رحلة تفاعلية من الأرقام الصماء إلى المعاني العميقة.
كيف وصلنا إلى هنا؟ قصة تطور الذكاء الاصطناعي باختصار.
طرح آلان تورينج سؤاله الشهير "هل تستطيع الآلة أن تفكر؟". كان الذكاء الاصطناعي "رمزياً"، يعتمد على قواعد منطقية صارمة.
بدلاً من برمجة القواعد، بدأنا نغذي الحاسوب بالبيانات ونتركه يستنتج الأنماط الإحصائية. هنا ظهرت النماذج الاحتمالية البسيطة.
عدنا لمحاكاة الدماغ البشري باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات. هذا هو الأساس الذي بنيت عليه نماذج مثل GPT.
الكمبيوتر لا يفهم الحروف. الخطوة الأولى هي الترميز.
محاكاة البحث في القاموس (Vector Vocabulary):
النموذج يحسب احتمالية الكلمة التالية بناءً على ما سبق.
ببساطة: هو يسأل "كم مرة ظهرت كلمة 'ممطرة' بعد كلمة 'السماء' في كل الكتب التي
قرأتها؟".
تخيل قفلاً مكوناً من أرقام. إذا كان القفل بـ 3 خانات، لديك 1000 احتمال ($10^3$).
في اللغة، لدينا 50,000 كلمة. لتوقع جملة من 20 كلمة، المعادلة هي:
هذا الرقم به أصفار أكثر من عدد ذرات الكون المرئي. لذا، يستحيل تخزين جميع الاحتمالات في جدول.
الشبكة العصبية هي الحل للانفجار التوافقي. بدلاً من حفظ "الجداول"، هي تتعلم "القواعد".
قد يبدو أن النموذج يكرر الكلام فقط، لكن الأبحاث الحديثة تشير إلى أن النماذج العملاقة تبني "نماذج للعالم" (World Models) داخل طبقاتها الخفية لفهم العلاقات المجردة، وليس فقط تكرار الكلمات.
النموذج لا يحفظ الكلمات كحروف، بل كـ "متجهات" (Vectors) في فضاء رياضي. الكلمات ذات
المعنى المتقارب تكون قريبة من بعضها رقمياً.
المدهش أنه يمكننا إجراء عمليات حسابية على المعاني!
النموذج "يفهم" الجندر والملكية كخصائص رياضية.
لتقليل نسبة الخطأ في التوقع بدقة عالية، يضطر النموذج لتكوين فهم ضمني لقوانين
الفيزياء والمنطق.
جرب هذا الاختبار لترى الفرق بين "الإحصاء السطحي" و "فهم الواقع":
"وضعت الكتاب على الطاولة، ثم دفعت الطاولة بقوة. الكتاب..."
كيف تفهم الآلة المعنى؟ هي لا تفهمه لغوياً، بل هندسياً. كل كلمة هي نقطة في فضاء متعدد الأبعاد (Vector Space).
تخيل خريطة ضخمة. الكلمات المتشابهة في المعنى تقع "قريبة" من بعضها في المسافة.
بما أنها أرقام وإحداثيات، يمكننا جمعها وطرحها! المثال الأشهر:
نطرح صفة "الذكورة" ونضيف صفة "الأنوثة" لنحصل على الملكة.
عندما تكبر النماذج وتتدرب على كميات هائلة من البيانات، تبدأ بفهم مفاهيم مجردة (الفيزياء، المشاعر، البرمجة) دون أن نبرمجها صراحة. هذا يسمى "الفهم الناشئ".
الذكاء الاصطناعي ليس سحراً، هو مبني على ثلاثة علوم أساسية.
لغة البيانات. الحاسوب لا يرى صوراً أو نصوصاً، بل يرى مصفوفات. كل شيء هو أرقام مرتبة.
محرك التعلم. نستخدم التفاضل لمعرفة "اتجاه الخطأ" وكيف نقلله تدريجياً (Gradient Descent).
بوصلة التوقع. الذكاء الاصطناعي لا يعرف اليقين، بل يتوقع الاحتمال الأكبر للحدوث.
ماذا تحتاج لتبدأ بناء نموذجك الخاص؟
Python هي الملكة بلا منازع في هذا المجال لسهولتها ووفرة مكتباتها.
🧠 العقل المدبر: يحتوي على عدد قليل من الأنوية (Cores) لكنها ذكية جداً وسريعة.
💪 العضلات: يحتوي على آلاف الأنوية الصغيرة "الغبيه" لكنها تعمل معاً.
import torch
import torch.nn as nn
# 1. Define a simple Neural Network
class SimpleAI(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer1 = nn.Linear(10, 50) # Input -> Hidden
self.layer2 = nn.Linear(50, 1) # Hidden -> Output
self.relu = nn.ReLU() # Activation Function
def forward(self, x):
return self.layer2(self.relu(self.layer1(x)))
# 2. Create Model & Move to GPU
model = SimpleAI().cuda()
print("Model created and ready on GPU!")