stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
مبدأ الطاقة الحرة

مبدأ الطاقة الحرة (بالإنجليزية: free energy principle)‏ هو إطار نظري يُبرز آلية عمل الدماغ في تقليل المفاجأة أو عدم اليقين من خلال بناء تنبؤات تعتمد على  نماذج داخلية تُحدّث بناءً على المدخلات الحسية. ويسلط الضوء على هدف الدماغ المتمثل في مواءمة نموذجه الداخلي والعالم الخارجي لتعزيز دقة التنبؤ. يدمج هذا المبدأ الاستدلال البايزي مع الاستدلال النشط، حيث تُوجَّه الأفعال بناءً على التنبؤات وتُنقحها التغذية الراجعة الحسية. و بالتالي سيكون لها تأثيرات واسعة النطاق على فهم وظائف المخ والإدراك و العمل.
ملخص

في الفيزياء الحيوية والعلوم المعرفية، مبدأ الطاقة الحرة هو مبدأ رياضي يصف حسابا رسميًا للقدرات التمثيلية للأنظمة الفيزيائية: أي، و بمعنى بسيط: لماذا تبدو الأشياء الموجودة وكأنها تتبع خصائص الأنظمة التي ترتبط بها.
يثبت أن ديناميكيات الأنظمة الفيزيائية تقلل من كمية الإحتمالية اللوغاريتمية السلبية لبعض النتائج التي تعرف بإسم  المفاجأة(surprisal) ؛ أو على نحو مكافئ، الحد الأعلى المتغير لها، والذي يسمى الطاقة الحرة. يتم استخدام المبدأ بشكل خاص في المناهج البايزية لوظائف المخ، ولكن أيضًا في بعض المناهج الخاصة بالذكاء الاصطناعي ؛ وهو مرتبط رسميًا بالطرق البايزية المتغيرة وقد قدمه في الأصل كارل فريستون كتفسير لحلقات الإدراك والفعل المجسدة في علم الأعصاب.
يقوم مبدأ الطاقة الحرة بنمذجة سلوك الأنظمة التي تختلف عن نظام آخر (على سبيل المثال، بيئة التضمين)، ولكنها مقترنة به، حيث تُعرف درجات الحرية التي تنفذ الواجهة بين النظامين بإسم بطانية ماركوفMarkov blanket). بشكل أكثر رسمية، يقول مبدأ الطاقة الحرة أنه إذا كان للنظام «تقسيم معين» إلى جزيئات، مع بطانيات ماركوف الخاصة بها، فإن مجموعات فرعية من هذا النظام سوف تتبع البنية الإحصائية لمجموعات فرعية أخرى، والتي تعرف بإسم الحالات أو المسارات الداخلية والخارجية للنظام.
يعتمد مبدأ الطاقة الحرة على الفكرة البايزية للدماغ باعتباره « محرك استدلال». فبموجب هذا المبدأ، تسعى الأنظمة إلى مسارات أقل إثارة للدهشة، أو على نحو مكافئ، تقلل من الفارق بين التنبؤات القائمة على نموذجها للعالم وإحساسها والإدراك المرتبط بها. فيتم قياس هذا الاختلاف من خلال الطاقة الحرة المتغيرة ويتم التقليل منه عن طريق التصحيح المستمر لنموذج العالم للنظام، أو عن طريق جعل العالم أكثر تشابهًا بتنبؤات النظام. ومن خلال تغيير العالم بشكل نشط لجعله أقرب إلى الحالة المتوقعة، يمكن للأنظمة أيضًا تقليل الطاقة الحرة للنظام. يفترض فريستون أن هذا هو مبدأ كل التفاعلات البيولوجية. ويعتقد فريستون أيضًا أن مبدأه ينطبق على الاضطرابات العقلية و كذلك على الذكاء الاصطناعي. لقد أظهرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على مبدأ الاستدلال النشط مزايا مقارنة بالطرق الأخرى.
مبدأ الطاقة الحرة هو مبدأ رياضي في فيزياء المعلومات: يشبه إلى حد كبير مبدأ الحد الأقصى للإنتروبيا أو مبدأ أقل فعل، وهو صحيح على أسس رياضية. لذلك، إن أي محاولة لدحضه هي خطأ تصنيفي، تشبه محاولة دحض حساب التفاضل والتكامل من خلال إجراء ملاحظات تجريبية. ببساطة لا يمكن إبطال نظرية رياضية بهذه الطريقة؛ و بدلاً من ذلك، سيحتاج المرء إلى استنباط تناقض رسمي من النظرية. في مقابلة أجريت عام 2018، أوضح فريستون ما يستلزمه عدم خضوع مبدأ الطاقة الحرة للدحض : «أعتقد أنه من المفيد إجراء تمييز أساسي في هذه المرحلة - يمكننا الاستئناف إليه لاحقًا. التمييز بين نظرية الحالة ونظرية العملية؛ أي الفرق بين المبدأ المعياري الذي قد تتوافق معه الأشياء أو لا تتوافق معه، ونظرية العملية أو الفرضية حول كيفية تحقيق هذا المبدأ. بموجب هذا التمييز، يقف مبدأ الطاقة الحرة في تمييز صارخ عن أشياء مثل الترميز التنبئي و فرضية الدماغ البايزي. وذلك لأن مبدأ الطاقة الحرة هو ما هو عليه -  يعتبر مبدأ. مثل مبدأ هاملتون للعمل الثابت، لا يمكن دحضه. في الواقع، لا يوجد الكثير مما يمكنك فعله به، ما لم تسأل عما إذا كانت الأنظمة القابلة للقياس تتوافق مع المبدأ. من ناحية أخرى، فإن الفرضيات التي تفيد بأن الدماغ يؤدي بعض أشكال "إن الاستدلالات البايزية أو الترميز التنبئي هي ما هي عليه - فرضيات. وقد تكون هذه الفرضيات مدعومة أو غير مدعومة بأدلة تجريبية.» وهناك العديد من الأمثلة على هذه الفرضيات المدعومة بأدلة تجريبية.
الخلفية

