stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
أندرو موريسون (قسيس مسيحي)
مراجع

↑  Rooplall، Dwijendra (25 ديسمبر 2013). "A closer look at 'The Catholic Standard'". Kaieteur News. مؤرشف من الأصل في 2018-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2015-05-11.
↑  "Father Morrison passes on". www.landofsixpeoples.com. مؤرشف من الأصل في 2007-10-16. اطلع عليه بتاريخ 2016-04-07.
↑  "Andrew Morrison's Obituary on Belleville News-Democrat". Belleville News-Democrat. مؤرشف من الأصل في 2018-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2016-04-07.
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  مكتبة الكونغرس (LCNAF) 
بوابة غيانا
بوابة أعلام
جوش توماس (لاعب كرة قدم)

لمعانٍ أخرى، طالع جوش توماس (توضيح).
| جوش توماس>  معلومات شخصية   | جوش توماس>  معلومات شخصية   | جوش توماس>  معلومات شخصية   | جوش توماس>  معلومات شخصية   | جوش توماس>  معلومات شخصية   |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
الميلاد: 17 أبريل 1999 (العمر 25 سنة)   هيرفورد  
مركز اللعب: وسط
الجنسية:  المملكة المتحدة  
|   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |   معلومات النادي   |  |
النادي الحالي: غلوستر سيتي
الرقم: 8
|  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  |
| سنوات | فريق |  |  |  |  |
 0000–2013 : هيرفورد
2013–2016: تشيلتنهام تاون
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 2016–2018 | تشيلتنهام تاون  | 0 | (0) |  |  |
| 2017 | ← North Leigh F.C. ‏ (إعارة) | 8 | (0) |  |  |
| 2017–2018 | ← North Leigh F.C. ‏ (إعارة) | 8 | (0) |  |  |
| 2018– | غلوستر سيتي | 44 | (1) |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 7 أغسطس 2020. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 7 أغسطس 2020. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 7 أغسطس 2020. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 7 أغسطس 2020. | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  وهو محدث في 7 أغسطس 2020. |  |
جوش توماس (بالإنجليزية: Josh Thomas)‏ هو لاعب كرة قدم بريطاني في مركز الوسط، ولد في 17 أبريل 1999 في هيرفورد في المملكة المتحدة. لعب مع نادي تشيلتنهام تاون لكرة القدم.
مراجع

↑  "Cheltenham Town vs. Swansea City U21". Soccerway. 15 أغسطس 2017. مؤرشف من الأصل في 2018-11-07. اطلع عليه بتاريخ 2017-08-21.
↑  "Josh Thomas". North Leigh Official Site. مؤرشف من الأصل في 2018-11-07. اطلع عليه بتاريخ 2017-08-21.
↑  "Josh Thomas Signs Pro Deal with the Robins". Cheltenham Town Official Site. 5 مايو 2017. مؤرشف من الأصل في 2020-12-04. اطلع عليه بتاريخ 2017-08-21.
وصلات خارجية

جوش توماس (لاعب كرة قدم) على موقع قاعدة بيانات كرة القدم.إي يو (الإنجليزية)
جوش توماس (لاعب كرة قدم) على موقع Soccerbase.com (لاعب) (الإنجليزية)
جوش توماس (لاعب كرة قدم) على موقع Soccerway.com (الإنجليزية)
بوابة أعلام
بوابة المملكة المتحدة
بوابة كرة القدم
شطرنج الرياضيات الفيتنامي

شطرنج الرياضيات الفيتنامي (باللغة الفيتنامية : Cờ toán Việt Nam) هو نتاج إبداعي للسيد فو فان باي (فو باي)، تم الاعتراف رسميًا بشطرنج الرياضيات الفيتنامي من قبل مكتب حقوق الطبع والنشر للآداب والفنون، وزارة الثقافة والإعلام (الآن وزارة الثقافة والرياضة والسياحة) كمنتج فكري في مايو 2005.
تعتبر لعبة الشطرنج الفيتنامية لعبة مسلية لها فلسفات رياضية واجتماعية، والتي تختلف عن الشطرنج الشعبي مثل الشطرنج الصيني، الشطرنج الكلاسيكي. يجب على اللاعبين تطبيق معرفة الرياضيات البسيطة مثل الجمع والطرح والضرب والقسمة لحساب الخطوات.
اللعب > الإعداد

