hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
كان من الأسباب الرئيسية للنجاح الذي تحقق في التسعينيات تركيز باحثي الذكاء الاصطناعي على مشكلات محددة وقابلة للحل، وهو نهج وصف فيما بعد بأنه الذكاء الاصطناعي الضعيف. وقد قدم هذا النهج أدوات عملية آنية بدلًا من التنبؤات المستقبلية الغامضة.
حظي النموذج الجديد المعروف بالوكلاء الأذكياء بقبول واسع خلال التسعينيات،  على الرغم من اقتراح الباحثين السابقين منهجًا تقليديًا يعتمد على "التقسيم والغزو" في مجال الذكاء الاصطناعي. غير أن الوكلاء الأذكياء لم تكتمل صورتها الحديثة إلا بعد أن أدخل رواد مثل جوديا بيارل، وألين نيويل، وليزلي بي. كايلبينغ [الإنجليزية]، وغيرهم مفاهيم مستمدة من نظرية القرار والاقتصاد في حقل دراسة الذكاء الاصطناعي. وبدمج تعريف الاقتصاديين للوكيل العقلاني مع تعريف علوم الكمبيوترللكائنأو الوحدة، اكتمل نموذج الوكيل الذكي.
تاريخ الذكاء الاصطناعي الانهيار: شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني
يُعرّف الوكيل الذكي بأنه نظام قادر على إدراك بيئته واتخاذ إجراءات من شأنها زيادة فرص نجاحه. وحسب هذا التعريف، فإن البرامج البسيطة التي تحل مسائل محددة تعتبر "وكلاء أذكياء"، شأنها شأن البشر والمؤسسات البشرية كالشركات. ويُعرّف حقل دراسة الذكاء الاصطناعي بأنه "دراسة الوكلاء الأذكياء". وهذا التعميم يتجاوز دراسة الذكاء البشري ليشمل جميع أنواع الذكاء.
وقد أتاح هذا النموذج للباحثين فرصة دراسة مسائل معزولة والاختلاف حول الأساليب، مع الاحتفاظ بالأمل في إمكانية دمج أعمالهم في بنية وكيل قادر على تحقيق الذكاء العام.
في 11 مايو 1997 أصبح ديب بلو أول نظام كمبيوتر للعب الشطرنج يهزم بطل العالم السائد في اللعبة غاري كاسباروف.  وفي عام 2005 فاز روبوت من جامعة ستانفورد بتحدي داربا الكبير عبر القيادة الذاتية لمسافة 131 ميلًا على طول طريق صحراوي غير ممهد. وبعد عامين فاز فريق من جامعة كارنيجي ميلون بتحدي داربا الحضري عبر التنقل الذاتي،  لمسافة 55 ميلًا في بيئة حضرية مع الاستجابة لمخاطر المرور والالتزام بقوانين السير.
لم تكن هذه النجاحات نتيجة لنموذج ثوري جديد، بل كانت في الغالب ناتجة عن تطبيق مهارات هندسية شاقة وعن الزيادة الهائلة في سرعة وقدرة الحواسيب بحلول التسعينيات.  في الواقع كان كمبيوتر "ديب بلو" أسرع بعشرة ملايين مرة من جهاز "فيرانتي مارك 1" الذي علمه كريستوفر ستراتشي لعب الشطرنج عام 1951. يقيس قانون مور هذا الزيادة الهائلة الذي تنبأ بأن سرعة وسعة ذاكرة الحواسيب تتضاعف كل عامين. وكانت المشكلة الأساسية المتمثلة في "قوة الحوسبة الخام" تُحل تدريجيًا.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
في العقود الأولى من القرن الحادي والعشرين، طُبق بنجاح الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات (المعروفة باسم «البيانات الضخمة»)، وأجهزة الكمبيوتر الأرخص والأسرع، وتقنيات تعلم الآلة المتقدمة على العديد من المشاكل في جميع الأنظمة الاقتصادية. في الواقع، قدّر معهد ماكنزي العالمي في مقالته الشهيرة «البيانات الضخمة: الحدود التالية للابتكار والمنافسة والإنتاجية» أنه «بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي ما يعادل 200 تيرابايت على الأقل من معدل البيانات المخزنة». أدى التقدم في التعلم العميق (وخاصةً الشبكات العصبونية الالتفافية العميقة والشبكات العصبونية المتكررة) إلى التقدم والبحث في معالجة الصور والفيديو، وتحليل النص، وحتى التعرف على الكلام.
