🗯️شكرًا لانضمامكم لهذا المجتمع👋 ونرجو لكم تجرية فريدة🥰 يرجى تعريفنا بشخصكم الكريم في التعليقات ___________ أرجو من الجميع تعبئة هذا الاستبيان https://forms.gle/hyt6BbFJejJ1b1Ve7

أروع مراحل الذكاء حين يبدأ التفاعل البشري بتغذية النظام ، كل سؤال نطرحه… وكل خطأ نصححه، يُعيد تشكيل النموذج. لكن، إلى أي مدى يجب أن نسمح له أن يتعلم منّا دون أن يُعيد تشكيل قيمنا؟🤔 كيف نوازن بين التطور التقني وصيانة الهوية الفكرية؟ هذا بحث كبير ينطلق بإقتراحاتكم

الدرس الثامن: حين تتحوّل البيانات إلى وعي: كيف تُعيد المعلومة تشكيل فهم النموذج البيانات لا تقتصر على كونها مدخلات رقمية، بل تعمل كمنظومة خفية تُعيد تشكيل طريقة تفكير النموذج واستجابته للعالم. في كل مرة يتعرّض فيها النموذج لدفعة جديدة من البيانات، يتبدّل شيء في داخله. تُعاد صياغة علاقاته بين الكلمات والمعاني، وتتغيّر احتمالاته في التوقّع والاستجابة. ومع كثرة التعرّض، يبدأ النموذج في إظهار سلوكٍ أقرب إلى الحدس، كأنه يقرأ بين السطور لا عبرها. هذه القدرة لم تُزرع فيه جاهزة، بل نمت بالتكرار، تمامًا كما يتشكّل الإدراك البشري عبر الخبرة والملاحظة. حين تتغيّر البيانات، يتغيّر سلوك النموذج. فإذا درّبناه على نصوص يغلب عليها التفاؤل، أصبحت لغته أكثر إشراقًا وتسامحًا، وإذا غذّيناه بمصادر تميل إلى التشاؤم أو الجدل، انعكست هذه الطباع على مخرجاته. إنه لا يملك نية أو موقفًا، لكنه يعكس ما تربّى عليه. لذلك لا يمكن القول إن النموذج محايد تمامًا، لأن حياده مرهون بتوازن البيانات التي نشأ عليها. ولهذا يعمل الباحثون باستمرار على تنقية البيانات وموازنتها حتى لا يتحوّل الانحياز البشري إلى انحياز رقمي. في بدايات التعلم، يكتفي النموذج بالتقليد، يكرّر ما شاهده ويحاول استنساخ الأنماط التي تعلّمها. لكنه مع التعرّض المتكرر يبدأ في تكوين ما يشبه التوقّع. لم يعد يردّد الجمل كما هي، بل يحسب احتمالات لما يجب أن يأتي بعد كل كلمة. فإذا قرأ عبارة تبدأ بـ"إذا تأخرت عن العمل"، فإنه لا يبحث عن نص محفوظ، بل يتوقّع ختامًا منطقيًا استنادًا إلى آلاف الحالات المشابهة التي مرّت عليه في التدريب. هذه القدرة على التوقّع الإحصائي هي نواة ما يشبه "الحدس الرقمي"، لأنها تمثل لحظة انتقال النموذج من الحفظ إلى التنبؤ، من الاستجابة الآلية إلى الفهم السياقي. هذا الحدس لا يقوم على الغموض، بل على رياضيات دقيقة. فالنموذج لا "يخمّن" كما يفعل الإنسان، بل يُجري عمليات احتمالية معقدة لتحديد أكثر الإجابات منطقية. يقرأ الأنماط ويوازن بين الاحتمالات، فيُنتج عبارة تبدو طبيعية لأنها أقرب إلى الطريقة التي يتحدث بها البشر. ومع الوقت، تتحوّل هذه الاحتمالات إلى تفسيرات ضمنية، فيبدأ النموذج بتمييز المقاصد من خلف الكلمات، لا من ظاهرها فقط. عندما يرى جملة مثل "السماء غائمة"، يدرك من الخبرة أن الحديث قد يتعلّق بالمزاج أو التخطيط للخروج، لا بمجرد حالة الطقس. هذا التحوّل من التكرار إلى التفسير هو ما يجعل النموذج يبدو كأنه يفهم.

