stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تعلم متعمق
التطبيقات > علم المواد

في نوفمبر 2023 أعلن باحثون في شركة ديب مايند ومختبر لورنس بيركلي الوطني عن تطويرهم لنظام ذكاء اصطناعي أسموه "ج نوم" (بالإنجليزية: GNoME)‏، وقد ساهم هذا النظام بشكل كبير في ميدان علم المواد من خلال اكتشافه لأكثر من مليوني مادة جديدة في فترة زمنية وجيزة نسبيًا. يستند نظام "ج نوم" في عمله على تقنيات التعلم العميق التي تمكنه من استكشاف بنى المواد المحتملة بشكل فعال، مما أدى إلى زيادة كبيرة في تحديد البنى البلورية غير العضوية المستقرة. وقد تم التحقق من دقة تنبؤات هذا النظام من خلال تجارب روبوتية آلية حققت نسبة نجاح ملحوظة بلغت 71%. أُتيحت البيانات المتعلقة بالمواد المكتشفة حديثًا للجميع من خلال قاعدة بيانات مشروع المواد، مما يتيح للباحثين فرصة اختيار المواد التي تمتلك الخصائص المطلوبة لتطبيقها في مجالات مختلفة.
يمثل هذا التطور نقلة نوعية في مجال الاكتشاف العلمي، ويؤكد على أهمية دمج الذكاء الاصطناعي في أبحاث علوم المواد، مما قد يساهم في تسريع عملية ابتكار المواد وتقليل التكاليف اللازمة لتطوير المنتجات. يشير استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق إلى إمكانية تقليل أو حتى إلغاء التجارب المخبرية اليدوية، مما يتيح للعلماء التركيز بشكل أكبر على تصميم المركبات الفريدة وتحليلها.
التطبيقات > الجيش

طبقت وزارة الدفاع الأمريكية التعلم العميق لتدريب الروبوتات على مهام جديدة من خلال المشاهدة.
التطبيقات > المعادلات التفاضلية الجزئية

استُخدمت الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء في حل المعادلات التفاضلية الجزئية، سواء كانت مباشرة أو عكسية، وذلك بطريقة تعتمد على البيانات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك إعادة بناء تدفق السوائل الذي يخضع لقوانين نافييه-ستوكس. ولا يتطلب الاستعانة بهذه الشبكات إنشاء شبكة تفاضلية، والتي تتطلب عادةً تكاليف باهظة كما هو الحال في الطرق التقليدية لديناميكا الموائع الحسابية.
التطبيقات > طريقة المعادلات التفاضلية العشوائية الخلفية العميقة

تُعد طريقة المعادلة التفاضلية العشوائية العميقة ذات التوجه الخلفي أسلوبًا حاسوبيًا مبتكرًا يجمع بين قوة التعلم العميق ومرونة المعادلات التفاضلية العشوائية ذات التوجه الخلفي (BSDE). تُعد هذه الطريقة مثالية لحل المسائل المعقدة ذات الأبعاد العالية التي تظهر بشكل متكرر في مجال المالية الرياضية.
بفضل قدرة الشبكات العصبية العميقة على تقريب الدوال بدقة عالية، تستطيع هذه الطريقة تجاوز التحديات الحسابية التي تواجهها الطرق التقليدية في التعامل مع الأبعاد الكبيرة. فطرق التقريب التقليدية، مثل طريقة الفروق المحدودة أو محاكاة مونت كارلو، تعاني من ما يُعرف بـ "لعنة الأبعاد"، حيث تزداد تكلفة الحساب بشكل كبير مع زيادة عدد الأبعاد.
على النقيض من ذلك، تستغل طريقة المعادلة التفاضلية العشوائية العميقة ذات التوجه الخلفي الشبكات العصبية العميقة لتقريب حلول المعادلات التفاضلية الجزئية عالية الأبعاد، مما يقلل بشكل ملحوظ من العبء الحسابي.
وعلاوة على ذلك، فإن دمج الشبكات العصبية المسترشدة بالفيزياء (PINNs) في إطار عمل المعادلات التفاضلية العشوائية العكسية العميق يعزز من قدرتها بدمج القوانين الفيزيائية الأساسية بشكل مباشر في بنية الشبكة العصبية. وهذا يكفل ألا تقتصر الحلول على ملاءمة البيانات، بل تتوافق أيضًا مع المعادلات التفاضلية العشوائية الحاكمة للمشكلة. تستفيد الشبكات العصبية المسترشدة بالفيزياء من قوة التعلم العميق مع مراعاة القيود التي تفرضها النماذج الفيزيائية، مما يؤدي إلى حلول أكثر دقة وموثوقية للمسائل المتعلقة بالرياضيات المالية.
التطبيقات > إعادة بناء الصور