بحلول عام 2016 وصل سوق المنتجات والأجهزة والبرامج المرتبطة بـالذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 8 مليارات دولار، وذكرت صحيفة نيويورك تايمز أن الاهتمام بـالذكاء الاصطناعي وصل إلى حد «الجنون». بدأت تطبيقات البيانات الضخمة في الوصول إلى مجالات أخرى أيضًا، مثل نماذج التدريب في علم البيئة وللتطبيقات المختلفة في الاقتصاد.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
في عام 2002 أبدى بن غورتزل وأخرون قلقًا بالغًا من أن مساعي الذكاء الاصطناعي قد انحرفت عن غايتها الأساسية المتمثلة في ابتكار آلات متعددة الاستخدامات تتمتع بذكاء شامل. ودعوا إلى تكثيف الأبحاث المباشرة في مجال الذكاء الاصطناعي العام. وبحلول منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، تأسست العديد من الشركات والمؤسسات المتخصصة في هذا المجال الواعد، من بينها أوبن أيه آي وغوغل ديب مايند. بالتزامن مع ذلك، أفرزت الرؤى الجديدة حول الذكاء الفائق مخاوف جدية من أن يشكل الذكاء الاصطناعي تهديدًا وجوديًا للإنسانية. ومنذ عام 2016 باتت مخاطر الذكاء الاصطناعي وعواقبه غير المتوقعة محورًا رئيسيًا للبحث الأكاديمي الجاد.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
استند ازدهار تعلم الآلة في العقد الأول من الألفية إلى توافر كمّ هائل من بيانات التدريب وقوة الحوسبة المتزايدة. أكَّد راسل ونورفيغ أن "التطوّر في الأداء الناتج عن مضاعفة حجم مجموعة البيانات أو ثلاثة أضعافها يفوق أي تحسُّن يُمكن تحقيقه بتعديل الخوارزمية". يستذكر جيفري هينتون أنه في التسعينات، كانت العقبة الأساسية هي أن "مجموعات البيانات المُسمَّاة كانت أصغر آلاف المرات، وكانت أجهزة الحاسوب أبطأ ملايين المرات". ولم يعد هذا الحال قائمًا بحلول عام 2010.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
كان للعقد الأول من الألفية الأثر الأكبر في إمدادنا ببيانات عالية الجودة، منظمة وموصوفة بدقة، صُممت خصيصًا لتغذية خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ففي عام 2007، قدم فريق من جامعة ماساتشوستس في أمهرست مجموعة بيانات فريدة حملت اسم "الوجوه المُعلمة في البرية"، تضمنت مجموعة واسعة من صور الوجوه، وقد شكلت حجر أساس لتدريب واختبار أنظمة التعرف على الوجوه على مدى عقود تالية. وفي خطوة مماثلة، طورت في-في لي قاعدة البيانات الشاملة "ImageNet"، التي ضمت ثلاثة ملايين صورة صُنفت بدقة بفضل جهود متطوعين عملوا عبر منصة "أمازون ميكانيكال ترك". وقد صدرت هذه القاعدة في عام 2009، لتصبح معيارًا جديدًا في تدريب واختبار أنظمة معالجة الصور. وفي مجال معالجة اللغة الطبيعية، قدمت جوجل في عام 2013 مبادرة مبتكرة، هي تضمينات الكلمات، وجعلتها مفتوحة المصدر متاحة للجميع. وقد اعتمدت هذه المبادرة على كميات هائلة من النصوص المستقاة من الإنترنت، حيث تم تحويل كل كلمة إلى تمثيل رقمي متعدد الأبعاد، أو ما يسمى بالمتجه. والأمر المثير للدهشة هو قدرة هذه التضمينات على التقاط المعاني الدقيقة للكلمات، فمثلًا كانت عملية جمع المتجهات البسيطة تكشف عن علاقات منطقية، كأن تعطي: الصين + نهر = يانغتسي، ولندن + إنجلترا - فرنسا = باريس. وقد شكلت هذه القاعدة البيانات حجر الزاوية في تطوير النماذج اللغوية الكبيرة التي شهدناها في العقد الثاني من الألفية.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
أتاح التوسع الهائل للشبكة العنكبوتية العالمية لبرامج التعلم الآلي فرصة الوصول إلى مليارات الصفحات من النصوص والصور التي يمكن استخلاصها. ولحل بعض المسائل المعقدة، كانت هناك قواعد بيانات ضخمة متخصصة تحتوي على البيانات ذات الصلة. وقد أشار معهد ماكنزي العالمي إلى أنه "بحلول عام 2009، كان لدى جميع القطاعات تقريبًا في الاقتصاد الأمريكي متوسط تخزين لا يقل عن 200 تيرابايت من البيانات". وقد عُرفت هذه الكمية الهائلة من المعلومات في العقد الأول من الألفية باسم البيانات الضخمة.
