معجم الذكاء الاصطناعي

خوارزمية تخفيف الانحياز

bias mitigation algorithm

خوارزمية تعدّل التدريب أو المخرجات لتقليل أثر التحيزات غير العادلة.

الصندوق الأسود

black box

نموذج يستحيل أو يصعب على البشر فهم تفكيرنا ومسببات قراراته.

إدارة عمليات الأعمال

business process management

تخصص يتضمن أي مزيج من نمذجة تدفقات نشاط الأعمال وأتمتتها وتنفيذها والتحكم فيها وقياسها وتحسينها دعماً لأهداف المؤسسة، شاملاً الأنظمة والموظفين والعملاء والشركاء داخل حدود المؤسسة وخارجها.

كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي

chief artificial intelligence officer

مدير تنفيذي رفيع المسؤولية عن تنسيق استخدام وكالته للذكاء الاصطناعي وتعزيز الابتكار فيه وإدارة المخاطر الناشئة عن استخدامه.

الأتمتة المعرفية

cognitive automation

تطبيق التقنيات المعرفية كمعالجة اللغة على أتمتة مهام ذهنية كانت نفذها بشر.

الحوسبة

computation

دَمج المحاكاة العددية والنمذجة الرياضية وتطوير الخوارزميات وأشكال أخرى من التحليل الكمي لحل مسائل لا تستطيع التنظير والتجريب و/أو الملاحظة حلها.

المقاربة الحسابية

computational approach

منهج يعتمد على خوارزميات ونماذج رياضية لحل المشكلات.

درجة الثقة

confidence score

درجة الثقة (أو فترة الثقة) مقياس يكمّي عدم اليقين أو احتمال حدث ما، وهدفًا محددًا لتقدير نظام الذكاء الاصطناعي.

النماذج الترابطية

connectionism/connectionist paradigm/connectionist model/connectionist approach

مدرسة تشرح الإدراك عبر شبكات من عناصر بسيطة مترابطة كالخلايا العصبية.

التعلم المستمر

continuous learning/continual learning/lifelong learning

مقدرة النموذج على التعلم من البيانات الجديدة دون نسيان القديمة.

المساعد الذكي (Copilot)

copilot

مساعد برمجي يعتمد نموذجاً لغوياً لإكمال الكود واقتراحه أثناء الكتابة.

نظام الذكاء الاصطناعي الحرج

critical ai system

أي نظام يتضمن برمجيات حرجة قد يتسبب فشلها في ضرر كبير للجمهور.

مراقبة البيانات

data control

إشراف إداري على سياسات معلومات المؤسسة؛ مراقبة كيفية عمل العمليات والإبلاغ عنها وإدارة المشكلات.

نسيج البيانات

data fabric

طبقة برمجية توحد الوصول إلى البيانات عبر مصادرها المتنوعة.

فحص جودة البيانات

data quality checking

عمليات تقييم اكتمال البيانات ودقتها وانتظامها قبل الاستخدام.

تزويد البيانات

data seeding

حقن بيانات اختبارية أولية لدعم تطوير المواد الوهمية للأنظمة.

مرحلة النشر

deployment stage

المرحلة التي يُدمج فيها النموذج في تطبيق على بيانات حقيقية من العالم.

الخوارزمية الحتمية

deterministic algorithm

خوارزمية تنتج نفس النتيجة لكل تشغيل بنفس المدخلات.

تمييزي

discriminative

نوع من طرق التعلم الآلي يتعلم التمييز بين الفئات.

المستخدم النهائي

end-user

الشخص الذي يتفاعل مباشرة مع النظام أو يتأثر به.

التعلم الجماعي

ensemble learning

تقنيات تجمع عدة نماذج ضعيفة لنموذج أقوى وأدق.

المراوغة

evasion

من أكثر الهجمات شيوعاً على نماذج التعلم الآلي أثناء الإنتاج؛ ويقصد به تصميم مدخل يبدو طبيعياً للإنسان لكن النماذج تصنّفه تصنيفاً خاطئاً فيؤثر في سلوكها، ومثاله تعديل بعض بكسلات صورة قبل رفعها بحيث يفشل نظام التعرف على الصور في تصنيف النتيجة، وقد يتجاوز أثر ذلك.

التهرب من النموذج

evasion (model evasion)

هجوم يخلق مدخلات لا يتعرفها النموذج بصورة صحيحة.

أخبار القابلية للتفسير

explainability

قدرة الشرح للمستخدم لفهم قرارات النظام بطريقة واضحة.