تُعَد عملية إعادة بناء الصور بمثابة إعادة تركيب الصورة الأصلية من القياسات المرتبطة بها. وقد أظهرت العديد من الدراسات تفوق أساليب التعلم العميق بشكل ملحوظ على الطرق التحليلية في مختلف التطبيقات، من بينها التصوير الطيفي،  والتصوير بالموجات فوق الصوتية.
التطبيقات > التنبؤ بالطقس

تعتمد أنظمة التنبؤ بالأحوال الجوية التقليدية على حل مجموعة معقدة من المعادلات التفاضلية الجزئية. أما نموذج جرافكاست القائم على التعلم العميق، فيعتمد على تدريب واسع على بيانات تاريخية للأحوال الجوية للتنبؤ بتطور الأنماط الجوية بمرور الوقت. ويتيح هذا النموذج القدرة على التنبؤ بالأحوال الجوية على مستوى العالم، بدقة تفصيلية عالية، وعلى مدى عشرة أيام، وذلك في زمن قياسي يقل عن دقيقة، بحيث تتساوى دقته مع أحدث الأنظمة المتخصصة.
التطبيقات > الساعة فوق الجينية

المقالة الرئيسة: الساعه الفوق جينية
الساعة فوق الجينية هي اختبار كيميائي حيوي يُستخدم لتقدير العمر البيولوجي. وقد استخدم غالكين وزملاؤه الشبكات العصبية العميقة لتدريب ساعة شيخوخة فوق جينية بدقة غير مسبوقة، وذلك باستخدام أكثر من 6000 عينة دم. وتعتمد هذه الساعة على معلومات مستقاة من 1000 موقع ثنائي النوكليوتيد من نوع CpG، وتتمكن من التنبؤ بوجود حالات مرضية معينة لدى الأفراد، مثل داء الأمعاء الالتهابي، والخرف الجبهي الصدغي، وسرطان المبيض، والسمنة، وذلك بمعدل أعلى مقارنة بالأفراد الأصحاء. ومن المقرر إطلاق هذه الساعة للاستخدام العام في عام 2021 بواسطة شركة انزلك ميديكن الفرعية ديب لنجفتي.
العلاقة بالتنمية المعرفية وتطور الدماغ البشري

يرتبط التعلم العميق ارتباطًا وثيقًا بمجموعة من النظريات التطورية للدماغ، وتحديدًا تطور القشرة المخية الحديثة، والتي طرحها علماء الأعصاب الإدراكيون في بدايات التسعينيات الميلادية. وقد تجسّدت هذه النظريات التنموية في نماذج حسابية، مما جعلها سلفًا لأنظمة التعلم العميق. وتتشارك هذه النماذج التنموية في خاصية أن الديناميات التعليمية المختلفة المقترحة في الدماغ، مثل موجة عامل نمو الأعصاب، تدعم تنظيمًا ذاتيًا شبيهًا إلى حد كبير بتنظيم الشبكات العصبية المستخدمة في نماذج التعلم العميق. كالقشرة المخية الحديثة تستخدم الشبكات العصبية تسلسلًا هرميًا من المرشحات متعددة الطبقات، حيث تأخذ كل طبقة المعلومات من طبقة سابقة أو من بيئة التشغيل، ثم تمرر ناتجها، وربما الإدخال الأصلي، إلى طبقات أخرى. وتنتج هذه العملية مجموعة ذاتية التنظيم من المحولات، مضبوطة بدقة لبيئة تشغيلها. وقد ذكر وصف عام 1995م أن "... يبدو أن دماغ الرضيع ينظم نفسه تحت تأثير موجات مما يسمى عوامل التغذية... تتصل مناطق مختلفة من الدماغ بالتسلسل، مع نضج طبقة واحدة من الأنسجة قبل الأخرى وهكذا حتى ينضج الدماغ بأكمله".
استُخدمت طائفة واسعة من الأساليب لدراسة مدى تقارب نماذج التعلم العميق مع النماذج العصبية البيولوجية. من ناحية، اقترح باحثون تعديلات عديدة على خوارزمية الانتشار العكسي لجعلها أكثر واقعية بيولوجيًا. ودفع آخرون بأن أشكال التعلم العميق غير الموجه، مثل تلك القائمة على النماذج التوليدية الهرمية وشبكة الاعتقاد العميق، قد تكون أقرب إلى الواقع البيولوجي. وفي هذا الصدد، رُبطت نماذج الشبكات العصبية التوليدية ببيانات عصبية بيولوجية حول المعالجة القائمة على التعيين في القشرة الدماغية.
رغم غياب مقارنة منهجية بين تنظيم الدماغ البشري والتشفير العصبي في الشبكات العميقة حتى الآن، إلا أن العديد من أوجه التشابه قد لوحظت. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تكون الحسابات التي تقوم بها وحدات التعلم العميق شبيهة بحسابات الخلايا العصبية الفردية،  والمجموعات العصبية. وبالمثل، فإن التمثيلات التي تولدها نماذج التعلم العميق تشبه تلك التي قيست في نظام الرؤية عند الرئيسيات على مستوى الخلية العصبية الفردية،  وعلى مستوى المجموعات العصبية.
النشاط التجاري