وفي فبراير من عام 2011، خلال مسابقة استعراضية لبرنامج المحك، تمكن نظام الإجابة على الأسئلة من شركة آي بي إم، المعروف باسم واتسون، من هزيمة بطلي البرنامج البارزين براد روتير وكين جينينغز بفارق كبير. ولم يكن من الممكن لواتسون تحقيق هذا الإنجاز لولا الكم الهائل من المعلومات المتاحة على شبكة الإنترنت.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي يصور نماذج تجريدية عالية المستوى في البيانات باستخدام رسم بياني عميق يحتوي على العديد من مستويات المعالجة. وفقًا لمبرهنة التقريب العام، فإن العمق ليس ضروريًا لتكون الشبكة العصبية قادرة على التقريب بين الوظائف العشوائية المستمرة. ومع ذلك، هناك العديد من المشكلات الشائعة للشبكات السطحية (مثل المطابقة) التي تساعد الشبكات العميقة على تجنبها. على هذا النحو، فإن الشبكات العصبونية العميقة قادرة على توليد نماذج أكثر تعقيدًا بشكل واقعي مقارنةً بنظيراتها السطحية.
ومع ذلك، فإن التعلم العميق لديه مشاكل خاصة به. هناك مشكلة شائعة في الشبكات العصبونية المتكررة هي مشكلة تلاشي معدل الانحدار، حيث يتقلص معدل الانحدار بين الطبقات تدريجيًا ويختفي حرفيًا حيث يُقرّب إلى الصفر. هناك العديد من الطرق التي طُورت للتعامل مع هذه المشكلة، مثل وحدات الذاكرة قصيرة المدى المطولة. يمكن أن تنافس بنى الشبكات العصبونية العميقة المتطورة في بعض الأحيان دقة الإنسان في مجالات مثل تصور الكمبيوتر، وتحديدًا في أمور مثل قاعدة بيانات إم إن آي إس تي والتعرف على إشارات المرور.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
يمكن لمحركات معالجة اللغة التي تعمل بمحركات البحث الذكية، التغلب بسهولة على البشر في الإجابة على الأسئلة السخيفة العامة (مثل نظام حاسوب آي بي إم واتسون)، وأحدثت التطورات الحديثة في التعليم العميق نتائج مذهلة في التنافس مع البشر، في أشياء مثل لعبة غو آند دوم (وهي لعبة أن يفوز أول شخص يطلق النار، التي أثارت بعض الجدل).
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
في عام 2012 فاز نموذج التعلم العميق "ألكسنت"، الذي صممه أليكس كريزهيفسكي، في تحدي "إيميج نت" العالمي للتعرف البصري، متفوقًا بفارق شاسع على منافسيه. وقد عمل كريزفسكي بالتعاون مع جيفري هينتون في جامعة تورنتو. مثّل هذا الإنجاز نقطة تحول بارزة في مجال تعلم الآلة، حيث حظي التعلم العميق باهتمام واسع على حساب التقنيات الأخرى للتعرف على الصور خلال السنوات القليلة اللاحقة. يعتمد التعلم العميق على نموذج إدراكي متعدد الطبقات، ورغم أن هذا النموذج معروف منذ ستينيات القرن الماضي، إلا أن تطبيقه العملي كان يتطلب موارد حاسوبية ضخمة وكميات هائلة من البيانات التدريبية. قبل توفر هذه الموارد، كان تحسين أداء أنظمة معالجة الصور يستلزم تصميم ميزات يدوية، الأمر الذي كان يتطلب جهدًا كبيرًا. أما التعلم العميق فقد قدم حلًا أبسط وأكثر شمولية.
شهدت السنوات القليلة التالية تطبيقات واسعة للتعلم العميق في مجالات متنوعة، مثل التعرف على الصوت، والترجمة الآلية، والتشخيص الطبي، وألعاب الفيديو، حيث حقق تحسنًا ملحوظًا في الأداء في كل هذه المجالات. ونتيجة لذلك، شهد الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا في الاستثمارات والاهتمام.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
أصبح من الشائع في العقد الأول من الألفية الثانية أن يتجدد الحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث تناولت العديد من الكتب الشعبية إمكانية ظهور آلات بذكاء خارق تفوق الذكاء البشري وما قد يترتب على ذلك من آثار على المجتمع الإنساني. وقد اتسم هذا النقاش بتباين الآراء، فبينما تبنى البعض نظرة تفاؤلية، مثل ريموند كرزويل في كتابه "الانفجار التكنولوجي قريب"، حذر آخرون، مثل نيك بوستروم وإيليزر يودكوسكي، من أن الذكاء الاصطناعي المتقدم قد يشكل تهديدًا وجوديًا للبشرية. وقد حظيت هذه المسألة باهتمام واسع في وسائل الإعلام، وأدلى العديد من المفكرين والسياسيين بآرائهم حولها.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
تُعرف برامج الذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرين بأهدافها المحددة التي صُممت لتحقيقها. وقد حذر نيك بوستروم في كتابه "الذكاء الفائق" الصادر عام 2005 من أن تحديد هذه الأهداف بشكل غير دقيق قد يؤدي إلى إلحاق الضرر بالبشرية أثناء سعي الآلة لتحقيق هدفها. واستشهد ستيوارت راسل بمثال روبوت يقتل صاحبه لمنعه من فصل التيار الكهربائي عنه، موضحًا أن الآلة قد لا تفهم أن الحفاظ على الطاقة يتعارض مع بقاء الإنسان، حيث يقول: "لا يمكن أن تجلب القهوة إذا كنت ميتًا". وتُعرف هذه المشكلة في مجال التقنية بـ "التقارب الأداتي". وتتمثل الحلول المقترحة في مواءمة أهداف الآلة مع أهداف الإنسان والبشرية جمعاء. وبالتالي، أصبحت مسألة الحد من المخاطر والعواقب غير المقصودة للذكاء الاصطناعي تُعرف بـ "مشكلة محاذاة القيم" أو محاذاة الذكاء الاصطناعي .