تلعب اللعبة على رقعة تتكون من 99 خلية (9 صفوف عاموديًّا و11 صفًّا أفقيًّا)
لكل لاعب 10 قطع من 10 أنواع مختلفة مصنفة بالأرقام (من 0 إلى 9)
اللعب > حركات القطع

تتحرك كل قطعة أفقيًّا أو عاموديًّا أو قطريًّا بالعدد المكتوب عليها (مثلًا 1 تتحرك خطوة واحدة و2 تتحرك خطوة أو خطوتين و3 تتحرك خطوة أو خطوتين أو ثلاث و0 لا تتحرك أبدًا وهكذا) لا يمكن للقطع القفز فوق بعضها
اللعب > قواعد الالتقاط

في هذه اللعبة يتم الاعتماد على الرياضيات البسيطة في الالتقاط وهي الجمع (+) والطرح (-) والضرب (×) والقسمة (÷)
على سبيل المثال رقم 7 خلف رقم 2 عموديًّا
عند اللعب بالرقم 7 يمكن الأخذ العمليات بالشكل التالي :
9=7+2
5=7-2
14=2×7 بما أن العدد أكبر من 9 يتم الأخذ بعدد الوحدات أي 4
6=2÷7 والباقي 1 يتم أخذ الباقي والحاصل معًا أي 6 أو 1
مثال آخر 1 خلف 4 قطريًّا
يمكن الأخذ بالعمليات :
5=1+4
4=4×1
اللعب > قواعد أخرى

القطعة 0 لا تتحرك مطلقًا سواء في الحركة أو الالتقاط لكنها مع ذلك تساهم في مساعدة القطع الأخرى على الالتقاط
لا يمكن القفز فوق القطع للالتقاط باستثناء القطعة المساعدة في العملية
القطعة التي تقوم بالالتقاط تكون دائمًا في مقدمة العملية
لا يمكن استعمال قطع الخصم في العمليات
عندما يكون ناتج عملية معينة أكبر من 9 فيتم الأخذ فقط برقم الوحدات
القسمة تكون قسمة إقليدية وفي حال وجود باقي فيمكن الأخذ بقيمة الحاصل والباقي كلاهما
لا يمكن الأخذ بناتج 0 أو عدد وحداته صفر
لا يمكن الأخذ بالناتج ذي القيمة السالبة
اللعب > طريقة الفوز

يفوز اللاعب عن طريق التقاط القطعة 0 الخاصة بالخصم
في حال لم يعد بإمكان كلا اللاعبين التقاطها يتم حساب قيمة القطع التي تم التقاطها وصاحب أعلى قيمة هو الفائز (قيمة القطع حسب الرقم المدون فـ1 قيمتها نقطة و2 قيمتها نقطتان و9 قيمتها تسع نقاط وهكذا)
اللعب > المنافسة

على سبيل المثال قرر اللاعبان لعب 3 مباريات والفائز بأكبر عدد هو الفائز هذا في حال كان الفوز عن طريق قيمة القطع
في حال فاز أحد اللاعبين بالتقاط القطعة 0 فيعتبر فوزه مطلقًا بغض النظر عن عدد نقاط اللاعب الخصم
على سبيل المثال :
المباراة 1: فاز A على B بنتيجة 10-7
المباراة 2: فاز A على B بنتيجة 12-5
المباراة 3: فاز B على A بشكل مطلق (أي أن B أمسك بالقطعة 0 الخاصة بـA).
=> النتيجة النهائية: B يفوز على A في النهاية
مراجع

↑  "Thi Lý Thuyết B2 | (18 Đề) 600 Câu Thi B2 Online [2023]". ThiLyThuyetB2.com (بالفيتنامية). Archived from the original on 2023-03-04. Retrieved 2023-07-20.
↑  "Wayback Machine". web.archive.org. 13 مارس 2014. مؤرشف من الأصل في 2014-03-13. اطلع عليه بتاريخ 2023-07-20.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
↑  ONLINE, TUOI TRE (17 Aug 2007). "Mong muốn cờ toán Việt Nam được đưa vào trường học". TUOI TRE ONLINE (بالفيتنامية). Archived from the original on 2023-07-20. Retrieved 2023-07-20.
↑  "Luật chơi". cotoan.vnvista.com. مؤرشف من الأصل في 2022-09-20. اطلع عليه بتاريخ 2023-07-20.
بوابة رياضيات
بوابة شطرنج
بوابة فيتنام
رقعة شطرنج الرياضيات الفيتنامي
رسم توضيحي للأماكن التي يمكن لـ7 الالتقاط عندها
رسم توضيحي للأماكن التي يمكن لـ1 الالتقاط عندها
جهد كهركيميائي