يشارك مختبر الذكاء الاصطناعي في فيسبوك بمهام شتى، من بينها وضع علامات آلية على الصور المُحمَّلة بأسماء الأشخاص الظاهرين فيها. وقد طورت شركة ديب مايند التابعة لشركة غوغل نظامًا قادرًا على تعلم كيفية لعب ألعاب الفيديو من نوع أتاري مستخدمًا وحدات البكسل فقط كمدخلات للبيانات. وفي عام 2015، عرضت الشركة نظام ألفا غو الذي تعلم لعبة غو إلى حد الكفاءة الذي مكنه من هزيمة لاعب محترف في هذه اللعبة. أما مترجم غوغل فيستخدم شبكة عصبية للترجمة بين أكثر من مئة لغة. وفي عام 2017 أطلقت شركة كوفاريانت دوت أي التي ركزت على دمج التعلم العميق في المصانع.
في 2008 طور باحثون بجامعة تكساس في أوستن إطار عمل للتعلم الآلي أطلقوا عليه اسم "تامر"،  وهو اختصار للتدريب اليدوي عبر التعزيز التقييمي. وقد طرح هذا الإطار أساليب مبتكرة لتمكين الروبوتات وبرامج الحاسوب من تعلم كيفية أداء المهام المختلفة من خلال التفاعل المباشر مع معلم بشري. وفي تطور لاحق لهذا الإطار، تم تقديم خوارزمية جديدة أُطلق عليها اسم "ديب تامر" في عام 2018م، وذلك في إطار تعاون مشترك بين مختبر أبحاث الجيش الأمريكي وعلماء من جامعة تكساس. وقد استعان "ديب تامر" بالتعلم العميق لتمكين الروبوتات من اكتساب مهارات جديدة من خلال الملاحظة البصرية. بفضل "ديب تامر"، بات بإمكان الروبوت تعلم مهمة ما من خلال التفاعل المباشر مع مدرب بشري، أو من خلال مشاهدة مقاطع فيديو توثق أداء الإنسان للمهمة ذاتها. وبعد ذلك، يتدرب الروبوت على أداء المهمة بمساعدة المدرب الذي يقدم له تعليقات إيجابية وسلبية مثل "عمل جيد" و"عمل سيئ".
الانتقادات والتعليقات

جذب التعلم العميق الانتقادات والتعليقات، في بعض الحالات من خارج مجال علوم الكمبيوتر.
الانتقادات والتعليقات > النظرية

طالع أيضًا: ذكاء اصطناعي قابل للتفسير
من أبرز الانتقادات الموجهة إلى هذه الطرق نقص النظرية التي تقوم عليها. فبينما يُنفذ التعلم في أغلب الشبكات العميقة باستعمال الانحدار التدريجي الذي يُفهم فهمًا جيدًا، فإن النظرية المتعلقة بخوارزميات أخرى، كخوارزمية التباعد المتناقض، أقل وضوحًا. (مثلاً، هل تتلاقى هذه الخوارزمية؟ وإذا كان الأمر كذلك، فما سرعة تلاقها؟ وما الذي تتلاقى إليه؟) وغالبًا ما تُعتبر أساليب التعلم العميق بمثابة صندوق أسود، حيث يركز معظم الباحثين على التجريب بدلًا من التحليل النظري.
يرى آخرون أنه ينبغي النظر إلى التعلم العميق على أنه خطوة نحو تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، وليس كحل شامل لكل المشكلات. فبالرغم من قوة أساليب التعلم العميق، إلا أنها لا تزال تفتقر إلى العديد من القدرات اللازمة لتحقيق هذا الهدف بالكامل. وقد أشار عالم النفس الباحث غاري ماركوس:
إن التعلم العميق، بحقائق الأمور، جزءٌ يسير من التحدي الجسيم المتمثل في بناء آلات ذكية. إذ تفتقر هذه التقنيات إلى سبل تمثل العلاقات السببية (...)، ولا تملك طرقًا واضحة لإجراء استنتاجات منطقية، كما أنها ما زالت بعيدة كل البعد عن دمج المعرفة المجردة، كالمعلومات المتعلقة بماهية الأشياء وغاياتها وكيفية استعمالها عادةً. وتستخدم أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي، كواتسون (...)، تقنيات كهذه كعنصر واحد فحسب في مجموعة بالغة التعقيد من التقنيات، تتراوح بين التقنيات الإحصائية للاستدلال البايزي إلى التفكير الاستنتاجي.
في إشارة أخرى إلى فكرة أن الحساسية الفنية قد تكون متأصلة في مستويات منخفضة نسبيًا من التسلسل الهرمي الإدراكي، تُظهر سلسلة منشورة من التمثيلات الرسومية للحالات الداخلية للشبكات العصبية العميقة (عشرين إلى ثلاثين طبقة) التي تحاول التمييز بين البيانات العشوائية والصور التي تم تدريبها عليها جاذبيةً بصرية لافتة للنظر. فقد حظي البحث الأصلي بأكثر من ألف تعليق، وكان موضوع المقالة الأكثر زيارةً على موقع الغارديان لفترة من الزمن.
الانتقادات والتعليقات > الأخطاء