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
في الوقت نفسه، بدأت أنظمة التعلم الآلي تُبرز آثارًا جانبية مقلقة بشكل متزايد. فقد أوضحت كاثي أونيل كيف ساهمت الخوارزميات الإحصائية بشكل كبير في الأزمة الاقتصادية العالمية عام 2008. وبدورها أكدت جوليا أنغوين من بروبابليكا أن نظام "كومباس" المستخدم في القضاء الجنائي يُظهر انحيازًا عرقيًا واضحًا في بعض التقييمات. كما أشارت دراسات أخرى إلى انتشار أشكال مختلفة من التحيز العنصري في العديد من أنظمة التعلم الآلي. ولم تتوقف الأمثلة عند هذا الحد، إذ برزت قضايا خطيرة أخرى ناجمة عن هذه الأنظمة، مثل المسائل المتعلقة بالخصوصية، والمراقبة، وحقوق الملكية الفكرية، والمعلومات المغلوطة، والتزييف العميق، وفقاعات الترشيح، والتحيز الحزبي، والتحيز الخوارزمي، ونتيجة لعدم الشفافية في عمل هذه الخوارزميات، غالبًا ما تمر النتائج المضللة دون اكتشاف، مما يثير تساؤلات حول الحق في الحصول على تفسير. علاوة على ذلك تلوح في الأفق مخاطر إساءة استخدام الأسلحة المستقلة وارتفاع معدلات البطالة التقنية نتيجة للتطور التكنولوجي المتسارع.
تاريخ الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي العام (2005-2017)
في عام 2016 كشفت الانتخابات دونالد ترامب والجدل الدائر حول نظام "كومباس" عن العديد من الثغرات في البنية التحتية التكنولوجية المعاصرة. من بين هذه الثغرات، تفشي المعلومات المضللة، وتصميم خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي بطريقة تحفز التفاعل بشكل مبالغ فيه، وسوء استغلال البيانات الشخصية، والشكوك التي تحيط بموثوقية النماذج التنبؤية. وقد أدت هذه الوقائع إلى ازدياد الاهتمام بقضايا العدالة والآثار غير المقصودة للتكنولوجيا بشكل ملحوظ في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، شهدنا زيادة كبيرة في عدد المنشورات البحثية في هذا المجال، وتوفير تمويلات سخية، وإقبال العديد من الباحثين على دراسة هذه القضايا. وبالتالي، أصبحت مسألة "محاذاة القيم" محورًا أساسيًا للدراسات الأكاديمية.
وقد أشار بريان كريستيان إلى أن "دراسة بروبوبليكا لبرنامج كومباس في عام 2015 قد عززت من مكانة مفاهيم مثل العدالة كمحاور بحثية جديرة بالاهتمام".
تاريخ الذكاء الاصطناعي نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر)
انطلقت شرارة ثورة الذكاء الاصطناعي مع ظهور البنى الأساسية والخوارزميات المتطورة، كنموذج "الترانسفورمر" عام 2017، مما مهد الطريق لتطوير نماذج لغوية ضخمة أظهرت قدرات بشرية متقدمة في مجالات المعرفة والانتباه والإبداع. وقد شهدنا انطلاق حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي خلال الفترة من 2020 إلى 2023، تزامناً مع الإطلاق العام لأنظمة اللغات الضخمة مثل شات جي بي تي.
في عام 2017، اقترح باحثو جوجل بنية المحول، التي تستفيد من آلية الانتباه وأصبحت مستخدمة على نطاق واسع في نماذج اللغة الكبيرة.
تم تطوير نماذج اللغة الكبيرة المستندة إلى بنية المحول بواسطة شركات الذكاء الاصطناعي: أصدرت أوبن أيه آي نموذج جي بي تي-3 في عام 2020، وأصدرت ديب مايند نموذج "Gato" في عام 2022. هذه نماذج أساسية: حيث يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات غير المسمّاة ويمكن تكييفها لمجموعة واسعة من المهام اللاحقة.
