتحميلها كلها في الذاكرة أو على دفعات.

التعلم الفوري

online learning

ملاءمة النموذج تدريجياً مع تدفق البيانات إليها (بيانات متدفقة).

الإجرائية

operationalization

إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي أو المفاهيم المرتبطة بها حيز الاستخدام كي يمكن قياسها.

الحزمة

package

مجلد يحتوي على كل الكود والبيانات الوصفية (metadata) اللازمة لتدريب نموذج تعلّم آلي وتقديمه.

المعامل (معامل النموذج)

parameter/model parameter

في التعلم الآلي، متغير داخلي للنموذج يؤثر في طريقة حساب مخرجاته؛ من أمثلة المعاملات أوزان الشبكة العصبية أو احتمالات الانتقال في نموذج ماركوف.

معلمي (بارامتري)

parametric

نموذج تعلم يلخص البيانات بمجموعة معلمات ذات حجم ثابت (مستقل عن عدد أمثلة التدريب).

التخطيط

planning

في الذكاء الاصطناعي، عمليات حسابية تؤلف سير عمل من مجموعة إجراءات بهدف بلوغ هدف محدد.

خوارزمية ما بعد المعالجة

post-processing algorithm

خوارزمية تخفيف انحياز تُطبَّق على الوسوم المتوقعة.

قابلية التنبؤ

predictability

خاصية نظام ذكاء اصطناعي تتيح لأصحاب المصلحة وضع افتراضات موثوقة حول المخرجات.

اختراق الخصوصية

privacy compromise

في سياق AML، وصول غير مصرح به إلى معلومات مقيدة أو مملوكة تمثل جزءاً من نظام ذكاء اصطناعي، بما فيها معلومات عن بيانات تدريب النموذج أو أوزانه أو بنيته، أو معلومات حساسة يصل إليها النموذج مثل قاعدة المعرفة في تطبيق توليد معزز بالاسترجاع (RAG).

نموذج العملية

process model

نموذج مفاهيمي يصف أنشطة أو عمليات نظام ذكاء اصطناعي أو دورة حياته.

مدير المنتج

product manager

محترف متخصص في إدارة المنتجات يتولى التخطيط للمنتجات والحلول المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق، وتطويرها وإطلاقها وإنجاحها.

التحويل إلى منتج

productization

تحويل النموذج الأعلى أداءً إلى «منتج بيانات» فعلي جاهز للاستخدام في الخدمات الحية.

استنتاج الخصائص

property inference

هجوم على خصوصية البيانات يستنتج خاصية عامة عن بيانات تدريب نموذج تعلم آلي.

النموذج الأولي

prototype

نموذج أصلي يُبنى ليشمل جميع الخصائص والأداءات التقنية للمنتج الجديد.

الوصول بالاستعلام

query access

قدرة يمكن للمهاجم بمقتضاها إرسال استعلامات إلى نموذج تعلم آلي مدرَّب والحصول على تنبؤات أو مخرجات مولدة.

التعرّف

recognition

الاكتشاف الآلي للأنماط المنتظمة في البيانات باستخدام خوارزميات حاسوبية، والاستفادة من هذه الأنماط لاتخاذ إجراءات مثل تصنيف البيانات في فئات مختلفة.

المتبقي (البواقي)

residual

البواقي هي الفروق بين المخرجات المتوقعة بخطوة واحدة من النموذج والمخرجات المقيسة من مجموعة بيانات التحقق. وهكذا تمثل البواقي الجزء من بيانات التحقق الذي لا يفسره النموذج.

التحكم في الموارد

resource control

قدرة يتحكم فيها المهاجم بمورد خارجي واحد أو أكثر يستهلكه نموذج تعلم آلي في وقت الاستدلال، ولا سيما في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع.

الذكاء الاصطناعي المسؤول

responsible ai

نظام ذكاء اصطناعي يوفّق التطوير والسلوك مع الأهداف والقيم؛ ويشمل ذلك تطوير ونشر تقنية الذكاء الاصطناعي بما يتوافق مع القيم الديمقراطية.

هجوم روهامر

rowhammer attack

هجوم حقن أعطال قائم على البرمجيات يستغل أخطاء اضطراب الذاكرة الديناميكية ذات الوصول العشوائي عبر تطبيقات مساحة المستخدم، ويتيح للمهاجم استنتاج معلومات عن أسرار معينة للضحية مخزنة في خلايا الذاكرة؛ ويتطلب شنه سيطرة المهاجم على عملية غير مميزة في مساحة المستخدم تعمل على الجهاز نفسه الذي يعمل عليه نموذج التعلم الآلي للضحية.

التخطيط الدلالي

semantic mapping

مخطط أو إطار استراتيجي من وسوم البيانات الوصفية يُطبَّق على كل البيانات ومجموعاتها وحقولها وأنواعها أو محتواها لإدخال بيانات جديدة أو خام في مجموعة أو نسيج بيانات، ليوجّه خوارزميات التعلم الآلي في دراسة العلاقات المعروفة أو المحتملة بين البيانات؛ ويوفر الخريطة الدلالية بنيةً لإدخال البيانات أو المعلومات أو المعرفة الجديدة.