إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

جدول 1.1: إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ

1 معالجة اللغات الطبيعية؛ لتمكين الحاسب من فهم الأسئلة والرد عليها.

2 تمثيل المعرفة لتنظيم المعلومات وتخزينها واسترجاعها خلال أداء الاختبار.

3 الاستدلال المؤتمت؛ لاستخدام المعلومات المخزنة للإجابة عن الأسئلة.

4 تعلّم الآلة للتكيف مع هياكل اللغات الجديدة مثل: بناء جمل مختلفة، أو إيجاد مفردات لغوية مختلفة، لم يرها من قبل، أو ليست مخزنة ضمن المعلومات.

5 رؤية الحاسب؛ حتى يتمكن من الاستجابة للإشارات البصرية التي يتلقاها من الموجه عبر وسائط نقل الصور والفيديو.

6 الروبوتية؛ حتى يتمكن من استقبال الأشياء التي يتلقاها من الموجه عبر المنفذ ويعالجها.

تغطي الإمكانات الموضحة بالأعلى جزءًا كبيرًا من مجال الذكاء الاصطناعي الواسع. سنستعرض هذه الإمكانات فيما يلي:

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمنح أجهزة الحاسب القدرة على فهم الإنسان واللغة الطبيعية.

تمثيل المعرفة (Knowledge Representation) في الذكاء الاصطناعي يشير إلى عملية ترميز المعرفة البشرية في شكل مقروء آليًا لتتمكن الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من معالجتها واستخدامها. تأتي هذه المعرفة في صور عدة تشمل: الحقائق، والقواعد، والمفاهيم، والعلاقات، والعمليات.

الاستدلال المؤتمت (Automated Reasoning) يشير إلى قدرة الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على استنتاج المعرفة الجديدة وتقديم الاستنتاجات المنطقية وفقًا لمجموعة من القواعد والفرضيات المقدمة.

رؤية الحاسب (Computer Vision) هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكن الحاسب من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي، مثل الصور ومقاطع الفيديو.

الروبوتية (Robotics) هي فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعنى بتصميم الروبوت، وبنائه، واستخدامه. ويتضمن الجمع بين التقنيات المتنوعة مثل: تعلّم الآلة، ورؤية الحاسب، وأنظمة التحكم لابتكار آلات ذكية ذاتية التحكم أو تتطلب الحد الأدنى من التوجيه البشري.

14

وزارة التعليم Ministry of Education 2023 - 1447

--- SECTION: جدول 1.1: إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ --- جدول 1.1: إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ1 معالجة اللغات الطبيعية؛ لتمكين الحاسب من فهم الأسئلة والرد عليها.2 تمثيل المعرفة لتنظيم المعلومات وتخزينها واسترجاعها خلال أداء الاختبار.3 الاستدلال المؤتمت؛ لاستخدام المعلومات المخزنة للإجابة عن الأسئلة.4 تعلّم الآلة للتكيف مع هياكل اللغات الجديدة مثل: بناء جمل مختلفة، أو إيجاد مفردات لغوية مختلفة، لم يرها من قبل، أو ليست مخزنة ضمن المعلومات.5 رؤية الحاسب؛ حتى يتمكن من الاستجابة للإشارات البصرية التي يتلقاها من الموجه عبر وسائط نقل الصور والفيديو.6 الروبوتية؛ حتى يتمكن من استقبال الأشياء التي يتلقاها من الموجه عبر المنفذ ويعالجها.تغطي الإمكانات الموضحة بالأعلى جزءًا كبيرًا من مجال الذكاء الاصطناعي الواسع. سنستعرض هذه الإمكانات فيما يلي:--- SECTION: معالجة اللغات الطبيعية (NLP) --- معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمنح أجهزة الحاسب القدرة على فهم الإنسان واللغة الطبيعية.--- SECTION: تمثيل المعرفة (Knowledge Representation) --- تمثيل المعرفة (Knowledge Representation) في الذكاء الاصطناعي يشير إلى عملية ترميز المعرفة البشرية في شكل مقروء آليًا لتتمكن الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من معالجتها واستخدامها. تأتي هذه المعرفة في صور عدة تشمل: الحقائق، والقواعد، والمفاهيم، والعلاقات، والعمليات.--- SECTION: الاستدلال المؤتمت (Automated Reasoning) --- الاستدلال المؤتمت (Automated Reasoning) يشير إلى قدرة الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على استنتاج المعرفة الجديدة وتقديم الاستنتاجات المنطقية وفقًا لمجموعة من القواعد والفرضيات المقدمة.--- SECTION: رؤية الحاسب (Computer Vision) --- رؤية الحاسب (Computer Vision) هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكن الحاسب من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي، مثل الصور ومقاطع الفيديو.--- SECTION: الروبوتية (Robotics) --- الروبوتية (Robotics) هي فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعنى بتصميم الروبوت، وبنائه، واستخدامه. ويتضمن الجمع بين التقنيات المتنوعة مثل: تعلّم الآلة، ورؤية الحاسب، وأنظمة التحكم لابتكار آلات ذكية ذاتية التحكم أو تتطلب الحد الأدنى من التوجيه البشري.2023 - 1447--- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: جدول 1.1: إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ Description: جدول يوضح ست إمكانات رئيسية للحاسب الآلي المطلوبة لاجتياز اختبار تورنغ، مقسمة إلى رقم تسلسلي ووصف للإمكانية. Table Structure: Headers: الرقم | الإمكانية Rows: Row 1: 1 | معالجة اللغات الطبيعية؛ لتمكين الحاسب من فهم الأسئلة والرد عليها. Row 2: 2 | تمثيل المعرفة لتنظيم المعلومات وتخزينها واسترجاعها خلال أداء الاختبار. Row 3: 3 | الاستدلال المؤتمت؛ لاستخدام المعلومات المخزنة للإجابة عن الأسئلة. Row 4: 4 | تعلّم الآلة للتكيف مع هياكل اللغات الجديدة مثل: بناء جمل مختلفة، أو إيجاد مفردات لغوية مختلفة، لم يرها من قبل، أو ليست مخزنة ضمن المعلومات. Row 5: 5 | رؤية الحاسب؛ حتى يتمكن من الاستجابة للإشارات البصرية التي يتلقاها من الموجه عبر وسائط نقل الصور والفيديو. Row 6: 6 | الروبوتية؛ حتى يتمكن من استقبال الأشياء التي يتلقاها من الموجه عبر المنفذ ويعالجها. Data: الجدول يسرد ست قدرات أساسية يجب أن يمتلكها الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ، وهي: معالجة اللغات الطبيعية، تمثيل المعرفة، الاستدلال المؤتمت، تعلّم الآلة، رؤية الحاسب، والروبوتية. Key Values: معالجة اللغات الطبيعية, تمثيل المعرفة, الاستدلال المؤتمت, تعلّم الآلة, رؤية الحاسب, الروبوتية Context: يقدم هذا الجدول ملخصًا للإمكانات الأساسية التي يجب أن يمتلكها الحاسب ليتمكن من محاكاة الذكاء البشري واجتياز اختبار تورنغ، وهو مقدمة للمفاهيم التفصيلية التي تلي الجدول.Context: يشير إلى الجهة الناشرة أو المعتمدة للمحتوى التعليمي.