هذه المقالة عن جهد كهركيميائي. لمعانٍ أخرى، طالع جهد (توضيح).
الجهد الكهركيميائي في الكيمياء هو كمون كيميائي  \mu _{i} لأحد الأيونات  i واقع تحت تأثير جهد كهربائي  \varphi . وحدة الجهد الكهركيميائي هي جول/مول ويرمز لها بالرمز  {\overline {\mu }}_{i}.
تنطبق عليه المعادلة:
| 0 | 1 |
| --- | --- |
 z_{i} : عدد الشحنات على الأيون   
F  : ثابت فاراداي ,  F = 96485.33 C/ mol  
الوحدة لثابت فاراداي هي كولوم/مول.
في الحالة الخاصة مثل حالة ذرة غير مشحونة، أي عندما تكون  z_{i} = 0 تتساوى  {\bar {\mu }}_{i}=\mu _{i}.
تعطي  {\overline {\mu }}_{i} كمية الشغل الواجب تقديمها لنظام لتعلية كمية الأيونات من النوع  i من العدد  n_{a} إلى  n_{e}، في ظروف ضغط P ثابت ودرجة حرارة  T ثابتة، وعدد جزيئات النظام ثابت.
وفي الظروف المعطاة يكون الشغل اللازم إمداده إلى النظام مساويا طاقة غيبس الحرة
 \Delta G للنظام . ( قارن كمون كيميائي)
وحيث أن وجود فرق جهد في نظام يتسبب في تأدية شغل، تجري التفاعلات الكيميائية عن طريق أيونات لفترة زمنية معينة حتى تتساوي الجهود الكهروكيميائية لمواد النظام . وتفسر مشاهدة تلك الظاهرة التي تتم على أسطح الأطوار المختلفة، والتي تأخذ في الاعتبار نوع واحد من الأيونات، تفسر طريقة عمل القطب الزجاجي كمقياس لقيمة pH . كما تؤدي تلك المشاهدة إلى استنباط معادلة نرنست.
ولا ينطبق هذا المبدأ على الأيونات فحسب بل يمكن تطبيقه أيضا على جميع الجسيمات المشحونة. فمثلا تعادل طاقة فيرمي للإلكترونات في مادة صلبة الجهد الكهركيميائي لها . وموازنة الجهود الكهروكيميائية للإلكترونات عبر سطح التلامس بين معدن و شبه موصل تعمل على نشأة حاجز شوتكي، ذات الأهمية في تقنية أشباه الموصلات.
ينتج الجهد الكهربائي على قطب E في الكيمياء الكهربية ويعتمد أساسيا على الجهد الكهركيميائي  {\overline {\mu }}_{i} لمادة القطب والكهرل، ولكن الجهد الكهربائي يختلف عن الجهد الكهركيميائي: فالجهد الكهربائي E هو طاقة مقسومة على الشحنة، أما الجهد الكهركيميائي المعرف هنا  {\overline {\mu }}_{i} فوحدته طاقة/مول.
اقرأ أيضا

تدرج كهركيميائي
جهد قياسي
قطب قياسي للهيدروجين
نصف تفاعل
كيمياء كهربية
اختزال
تفاعل عكوس
بطارية الرصاص
تفكك كيميائي
تفاعلات أكسدة-اختزال
قائمة الجهود القياسية
ذكاء اصطناعي قابل للتفسير

يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في مساعدة مستخدمي الأنظمة على الأداء بشكل أفضل من خلال تحسين فهمهم لطريقة تفكير تلك الأنظمة
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (بالإنجليزية: Explainable AI)‏، أو الذكاء الاصطناعي المُفَسَّر، أو تعلم الآلة القابل للتفسير (بالإنجليزية: Explainable Machine Learning)‏، هو الذكاء الاصطناعي الذي يمكن للبشر فهم المنطق والأسباب وراء القرارات والتنبؤات التي يتخذها. وهذا الفهم يتنافى مع مفهوم الصندوق الأسود في تعلّم الآلة، حيث لا يستطيع حتى مصمّمو الذكاء الاصطناعي تفسير سبب وصول الذكاء الاصطناعي لقرار معيّن.
ويهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في مساعدة مستخدمي الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على الأداء بشكل أفضل من خلال تحسين فهمهم لطريقة تفكير تلك الأنظمة.، وقد يكون الذكاء الاصطناعي القابل للتفسيرتنفيذًا للحق الاجتماعي في التفسير. وحتى إذا لم يكن هناك حق قانوني أو متطلبات تنظيمية ممّاثلة، يمكن للذكاء الاصطناعي المُفسر تحسين تجربة المستخدم للمنتج أو الخدمة عن طريق اكساب المستخدمين النهائيين الثقة في أن الذكاء الاصطناعي يتخذ قرارات جيدة. كما يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى شرح ما نُفذ وما يُفعل حاليًا، وما سوف ينفذ بعد ذلك، والكشف عن المعلومات التي تستند إليها هذه الإجراءات. وهذا يجعل من الممكن تأكيد المعرفة الموجودة، لتحدي المعرفة الحالية، وتوليد افتراضات جديدة.
فهم نموذج تعلّم الآلة

يمكن تصنيف خوارزميات تعلّم الآلة (ML) المستخدمة في الذكاء الاصطناعي إلى نماذج بيضاء أو صناديق سوداء. وتوفر النماذج البيضاء نتائج يمكن أن يفهمها الخبراء في المجال، بينما تُعد نماذج الصناديق السوداء صعبة للغاية في التفسير، ولا يمكن فهمها حتى من قبل الخبراء في المجال. وتتبع خوارزميات الذكاء الاصطناعي المفسّر ثلاثة مبادئ وهي الشفافية والتفسيرية والتوضيحية. ويكون النموذج شفافًا "إذا كان بإمكان مصمم النهج وصف العمليات التي تستخرج معلمات النموذج من بيانات التدريب وتولد العلامات من بيانات الاختبار وتوضيح دوافعها". أما التفسيرية فهي تصف إمكانية فهم نموذج تعلّم الآلة وتقديم أساس اتخاذ القرارات بطريقة يمكن للبشر فهمها. التوضيحية هي مفهوم مهم في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وتشير إلى قدرة على تقديم تفسيرات قابلة للفهم لقراراتها أو أفعالها، إلا أنه لا يتوفر تعريف موحد لما يعنيه بالضبط أو كيفية تطبيق. أحد الاحتمالات هو: "مجموعة الميزات في المجال التفسيري التي أسهمت في إنتاج القرار (مثل التصنيف أو الانحدار) لمثال معين". إذا أُفترض أن الخوارزميات تفي بتلك المبادئ، فإنها توفر أساسًا لتبرير القرارات وتتبعها، وبالتالي يمكن التحقق منها وتحسين الخوارزميات واستكشاف حقائق جديدة.
يمكن في بعض الأحيان أيضًا تحقيق نتيجة دقيقة عالية باستخدام خوارزمية تعلم الآلة في اختبار الصندوق الأبيض وقابلة للتفسير. وهذا مهم خصوصاً في مجالات محددّة مثل الطب والدفاع والمالية والقانون، حيث من الحيوي فهم القرارات وبناء الثقة في الخوارزميات. يقول العديد من الباحثين إن الطريقة المستقبلية، على الأقل بالنسبة لتعلّم الآلة المشرف عليه، هي التحليل الرمزي، حيث تبحث الخوارزمية في مساحة التعابير الرياضية لإيجاد النموذج الذي يناسب بشكل أفضل مجموعة البيانات المعطاة.
أهدف مُحدّدة رياضياً

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحسين السلوك لتحقيق هدف رياضي مُحدد يختاره مصممو النظام. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم قواعد عامة مفيدة من مجموعة الاختبار، مثل "التقييمات التي تحتوي على كلمة 'فظيع' عادة ما تكون سلبية". ومع ذلك، قد يتعلم أيضًا قواعد غير مناسبة، مثل "التقييمات التي تحتوي على 'دانيال داي لويس' عادة ما تكون إيجابية"؛ ويمكن أن تكون هذه القواعد غير مرغوبة إذا كانت عرضة للفشل في التعميم خارج مجموعة التدريب أو إذا اعتبر الناس تلك القاعدة "غشًا" أو "غير عادلة". كما يمكن للإنسان مراجعة القواعد في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للحصول على فكرة عن مدى احتمالية تعميم النظام على البيانات الحقيقية في المستقبل خارج مجموعة الاختبار.
الأهداف

