الدرس الثالث: 🧩 من الخوارزميات إلى النماذج – الجسر الذي تغيّر شكله عندما نحاول تتبّع رحلة النماذج، لا نراها كقفزات مفاجئة بقدر ما نراها كخطوات متتابعة، يتحرك كل منها في أثر الآخر كما تتحرك طبقة طين فوق طبقة في يد نحّاتٍ يعرف أن الشكل لا يولد دفعة واحدة. يبدأ كل شيء من نقطةٍ بسيطة: تجريب خطّ يمكن أن يربط بين الأرقام، أو قاعدة يمكن أن تضبط مسار القرار. كانت النماذج الأولى تشبه رسّامًا يقف أمام لوحة بيضاء، يحاول أن يرسم الخط الأساسي الذي يحمل الشكل. خطّ مستقيم يلتقط علاقة، أو معادلة بسيطة تجيب عن سؤال: هل هذا ينتمي أم لا ينتمي؟ كانت واضحة، شفافة، تستطيع أن ترى المنطق كلّه في صفحة واحدة، لكن وضوحها كان أيضًا اعترافًا بحدودها؛ فهي لا تحلّق فوق المشهد إلا بقدر الخطّ الذي رسمته لها. ومع الوقت، بدا أن العالم أكبر من أن يُختصر في خطّ، وأن الحقيقة ليست دائمًا محصورة داخل معادلةٍ ناعمة الحواف. حاول العلماء عندها الاقتراب من المنطق البشري ذاته: إذا حدث كذا فافعل كذا. قواعد مباشرة، لكنّها لا تعرف الطرق الملتوية؛ تعمل بصرامة، وتتوقف عند أول حالة لا تناسب قالبها. ومع ذلك، كان فيها شيء من الأمان: كل نتيجة يمكن تفسيرها. غير أنّ هذا الأمان كان ثمنه الجمود، وعدم القدرة على العبور نحو المشكلات التي تتطلب مرونة أو احتمالاً أو تقديرًا يخرج عن حدود الصرامة. ثم جاء زمنٌ بدا فيه الجمع بين العالمين ضرورة لا ترفًا. لم تعد القاعدة وحدها تكفي، ولا الإحصاء وحده يُشبع حاجات المشهد، فظهرت النماذج الهجينة، كأنك تمسك بيدين مختلفتين وتحاول أن تجعلهما تعملان بتناغم واحد. يدٌ تضبط القواعد، ويدٌ تستكشف العلاقات الخفية التي لا تُرى بالعين وحدها. رأينا هذا في الطب، في الصناعة، في كل مجال تعجز القواعد وحدها عن أن تُمسك بكل التفاصيل، ويعجز الإحصاء وحده عن تفسير الحالات الشاذة. بدا الأمر خطوة إلى الأمام، لكنه كان أيضًا بابًا إلى تعقيدٍ جديد؛ فكل جزء من النموذج يحتاج إلى صيانة، وكل خيط يحتاج إلى ضبط حتى لا يتشابك مع غيره. ثم حدث شيء مختلف تمامًا، شيء لا يشبه الخطّ ولا القاعدة ولا المزيج بينهما. كأنّ أحدهم قرّر أن يتوقف عن تعليم الآلة كيف تفكر، وأن يتركها تجرب وحدها. فظهرت الشبكات العصبية. لم تعد القواعد مكتوبة، ولم تعد العلاقات تُفرض عليها من الخارج. أصبح النموذج يجلس أمام آلاف الأمثلة، يتعلّم من ملاحظتها شيئًا فشيئًا. طبقةٌ ترى خطًا، وأخرى ترى لونًا، وثالثة ترى شكلًا كاملاً. ثم تأتي طبقات أعلى تجمع كل ذلك، لتكوّن فهمًا لا يشبه ما كتبه أحد، بل ما استخرجته الآلة من التجربة نفسها. كان الأمر أقرب إلى انتقال الفكر من سطح الورقة إلى عمق المشهد.