إن فكرة أن الأنظمة البيولوجية المنظمة ذاتيًا - مثل الخلية أو الدماغ - يمكن فهمها على أنها تقلل من الطاقة الحرة المتغيرة تستند إلى عمل هلمهولتز في الاستدلال اللاواعي و العلاجات اللاحقة في علم النفس و التعلم الآلي. الطاقة الحرة المتغيرة هي دالة للملاحظات وكثافة الاحتمالية على أسبابها الخفية. يتم تعريف هذه الكثافة المتغيرة فيما يتعلق بنموذج احتمالي يولد ملاحظات متوقعة من أسباب مفترضة. في هذا الإطار، توفر الطاقة الحرة تقريبًا لدليل النموذج البايزي. لذلك، يمكن اعتبار تقليله بمثابة عملية استدلال بايزية. فعندما يقوم نظام ما بإجراء ملاحظات نشطة لتقليل الطاقة الحرة، فإنه يقوم ضمناً بالاستدلال النشط و يعظم أدلة نموذجه للعالم.
ومع ذلك، فإن الطاقة الحرة تشكل أيضًا حدًا أعلى لنتائج المعلومات الذاتية، حيث يكون متوسط المفاجأة على المدى الطويل هو تغير الإنتروبية(entropy). و هذا يعني أنه إذا عمل النظام على تقليل الطاقة الحرة، فإنه سيضع ضمنياً أعلى حد لإنتروبيا النتائج - أو الحالات الحسية - التي تقوم بأخذ عينات منها.
الخلفية > العلاقة مع النظريات الأخرى

الاستدلال النشط وثيق الصلة بنظرية المنظم الجيدgood) regulator theorem) و الحسابات ذات الصلة بالتنظيم الذاتي، مثل التجميع الذاتي، و تكوين الأنماط، و التكوين الذاتي و التكوين العملي. فهو بذلك يتناول الموضوعات التي تمت مناقشتها في علم التحكم الآلي، و سينيرجيتيك(synergetics) و الإدراك المجسد. نظرًا لأنه يمكن التعبير عن الطاقة الحرة باعتبارها الطاقة المتوقعة للملاحظات تحت كثافة التباين مطروحًا منها إنتروبيتها، فإنها ترتبط أيضًا بمبدأ الحد الأقصى للإنتروبيا. و أخيرًا، نظرًا لأن متوسط الزمن للطاقة هو الفعل، فإن مبدأ الحد الأدنى للطاقة الحرة المتغيرة هو مبدأ الحد الأدنى للفعل. لقد طبق الاستدلال النشط الذي يسمح بثبات المقياس على نظريات و مجالات أخرى أيضًا. على سبيل المثال، تم تطبيقه على علم الاجتماع، واللغويات والاتصال، وعلم العلامات، و علم الأوبئة و غيرها.
الطاقة الحرة السلبية تعادل رسميًا الحد الأدنى للأدلة، والذي يستخدم عادةً في التعلم الآلي لتدريب النماذج التوليدية، مثل المشفرات التلقائية المتغيرة.
تقليل الطاقة المجانية > تقليل استهلاك الطاقة المجانية و التنظيم الذاتي