التعاون بين الوكلاء، في هذه حالة الخوارزميات والبشر يعتمد على الثقة، فإذا كان البشر سيقبلون الوصفات الخوارزمية، فيجب أن يثقوا بها. والنقص في صياغة معايير الثقة يشكل عائقًا أمام النهج التحسيني المباشر. الشفافية والتفسيرية والتوضيحية هي أهداف وسيطة على الطريق نحو هذه معايير الثقة الأكثر شمولًا. وهذا مهم في الطب على وجه الخصوص، وخاصة في أنظمة دعم القرار السريري، حيث يجب أن يكون المهنيون الطبيون قادرين على فهم كيفية ولماذا أتخذ قرار قائم على الآلة من أجل الثقة في القرار وتعزيز عملية صنع قراراتهم.
قد تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان حيلاً غير مرغوب فيها تؤدي بشكل مثالي لتحقيق الأهداف المبرمجة مسبقًا في بيانات التدريب، ولكنها لا تعكس الرغبات الضمنية الأكثر تعقيدًا لمصممي النظام البشر أو الكاملة لتعقيدات بيانات المجال. على سبيل المثال، في عام 2017، تعلم نظام مهمته التعرف على الصورة "الغش" عن طريق البحث عن علامة حقوق النشر التي ارتبطت عن طريق الصدفة بصور الخيول، بدلاً من تعلم كيفية التحقق ممّا إذا كانت الصورة تصور فعلًا حصانًا. في نظام آخر في عام 2017، تعلمت نظام الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على التعلم الإشرافي والمكلف بالإمساك بالعناصر في عالم افتراضي، الغش عن طريق وضع محركه بين الكائن والمشاهد بطريقة تجعله يبدو كما لو كان يحتجز الكائن على الرغم من عدم احتجازه بالفعل.
أحد مشاريع الشفافية، هو برنامج داربا الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، الذي يهدف إلى إنتاج نماذج "صندوق زجاجي" يمكن تفسيرها "للإنسان في حلقة التحكم" دون التضحية بأداء التعلم الآلي بشكل كبير. إذ يمكن للمستخدمين البشر في هذا النظام فهم الإدراك الذي يتمتع به الذكاء الاصطناعي (في الوقت الحقيقي وبعد حدوث الحدث)، ويمكنهم تحديد ما إذا كانوا يثقون بالذكاء الاصطناعي أم لا. التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير هي استخراج المعرفة من نماذج الصندوق الأسود ومقارنات النماذج. يستخدم مصطلح "الصندوق الزجاجي" أيضًا لوصف الأدوات التي تراقب مدخلات ومخرجات النظام، بهدف التحقق من التزام النظام بالقيم الأخلاقية والاجتماعية القانونية والتي تنتج تفسيرات قائمة على القيمة. يستخدم المصطلح أيضًا لتسمية المساعد الصوتي الذي ينتج عبارات غير واقعية بوصفها تفسيرات.
التاريخ والأساليب

من السبعينيات إلى تسعينيات القرن الماضي، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الرمزي، مثل MYCIN، GUIDON، SOPHIE، وPROTOS أن تمثل وتفسر وتشرح أسبابها للتشخيص والتعليمي، أو التعلم الآلي (التعلم القائم على الشرح). إذ يمكن لنظام MYCIN، الذي طوّر في أوائل السبعينيات كنموذج بحثي أولي لتشخيص عدوى تجرثم الدم في مجرى الدم، أن يفسر أي من قواعده المشفرة يدويًا التي ساهمت في التشخيص في حالة معينة. كما أدى البحث في أنظمة التدريس الذكية إلى تطوير أنظمة مثل SOPHIE الذي يمكن أن يعمل "كخبير مفصل"، ويشرح استراتيجية حل المشكلات على مستوى يمكن للطالب فهمه، حتى يعرف الإجراء الذي يجب اتخاذه بعد ذلك. على سبيل المثال، ويمكن أن يشرح نظام SOPHIE المنطق النوعي وراء استكشاف الأخطاء وإصلاحها في الإلكترونيات، على الرغم من أنها اعتمدت في النهاية على محاكي الدائرة برنامج سبايس. وبالمثل، أضاف نظام GUIDON قواعد البرنامج التعليمي لتكملة قواعد مستوى المجال الخاصة بـنظام MYCIN حتى يتمكن من شرح استراتيجية التشخيص الطبي. ويعتمد النهج الرمزي لتعلم الآلة، وخاصة تلك التي تعتمد على التعلم القائم على التفسير، مثل نظام PROTOS، بشكل صريح على تمثيل التفسيرات، سواء لشرح أفعالهم أو لاكتساب معرفة جديدة.
الأنظمة