المشهد الأول الحصة انتهت… لكن الفكرة بدأت بين الشهادة والريادة: حكاية التحوّل القادم الحصة انتهت… لكن الفكرة بدأت كان الصف هادئًا بعد انتهاء الحصة.المعلم خرج قبل دقائق، وبقي أثر الطباشير على السبورة مثل خطوط لم تكتمل.جلس 👨‍🎓 سامي في مقعده الأخير، ينظر إلى عبارة كتبها المعلم قبل أن يغادر: "ماذا تريد أن تكون بعد خمس سنوات؟" الكلمة الأخيرة — تكون — ظلت ترنّ في ذهنه. منذ بداية العام، والحديث كله حول الجامعات، الدرجات، الاختبار القادم، والكلية المناسبة.لكن اليوم، ولأول مرة، شعر سامي بأن السؤال أكبر من الكتب، أكبر من الاختبار، أكبر من الدرجات نفسها. أغلق سامي حقيبته ببطء، ثم عاد وفتحها كمن نسي شيئًا.مدّ يده وأخرج جهازه اللوحي، ضغط على أيقونة المساعدة الدراسية، توهجت الشاشة، فظهرت واجهة مساعده الذكي. 🤖 الذكاء الاصطناعي:يبدو أنك تفكّر…هل أثّر فيك سؤال المعلم؟ 👨‍🎓 سامي بتنهيدة قصيرة:نعم.سؤال بسيط… لكنه أربكني.أنا أعرف ما يجب أن أفعله الآن: أحصل على درجات عالية، شهادة قوية، جامعة جيدة.لكن… ماذا يجب أن أكون؟لا أحد يشرح هذا. 🤖 الذكاء الاصطناعي:وماذا تريد أن تكون؟ 👨‍🎓 سامي:لا أعلم.الجميع يقول: “الشهادة أولاً”.كأن الشهادة هي الطريق الوحيد.لكن عندما كتب المعلم تلك الجملة، شعرت فجأة أن الطريق ربما ليس واحدًا… وربما لا يبدأ بالشهادة أصلًا. 🤖 الذكاء الاصطناعي:لهذا تسألني اليوم… عن الطريق الآخر؟ 👨‍🎓 سامي:نعم.هل يمكن أن يكون هناك طريق يبدأ… من غير شهادة؟طريق يبدأ من شيء آخر؟شيء يمكن أن أتعلمه أو أصنعه أو أكتشفه؟ 🤖 الذكاء الاصطناعي:ربما…وهذا يعتمد على ما تبحث عنه أنت، لا على ما يُفرض عليك. 👨‍🎓 سامي: أنا فقط أشعر بأن كل شيء مضبوط… وكأن الطريق مرسوم قبل أن أفكر فيه. علامات عالية، شهادة، جامعة… نفس الكلام الذي نسمعه كل عام. 🤖 الذكاء الاصطناعي: وهل تشعر أن هذا الطريق يناسبك؟ أم أنك تمشي فيه لأن الجميع يمشي؟ 👨‍🎓 سامي ينظر إلى السبورة، حيث بقي السؤال مكتوبًا بخط واضح: "ماذا تريد أن تكون بعد خمس سنوات؟" ويتردد قبل الإجابة: لا أعرف… كنت أظن أن الإجابة جاهزة… لكن الآن أشعر أنها ليست كذلك. 🤖 الذكاء الاصطناعي: وهنا تبدأ المسألة يا سامي. أحيانًا لا يكون السؤال صعبًا… لكن الصعوبة في أنك أول مرة تسمح له أن يدخل إلى داخلك. 👨‍🎓 سامي: لكن… ماذا لو أخطأت؟ ماذا لو اخترت طريقًا لا يناسبني؟ الشهادة على الأقل تبدو طريقًا مفهومًا.

