الاستدلال القائم على القيم في أنظمة الذكاء الاصطناعي - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

مساهمة في التنبؤ. يمكن استخدام الطريقة مع أي نموذج، كما تقدم تفسيرات في شكل درجات تبين أهمية الخصائص، مما يمكن أن يساعد في تحديد الخصائص الأكثر تأثيراً في مخرجات النموذج. وهناك تقنية أخرى لتحسين قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي مثل: أشجار القرار وقواعد القرار، وهي نماذج قابلة للتفسير يمكن تصويرها بسهولة، حيث تقوم أشجار القرار بتقسيم فضاء الخصائص (Feature Space) بناءً على الخاصية الأكثر دلالة، وتقدم قواعد واضحة لاتخاذ القرارات. وتُعدُّ أشجار القرار مفيدة بشكل خاص عندما تتخذ البيانات شكل الجداول ويكون هناك عدد محدود من الخصائص. ولكن هذه النماذج محدودة أيضاً؛ لأن قابلية تفسير شجرة القرار التي تم إنشاؤها تتناسب عكسياً مع حجم الشجرة. على سبيل المثال، من الصعب فهم الأشجار التي تتكون من آلاف العقد ومئات المستويات. وأخيراً، هناك أسلوب آخر يستخدم تقنيات مثل: وكلاء الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence Agents) أو تحليل الحساسية (Sensitivity Analysis) للمساعدة في فهم كيفية تأثير المدخلات أو الافتراضات على مخرجات النموذج، ويمكن أن يكون هذا الأسلوب مفيداً بشكل خاص في تحديد مصادر الغموض في النموذج وفي فهم حدوده.

Value-Based Reasoning in AI Systems

يتمثل الهدف من ذلك في إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر اتساقاً مع القيم والأخلاقيات البشرية؛ بحيث تتعامل هذه الأنظمة بطرق مفيدة ومنصفة ومسؤولة. تتضمن الخطوة الأولى في الاستدلال القائم على القيم، فهم وتمثيل القيم الأخلاقية داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على تفسير وتوطين القيم أو المبادئ التوجيهية الأخلاقية التي يقدمها مبشرون أو أصحاب المصلحة. وقد تتضمن هذه العملية التعلم من الأمثلة أو التغذية الراجعة البشرية أو القواعد الواضحة. وعندما تفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه القيم بوضوح، يمكنها أن تقوم بمواءمة أفعالها بطريقة أفضل مع المبادئ الأخلاقية المنشودة.

(Value-Based Reasoning) الاستدلال القائم على القيم في أنظمة الذكاء الاصطناعي يشير إلى العملية التي يستخدمها وكلاء الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أو استخلاص نتائج بناءً على مجموعة محددة مسبقًا من القيم أو المبادئ أو الاعتبارات الأخلاقية.

تمثيل للاستدلال القائم على القيم

يركز الجانب الثاني من جوانب الاستدلال القائم على القيم على تقييم القرارات أو الأفعال بناءً على القيم وطنت (Internalized Values). ويجب أن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم النتائج المحتملة للقرارات أو الإجراءات المختلفة بالنظر في عواقب كل خيار ومخاطره وفوائده، كما يجب أن تأخذ عملية التقييم هذه في الاعتبار القيم الأساسية التي تم تصميم نظام الذكاء الاصطناعي لدعمها، مما يضمن أن يتخذ النظام خيارات مستنيرة ومتوافقة مع القيم. وأخيراً، يتطلب الاستدلال القائم على القيم من أنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات تتماشى مع القيم الراسخة، فبعد تقييم الخيارات المختلفة ونتائجها المحتملة، يجب على نظام الذكاء الاصطناعي أن ينتقي القرار أو الإجراء الذي يمثل المبادئ والأهداف الأخلاقية التي صمم لاتباعها. فمن خلال اتخاذ قرارات متوافقة مع القيم، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) التصرف بطرائق تتفق مع المبادئ التوجيهية الأخلاقية التي وضعها منشؤها؛ مما يعزز السلوك المسؤول والمفيد. على سبيل المثال: تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية للمساعدة في اتخاذ