بما أن الجهات الرسمية والمستخدمين العامين يعتمدون على نظم الذكاء الاصطناعي الديناميكية، فإنه يتعين توفير المزيد من المساءلة الواضحة للعمليات القرارية التلقائية لضمان الثقة والشفافية. وقد خُصص أول مؤتمر عالمي لهذا الاختصاص الناشئ في ورشة عمل الذكاء الاصطناعي: تفسير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير)، والذي عقد في عام 2017.
قدَّم الاتحاد الأوروبي الحق الاجتماعي في التفسير في حقوق حماية البيانات العامة للتعامل مع المشكلات المحتملة الناجمة عن الأنظمة الأساسية المتزايدة في الأهمية. وبدأ تنفيذ التنظيم في عام 2018. ومع ذلك، يغطي هذا الحق الجانب المحلي للتفسير فقط. وفي الولايات المتحدة، تتطلب شركات التأمين القدرة على شرح قرارات التغطية والأسعار الخاصة بهم. وفي فرنسا، يمنح قانون "لوي بور يون ريبوبليك نوميريك" الأفراد والمنظمات الحق في طلب واستلام المعلومات المتعلقة بتنفيذ الأنظمة الأساسية التي تعالج البيانات المتعلقة بهم، ويهدف هذا القانون إلى زيادة الشفافية وحماية الخصوصية في مجال التكنولوجيا الرقمية.
القيود

على الرغم من الجهود المبذولة لزيادة قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنها لا تزال تعاني من عدة قيود.
القيود > الأطراف المعارضة

عمن خلال جعل نظام الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للشرح، نكشف أيضًا عن المزيد من عملياته الداخلية. على سبيل المثال، تقنية الشرح التي تعتمد على أهمية الميزات تحدد الميزات أو المتغيرات الأكثر أهمية في تحديد نتيجة النموذج، بينما تقنية العينات المؤثرة تحدد العينات التدريبية الأكثر تأثيراً في تحديد النتيجة، بالنظر إلى المدخل المحدد. ويمكن للأطراف المعارضة الاستفادة من هذه المعرفة.
على سبيل المثال، يمكن لشركات المنافسة تكرار جوانب من النظام الأصلي للذكاء الاصطناعي في منتجاتهم الخاصة، ممّا يقلل من الميزة التنافسية. كما أن نظام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مُعرض أيضًا للتلاعب، أي التأثير بطريقة تعرقل الغرض المقصود به. وقدّمت دراسة مثالًا عن نظام الشرطة التنبؤي؛ ففي هذه الحالة، أولئك الذين يمكنهم بشكل محتمل "اللعب" بالنظام هم المجرمون الذين يخضعون لقرارات النظام. وفي هذه الدراسة، ناقش مطوّرو النظام مسألة العصابات الإجرامية التي تحاول الحصول على جوازات سفر بشكل غير قانوني، وأعربوا عن مخاوفهم من أنه إذا أعطيت لهؤلاء العصابات فكرة عن العوامل التي قد تسبب إنذاراً في عملية إصدار الجوازات، فسيكون بإمكانهم "إرسال خنازير غينيا" [تعبير يستخدم لوصف إرسال أشخاص أو كائنات لاختبار شيء ما] وفي النهاية يعرفون الثغرة التي تسمح لهم "الحصول بشكل موثوق على جوازات السفر أمام أعين السلطات".
القيود > التعقيد التقني