أُقترح تقليل الطاقة الحرة باعتبارها السمة المميزة للأنظمة ذاتية التنظيم عندما يتم صياغتها كأنظمة ديناميكية عشوائية. تعتمد هذه الصيغة على بطانية ماركوف (تتكون من حالات الفعل و الحواس) التي تفصل بين الحالات الداخلية و الخارجية. فإذا كانت الحالات الداخلية والفعل تعمل على تقليل الطاقة الحرة، فإنها تضع حدًا أعلى على إنتروبيا الحالات.
و يرجع ذلك إلى أن المتوسط الطويل الأمد للمفاجأة هو الإنتروبيا ـ وفقاً للافتراضات الإرجوديكية(ergodic). تقاوم هذه الحدود الميل الطبيعي إلى الفوضى - من النوع المرتبط بالقانون الثاني للديناميكا الحرارية ونظرية التقلب(fluctuation theorem). و مع ذلك، فإن صياغة مبدأ موحد للعلوم الحيوية من حيث المفاهيم المستمدة من الفيزياء الإحصائية، مثل النظام الديناميكي العشوائي، و الحالة الثابتة غير المتوازنة، و الديناميكية، يفرض قيودًا كبيرة على الدراسة النظرية و التجريبية للأنظمة البيولوجية مع خطر إخفاء جميع الميزات التي تجعل الأنظمة البيولوجية أنواعًا مثيرة للاهتمام من الأنظمة ذاتية التنظيم.
تقليل الطاقة المجانية > تقليل الطاقة الحرة و الاستدلال البايزي

يمكن صياغة جميع الاستدلالات البايزية من حيث تقليل الطاقة الحرة</link>. عندما يتم تقليل الطاقة الحرة فيما يتعلق بالحالات الداخلية، يتم تقليل تباعد كولباك-ليبلر بين الكثافة المتغيرة والخلفية على الحالات المخفية. يتوافق هذا مع الاستدلال البايزي التقريبي - عندما يكون شكل الكثافة المتغيرة ثابتًا - واد الاستدلال البايزي الدقيق بخلاف ذلك. لذلك يوفر تقليل الطاقة الحرة وصفًا عامًا للاستدلال و الترشيح البايزي (على سبيل المثال، ترشيح كالمانKalman filtering ). يتم استخدامه أيضًا في اختيار النموذج البايزي، حيث يمكن العمل على تحلل الطاقة الحرة بشكل مفيد إلى التعقيد و الدقة:
توفر النماذج ذات الحد الأدنى من الطاقة الحرة شرحًا دقيقًا للبيانات، في ظل تكاليف التعقيد (راجع شفرة أوكام و المعالجات الأكثر رسمية للتكاليف الحسابية ). هنا، التعقيد هو التباعد بين الكثافة المتغيرة والمعتقدات السابقة حول الحالات المخفية (أي درجات الحرية الفعالة المستخدمة لشرح البيانات).
تقليل الطاقة المجانية > تقليل الطاقة الحرة والديناميكا الحرارية

الطاقة الحرة المتغيرة هي دالة نظرية معلوماتية وهي مختلفة عن الطاقة الحرة الديناميكية الحرارية (هيلمهولتز). ومع ذلك، فإن مصطلح التعقيد للطاقة الحرة المتغيرة يشترك في نفس النقطة الثابتة مثل طاقة هلمهولتز الحرة (تحت افتراض أن النظام مغلق ترموديناميكيًا ولكن ليس معزولًا). ويرجع ذلك إلى أن تعليق الاضطرابات الحسية (لفترة زمنية طويلة مناسبة) يؤدي إلى تقليل التعقيد (لأن الدقة يمكن إهمالها). في هذه المرحلة، يكون النظام في حالة توازن و تقلل الحالات الداخلية من طاقة هلمهولتز الحرة، وفقًا لمبدأ الحد الأدنى للطاقة.
تقليل الطاقة المجانية > التقليل من الطاقة الحرة و نظرية المعلومات

إن تقليل الطاقة الحرة يعادل تعظيم المعلومات المتبادلة بين الحالات الحسية والحالات الداخلية التي تحدد كثافة التباين (لكثافة التباين الثابتة للإنتروبيا). يرتبط هذا بتقليل الطاقة المجانية إلى الحد الأدنى من التكرار.
تقليل الطاقة المجانية في علم الأعصاب

يوفر تقليل الطاقة الحرة طريقة مفيدة لصياغة نماذج معيارية (Bayes optimal) للاستدلال العصبي و التعلم في ظل عدم اليقين وبالتالي فهو يشترك في فرضية الدماغ البايزية. تعتمد العمليات العصبية التي يتم وصفها من خلال تقليل الطاقة الحرة على طبيعة الحالات المخفية: \Psi =X\times \Theta \times \Pi  والتي يمكن أن تشمل متغيرات تعتمد على الوقت، ومعلمات ثابتة للوقت ودقة (التباين العكسي أو درجة الحرارة) للتقلبات العشوائية. تتوافق عملية تقليل المتغيرات والمعلمات والدقة مع الاستدلال والتعلم وترميز عدم اليقين على التوالي.
تقليل الطاقة المجانية في علم الأعصاب > الاستدلال الإدراكي و التصنيف