تاريخ الذكاء الاصطناعي نماذج اللغات الكبيرة، طفرة الذكاء الاصطناعي (2020-الوقت الحاضر)
يمكن لهذه النماذج مناقشة عدد هائل من المواضيع وعرض معرفة عامة. ومن هنا تبرز التساؤلات: هل تعتبر هذه النماذج مثالًا على الذكاء الاصطناعي العام؟ كان بيل غيتس متشككًا في التكنولوجيا الجديدة وفي الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي العام. ومع ذلك، قدم له ألتمان عرضًا مباشرًا لنموذج جي بي تي-4 وهو ينجح في اختبار متقدم في علم الأحياء، مما أقنع غيتس. في عام 2023 اختبرت "مايكروسوفت ريسيرش" النموذج مع مجموعة متنوعة من المهام، وخلصت إلى أنه "يمكن النظر إليه بشكل معقول على أنه نسخة مبكرة (لكن لا تزال غير مكتملة) من نظام ذكاء اصطناعي عام."
تصف ديب مايند نهجها بأنه "نيوروسيمبولي" لأنه يجمع بين التعلم العميق والتقنيات الرمزية. على سبيل المثال، يستخدم نموذج ألفازيرو التعلم العميق لتقييم قوة الموقف واقتراح سياسات (طرق العمل)، ولكنه يستخدم بحث شجرة مونت كارلو للنظر إلى المواقف الجديدة.
ازداد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بعد عام 2020. بحلول منتصف عام 2024، بدأ العديد من المستثمرين الماليين في التساؤل عن قدرة شركات الذكاء الاصطناعي على تحقيق عوائد على الاستثمار، وتكهن بعض المراقبين بأن الذكاء الاصطناعي يمر بفقاعة جديدة.
آدم بن أبي إياس
آدم بن عبد الرحمن بن محمد بن شعيب، المروزي، العسقلاني، الخراساني المعروف بـ آدم بن أبي إياس وكنيته أبو الحسن مولى بني تميم ومولى بني تيم شيخ وعالم مسلم سني وأحد رواة الحديث أصله من خراسان، وعاصر الخليفة هارون الرشيد وإبنيه الأمين والمأمون وتوفي 220 هـ وقيل 221 هـ في عسقلان.
آدم بن أبي إياس حياته
قيل أن اسمه آدم بن أبي إياس وقيل عَبْد الرحمن بْن مُحَمَّد ويُقال ناهية بْن شعيب الخراساني المروذي أبو الحسن العسقلاني مولى بني تميم أو تيم، أصله من خراسان، ونشأ ببغداد، وبها طلب الحديث، وكتب عَن شيوخها، ثم رحل إلى الكوفة، والبصرة، والحجاز، ومصر، والشام، ولقي الشيوخ وسَمِعَ منهُم، واستوطن عسقلان إلى أن مات بِها في جمادى الثاني سنة عشرين ومائتين وقيل: سنة إحدى وعشرين ومائتين، وهو ابن ثمان وثمانين وقيل: ابن نيف وتسعين.
آدم بن أبي إياس فتنة خلق القرآن
من مواقفه في فتنة خلق القرآن مع أحمد بن حنبل قيل :أَخْبَرَنَا أَبُو بَكْرٍ الْحَافِظُ، قال: أَخْبَرَنَا الْحَسَنُ بْنُ عَلِيٍّ التَّمِيمِيُّ، قال: حَدَّثَنَا عُمَرُ بْنُ أَحْمَدَ الْوَاعِظُ، قال: حَدَّثَنَا أَحْمَدُ بْنُ مُحَمَّدِ بْنِ مَسْعَدَةَ الأَصْبَهَانِيُّ، قال: حَدَّثَنَا أَبُو يحيى مَكِّيُّ بْنُ عَبْدِ اللَّهِ بْنِ يُوسُفَ الثَّقَفِيُّ، قال: حَدَّثَنَا أَبُو بَكْرٍ الأَعْيَنُ، قال:
أَتَيْتُ آدَمَ الْعَسْقَلانِيَّ، فَقُلْتُ لَهُ: عَبْدُ اللَّهِ بْنُ صَالِحٍ كَاتِبُ اللَّيْثِ يُقْرِئُكَ السَّلامَ .
لأَنَّهُ قال: الْقُرْآنُ مَخْلُوقٌ. قال: فَأَخْبَرْتُهُ بِعُذْرِهِ، وأَنَّهُ أَظْهَرَ النَّدَامَةَ، وأَخْبَرَ النَّاسَ بِالرُّجُوعِ .