الدرس الثاني: من الفكرة إلى البنية التي تتعلّم في هندسة البيانات تعلّمنا كيف نُحوِّل الواقع إلى أرقام منظمة تُعبّر عن ظواهر العالم الحقيقي. وفي هندسة الخوارزميات اكتشفنا كيف تمرّ تلك الأرقام عبر سلسلة خطوات دقيقة للوصول إلى نتيجة منطقية. لكن سؤالًا جوهريًا ظلّ معلقًا: أين تُخزَّن هذه المعرفة؟ وكيف تتصرّف الخوارزمية عندما تواجه مشكلة جديدة لم ترها من قبل؟ وهنا هنا يظهر مفهوم النموذج. النموذج هو الكيان الرقمي الذي يحتفظ بنمط التعلّم ذاته، بحيث لا نحتاج لإعادة الحساب من الصفر في كل مرة. إنه أشبه بعقلٍ متدرّبٍ يكتسب الخبرة من الماضي ليحكم على المستقبل، يتذكّر الأنماط التي تعلّمها ويُسقطها على المواقف الجديدة بكفاءة متزايدة. تبدو الخوارزمية والنموذج متشابهين في المظهر، لكن بينهما فرق جوهري. فالخوارزمية هي الوصفة التي تحدد طريقة العمل، أما النموذج فهو النتيجة المتعلّمة التي خرجت من تكرار تطبيق تلك الوصفة على البيانات. يمكن تشبيه الخوارزمية بخطوات خبزٍ دقيقة: أوزان محددة، أوقات مضبوطة، وتسلسل معروف. لكن النتيجة الحقيقية لا تظهر إلا بعد التجربة المتكررة، عندما يصبح الخبّاز خبيرًا يقرأ العجين بعينيه ويعدّل المكونات وفق خبرته السابقة. ذلك الخبّاز هو النموذج: عقل متمرّس تعلّم من التجربة كيف يُحسِّن أداءه دون أن يُعاد تعليمه من البداية. في عالم الذكاء الاصطناعي، تلعب الخوارزمية دور طريقة التدريب، مثل "الانحدار الخطي" أو "الشبكات العصبية"، بينما النموذج هو الكيان النهائي الذي ينتج عنها بعد أن يتدرّب على آلاف البيانات ويستخلص منها قواعده الخاصة. يتكوّن أي نموذج ذكي من أربعة عناصر رئيسة تشكّل بنيته الداخلية: - البنية (Architecture): وهي الشكل العام للنظام؛ مثل عدد الطبقات في شبكة عصبية أو نوع الاتصالات بينها. إنها الهيكل الذي يُبنى عليه كل شيء. - المعلمات (Parameters): وهي القيم أو الأوزان التي يتعلّمها النموذج أثناء التدريب. هي الذاكرة الداخلية التي تختزن التجربة السابقة. - دالة الهدف (Objective Function): وهي المعيار الذي يُحدّد نجاح النموذج؛ كأن يسعى لتقليل الخطأ أو زيادة الدقة أو تحقيق توازنٍ بين الاثنين. - آلية التعلم (Learning Process): وهي الطريقة التي تتغير بها المعلمات في كل دورة تدريب. هي القلب النابض الذي يجعل النموذج ينمو ويتحسن مع الوقت. يمكن تشبيه النموذج بآلة موسيقية: البنية هي تصميم الآلة، والمعلمات هي أوتارها المشدودة، ودالة الهدف هي اللحن الذي نريد عزفه، أما آلية التعلم فهي التمرين اليومي الذي يُتقن به العازف أداته مع مرور الوقت.

مبادرة فتح باقة الباحث لمدة خمسة ايام للباحثين والمهتمين بالجودة والابتكار البحثي يسرّ مركز علوم الدولي للذكاء الاصطناعي أن يعلن عن مبادرة خاصة لمدّة خمسة أيام فقط: فتح كامل محتوى باقة الباحث مجانًا مقابل مشاركتكم بملحوظاتكم حول التحديثات الجوهرية الأخيرة في: جودة المخرجات كفاءة أداء النماذج موثوقية الإجابات سهولة الاستخدام الاقتراحات المستقبلية استبيان القبول يرجى الرد على التصويت بأحد الخيارين : أوافق على المشاركة في المبادرة وألتزم بتقديم ملاحظاتي خلال الأسبوع. أرسل: نعم، أوافق لا أرغب بالمشاركة حاليًا أرسل: لا أوافق ماذا ستحصل عليه عند الموافقة؟ دخول كامل لجميع بوتات باقة الباحث المتقدمة إمكانية تجربة النماذج الجديدة قبل نشرها فرصة المساهمة في تحسين الجودة النهائية دعمٍ مباشر واهتمام خاص بملاحظاتك مساهمة في تطوير المنظومة البحثية العربية للانضمام الآن تواصل بنا على الرسائل الخاصة من خلال منصة سكول للحصول على رمز الدخول ______________________ فيديو توضيحي https://www.youtube.com/watch?v=tCf6sZNxcq0 _____________________ #باقة_الباحث #مبادرة_بحثية #الذكاء_الاصطناعي #تحسين_المخرجات #جودة_البحث #ابتكار_بحثي #مراجعة_النماذج #تيك_توك_الأكاديمي #مركز_علوم #مبادرات_بحثية #ملاحظات_الباحثين #تطوير_علمي #تحسين_المعرفة #محتوى_بحثي #تجربة_ذكاء_اصطناعي _____________________ بعد تجربة البوتات أرجو تعبئة هذا الاستبيان https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSckfdCaQJXqzCeAzJj-JnhgVZDSalBmAo7aB54usaDySLDMWQ/viewform?usp=dialog

الدرس الأول: ما هي الخوارزميات؟ وكيف تفلّتت من الحساب اليدوي إلى لغة الآلة؟ حين تصل إلى هذا الدرس، تشعر كأنك تقف عند بداية طريق جديد يمتد أمامك منظمًا وواضح المعالم، طريق يشبه المسار الذي تتخذه أية فكرة حين تتحول من مجرد خاطر في الذهن إلى خطة يمكن السير عليها. وهكذا تمامًا تُولد الخوارزمية: ليس من التعقيد، ولا من المعادلات الغامضة، بل من الرغبة القديمة التي يحملها العقل البشري في أن يجعل للفكرة طريقًا مستقيمًا، يبدأ بخطوة واضحة ثم يتدرج ليصل إلى حلّ لا يتوه صاحبه فيه. وتبدأ القصة من لحظة انتقالنا من مرتكز البيانات، إلى هذا المرتكز الجديد الذي يمنح تلك المادة حياتها. فإذا كانت البيانات كلمات مبعثرة بلا لغة، فإن الخوارزمية هي اللغة التي تجعل تلك الكلمات جملة مفهومة. وإذا كانت البيانات مادة خام، فإن الخوارزمية هي الوصفة التي تمنحها حركة ومعنى. إنها الطريق الذي يوجّه العقل والآلة من الفكرة إلى النتيجة. وعندما تسمع كلمة «خوارزمية»، قد يتبادر إلى ذهنك شيء غامض مغطى بالرموز الرياضية، لغة لا يتقنها إلا قلة من المبرمجين. لكن الحقيقة أبسط من ذلك بكثير؛ فأنت تتّبع في غالب أعمالك خوارزميات دون أن تسميها. فحين تُعدّ كوب قهوة، أو تفتح بابًا بطريقة معينة، أو تضع خطة لإنهاء أعمالك، فأنت تمشي على طريق منظّم: خطوة أولى، ثم خطوة ثانية، ثم ثالثة، حتى تصل إلى غايتك. هذا التنظيم هو جوهر الخوارزمية؛ ليس التعقيد، بل وضوح الطريق. وهكذا تتضح قوة الخوارزمية: أنها تجعل العقل أو الآلة قادرًا على التعامل مع التعقيد دون ارتباك. حين تقف أمام مكتبة فوضوية لا تعرف أي كتاب تبحث عنه، ستحتاج إلى وقت طويل لتقرأها كتابًا كتابًا. لكن الحاسوب لا يرى المشهد بهذه الفوضى؛ لأنه يسير على خوارزمية فرز أو بحث واضحة، تنظم الكتب، وتقارن بينها، وتجد المطلوب خلال لحظات. لذلك تُسمى الخوارزمية «المنطق العامل»: لأنها تحوّل الفكرة إلى حركة، وتحوّل السؤال إلى طريق يصل بك إلى الجواب. والخوارزمية كذلك هي الجسر الذي يربط الإنسان بالآلة. أنت تُفكّر، ثم تحول تفكيرك إلى خطوات، والخوارزمية تأخذ هذه الخطوات فتترجمها إلى تعليمات دقيقة يفهمها الحاسوب. وهكذا تتعاون اللغتان -لغة البشر ولغة الأرقام- لتنتج تطبيقًا ذكيًا نراه اليوم؛ من الترجمة الفورية إلى التعرّف على الوجوه، ومن البحث في قواعد البيانات إلى قيادة السيارات ذاتيًا. في قلب كل هذه التطبيقات طريق خوارزمي يبدأ بفكرة إنسانية وينتهي بقرار آلي.