يقوم تقليل الطاقة الحرة بإضفاء الطابع الرسمي على مفهوم الاستدلال اللاواعي في الإدراك و يوفر نظرية معيارية (بيزية) للمعالجة العصبية. تعتمد نظرية العملية المرتبطة بديناميكيات الخلايا العصبية على تقليل الطاقة الحرة من خلال الانحدار التدريجي. يتوافق هذا مع الترشيح البايزي المعمم (حيث يشير ~ إلى متغير في إحداثيات الحركة المعممة و D هو عامل مصفوفة مشتقة):
عادةً ما تكون النماذج التوليدية التي تحدد الطاقة الحرة غير خطية وتسلسلية (مثل التسلسلات الهرمية القشرية في الدماغ). تتضمن الحالات الخاصة للتصفية المعممة تصفية كالمان، والتي تعادل رسميًا الترميز التنبئي( predictive coding وهو استعارة شائعة لتمرير الرسائل في الدماغ. في ظل النماذج الهرمية، يتضمن الترميز التنبئي التبادل المتكرر لأخطاء التنبؤ الصاعدة (من أسفل إلى أعلى) والتنبؤات الهابطة (من أعلى إلى أسفل) بما يتوافق مع تشريح وعلم وظائف الأعضاء الحسية والأنظمة الحركية.
تقليل الطاقة المجانية في علم الأعصاب > التعلم الإدراكي و الذاكرة

في الترميز التنبئي، يؤدي تحسين معلمات النموذج من خلال الانحدار التدريجي على التكامل الزمني للطاقة الحرة (الفعل الحر) إلى تقليل اللدونة الترابطية أو اللدونة الهيبية و يرتبط باللدونة المشبكية في الدماغ.
تقليل الطاقة المجانية في علم الأعصاب > الدقة الإدراكية و الانتباه والإبراز

يتوافق تحسين معلمات الدقة مع تحسين مكسب أخطاء التنبؤ (راجع مكسب كالمان). في التنفيذات العصبية المعقولة للترميز التنبئي، يتوافق هذا مع تحسين قابلية إثارة الخلايا الهرمية السطحية وقد تم تفسيره من حيث اكتساب الانتباه.
وفيما يتعلق بالجدال حول من أعلى إلى أسفل مقابل من أسفل إلى أعلى، والذي تمت معالجته باعتباره مشكلة مفتوحة رئيسية تتعلق بالانتباه، فقد نجح نموذج حسابي في توضيح الطبيعة الدائرية للتفاعل بين الآليات من أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى. وباستخدام نموذج ناشئ راسخ للانتباه، وهو سايم( SAIM)، اقترح المؤلفون نموذجًا يسمى بي سايم(PE-SAIM)، والذي، على النقيض من الإصدار القياسي، يقترب من الانتباه الانتقائي من موقف من أعلى إلى أسفل. يأخذ النموذج في الاعتبار انتقال أخطاء التنبؤ إلى نفس المستوى أو مستوى أعلى، من أجل تقليل دالة الطاقة التي تشير إلى الفرق بين البيانات و سببها، أو بعبارة أخرى، بين النموذج التوليدي واللاحق. و لزيادة صحة النتائج، قاموا أيضًا بدمج المنافسة العصبية بين المحفزات في نموذجهم. الميزة البارزة لهذا النموذج هي إعادة صياغة دالة الطاقة الحرة فقط من حيث أخطاء التنبؤ أثناء أداء المهمة:
{\dfrac {\partial E^{total}(Y^{VP},X^{SN},x^{CN},y^{KN})}{\partial y_{mn}^{SN}}}=x_{mn}^{CN}-b^{CN}\varepsilon _{nm}^{CN}+b^{CN}\sum _{k}(\varepsilon _{knm}^{KN})
أين E^{total} هي دالة الطاقة الكلية للشبكات العصبية التي تستلزمها، و \varepsilon _{knm}^{KN} هو خطأ التنبؤ بين النموذج التوليدي (السابق) والتغيير اللاحق بمرور الوقت. يكشف مقارنة النموذجين عن تشابه ملحوظ بين نتائجهما الخاصة مع تسليط الضوء أيضًا على تناقض ملحوظ، حيث يركز النموذج في الإصدار القياسي من SAIM بشكل أساسي على الاتصالات المثيرة، بينما في PE-SAIM، يتم الاستفادة من الاتصالات المثبطة للتوصل إلى استنتاج. وقد ثبت أيضًا أن النموذج مناسب للتنبؤ ببيانات تخطيط كهربية الدماغ والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي المستمدة من التجارب البشرية بدقة عالية. على نفس المنوال، طبق يحيى وآخرون أيضًا مبدأ الطاقة الحرة لاقتراح نموذج حسابي لمطابقة القالب في الانتباه البصري الانتقائي الخفي الذي يعتمد في الغالب على SAIM. وفقًا لهذه الدراسة، يتم الوصول إلى إجمالي الطاقة الحرة لكامل مساحة الحالة عن طريق إدخال إشارات من أعلى إلى أسفل في الشبكات العصبية الأصلية، وبالتالي نستنتج نظامًا ديناميكيًا يشتمل على خطأ التنبؤ بالتغذية الأمامية والخلفية.
الاستدلال النشط