فَأَقْرَئْهُ السَّلامَ، فَقُلْتُ لَهُ بَعْدُ: إِنِّي أُرِيدُ أَنْ أَخْرُجَ إِلَى بَغْدَادَ، فَلَكَ حَاجَةٌ ؟
آدم بن أبي إياس فتنة خلق القرآن
نَعَمْ، إِذَا أَتَيْتَ بَغْدَادَ فَائْتِ أَحْمَدَ بْنَ حَنْبَلٍ، فَأَقْرِئْهُ مِنِّي السَّلامَ، وقُلْ لَهُ: يَا هَذَا، اتَّقِ اللَّهَ، وتَقَرَّبْ إِلَى اللَّهِ بِمَا أَنْتَ فِيهِ، ولا يَسْتَفِزَّنَّكَ أَحَدٌ، فَإِنَّكَ إِنْ شَاءَ اللَّهُ مُشْرِفٌ عَلَى الْجَنَّةِ، وقُلْ لَهُ: حَدَّثَنَا اللَّيْثُ بْنُ سَعْدٍ، عَنْ مُحَمَّدِ بْنِ عَجْلانَ، عَنْ أَبِي الزِّنَادِ، عَنِ الأَعْرَجِ، عَنْ أَبِي هُرَيْرَةَ، قال: قال رَسُولُ اللَّهِ صَلَّى اللَّهُ عَلَيْهِ وسَلَّمَ: «مَنْ أَرَادَكُمْ عَلَى مَعْصِيَةِ اللَّهِ فَلا تُطِيعُوهُ».
فَأَتَيْتُ أَحْمَدَ بْنَ حَنْبَلٍ فِي السِّجْنِ، فَدَخَلْتُ عَلَيْهِ، فَسَلَّمْتُ عَلَيْهِ، وأَقْرَأْتُهُ السَّلامَ، وقُلْتُ لَهُ هَذَا الْكَلامَ والْحَدِيثَ، فَأَطْرَقَ أَحْمَدُ إِطْرَاقَةً، ثُمَّ رَفَعَ رَأْسَهُ، فَقَالَ: رَحِمَهُ اللَّهُ حَيًّا ومَيِّتًا، فَلَقَدْ أَحْسَنَ النَّصِيحَةَ.
آدم بن أبي إياس وفاته
قال الحسين بْن القاسم الكوكبي، حدثني أبو علي المقدسي، قال: لما حضرت آدم بْن أبي إياس الوفاة ختم القرآن وهو مسجى، ثم قال: بحبي لك إلا رفقت لهذا المصرع كنت اؤملك لهذا اليوم، كنت أرجوك، ثم قال: لا إله إلا الله، ثم قضى. توفي سنة إحدى وعشرين ومائتين وقيل سنة عشرين ومائتين عن عمر ثمان وثمانين في عسقلان ودفن فيها.
وريد شبكي مركزي
الوريد الشبكي المركزي (الوريد الشبكي) هو وريد قصير يعبر من خلال العصب البصري، ويترك العصب بعد حوالي 100 مم من العين، ويقوم بتصريف الدم من الشعيرات الدموية الموجودة بالشبكية إلى الوريد العيني العلوي، أو إلى الجيب الكهفي مباشرة. يختلف تشريح حجاج العين من شخص لآخر، حيث يتم التصريف من الوريد الشبكي المركزي إلى الوريد العيني العلوي في بعض الأشخاص، بينما يتم التصريف إلى الجيب الكهفي في أشخاص آخرين.
وريد شبكي مركزي المرضيات
الوريد الشبكي المركزي يكافيء الشريان الشبكي المركزي، ومثلما قد يتعرض الشريان للانسداد قد يتعرض الوريد في حالة تسمى انسداد الوريد الشبكي المركزي.
أوليفيا كوك
أوليفيا كوك (بالإنجليزية: Olivia Cooke) (ولدت في 27 ديسمبر 1993، أولدهام، مانشستر الكبرى، إنجلترا)، ممثلة أنجليزية.
أوليفيا كوك نشأتها والتعليم
ولدت أوليفيا كوك في أولدهام في مانشستر الكبرى لأسرة تتكون من أب يعمل كظابط شرطة، وأمها تعمل كممثلة مبيعات. عندما كانت صغيرة بدأت تأخذ دروساً في الباليه الجمباز. وفي المدرسة شاركت في المسرحيات المدرسية، إضافةً إلى عملها في مسرح سندريلا. وفي سن الرابعة عشر عاماً، حصلت على وكيلة لها في مانشستر وهي وقعت عقداً مع وكالة الفنانين المبدعين في مانشستر، بمناسبة ظهورها في العديد من الإعلانات التلفزيونية.