تُبدي بعض نماذج التعلم العميق سلوكيات شاذة،  مثل تصنيف صور غير قابلة للتفكيك بثقة عالية ضمن فئات صور عادية معروفة مسبقاً،  وخطأ في تصنيف صور طرأ عليها تعديل طفيف بعد تصنيفها بشكل صحيح (2013). اقترح جويرتزل أن هذه السلوكيات تعود إلى قيود في التمثيلات الداخلية لهذه النماذج، وأن هذه القيود ستعيق دمجها في أنظمة ذكاء اصطناعي عام (AGI) متعددة المكونات وغير متجانسة. قد يتم التغلب على هذه المشكلات من خلال نماذج تعلم عميق تبني داخليًا حالات مماثلة للتحليلات النحوية للصور للكيانات والأحداث المرئية. إن تعلم قواعد نحوية (بصرية أو لغوية) من بيانات التدريب يعادل فرض قيد على النظام بالتفكير المنطقي الذي يستند إلى مفاهيم قابلة للتعبير عنها بقواعد إنتاج نحوية، وهو هدف أساسي لكل من اكتساب اللغة البشرية  والذكاء الاصطناعي.
الانتقادات والتعليقات > التهديد السيبراني

مع انتقال تقنيات التعلم العميق من بيئة التجارب المعملية إلى عالم التطبيقات العملية، كشفت الأبحاث والدراسات المتتالية عن مدى قابلية الشبكات العصبية الاصطناعية للاختراق والتضليل. فبفضل قدرتها على تحديد الأنماط المعقدة التي تعتمد عليها هذه الأنظمة في عملها، يستطيع المهاجمون التلاعب بمدخلاتها بطرق خفية، بحيث تتوهم الشبكة العصبية وجود تطابق معين لا يستطيع الإنسان العادي إدراكه. على سبيل المثال، يمكن للمهاجم إجراء تعديلات طفيفة على صورة بحيث تظن الشبكة العصبية أنها تطابق الصورة المستهدفة، على الرغم من أن الإنسان لا يلاحظ أي تغيير يذكر في الصورة. وتُعرف هذه الهجمات باسم هجمات التعلم الآلي العدائية.
في عام 2016، نجح باحثون في استخدام شبكة عصبية اصطناعية واحدة لتعديل الصور بطريقة تجريبية، حيث كانت الشبكة تقوم بتحديد نقاط القوة والضعف في الشبكات العصبية الأخرى، ومن ثمّ تقوم بإنشاء صور مضللة لها. واللافت للنظر أن هذه الصور المعدلة بدت طبيعية تمامًا للعين البشرية. كما أثبتت مجموعة بحثية أخرى أن طباعة هذه الصور المعدلة ثم تصويرها مرة أخرى كانت كافية لخداع أنظمة تصنيف الصور المتقدمة. ومن بين الحلول المقترحة لمواجهة هذه التحديات، نجد تقنية البحث العكسي عن الصور، والتي تعتمد على إرسال الصورة المشتبه فيها إلى محركات بحث متخصصة مثل "تن آي"، والتي بدورها تبحث عن صور مشابهة لها في قواعد بياناتها الضخمة. كما يمكن تطوير هذه التقنية لتشمل البحث عن أجزاء من الصورة، مما يزيد من دقة النتائج.
أظهرت دراسة أخرى أن بعض أنواع النظارات المزودة بتقنيات التمويه يمكن أن تضلل أنظمة التعرف على الوجوه، مما يجعلها تخلط بين الأفراد العاديين والشخصيات الشهيرة. وبذلك يتسنى لشخص ما أن يتقمص هوية شخص آخر. وفي عام 2017، نجح باحثون في تضليل الشبكات العصبية الاصطناعية من خلال إضافة ملصقات إلى علامات التوقف، مما أدى إلى خطأ في تصنيفها.
ومع ذلك، يمكن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على اكتشاف محاولات الخداع هذه، مما قد يؤدي إلى نشوء صراع مستمر بين المهاجمين والمدافعين، يشبه إلى حد كبير السباق التسلحي في مجال مكافحة البرامج الضارة. وقد تم بالفعل تدريب شبكات عصبية اصطناعية على التغلب على برامج مكافحة البرامج الضارة القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية من خلال هجوم متكرر ومتطور على هذه البرامج. يتم ذلك عن طريق تعديل البرامج الضارة بشكل مستمر باستخدام خوارزميات وراثية، حتى تنجح في خداع برنامج مكافحة البرامج الضارة مع الحفاظ على قدرتها على إلحاق الضرر بالهدف.
في عام 2016، بيّنت مجموعة بحثية أن أصواتًا معينة قادرة على توجيه نظام جوجل ناو الصوتي لفتح عنوان ويب محدد. وخلص الباحثون إلى أن هذه الثغرة يمكن استغلالها كمنطلق لشن هجمات أكثر تعقيدًا، مثل فتح صفحات ويب تضم برمجيات خبيثة.
يتمثل جوهر الهجمات العدائية في مجال تعلم الآلة في التلاعب المتعمد ببيانات التدريب المقدمة لأنظمة التعلم الآلي، بهدف إعاقتها عن تحقيق الكفاءة المرجوة.
الانتقادات والتعليقات > أخلاقيات جمع البيانات