عندما يتم تطبيق الانحدار المتدرج على الإجراء {\dot {a}}=-\partial _{a}F(s,{\tilde {\mu }}) يمكن فهم التحكم الحركي من حيث الأقواس الانعكاسية الكلاسيكية التي تشارك في التنبؤات الهابطة (القشرية الشوكية). وهذا يوفر صيغة تعمم حل نقطة التوازن - لمشكلة درجات الحريةthe( degrees of freedom problem) - على مسارات الحركة.
الاستدلال النشط > الاستدلال النشط و التحكم الأمثل

يرتبط الاستدلال النشط بالتحكم الأمثل من خلال استبدال وظائف القيمة أو التكلفة بالاعتقادات السابقة حول انتقالات الحالة أو التدفق. يستغل هذا الارتباط الوثيق بين الترشيح البايزي وحل معادلة بيلمان. ومع ذلك، فإن الاستدلال النشط يبدأ بـ (الأسبقيات) التدفق f=\Gamma \cdot \nabla V+\nabla \times W التي تم تحديدها باستخدام مقياس V(x) وناقل W(x) وظائف القيمة لمساحة الحالة (راجع تحلل هلمهولتز ). هنا، \Gamma  هي سعة التقلبات العشوائية والتكلفة هي c(x)=f\cdot \nabla V+\nabla \cdot \Gamma \cdot V. الأسبقيات على التدفق p({\tilde {x}}\mid m) إحداث حالة سابقة على الحالات p(x\mid m)=\exp(V(x)) هذا هو الحل لمعادلات كولموغوروف الأمامية المناسبة. على النقيض من ذلك، يعمل التحكم الأمثل على تحسين التدفق، مع الأخذ في الاعتبار دالة التكلفة، على افتراض أن W=0 (أي أن التدفق خالي من التجعيد أو يتمتع بتوازن تفصيلي). عادةً، يستلزم هذا حل معادلات كولموغوروف العكسية.
الاستدلال النشط > الاستدلال النشط و نظرية القرار الأمثل (اللعبة)

يتم التعامل مع مشاكل القرار الأمثل (والتي عادة ما يتم صياغتها على أنها عمليات قرار ماركوف قابلة للملاحظة جزئيًا ) ضمن الاستدلال النشط عن طريق استيعاب وظائف المنفعة في المعتقدات السابقة. في هذا الإطار، فإن الدول التي تتمتع بمنفعة عالية (تكلفة منخفضة) هي الدول التي يتوقع الوكيل أن يشغلها. من خلال تجهيز النموذج التوليدي بحالات مخفية تعمل على نمذجة التحكم، فإن السياسات (تسلسلات التحكم) التي تقلل من الطاقة الحرة المتغيرة تؤدي إلى حالات فائدة عالية.
في علم الأعصاب، يُعتقد أن منظمات الأعصاب مثل الدوبامين تعمل على الإبلاغ عن دقة أخطاء التنبؤ من خلال تعديل مكسب الخلايا الرئيسية التي تشفر خطأ التنبؤ. فيرتبط هذا ارتباطًا وثيقًا بدور الدوبامين في الإبلاغ عن أخطاء التنبؤ في حد ذاتها والحسابات الحسابية ذات الصلة - ولكنه يختلف رسميًا عن ذلك.
الاستدلال النشط > الاستدلال النشط وعلم الأعصاب الإدراكي

تم استخدام الاستدلال النشط لمعالجة مجموعة من القضايا في علم الأعصاب الإدراكي ووظائف المخ والطب النفسي العصبي، بما في ذلك ملاحظة الفعل، الخلايا العصبية المرآتيةmirror) neurons)، حركات العين السريعة والبحث البصري، حركات العين، النوم، الأوهام، الانتباه، اختيار الفعل، الوعي، الهستيريا والذهان. غالبًا ما تعتمد تفسيرات الفعل في الاستدلال النشط على فكرة أن الدماغ لديه "تنبؤات عنيدة" لا يمكنه تحديثها، مما يؤدي إلى أفعال تجعل هذه التنبؤات تتحقق.
أنجيليكا لوبيز

| أنجيليكا لوبيز | أنجيليكا لوبيز |
| --- | --- |
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الاسم عند الميلاد: Angelica Danao Lopez
الميلاد: 22 نوفمبر 2000 (العمر 24 سنة)   باتارازا، بالاوان، الفلبين
الطول: 1.73 م (5 قدم 8 بوصة)
لون الشعر: أسود
 الحياة العملية :  الحياة العملية 
المهنة: عارضة  
تعليم: جامعة ولاية بالاوان (علم النفس)
منافسة كبرى: ملكة جمال الكون الفلبينية 2022 (أفضل 16) ملكة جمال الفلبين 2023 (ملكة جمال الفلبين الدولية 2023) ملكة جمال الدولية 2024 (غير مصنفة)
الجوائز : الجوائز 
ملكة جمال الفلبين الدولية 2023: ملكة جمال الفلبين الدولية 2023
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
أنجيليكا داناو لوبيز (ولدت في 22 نوفمبر 2000) هي عارضة أزياء فلبينية وحاملة لقب ملكة جمال، تُوجت بلقب ملكة جمال الفلبين الدولية لعام 2023. مثلت الفلبين في مسابقة ملكة جمال العالم 2024.
نشأتها

