هل تريد "اسماً" أم "رقماً"؟ (أهم سؤال قبل بناء أي ذكاء اصطناعي)
عندما تقرر استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك أو حياتك، فإن أول
خطوة ليست كتابة الكود، بل هي تحديد "شكل الإجابة" التي تريدها.
الذكاء الاصطناعي في الأغلب يجيب على نوعين فقط من الأسئلة. إذا
عرفت الفرق بينهما، فقد قطعت نصف الطريق في فهم كيف تعمل الآلات.
1. النوع الأول: "التصنيف" (Classification)
الهدف: الترتيب والفرز.
تخيل أنك موظف في الأرشيف، ومهمتك هي وضع كل ملف في الصندوق
الصحيح.
- في الحياة اليومية:
- عندما يقرر الطبيب: هل هذا
الورم (حميد) أم (خبيث)؟
- عندما يفرز البنك طلب
القرض: (مقبول) أم (مرفوض)؟
- عندما يحدد بريدك
الإلكتروني الرسالة: (رسالة مهمة) أم (مزعجة Spam)؟
الخلاصة: إذا كانت إجابة الآلة عبارة عن كلمة
أو فئة (نعم/لا، أحمر/أزرق، مريض/سليم)، فهذه المهمة تسمى "تصنيف".
2. النوع الثاني: "الانحدار" (Regression)
تخيل الآن أنك خبير مالي، ومهمتك ليست الفرز، بل إعطاء رقم
دقيق.
- في الحياة اليومية:
- مدير عقارات يريد معرفة: كم
سيكون سعر هذا المنزل بعد سنتين؟ (الإجابة: 150,000 دينار).
- تاجر يريد معرفة: كم
قطعة سأبيع الشهر القادم؟ (الإجابة: 3500 قطعة).
- تطبيق خرائط جوجل عندما
يخبرك: كم دقيقة ستستغرق للوصول؟ (الإجابة: 14 دقيقة).
الخلاصة: إذا كانت إجابة الآلة عبارة عن رقم
(سعر، وقت، درجة حرارة، كمية)، فهذه المهمة تسمى "انحدار".
لماذا يهمك هذا؟
لأنك إذا أردت بناء مشروع ذكاء اصطناعي غداً، يجب أن تعرف ماذا
تطلب منه:
- هل تريد منه أن يخبرك "من
سيفوز في الانتخابات؟" (تصنيف: المرشح أ أو ب).
- أم تريد منه أن يخبرك "كم
عدد الأصوات التي سيحصل عليها؟" (انحدار: 5400 صوت).
البيانات هي نفسها، لكن "السؤال" يغير طريقة عمل
الآلة تماماً.
تعليقات
إرسال تعليق