تفجُّر التدرج

exploding gradient

ظاهرة في تدريب الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية تتراكم فيها أخطاء التدرج الكبيرة فتؤدي إلى تحديثات كبيرة جداً للأوزان، مما يجعل النموذج غير مستقر.

السلبية الكاذبة

false negative

مثال يصنفه النموذج التنبؤي خطأً ضمن الفئة السلبية.

الإيجابي الكاذب

false positive

مثال يصنّف فيه النموذج عنصرًا عن طريق الخطأ على أنه في الفئة الإيجابية.

الشبكة العصبية التغذية الأمامية (FFNN)

feed forward neural network (ffnn)

شبكة عصبية تُغذى فيها المعلومات من طبقة الإدخال إلى طبقة المخرجات في اتجاه واحد فقط.

الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية

feedforward neural networks

شبكات عصبية اصطناعية تكون الوصلات بين العقد فيها من طبقة إلى الطبقة التالية دون أن تشكل دورة.

الذكاء الاصطناعي العام (AGI)

general ai (agi)

يشار إليه أيضاً بالذكاء الاصطناعي القوي، وهو القدرة الافتراضية لنظام ذكي على فهم وتعلم وأداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها.

الشبكات التوليدية التنافسية (GAN)

generative adversarial networks

إطار تعلّم آلي تتنافس فيه شبكتان عصبيتان فيما بينهما في شكل لعبة محصلتها صفر، يكون فيها كسب أحد الوكيلين خسارةً للآخر. يتعلم نموذج GAN توليد بيانات جديدة بنفس الإحصاءات التي تمتلكها مجموعة التدريب.

الخوارزمية الجينية

genetic algorithm

خوارزمية تحاكي الاصطفاء الطبيعي بإنشاء مجموعة من الأفراد (الحلول) وتطويرها لتأدية مشكلات التحسين.

الشرح الشامل

global

التفسير الشامل ينتج نموذجًا يقارب النموذج غير القابل للتفسير.

وحدة معالجة الرسوميات (GPU)

graphical processing unit (gpu)

رقاقة متخصصة قادرة على معالجة متوازية بدرجة عالية، ومناسبة تماماً لتشغيل خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق؛ وقد صُممت أصلاً للمعالجة المتوازية الكفؤة لمصفوفات القيم في الرسوميات الحاسوبية.

قابلية الإحلال العالية

high displacement potential

قابلية إحلال تُنسب إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤدي مهام تستخدم عمليات ومخرجات محددة بوضوح (مثل مهام فنيي المختبرات الطبية وأخصائيي البصريات والمهندسين الكيميائيين والمحاسبين ومدققي الجودة)؛ ولا يعني ذلك احتمالاً كبيراً للإحلال الفعلي.

محوره الإنسان

human-centric

تصميم أو تطوير يجعل احتياجات الإنسان وحقوقه مدخلات مركزية في التصميم والتطوير واعتبارات مركزية في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي.

التعلم الآلي بتمكين بشري

human-enabled machine learning

كشف وربط وتعرف على الأنماط يولّدها التنبؤ بناءً على ملاحظة آلية لتشغيل البشر لأنظمة البرمجيات، بالتقاط العمليات الناجحة وغير الناجحة لتمكين قدرة تحليلات تنبؤية مفيدة.

المعاملات الفائقة

hyperparameters

المعاملات المستخدمة إما لتكوين نموذج تعلم آلي (مثل معامل العقوبة C في آلة المتجهات الداعمة ومعدل التعلم لتدريب شبكة عصبية) أو لتحديد الخوارزمية المستخدمة في تقليل دالة الخسارة (مثل نوع دالة التنشيط والمحسِّن في شبكة عصبية ونوع النواة في آلة متجهات داعمة).

أصحاب المصلحة المتأثرون

impacted stakeholders

أصحاب مصلحة قد يتأثرون مباشرة أو بوساطة بنشر نظام أو تطبيق ذكاء اصطناعي دون أن يفاعلوا مع النظام بالضرورة؛ فقد يؤثر النظام في عدة فئات مختلفة من أصحاب المصلحة.

المعالجة أثناء التدريب

in-processing

تقنيات تعدّل الخوارزميات للتخفيف من الانحياز أثناء تدريب النموذج؛ وقد تتضمن عمليات التدريب تغييرات في دالة الهدف (التكلفة) أو فرض قيد تحسين جديد.