التحقت لوبيز في يونيو 2021 بجامعة ولاية بالاوان في بويرتو برينسيسا، بالاوان، الفلبين لمتابعة درجة البكالوريوس في علم النفس.
مسابقات الجمال > ملكة جمال الكون الفلبينية 2022

تنافست لوبيز في مسابقة ملكة جمال الكون الفلبين 2022 حيث مثلت مقاطعة بالاوان وحصلت على المركز 16.
مسابقات الجمال > ملكة جمال الفلبين 2023

ممثلًا لبالاوان، توج لوبيز بلقب ملكة جمال الفلبين الدولية 2023 من قبل جمال الفلبين الدولية 2022 نيكول بوروميو وملكة جمال الدولية 2022 الألمانية جاسمين سيلبيرج، وبذلك تمثل لوبيز الفلبين في مسابقة ملكة جمال الدولية 2024.
مسابقات الجمال > ملكة جمال الفلبين 2024

في 7 يوليو 2024، في النسخة الستين من ملكة جمال الفلبين، سلمت أنجليكا لوبيز تاجها إلى ميرنا إسغويرا من مقاطعة أبرا. وعلى الرغم من أنها سلمت تاجها بالفعل إلى خليفتها، إلا أن واجباتها لم تنته بعد حيث لا يزال يتعين عليها التنافس في مسابقة ملكة جمال العالم 2024 التي تقام في اليابان. من ناحية أخرى ستتنافس ميرنا خليفتها في عام 2025. لقد فشلت في التأهل للقطع الأول بعد احتلالها المركز الحادي والعشرين.
تأبط شرا

| تأبط شرًّا>  .معلومات شخصية   | تأبط شرًّا>  .معلومات شخصية   |
| --- | --- |
الميلاد: القرن السادس الميلادي الطائف، الحجاز، شبه الجزيرة العربية
الوفاة: حوالي 530 م وادي نمار، مكة، شبه الجزيرة العربية
مكان الدفن: غار رخمان
اللقب: تأبط شراً
الحياة العملية  : الحياة العملية  
الاسم الأدبي: تأبط شرا  
المهنة: شاعر وفارس
 بوابة الأدب:  بوابة الأدب
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
تأبط شرًّا واسمه ثابت بن جابر بن سفيان الفهمي، من قبيلة بني فهم. (توفي نحو 607 م). أحد شعراء الجاهلية الصعاليك وعدائيهم وفُتّاكهم من أهل تهامة والحجاز، وكانت معظم معاركه مع قبيلة بجيلة بني مالك و بني صاهلة من قبيلة هذيل وبني نفاثة من قبيلة كنانة. مات على يد طفل من هذيل اسمه سفيان بن ساعدة الهذلي. ودفن في غار رخمان ويعرف اليوم بغار تلبط بالقرب من الطائف.
اسمه ونسبه

هو: ثابت بن جابر بن سفيان بن عدي بن كعب بن حرب بن تيم بن سعد بن فهم بن عمرو بن قيس عيلان بن مضر بن نزار بن معد بن عدنان.
وأمه: أميمة الفهمية، من بني القين بن فهم بن عمرو بن قيس عيلان بن مضر وكانت متزوجة من جابر بن سفيان الفهمي أحد سادات فهم ثم مات وتزوجها عامر بن الحليس الهذلي.
ولها خمسة أبناء هم:
تأبط شراً - ( ثابت بن جابر )
ريش لَغب - واسمه عمرو بن جابر ( قتلته هذيل في الجاهلية )
ريش نسر
كعب جدر
لا بواكي له
ويقال انها انجبت ابن اخر اسمه عمرو مات صغيرا
لقبه

اسمه ثابت وتَأَبَطَ شراً لَقبٌ لُقِّبَ به.
ذكر الرواة أنه كان رأى كبشا كبيراً في الصحراء فاحتمله تحت إبطه فجعل يبول عليه طول طريقه، فلما قرب من الحي ثقل عليه الكبش فلم يقله فرمى به فإذا هو الغول فقال له قومه: ما تأبطت يا ثابت؟ قال: الغول، قالوا: لقد تأبطت شراً فسمي بذلك.
وقيل: بل قالت له أمه: كل إخوتك يأتوني بشيء إذا راح غيرك فقال لها: سآتيك الليلة بشيء، ومضى فصاد أفاعي كثيرة من أكبر ما قدر عليه فلما راح أتى بهن في جراب متأبطاً له فألقاه بين يديها ففتحته فتساعين في بيتها فوثبت، وخرجت فقال لها نساء الحي: ماذا أتاك به ثابت؟ فقالت: أتاني بأفاع في جراب فقلن: وكيف حملها؟ قالت: تأبطها، قلن: لقد تأبط شراً فلزمه تأبط شراً.
وقيل لقب بتأبط شراً لأنه كان كلما خرج للغزو وضع سيفه تحت أبطه فقالت أمه مرة: تأبط شراً، فلقب بهذا اللقب. وقال الثعالبي في كتابه لطائف المعارف أنه لقب بذلك لقوله تَأَبَّطَ شَرّاً ثُمَّ راحَ أَوِ اِغتَدى - يُوائِمُ غُنماً أَو يُشيفُ إِلى ذَحلِ.
قصته مع عمرو الهذلي

