قاموس مصطلحات الذكاء الاصطناعي

أهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي بتعريفات عربية واضحة — من المفهوم الأساسي إلى المصطلح التقني.

نماذج الذكاء الاصطناعي تفهم هذه المصطلحات بالإنجليزية أكثر من العربية. انسخ المصطلح الإنجليزي (باللون الأسود) واستخدمه في أوامرك.

الذكاء الاصطناعي: قدرة الأنظمة الحاسوبية على أداء مهام تتطلّب عادةً ذكاءً بشرياً، مثل فهم اللغة، التحليل، واتخاذ القرار. مصطلح واسع يضمّ تحته التعلّم الآلي والنماذج اللغوية والوكلاء.
التعلّم الآلي: فرع من الذكاء الاصطناعي تتعلّم فيه الأنظمة من البيانات بدل أن تُبرمَج بقواعد صريحة. كلما زادت البيانات وجودتها، تحسّن أداء النموذج في التنبّؤ أو التصنيف.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: أنظمة ذكاء اصطناعي تُنتج محتوى جديداً — نصوصاً، صوراً، كوداً، أو صوتاً — بدل أن تكتفي بتحليل المعطى. النماذج مثل Claude وChatGPT أمثلة عليه.
النموذج اللغوي الكبير: نموذج ذكاء اصطناعي دُرِّب على كمّيات هائلة من النصوص ليفهم اللغة ويولّدها. يعمل بالتنبّؤ بالكلمة الأرجح تالياً، وهو المحرّك خلف أدوات المحادثة والوكلاء البرمجية.
الأمر (المُوجِّه): النص الذي تكتبه للنموذج لتطلب منه شيئاً. جودة الأمر تحدّد جودة المخرَج إلى حدّ كبير — وصياغته بمنهجية هي ما نسمّيه هندسة الأوامر.; اقرأ أكثر: دليل هندسة الأوامر
هندسة الأوامر: مهارة صياغة الأوامر بطريقة منهجية — بإضافة السياق والدور والأمثلة وتحديد الشكل — للحصول على نتيجة دقيقة وقابلة للتكرار من نموذج الذكاء الاصطناعي.; اقرأ أكثر: دليل هندسة الأوامر
وكيل الذكاء الاصطناعي: نظام يعتمد على نموذج لغوي لا ليجيب فقط، بل ليحقّق هدفاً عبر التخطيط واتخاذ خطوات متتابعة واستخدام أدوات حقيقية. يُنجز المهمة بدل أن يكتفي بالإجابة عنها.; اقرأ أكثر: دليل وكلاء الذكاء الاصطناعي
الوكيل البرمجي: وكيل ذكاء اصطناعي متخصّص في البرمجة: يقرأ ملفات مشروعك، يكتب الكود، يشغّله، يكتشف الأخطاء ويصلحها — دورة كاملة دون تدخّلك في كل خطوة. مثاله Claude Code.; اقرأ أكثر: دليل وكلاء الذكاء الاصطناعي دليل الفايب كودينج
الفايب كودينج: أسلوب لبناء البرمجيات تصف فيه ما تريد بلغة طبيعية، فيتولّى وكيل ذكاء اصطناعي كتابة الكود وتنفيذه وتصحيحه. صاغ المصطلح أندريه كارباثي في 2025.; اقرأ أكثر: دليل الفايب كودينج
الرمز (التوكن): الوحدة الأساسية التي يعالج بها النموذج النص — قد تكون كلمة أو جزءاً منها. تُحتسب تكلفة استخدام النماذج وحدود طولها بعدد الرموز لا الكلمات.
نافذة السياق: الحد الأقصى من النص (بالرموز) الذي يستطيع النموذج أخذه في الحسبان دفعة واحدة، شاملاً سؤالك وما سبقه في المحادثة. تجاوزها يجعل النموذج «ينسى» أوّل الحديث.
الهلوسة: أن ينتج النموذج معلومة تبدو موثوقة لكنها غير صحيحة أو مُختلَقة. سبب جوهري يجعل مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي ضرورية، خصوصاً في الأرقام والمصادر.
التوليد المعزّز بالاسترجاع: تقنية تزوّد النموذج بمعلومات مسترجَعة من مصدر خارجي (مستندات، قاعدة بيانات) وقت الإجابة، فتجعل مخرجاته أحدث وأدقّ وأقرب لبياناتك بدل الاعتماد على ما حفظه فقط.
الضبط الدقيق: إعادة تدريب نموذج جاهز على بيانات متخصّصة ليتقن مهمة أو أسلوباً معيّناً. خطوة متقدّمة؛ كثير من الحاجات تُحلّ أولاً بهندسة الأوامر أو الاسترجاع قبل اللجوء إليها.
التضمين: تحويل النص (أو الصورة) إلى متجه أرقام يمثّل معناه، بحيث تتقارب المعاني المتشابهة. أساس البحث الدلالي وأنظمة الاسترجاع والتوصية.
التلقين بأمثلة: إعطاء النموذج مثالاً أو أكثر على المخرَج المطلوب داخل الأمر ليحاكي شكله ونبرته. بلا مثال يُسمّى Zero-shot، وبمثال واحد One-shot — وغالباً تكون الأمثلة أقوى من التعليمات.; اقرأ أكثر: دليل هندسة الأوامر
تسلسل التفكير: أسلوب تطلب فيه من النموذج أن يفكّر خطوة بخطوة قبل الإجابة النهائية. يقلّل الأخطاء في المهام التي تحتاج منطقاً أو حساباً لأنه يُظهر المنطق بدل القفز للنتيجة.; اقرأ أكثر: دليل هندسة الأوامر
متعدّد الوسائط: نموذج يفهم ويعالج أكثر من نوع من المدخلات — نص وصورة وصوت — في آنٍ واحد، فتستطيع مثلاً أن تُريه صورة وتسأله عنها بالنص.
واجهة برمجة التطبيقات: واجهة تتيح للبرامج التحدّث مع بعضها. عبر واجهات نماذج الذكاء الاصطناعي تبني تطبيقاتك الخاصة التي تستدعي النموذج برمجياً بدل استخدامه من واجهة المحادثة فقط.
بروتوكول سياق النموذج: معيار مفتوح يتيح ربط النماذج والوكلاء بأدوات ومصادر بيانات خارجية بطريقة موحّدة، فيتوسّع ما يقدر الوكيل على فعله دون بناء تكامل مخصّص لكل أداة.; اقرأ أكثر: دليل وكلاء الذكاء الاصطناعي

انتقل من المصطلح إلى التطبيق

أدلتنا العملية تشرح هذه المفاهيم خطوة بخطوة — بالبناء الفعلي لا بالنظرية.

استعرض المدوّنة