أوليفيا كوك مشوارها الفني
في عام2011 عُرفت بتأديتها لدور (إيما ديكودي) في سلسلة مسلسلات الدرامية «نزل بيتس» ، ومشاركتها في مسلسل القصير التلفزيوني Blackout، ومسلسل The Secret of Crickley Hall. ظهرت أوليفيا كوك بجانب المغني هاري ستايلز في فيديو كليب أغنية Autumn Term من الفرقة الغنائية ون دايركشن. أدت الدور الرئيسي لدور (جين هاربر) في فيلم الرعب الهادئون الذي أنتجته شركة «ليونزغيت إنترتاينمنت» ، وقيامها بالتمثيل في فيلم الخيال العلمي الإشارة. في عام 2014 لعبت دور «الين موريس» في فيلم الرعب ويجا. في عام 2015 شاركت في فيلم الدراما والكوميديا أنا وإيرل والفتاة المحتضرة،شاركت في مسلسل آل التنين في دور الملكة أليسينت هايتور.
أحمد بن محمد البيع
أحمد بن محمد بن أحمد البيع هو عالم وفقيه مُسلم وأحد رواة الحديث تَتَلمَذ على يَد الشيخ غانم بن محمد بن عبد الواحد بن عبيد الله بن أحمد بن الفضل بن شهريار الأصبهاني المُلقب بالحافظ وروى عنه تلميذه أبو موسى محمد بن عمر بن أحمد بن عمر بن محمد المديني.
فرحة بنت قراطاش الظفرية
فرحة بنت قراطاش الظفرية من رواة الحديث، عاشت في مُنتصف القرن الخامس للهجرة وتوفيت عام 598 هـ. ورتبتها صدوق حسن الحديث وقال عنها أبو القاسم بن الأعز بن الظهيري (كانت امرأة صالحة).
فرحة بنت قراطاش الظفرية نسبها
هي فرحة بنت قراطاش بن طنطاش الظفري العوني، كُنيتها أم الحياء، كان أبوها مولى الوزير عز الدين ابن هبيرة.
فرحة بنت قراطاش الظفرية شيوخها
تَتَلمَذت على يَد أبو القاسم إسماعيل بن أحمد بن عمر بن أبي الأشعث.
فرحة بنت قراطاش الظفرية وفاتها
توفيت في ذي القعدة سنة تسع. قاله ابن النجار. وقال الدبيثي سنة ثمان وعلى الأغلب ماتت سنة 598 للهجرة.
مغامرة القطب الجنوبي
مغامرة القطب الجنوبي (بالإنجليزية: Antarctic Adventure)‏ (باليابانية: けっきょく南極大冒険) ، هي لعبة إلكترونية من نوع لعبة منصات وسباق الوقت الزمني، صدرت عام 1983م، وتدعم منصات نينتندو وشركة كونامي.
مغامرة القطب الجنوبي طريقة اللعبة
يقوم بطل اللعبة البطريق بالقفز وتبدأ السباق ويجب الحذر من ظاهرة بعض تشقاقات المياه المثلجة وظهور البقمة وحتى يصل بطل اللعبة إلى خط النهاية فتظهر بعض أعلام بلدان العالم مثل الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وفرنسا ونحو ذلك، وفي المرحلة الأخيرة من اللعبة حينما يصل إلى نهاية خط السباق يظهر أخيراً العلم الياباني.
عبد المنعم بن عبد الله الفراوي
عبد المنعم بن عبد الله الفراوي فقيه وعالم وشيخ مِن رِوَاة الحَديثِ وهو مُسنَد خراسان ولد سنة 497 هـ وتوفيَ في أواخر شَعْبَان سنة 587 هـ وله تسعون عاماً، كان شافعي المَذهب وهو والد المُسنَد أبي الفتح منصور ابن الفراوي.
عبد المنعم بن عبد الله الفراوي نسبه
هو أبو المعالي عبد المنعم بن عبد الله ابن فقيه الحرم أبي عبد الله محمد بن الفضل بن أحمد الفراوي الصاعدي النيسابوري المُلقب بإبن الفراوي نسبه إلى فُرَاوة بالضم والفتح وهي بَلدة صغيرة في خوارزم.
عبد المنعم بن عبد الله الفراوي مكانته
الشيخ العالم المُعَمر الأصيل مُسند خراسان. حدث بِنيسابور وَبغداد والحرمين وانتهى إليِهِ علو الإسناد ولَهُ أربعون حديثاً سَمعناها، وهو من بيت الرواية والعدالة.