ثمة عائق أساسي أمام جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير، وهو التعقيد التقني لمثل هذه الأنظمة. إذ غالبًا ما يفتقر المستخدمون النهائيون إلى المعرفة اللازمة لفهم البرامج من أي نوع. وتعتمد الطرق المستخدمة حاليًا لشرح الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على الجوانب التقنية، بحيث تُوجه إلى مهندسي التعلم الآلي لأغراض تصحيح الأخطاء، بدلاً من المستخدمين النهائيين الذين يتأثرون في النهاية بالنظام. وبالتالي يتسبب "الفجوة بين العملية التفسيرية والهدف من الشفافية". وتشمل الحلول المقترحة لمعالجة مشكلة التعقيد التقني؛ إما تعزيز تعليم الترميز لعامة الناس بحيث تكون التفسيرات التقنية في متناول المستخدمين النهائيين، أو تقديم تفسيرات في المصطلحات للأشخاص العاديين.
يجب أن تتجنب الحلول الإفراط في التبسيط. من المهم العثور على توازن بين الدقة - أي مدى انعكاس الشرح لعملية نظام الذكاء الاصطناعي بدقة - والقابلية للتفسير- ومدى تفهم المستخدمون النهائيون للعملية. هذا توازن صعب الإيجاد، لأن تعقيد التعلم الآلي يجعل من الصعب على حتى مهندسي التعلم الآلي فهمه بشكل كامل، ناهيك عن غير الخبراء.
القيود > التفاهم مقابل الثقة

الهدف من جعل نظم الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير للمستخدمين النهائيين هو زيادة الثقة في هذه الأنظمة، بما في ذلك "معالجة المخاوف المتعلقة بعدم العدالة والتأثيرات التمييزية". ومع ذلك، حتى في حالة فهم المستخدمين النهائيين لنظام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، فإن ذلك لا يعني بالضرورة زيادة ثقتهم في النظام. ففي إحدى الدراسات، قُدمت تفسيرات من نوع الصندوق الأبيض والصندوق الأسود، وتفسيرات ثابتة وتفاعلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من أن هذه التفسيرات أسهمت في زيادة الفهم الذاتي والموضوعي، إلا أنها لم تؤدي إلى زيادة مستوى الثقة في النظام، حيث بقيت مستويات الشك والتحفظ كما هي.
كانت هذه النتيجة صحيحة خاصة في القرارات التي تؤثر بشكل كبير على المستخدم النهائي، مثل قبول الدراسات العليا. حيث وجد المشاركون أنه من الصعب الثقة في الخوارزميات نظرًا لصرامتها وعدم مرونتها، بالمقارنة مع صناع القرار البشر، حيث يمكن للبشر أن يأخذوا في الاعتبار الحالات الاستثنائية والاعتراضات على القرار الأولي بدلاً من التمسك بمجموعة من القواعد بشكل جامد. وفي هذه الحالات، فإن القابلية للتفسير لن تؤدي بالضرورة إلى قبول المستخدمين النهائيين لاستخدام خوارزميات صنع القرارات، سواءً كان ذلك يعني اللجوء إلى طريقة أخرى لزيادة الثقة والقبول لخوارزميات صنع القرارات، أو التساؤل عن الحاجة إلى الاعتماد بشكل حصري على نظام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مؤثرة في المقام الأول.
الانتقادات

