الدرس 02 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - النماذج · تطوير النماذج العربية الذكية

الدرس 02 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - النماذج

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.

لو كانت الخوارزميات كافية، لما احتجنا إلى النماذج أصلًا. لكن الخوارزمية وحدها لا تتذكّر. كل مرة تبدأ الحساب من الصفر، وتكرر العملية نفسها دون أن تتعلم منها شيئًا. أما النموذج، فهو ذاكرة مُنظّمة تحفظ الأنماط التي اكتسبها أثناء التدريب، وتستعملها لاحقًا لحل مسائل جديدة بسرعة وكفاءة.

يمكن تشبيهه بالطالب الذي يحفظ جدول الضرب بدل أن يحسبه في كل مرة. لقد مارس الحساب بما يكفي ليختصر الطريق إلى الجواب. كذلك النموذج: تعلّم من البيانات السابقة بحيث لا يحتاج لإعادة كل العمليات عند كل مدخل جديد. ومع ذلك، فالنماذج ليست معصومة من الخطأ.

فإذا كانت البيانات التي تدربت عليها محدودة أو منحازة، سينعكس ذلك على فهمها للعالم.

تخيل نموذجًا للتعرّف على الفواكه لم يُرِه المبرمج سوى صورًا لتفاح أحمر. حين يُعرض عليه تفاحٌ أخضر، سيتردّد أو يخطئ في التمييز، لأنه لم يتعلّم بعد تنوّع الواقع. من هنا نفهم أن جودة النموذج لا تعتمد على ذكائه وحده، بل على ثراء البيانات التي تغذّيه ودقّة التدريب الذي صيغ به.

إن النموذج هو المرحلة التي تتحول فيها المعرفة من فكرة إلى بنيةٍ تتعلّم. وهو الذاكرة الذكية التي تختزل التجارب السابقة لتنتج سلوكًا جديدًا دون إعادة الحساب من البداية. بهذا المفهوم، تصبح النماذج هي العقول الرقمية للذكاء الاصطناعي، والعنصر الذي يمنح الآلة قدرتها على التطوّر الذاتي.

فالخوارزميات تضع الأساس، والبيانات تمدّها بالحياة، لكن النموذج هو من يحمل هذا التفاعل إلى مستوى التفكير المتجدد، حيث تتحول الحسابات إلى خبرة، والخبرة إلى فهمٍ يتطوّر مع الزمن.

النموذج هو القلب النابض لأي تطبيق ذكاء اصطناعي، هو الذي يحمل المعرفة المكتسبة من البيانات، ويترجمها إلى أفعال أو توقعات.

مركز علوم الدولي (د. عبدالرحمن الزراعي)

_______

هل كان الدرس مفهوماً بطريقة واضحة

واضحة جداً

واضحة

بعض الوضوح

15 votes

5:15

13 comments