تعتمد أغلب أنظمة التعلم العميق على بيانات التدريب والتحقق التي ينشئها البشر أو يشرحونها. وقد جادلت فلسفة الإعلام بأن العمل اليدوي ذو الأجر المتدني لا يُنشر بانتظام فقط لهذا الغرض (كما في منصة أمازون ميكانيكال تورك)، بل إن الأشكال الضمنية للعمل البشري الجزئي التي غالبًا ما تُتجاهل بهذا الصدد تُنشر أيضًا. ويميز الفيلسوف راينر مولهاف بين خمسة أنواع من "الالتقاط الآلي" للعمل البشري الجزئي بهدف توليد بيانات التدريب وهي:
التلعيب: أي تضمين مهام الشرح أو الحساب ضمن تدفق اللعبة.
المحاصرة والتتبع: مثل الكاباتشا لتعريف الصور أو تتبع النقرات على صفحات نتائج بحث غوغل.
استغلال الدوافع الاجتماعية: كوضع علامات على الوجوه في فيسبوك للحصول على صور للوجوه المعلمة.
استخراج المعلومات: مثل الاستفادة من أجهزة التكميم الذاتي مثل متتبعات النشاط.
العمل اليدوي.
يُجادل مولهاف بأن أغلب التطبيقات التجارية للتعلم العميق التي يتفاعل معها المستخدم مباشرة، مثل نظام التعرف على الوجوه في فيسبوك، لا يكفي فيها تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية مرة واحدة. بل إن هناك حاجة مستمرة إلى بيانات تحقق يوفرها الإنسان لمعايرة الشبكة العصبية وتحديثها بشكل متواصل. ولتحقيق هذا الغرض، قدم فيسبوك ميزة تتيح للمستخدم، حالما يتعرف النظام عليه في صورة ما، أن يتلقى إشعارًا. ويمكن للمستخدم حينها أن يختار ما إذا كان يرغب في وضع علامة عليه علنًا على الصورة أم لا، أو أن يبلغ فيسبوك بأن الصورة ليست له. وتعد هذه الواجهة التفاعلية آلية لتوليد "تدفق مستمر من بيانات التحقق"،  التي تساهم في مواصلة تدريب الشبكة في الوقت الفعلي. ويرى مولهاف أن مشاركة المستخدمين من البشر في توفير بيانات التدريب والتحقق هي سمة أساسية في معظم تطبيقات التعلم العميق التجارية التي يتفاعل معها المستخدم مباشرة، لدرجة أنه يمكن وصف هذه الأنظمة بأنها "ذكاء اصطناعي بمساعدة الإنسان".
مواقع خارجية > مجموعات ابحاث

مجموعة تعليم الآلة - جامعة تورونتو
مختبرات ميلا - جامعة مونتريال
محموعة التعلم المتعمق - جامعة اوكسفورد
ابحاث فايسبوك في مجال الذكاء الاصطناعي
موقع روابط برمجيات التعلم المتعمق - موقع deeplearning.net.
مواقع خارجية > نماذج للتعلم المتعمق