يقترح بعض العلماء النظر إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على أنه هدف ثانوي بعد فعالية الذكاء الاصطناعي، وأن تشجيع تطوير الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (تفسيرية الذكاء الاصطناعي) الحصري قد يقتصر على وظائف الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع. وتبنى انتقادات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على المفاهيم المتقدمة للاستدلال الآلي والتجريبي من الطب القائم على الأدلة للإشارة إلى أنه يمكن التحقق من صحة تقنيات الذكاء الاصطناعي سريريًا حتى عندما يتعذر فهم وظيفتها من مشغليها.
علاوة على ذلك، ركزت أنظمة الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير بشكل أساسي على جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مفهومة لممّارسي الذكاء الاصطناعي بدلاً من المستخدمين النهائيين، وكانت نتائجها على تصورات المستخدم لهذه الأنظمة. ويدعو بعض الباحثين إلى استخدام نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير بشكل طبيعي، بدلاً من استخدام التفسيرات التي تنفذ بعد التعلم ويُنشئ فيها نموذج ثانوي لشرح النموذج الأول. يرجع ذلك جزئيًا إلى أن نماذج التفسير الثانوية تزيد من التعقيد في مسارات القرار، وجزئيًا لأنه غالبًا ما يكون غير واضح كيف يمكن للتفسير الثانوي أن يحاكي بدقة الحسابات التي تنفذها نموذج منفصل بالكامل. وهناك وجهة نظر أخرى تقول إن الأهم هو أن تنجز المهمة المحددة بالتفسير، وإن كان التفسير قبل التعلم أو بعده لا يهم بشكل كبير. فإذا كانت طريقة التفسير الثانوية تساعد الطبيب على تشخيص السرطان بشكل أفضل، فإن مدى صحة أو خطأ التفسير الثانوي ليس بالأهمية الأساسية.
أهداف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تشكل نوعاً من تشويش الضغط، والذي سيصبح أقل فعالية كلما زادت نماذج الذكاء الاصطناعي في عدد معلماتها. وبالإضافة إلى عوامل أخرى، يؤدي هذا إلى وجود حدّ نظري لقابلية للتفسير. وفي الواقع، قد يصعب مع مرور الوقت فهم النماذج الأكثر تعقيدًا وعدم القدرة على إعطاء تفسيرات شاملة لسلوكها.
مقالات ذات صلة

الذكاء الاصطناعي
تعلم متعمق
تعلم مراقب
تجربة المستخدم
خوارزميات وراثية
نظام تدريب ذكي
استخراج المعرفة
نظام دعم القرار السريري
تحليل عنقودي
جون كنودسن

| جون كنودسن | جون كنودسن | جون كنودسن | جون كنودسن | جون كنودسن |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   |   |   |   |   |  |
|  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  معلومات شخصية   |  |
الميلاد: 20 نوفمبر 1974 (العمر 50 سنة)   سكيدسمو  
الطول: 1.85 م (6 قدم 1 بوصة)
مركز اللعب: حارس مرمى
الجنسية:  النرويج  
|  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  مسيرة الشباب   |  |
| سنوات | فريق |  |  |  |  |
: Leirsund
: ليلستروم
| المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  | المسيرة الاحترافية1  |  |
| سنوات | فريق | م. | (هـ.) |  |  |
| 1993–1999 | ليلستروم  | 6 | (0) |  |  |
| 1996 | ← سترومسغودست (إعارة) | 7 | (0) |  |  |
| 1997 | ← Skjetten (إعارة) |  |  |  |  |
| 1998 | ← Kongsvinger IL Toppfotball ‏ (إعارة) | 0 | (0) |  |  |
| 1999–2000 | ميتييلاند | 14 | (0) |  |  |
| 2000–2012 | ستابك | 285 | (0) |  |  |
| 2012 | فريدريكستاد | 16 | (0) |  |  |
| 2013 | ليلستروم | 0 | (0) |  |  |
|  | مجموع | 342 | (0) |  |  |
| المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    | المنتخب الوطني    |  |
| 1994 | النرويج تحت 21 | 2 | (0) |  |  |
| 2008–2011 | النرويج | 20 | (0) |  |  |
| المواقع | المواقع | المواقع | المواقع | المواقع |  |
| مُعرِّف الاتحاد الدولي لكرة القدم | 168262   |  |  |  |  |
| مُعرِّف موقع football-teams | 27421   |  |  |  |  |
| 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . | 1 عدد مرات الظهور مع الأندية وعدد الأهداف تحسب للدوري المحلي فقط  2 عدد مرات الظهور مع المنتخب وعدد الأهداف  . |  |
جون كنودسن (بالنرويجية البوكمول: Jon Knudsen)‏ هو لاعب كرة قدم نرويجي في مركز حراسة المرمى. ولد في 20 نوفمبر 1974 في سكيدسمو في النرويج. شارك مع Norway national under-15 association football team  ‏ ومنتخب النرويج تحت 17 سنة لكرة القدم ومنتخب النرويج تحت 20 سنة لكرة القدم ومنتخب النرويج تحت 21 سنة لكرة القدم ومنتخب النرويج لكرة القدم. أما مع النوادي، فقد لعب مع نادي ستابك ونادي سترومسغودست ونادي فريدريكستاد ونادي ليلستروم ونادي ميتييلاند.