ذكر البلاذري قصه له فقال أراد تأبط شراً الزواج من امرأة من فهم يقال لها الزرقاء الفهمية وكان لها طفل اسمه عمرو الهذلي وكان تأبط شراً كثير الدخول لمنزلها فرأى عمرو يوماً تأبط شراً خارجاً من بيت والدته فقال لها من هذا الذي يدخل عليك ؟ قالت عمك أخو زوجي فقال لأمه دعيني منه والله لو رأيته عندك لأقتلنك وكان غلاماً قارب الحلم فلما رجع تأبط شراً بعدها أخبرته بما قاله عمرو لها فقالت إنّ عمرو شيطان ما رأيته قط ضاحكاً! ولا هم بفعل شيءٍ إلا فعله ولقد حملته فما رأيت عليه دماً حتى وضعته فاقتله يا تأبط فأنت والله أحب إلي منه. فمر تأبط على عمرو وهو يلعب مع الصبيان فقال يا ابن أخي أهب لك نبلاً؟ وكان تأبط يريد أن يقتله فمشى معه عمرو ثم قال لا حاجة لي في نبلك. ثم عاد تأبط شراً الى أم عمرو فقال والله لا أقدر عليه! وترك تأبط شراً خطبة الزرقاء سنوات بسببه. فمر به بعدها فقال تأبط لعمرو يا ابن اخي هل لك في الغزو؟ فقال عمرو نعم فخرجوا سويةً لغزو الأزد لا يرى له غرة حتى مر ليلا بنار هي نار بني أم قرفة الفزاريين الأزديين وكانوا في نجعة فلما عرف تأبط لمن النار وعرف شرارة من عليها أكب على رجله وقال تأبط للغلام ان ثعبان قد لدغني وأخذ برجله وصاح "واثكلاه النار النار" فخرج الغلام يهوي حتى أتى النار فقام أبناء ام قرفة الازديين فقاتلهما وقتلهما جميعا ثم أخذ جذوة من النار وأقبل نحو تأبط فلما رأى تأبط النار يهوي بها نحوه ظن أن الغلام قد قتل واتبعوا أثره ففاجئه الغلام ومعه النار وقد أخذ ابلا من الأزديين اللذين قتلهم. فقال الغلام عمرو لتأبط لقد غررت بي مذ الليلة فقال تأبط له: إني ظننت انك قد قُتلت. فقال لا والله. ولكنني قتلت الرجلين والرجلين من بني قتره من الأزد. فقال تأبط فالهرب من موضعنا فأخذ به مكان اخر وطريق اخر فقال له لقد ضللنا أي ضعنا. ولم يلبث أن رجع إلى الطريق ومسالكها قط ثم نام فقال تأبط ضللت أرمي بحصاه فأنتبه لي الغلام وهو نائم فقال. أسمعت ما سمعت؟ فقال نعم. فقمنا نطوف بالإبل وفعلنا ذلك مرارا فلما أتت المرة الأخيرة غضب عمرو وقال فوالله لو أيقظني شي كائن ما كان ليموتن أحدنا. فقال تأبط فتركت عمرو ينام بعد كلامه. حتى أستيقظ فقال الا تنحر جزورا فنأكل منها؟ فقال تأبط شرا نعم ففعلوا ذلك وأكلوا ثم ساروا واراد عمرو قضاء حاجته فذهب وترك تأبط فأنتظر تأبط عوده عمرو ولم يعد فأتبع أثره فوجده مضطجعا على مذهبه منتفخ القدم قد قبض الثعبان على قدمه فقتل الثعبان وقتله الثعبان وماتا الاثنان فقال تأبط شرا يرثي الغلام عمرو الهذلي.
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|  ولقد سريت على الظلام بمغشم |  | جلد من الفتيان غير مثقل |
|  ممن حملن به وهن عواقد |  | حبك الثياب فشب غير مهبل |
|  حملت به في ليلة مزؤودهٍ |  | كرها وعقد نطاقها لم يحلل |
|  جاءت به حوش الجنان مٌبطناً |  | سُهُداً إذا ما نام ليل الهوجل |
|  وإذا رميت به الفجاج رايته  |  | يهوي محارمها هوي الأجدل |
|  وإذا طرحت له الحصاة رأيته |  | ينزو لوقعتها طمور الأخيل |
سرعته