موقع تطوير الكتابة الخطية - جامعة تورونتو
موقع الترجمة بواسطة الاعصاب الالية - جامعة مونتريال
موقع التعلم المتعمق لتحليل العواطف - جامعة ستانفورد
موقع تشكيل الحروف العربية باستخدام التعلم العميق - مشروع مفتوح المصدر
مواقع خارجية > مواقع تدريب

المدرسة الصيفية للتعلم المتعمق - مجموعة أفلام تدريبية - جامعة مونتريال 2015.
جيل جديد من الشبكيات العصبية - فيديو يوتيوب عن طريق جوجل تولك - ديسمبر 2007.
فيليس كريستيان

| فيليس كريستيان> معلومات شخصية   | فيليس كريستيان> معلومات شخصية   |
| --- | --- |
الميلاد: سنة 1956  (العمر 68–69 سنة)   غانا  
مواطنة:  غانا 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: جامعة غانا (1974–1977)  
تخصص أكاديمي: قانون  
شهادة جامعية: بكالوريوس الآداب  
المهنة: محامية  
اللغات: الإنجليزية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
فيليس كريستيان (بالإنجليزية: Phyllis Christian)‏ هي محامية غانية، ولدت في 1956 في غانا.
مراجع

↑   http://admission.ug.edu.gh/docs/AdmissionProspectus2012-2013(part1).pdf. {{استشهاد ويب}}: |url= بحاجة لعنوان (مساعدة) والوسيط |title= غير موجود أو فارغ (من ويكي بيانات) (مساعدة)
↑  Phyllis M. Christian, "The sacrifices men make - A memorial to George Alfred Grant", Graphic Online, 30 October 2017. نسخة محفوظة 14 أبريل 2019 على موقع واي باك مشين.
↑  "Shawbell Consulting", Who's Who Legal, Law Business Research. نسخة محفوظة 31 أكتوبر 2018 على موقع واي باك مشين.
↑  Paul Adom-Otchere, "Exclusive interview with Phyllis Maria Christian; founder Shawbell Consulting", Good Evening Ghana, UTV Ghana Videos, PeaceFM Online, 23 June 2016. "نسخة مؤرشفة". مؤرشف من الأصل في 2020-04-21. اطلع عليه بتاريخ 2020-05-21.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
بوابة أعلام
بوابة المرأة
بوابة غانا
ترجمات الكتاب المقدس

مجموعة من الكتاب المقدس والعهد الجديد بعدة لغات.
ترجم الكتاب المقدس من اللغات الأصلية التي كُتب بها (العبرية واليونانية والآرامية) إلى مختلف لغات العالم الأخرى. اعتبارًا من أكتوبر سنة 2019 تُرجم الكتاب المقدس بالكامل إلى 698 لغة، وتُرجم العهد الجديد إلى 1548 لغة إضافية، وأجزاء أو قصص الكتاب المقدس إلى 1138 لغة. وهكذا فقد تُرجمت أجزاء الكتاب المقدس إلى 3384 لغة. كانت اللغة اللاتينية الفولجيت هي المهيمنة في المسيحية الغربية في العصور الوسطى. منذ ذلك الحين، تُرجم الكتاب المقدس إلى العديد من اللغات الأخرى. لترجمة الكتاب المقدس الإنكليزية تاريخ غني ومتنوع لأكثر من ألف عام. الترجمة الأولى للكتاب المقدس العبري هي السبعينية اليونانية، والتي أصبحت لاحقاً ترجمة العهد القديم المعتمدة لدى الكنيسة، وقد ترجمت على مراحل في الفترة ما بين القرن الثالث إلى الأول قبل الميلاد. نسخة جيروم اللاتينية للعهد القديم ترجمت عن العبرية أيضا وهي تشمل الأسفار القانونية بحسب الشريعة اليهودية، وقد اعتمدت على النسخة الماسورتية في قسم وعلى النسخة اليونانية في القسم الباقي.
بعض الترجمات اليهودية الأخرى للعهد القديم مثل الترجوم المكتوب باللغة الآرامية تتوافق بشكل كبير مع النسخة الماسورتية، وتعتمد عليها جميع الترجمات اليهودية العائدة للعصور الوسطى والحديثة. أما النسخ المسيحية الحديثة من العهد القديم فتعتمد بشكل عام على كافة النسخ والمخطوطات القديمة المتوفرة لهذا الكتاب.
بالنسبة للعهد الجديد فمن المتفق عليه بأن جميع أسفاره كتبت باللغة اليونانية، ويوجد آراء أخرى تقول بأن بعضها قد يكون كتب بالآرامية (بشكل كامل أو جزئي)، وهناك بعض المتخصصين يذهبون إلى أن مقدمة إنجيل يوحنا مثلا ترجمت لليونانية عن نصها الأصلي الآرامي. ولكن بشكل عام جميع المخطوطات العتيقة المتوافرة للعهد الجديد مكتوبة باللغة اليونانية.
النص الأصلي > الكتاب المقدس العبري