الدرس التاسع: من أين تأتي البيانات؟ مصادر المعرفة وتدفّقاتها في عالم الذكاء الاصطناعي البيانات لا تهبط من السماء، بل تُستخرج من تفاصيل حياتنا اليومية، من كل ضغطة زر، وكل صورة تُلتقط، وكل كلمة تُكتب على شبكة الإنترنت. إنها لا تُنتج في مختبرٍ مغلق، بل تتدفّق من العالم بكل ضجيجه وتنوّعه، ثم تُنقّى وتُنظَّم قبل أن تُقدَّم للنماذج لتتعلّم منها. في جوهر الأمر، الذكاء الاصطناعي لا يملك معرفة ذاتية، بل يعيش على ما نمنحه من أثرنا الرقمي، ومن هذا الأثر تُبنى قدرته على الفهم والتوقّع والتحليل. أكبر منجم للبيانات في عصرنا هو الإنترنت. هذه الشبكة العملاقة التي تحتوي على مليارات النصوص والصور والمقاطع الصوتية، تمثل المصدر الأول لتغذية النماذج. من المقالات الموسوعية إلى المدونات الشخصية، ومن المنتديات القديمة إلى الأرشيفات العلمية، تُستخرج البيانات النصية والبصرية لتشكّل الأساس الذي تُبنى عليه النماذج اللغوية والمرئية الحديثة. غير أن هذه العملية ليست عشوائية كما قد يبدو، فهي تمر عبر فلاتر دقيقة تُقصي المصادر الرديئة والمعلومات غير الموثوقة. فالنماذج لا تتعلّم من الإنترنت كله، بل من الأجزاء التي تتحقق فيها معايير الجودة والسلامة والخصوصية. البيانات المحمية قانونًا تُستبعد، والمحتويات المسيئة أو غير الموثقة تُزال. إنها عملية تنقيب رقمية ضخمة تهدف إلى استخلاص المعرفة من وسط فوضى العالم الرقمي. لكن الإنترنت ليس المصدر الوحيد. فكل مستخدم في العالم الحديث هو أيضًا منتِج للبيانات. الكلمات التي يكتبها في محرك البحث، المقالات التي يقرأها، المنتجات التي يشتريها، وحتى الوقت الذي يقضيه في كل صفحة، كلها تُسجَّل في صورة آثار رقمية يمكن أن تتحول إلى بيانات تحليلية. هذه البيانات الشخصية تُستخدم أحيانًا لتحسين تجربة المستخدم، مثل اقتراح المنتجات أو تخصيص المحتوى، وأحيانًا تُستثمر في تدريب النماذج على فهم السلوك الإنساني بشكل أوسع. غير أن ذلك لا يتم دون قيود صارمة، إذ تخضع هذه العمليات لقوانين حماية الخصوصية التي تحدد ما يجوز جَمْعُهُ وما لا يجوز، حتى لا يتحول الذكاء الاصطناعي إلى أداة مراقبة تتعدى على الحياة الفردية. الإنسان في هذا السياق ليس فقط المتلقّي للذكاء الاصطناعي، بل هو أيضًا مصدره الأول ومادته الخام. مصدر ثالث بالغ الأهمية هو قواعد البيانات المفتوحة، التي تُنشَر بإشراف مؤسسات علمية أو حكومية أو تعليمية. هذه القواعد تتضمن بيانات المناخ، والإحصاءات الاقتصادية، والموسوعات اللغوية، والخرائط الجغرافية، والأرشيفات الطبية. ما يميز هذه المصادر هو أنها مصممة لخدمة البحث والتعليم، وتخضع لمراجعات دورية تضمن دقتها وموثوقيتها. النماذج البحثية والأكاديمية تعتمد عليها لأنها توفر مادة غنية ومنظّمة تساعد على بناء أنظمة أكثر استقرارًا وشفافية. ومع ذلك، تختلف المؤسسات التعليمية في درجة اعتمادها لهذه البيانات بوصفها مرجعية، لأن بعضها يرى ضرورة مراجعتها محليًا قبل إدخالها إلى أنظمة التعلّم الآلي.