قال عمرو بن أبي عمرو الشيباني: نزلت على حي يدعى بسة من فهم إخوة بني عدوان من قيس فسألتهم عن خبر تأبط شراً فقال لي بعضهم: «وما سؤالك عنه، أتريد أن تكون لصاً؟» قلت: لا، ولكن أريد أن أعرف أخبار هؤلاء العدائين، فأتحدث بها، فقالوا: نحدثك بخبره: «إن تأبط شراً كان أعدى ذي رجلين وذي ساقين وذي عينين وكان إذا جاع لم تقم له قائمة فكان ينظر إلى الظباء فينتقي على نظره أسمنها، ثم يجري خلفه فلا يفوته حتى يأخذه فيذبحه بسيفه ثم يشويه فيأكله. ويكاد لايرى لشدة سرعته».
قصته مع أبي كبير الهذلي

حينما تزوج أبو كبيرٍ أمَّ تأبط شراً لم يكن الأخير موافقاً على ذلك، فكان يتزاور أبا كبيرٍ كلما دخل بيتَ أمه، فحينما كبر تأبط شراً بدأ أبو كبيرٍ بالخوف منه فاشتكى ذلك لأمه فقالت له اقتله، وفي أحد الأيام اصطحب أبو كبيرٍ تأبط شراً في الغزو، وفي الطريق توقفا وقال أبو كبيرٍ لتأبط شراً «إني جائعٌ فهل تستطيع جلب بعض الطعام لي من النار التي هناك؟»، فذهب تأبط شراً ليجلب له الطعام ولم يعلم أن هناك لصوصاً اتفق معهم أبو كبيرٍ ليقتلوه، ولكن تأبط شراً عاد بعد قليلٍ بلحمٍ إلى أبي كبيرٍ فسأله أبو كبيرٍ «كيف أتيت به؟»، فقال تأبط شراً «قتلت الشخصين الذين كانا بجانب النار وأتيت لك بالطعام» فزاد خوف أبي كبيرٍ منه.
شعره

من أفضل قصائده، مفضليته تلك التي أوردها المفضل الضبي في كتابه "المفضليات"، وهذا جزء منها:
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|  يا عيد يالك من شوق وإيراق |  | ومر طيف على الأهوال طراق |
|  يسري على الأين والحيات محتفيا |  | نفسي فداؤك من سار على ساق |
|  إني إذا خلة ضنت بنائلها |  | وأمسكت بضعيف الوصل أحذاق |
|  نجوت منها نجائي من بجيلة،إذ |  | ألقيت،ليلة خبت الرهط أوراقي |
|  ليلة صاحوا وأغروا بي سراعهم |  | بالعيكتين لدى معدى ابن براق |
|  كأنما حثحثوا حصا قوادمه |  | أو أم خشف،بذي شث وطباق |
|  لا شيء أسرع مني،ليس ذا عذر |  | وذا جناح،بجنب الريد خفاق |
مقتله

خرج نفر من الصعاليك ليلا عليهم عامر بن الأخنس الفهمي وفيهم تأبط شرا لغزوا بني نفاثة بن عدي من قبيلة كنانة فلما وصلوا لحي بني نفاثة انتظروا أن ينام الحي فبينما هم كذلك فطن أحد رعاة بني نفاثة لهم فأخبر قومه فانطلقوا إليهم فلما علم بهم تأبط شرا قال لقومه: «أتيتم والله، أنا والله أسمع حطيط وتر قوس إني لأسمعه يا قوم النجاء» فلم يقبلوا رأيه فتركهم ثم قتلوا ولم ينج منهم أحد وقتل عامر بن الأخنس الفهمي فحلف تأبط شرا أن يثأر له فخرج في نفر من قومه فعرض لهم بيت لبعض بني هذيل بين جبلين فقتلوا شيخا وعجوزا وحازوا جاريتين وإبلا وهرب غلام لهم فأصر تأبط شرا على أن يتبع أثر الغلام فلما رآه الغلام ولم يكن معه إلا سهم أمهله حتى إذا دنا منه قفز قفزة فوثب على الصخرة، وأرسل السهم فلم يسمع تأبط إلى الحبضة فرفع تأبط شرا رأسه فانتظم السهم قلبه، وأقبل نحو الغلام وهو يقول: لا بأس، فقال الغلام: «لا بأس والله لقد وضعته حيث تكره»، فأقبل نحوه تأبط شرا فغشيه بالسيف، وجعل الغلام يلوذ بالقتادة وقيل برنفة من الأرنف في تهامة وجعل تأبط شرا يضربها بحشاشته فيأخذ ما أصابت الضربة منها حتى خلص إلى الغلام فقتله، ثم نزل إلى أصحابه يجر رجله فلما رأوه وثبوا ولم يدروا ما أصابه، فقالوا: مالك؟ فلم ينطق ومات في أيديهم، فانطلقوا وتركوه.
انظر أيضاً

مفضلية تأبط شرا
الشنفرى
عروة بن الورد