كُتب الكتاب المقدس العبري أساسًا بالعبرية التوراتية، مع بعض الأجزاء -لا سيما في جزء دانيال وعزرا- بالآرامية التوراتية. من القرن السادس إلى القرن العاشر الميلادي، قارن العلماء اليهود المعروفين في يومنا الحالي باسم ماسوريتيس نصوص جميع المخطوطات الكتابية في محاولة لإنشاء نص موحد. ظهرت سلسلة من النصوص المتشابهة للغاية في نهاية المطاف، وتُعرف هذه النصوص بالنصوص الماسورية. قام الماسوريتيس أيضًا بإضافة نقاط العلة -أو ما يُعرف بالتنقيط- إلى النصوص، لأن النص الأصلي يتضمن حروف ساكنة فقط. قد يتطلب هذا في بعض الأحيان اختيار الترجمة، لأن بعض الكلمات تختلف فقط في أحرف العلة الخاصة بها، وقد يختلف معناها حسب أحرف العلة المختارة. في العصور القديمة وُجد العديد من القراءات العبرية، بقي البعض منها في أسفار موسى الخمسة السامرية وأجزاء أخرى قديمة، واعتُرف به في الإصدارات القديمة بلغات أخرى.
النص الأصلي > العهد الجديد

كُتب العهد الجديد بلغة كوين اليونانية. المخطوطات التي كتبها المؤلفون الأصليون لم تنج. خمن العلماء النصوص الأصلية من المخطوطات التي نجت بالفعل. النصوص الثلاثة الرئيسية التقليدية للعهد اليوناني الجديد تُعرف بالنص السكندري والنص البيزنطي والنص الغربي.
معظم المتغيرات بين المخطوطات طفيفة، تتضمن تبديل ترتيب بعض الكلمات، ووجود أداة تعريف محددة أو عدم وجودها، ويوجد أحيانًا تغير رئيسي عندما يكون جزء من النص مفقودًا أو لأسباب أخرى. أمثلة على المتغيرات الرئيسية هي نهايات مرقس ومنظار الزناة وفاصلة جوهانيوم والنسخة الغربية من أعمال الرسل.
أدى اكتشاف المخطوطات القديمة التي تنتمي إلى نص كتابة السكندريين، متضمنًا الدستور الفاتيكاني للقرن الرابع والدستور السينائي، إلى أن يعيد العلماء النظر حول النص اليوناني الأصلي. استند كارل لاكمان في نسخته النقدية عام 1831 إلى المخطوطات التي يعود تاريخها إلى القرن الرابع وما قبله، وجادل بأنه يجب تصحيح النصوص وفقًا للنصوص السابقة. لا تظهر المخطوطات الأولى لرسائل بولس وكتابات العهد الجديد الأخرى علامات ترقيم على الإطلاق. أضاف المحررون الآخرون علامات الترقيم لاحقًا، وفقا لفهمهم للنص.
التاريخ > التراجم القديمة > الترجمة الآرامية

بدأت بعض الترجمات الأولى للتوراة خلال المنفى البابلي، عندما أصبحت الآرامية لغة مشتركة لليهود. إذ كان معظم الناس يتحدثون الآرامية فقط ولا يفهمون العبرية، وُجدت التراجم للسماح للشخص العادي بفهم التوراة كما تُقرأ في الكنس القديمة.
التاريخ > التراجم القديمة > السبعينية اليونانية