وزارة التعليم Ministry of Education 2023 - 1447

306

مساهمة في التنبؤ. يمكن استخدام الطريقة مع أي نموذج، كما تقدم تفسيرات في شكل درجات تبين أهمية الخصائص، مما يمكن أن يساعد في تحديد الخصائص الأكثر تأثيراً في مخرجات النموذج. وهناك تقنية أخرى لتحسين قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي مثل: أشجار القرار وقواعد القرار، وهي نماذج قابلة للتفسير يمكن تصويرها بسهولة، حيث تقوم أشجار القرار بتقسيم فضاء الخصائص (Feature Space) بناءً على الخاصية الأكثر دلالة، وتقدم قواعد واضحة لاتخاذ القرارات. وتُعدُّ أشجار القرار مفيدة بشكل خاص عندما تتخذ البيانات شكل الجداول ويكون هناك عدد محدود من الخصائص. ولكن هذه النماذج محدودة أيضاً؛ لأن قابلية تفسير شجرة القرار التي تم إنشاؤها تتناسب عكسياً مع حجم الشجرة. على سبيل المثال، من الصعب فهم الأشجار التي تتكون من آلاف العقد ومئات المستويات. وأخيراً، هناك أسلوب آخر يستخدم تقنيات مثل: وكلاء الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence Agents) أو تحليل الحساسية (Sensitivity Analysis) للمساعدة في فهم كيفية تأثير المدخلات أو الافتراضات على مخرجات النموذج، ويمكن أن يكون هذا الأسلوب مفيداً بشكل خاص في تحديد مصادر الغموض في النموذج وفي فهم حدوده.--- SECTION: الاستدلال القائم على القيم في أنظمة الذكاء الاصطناعي --- Value-Based Reasoning in AI Systemsيتمثل الهدف من ذلك في إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر اتساقاً مع القيم والأخلاقيات البشرية؛ بحيث تتعامل هذه الأنظمة بطرق مفيدة ومنصفة ومسؤولة. تتضمن الخطوة الأولى في الاستدلال القائم على القيم، فهم وتمثيل القيم الأخلاقية داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على تفسير وتوطين القيم أو المبادئ التوجيهية الأخلاقية التي يقدمها مبشرون أو أصحاب المصلحة. وقد تتضمن هذه العملية التعلم من الأمثلة أو التغذية الراجعة البشرية أو القواعد الواضحة. وعندما تفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه القيم بوضوح، يمكنها أن تقوم بمواءمة أفعالها بطريقة أفضل مع المبادئ الأخلاقية المنشودة.--- SECTION: الاستدلال القائم على القيم --- (Value-Based Reasoning) الاستدلال القائم على القيم في أنظمة الذكاء الاصطناعي يشير إلى العملية التي يستخدمها وكلاء الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أو استخلاص نتائج بناءً على مجموعة محددة مسبقًا من القيم أو المبادئ أو الاعتبارات الأخلاقية.--- SECTION: شكل 6.2 --- تمثيل للاستدلال القائم على القيم يركز الجانب الثاني من جوانب الاستدلال القائم على القيم على تقييم القرارات أو الأفعال بناءً على القيم وطنت (Internalized Values). ويجب أن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم النتائج المحتملة للقرارات أو الإجراءات المختلفة بالنظر في عواقب كل خيار ومخاطره وفوائده، كما يجب أن تأخذ عملية التقييم هذه في الاعتبار القيم الأساسية التي تم تصميم نظام الذكاء الاصطناعي لدعمها، مما يضمن أن يتخذ النظام خيارات مستنيرة ومتوافقة مع القيم. وأخيراً، يتطلب الاستدلال القائم على القيم من أنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات تتماشى مع القيم الراسخة، فبعد تقييم الخيارات المختلفة ونتائجها المحتملة، يجب على نظام الذكاء الاصطناعي أن ينتقي القرار أو الإجراء الذي يمثل المبادئ والأهداف الأخلاقية التي صمم لاتباعها. فمن خلال اتخاذ قرارات متوافقة مع القيم، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) التصرف بطرائق تتفق مع المبادئ التوجيهية الأخلاقية التي وضعها منشؤها؛ مما يعزز السلوك المسؤول والمفيد. على سبيل المثال: تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية للمساعدة في اتخاذ2023 - 1447--- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: شكل 6.2: تمثيل للاستدلال القائم على القيم Description: A diagram illustrating the process of Value-Based Reasoning in AI systems. It shows a flow from 'المدخلات' (Inputs) to 'نموذج الذكاء الاصطناعي' (AI Model) which interacts with 'القيم المحددة مسبقًا' (Predefined Values) to produce 'المخرجات' (Outputs). Data: The diagram consists of four main components connected by arrows: 1. **المدخلات (Inputs)**: Represented by a dotted circular boundary containing a scatter of small, multi-colored dots. An arrow points from 'المدخلات' to 'نموذج الذكاء الاصطناعي'. 2. **نموذج الذكاء الاصطناعي (AI Model)**: Represented by a brain-like icon enclosed within a dotted circular boundary. This is the central processing unit. 3. **القيم المحددة مسبقًا (Predefined Values)**: Represented by a stylized brick wall structure with a circular opening revealing internal components, suggesting a foundational or embedded set of values. Bidirectional arrows connect 'نموذج الذكاء الاصطناعي' with 'القيم المحددة مسبقًا', indicating interaction and influence. 4. **المخرجات (Outputs)**: Represented by a dotted circular boundary containing a structured grid of multi-colored dots, implying processed and organized results. An arrow points from 'نموذج الذكاء الاصطناعي' to 'المخرجات'. Context: This visual element provides a conceptual model for understanding how Value-Based Reasoning is implemented in AI systems, showing the interaction between inputs, the AI model, predefined ethical values, and the resulting outputs. It visually supports the textual explanation of the process.