معركة سبياستوبولس
معركة سباستوبوليس أو سبياستوبولس وقعت هذه المعركة الشهيرة في منطقة سباستو في قليقية (جنوب تركيا حاليا) بين الأمويين بقيادة محمد بن مروان والروم البيزنطنيين بقيادة الإمبراطور «لينتوس» قائد السلاف «نيبلوس» وذلك سنة 692 م / 73 هـ
معركة سبياستوبولس البداية
تولي عبد الملك بن مروان الخلافة الأموية في فترة عصيبة مليئة بالاضطرابات السياسية، وكانت الدولة الإسلامية مقسمة بين خلافتين. حيث أن العراق والحجاز تحت خلافة عبد الله ابن الزبير الذي كان يدير خلافته من مكة.وكانت بينهم حروب، ذلك بخلاف حروبه مع البيزنطيين وهجماتهم من الشمال التي لم يستطع صدها؛ فلذلك في 680 م وقع اتفاقية مع الإمبراطور جستنيان الثاني ان يرسل جزية كل عام إلى القسطنطينية،  فكان هناك سلام بين الطرفين، حتي استتب الأمر لعبد الملك بن مروان بعد مقتل ابن الزبير 73 هـ فأصبحت الخلافة تحت سيطرته وحده، ففام بإلغاء السلام مع البيزنطيين، ووجه أخاه محمد بن مروان لقتال البيزنطيين في آسيا الصغري
معركة سبياستوبولس المعركة
وبعد ذلك أمر القائد محمد بن مروان جنود المسلمين بالتقدم إلى جيش الروم وهم يكبرون ويحث بعضهم البعض على الصبر في الجهاد والثابت في هذه المعركة اما النصر أو الشهادة وتقدم أيضا جيش الروم البيزنطي بقيادة لينتوس وقد أعجب الروم بكثرتهم وغرتهم قوتهم وعتادهم الحربي فبادروا بالهجوم علي مميمنة المسلمين، الا ان القائد ابن مروان كان على حذر فقد عرف ان الروم سيهاجمونه من الميمنة فصمد لهم فرسان المسلمين صمودا باسلا انتهى الأمر بهزيمة هجوم الروم على الميمنة بعد أن سقط الكثير منهم قتلا في ساحة المعركة فحط ذلك من معنويتهم ورفع من معنويات وهمة جيش المسلين وعندها هجم كلا الجيشين بالكامل
وكان الضرب بالسيوف وبالرماح الطويلة وكان صمود المسلمين قويا عنيفا ثم صار الأمر الرمي بالسهام فمطر المسلمين عدوهم وابل من النبل وكان لفرسان المسلمين دور كبير في ساحة المعركة فجالت جولات عنيفة سريعة خاطفة على الروم وقعت القتلا منهم والرعب في قلوبهم وتقدم قائد المسلمين يضرب بسيفه يمنا وشمالا حتى استطاع يخترق مقدمة جيش الروم بكتائب المسلمين وعندها ارتبكت جموعهم وتفرقت صفوفهم واختل توازنهم.
معركة سبياستوبولس المعركة
بعد أن اشتدت المعركة وصار النصر حليف المسلمين وخاصةً بعد اقتحام جيش المسلمين مقدمتهم عرفوا انها الهزيمة وان سيوف المسلمين تحصدهم ومن نجا منهم من القتل سوف يكون اسير في ايدي المسلمين مكبلين بالسلاسل فوجدوا من الأفضل لهم الانسحاب من ميدان المعركة عنده صاح قائدهم نيبلوس بالانسحاب والهزيمة فانسحبوا منهزمين، وفر ما يزيد عن 20,000 من السلاف بعدما تيقنوا من الهزيمة. تاركين جيش الروم البيزنطي بقيادة لينتوس هم ومصيرهم المحتوم في المعركة.
معركة سبياستوبولس ما بعد المعركة
في هذه المعركة كان النصر حليف المسلمين وأبلى المسلمون بلاءً حسنًا، وضربوا أروع الأمثلة في طلب نيل الشهادة، وإظهار حب الجهاد والصبر عند لقاء العدو، وبعدما حلت بالروم الهزيمة الكبيرة، وبعد أن انجلى غبار المعركة هرب جيش الروم وفي مقدمتهم قائدهم المهزوم اونديوس.
وأمر القائد محمد بن مروان بتتبع جيش الروم المهزوم وتبعهم جيش المسلمين يقتلون فيهم وياسرون حتى كان آلاف منهم أسري في ايدي المسلمين وحاز المسلمين الكثر من الغنائم الجمة من جيش العدو وبهذه الهزيمة انتهت قوة الروم بأسيا الصغري ومهدت فيما بعد أن فتح المسلمين بلاد الروم باكملها آسيا الصغرى (تركيا حاليا) وضمُّها إلى الدولة الأموية حتي حاصروا القسطنطينة.
ذكرت مصادر بأن جستنيان الثاني امبرطور بيزنطة ذبح السلاف بعد المعركة وقتل آلاف منهم بتهمة الخيانة في المعركة بما في ذلك النساء والأطفال ورمى بجثثهم في خليج نيقوميديا تشفيا وانتقاما منهم. ولكن بعض المصادر لا تعتبر هذه الرواية موثوقة.
غانم بن محمد الأصبهاني
غانم بن محمد الأصبهاني شيخ وعَالِم مِن رواة الحديث ولد سنة 82 في القرن الرابع للهجرة.