بحلول القرن الثالث قبل الميلاد، أصبحت الإسكندرية حاضرةً ومركزًا لليهودية الهلنستية، وخلال القرنين الثالث والثاني قبل الميلاد جمع المترجمون النسخة اليونانية من الكتب اليونانية العبرية في مصر على عدة مراحل، اكتملت بحلول 132 قبل الميلاد. يُنسب جهد ترجمة التلمود إلى بطليموس الثاني فيلادلفيا (285-246 ق.م)، الذي يُقال إنه كلف 72 عالمًا يهوديًا لهذا الغرض، ولهذا تُعرف الترجمة باسم السبعينية، وهو اسم اكتسبته في زمن أوغسطين هيبو (354-430 م). السبعينية، أول ترجمة للكتاب المقدس العبري إلى اليونانية، أصبحت فيما بعد النص المقبول للعهد القديم في الكنيسة المسيحية وأساس قانونه. بنى جيروم ترجمته اللاتينية فولجيت على الترجمة العبرية لتلك الكتب، المحفوظة في اليهودية كما هو موضح في النص الماسوري، وعلى النص اليوناني deuterocanonical للكتب، الذي يعني التشكيل الكنسي الثانوي من الكتب المقدسة أو الأعمال الأدبية.
استخدم الترجمة المعروفة الآن باسم السبعينية على نطاق واسع اليهود الناطقون باليونانية، ثم لاحقًا المسيحيون. وهو يختلف إلى حد ما عن اللغة العبرية القياسية اللاحقة أو النص الماسوري. انتشرت هذه الترجمة بسبب رواية تذكر أن 70 -أو في بعض المصادر 72- مترجمًا منفصلًا جميعهم أنتجوا نصوصًا متطابقة، ما يثبت دقتها.
تحتوي إصدارات السبعينية على العديد من المقاطع والكتب الكاملة غير المدرجة في النصوص الماسورية للتناخ. في بعض الحالات، كانت هذه الإضافات تتكون في الأصل من اليونانية، أما في حالات أخرى كانت ترجمات للكتب العبرية أو المتغيرات العبرية غير الموجودة في النصوص الماسورية. أظهرت الاكتشافات الأخيرة أن إضافات السبعينية لها أصل عبراني أكثر مما كان يُعتقد سابقًا. في حين لا توجد مخطوطات باقية كاملة للنصوص العبرية التي استندت إليها السبعينية، يعتقد العديد من العلماء أنها تمثل تقاليد نصية مختلفة التقديم من تلك التي أصبحت أساسًا للنصوص الماسورية.
التاريخ > أواخر العصور القديمة

وُضع أصل الهيكسابلا بجانب 6 إصدارات من العهد القديم: النص الساكن العبراني، والنص العبراني المترجم إلى حروف يونانية، المرتبة الثانية، والترجمات اليونانية لاكويلا من سينوب وسيماشوس الإبيوني، وقراءة واحدة من السبعينية، والترجمة اليونانية لثيودوتيون. إضافةً إلى ذلك، تضمن 3 ترجمات مجهولة من المزامير: كوينتا، سكستا وسبتيما. كان لتنقيح كتابته الانتقائي للسبعينية تأثير كبير في نص العهد القديم في العديد من المخطوطات الهامة. أسس الكتاب المقدس المسيحي رسميًا المطران كيرلس من القدس سنة 350، مع أن الكنيسة قبلته عمومًا سابقًا، وأكده مجمع لاودكية سنة 363، كلاهما يفتقر إلى سفر الرؤيا، وبعد ذلك أنشأه أثناسيوس من الإسكندرية سنة 367 مع إضافة سفر الرؤيا، وترجع ترجمة جيروم فولجيت اللاتينية إلى (382-405). تُعرف الترجمات اللاتينية التي تسبق جيروم جماعيًا بنصوص فيتوس لاتينا.
تميل الترجمات المسيحية أيضًا إلى الاستناد إلى العبرية، مع أن بعض الطوائف تفضل السبعينية، أو تستشهد بقراءات متنوعة من كليهما. عادةً ما تبدأ ترجمات الكتاب المقدس التي تتضمن النقد النصي الحديث بنص الماسوري، لكنها تأخذ أيضًا في الاعتبار المتغيرات المحتملة من جميع الإصدارات القديمة المتاحة. النص الوارد للعهد المسيحي الجديد مكتوب بلغة الكوين اليونانية، وتستند جميع الترجمات تقريبًا إلى النص اليوناني.
بدأ جيروم بمراجعة الترجمات اللاتينية السابقة، لكنه انتهى بالعودة إلى اليونانية الأصلية، وتجاوز جميع الترجمات، والعودة إلى اللغة العبرية الأصلية كلما أمكن بدلًا من السبعينية.
تُرجم الكتاب المقدس إلى اللغة القوطية في القرن الرابع تحت إشراف أولفيلاس. في القرن الخامس، ترجم القديس ميسروب الكتاب المقدس باستخدام الأبجدية الأرمنية التي وضعها. يرجع تاريخها أيضًا إلى نفس فترة الترجمات السريانية والقبطية والنوبية القديمة والإثيوبية والجورجية.
وُجد أيضًا العديد من الترجمات القديمة، وأهمها باللهجة السريانية الآرامية، تتضمن توافق إنجيل دياتيسارون والبيشيتا، وفي اللغة الجعزية، واللاتينية الفولجيت وفيتوس لاتينا. سنة 331، كلف الإمبراطور قسطنطين يوسابيوس بتسليم خمسين كتابًا مقدسًا لكنيسة القسطنطينية.