المبدأ
النظام الأصلي بالذكاء الاصطناعي لا يضيف الذكاء في النهاية، بل يصممه في قلب النظام.
الإطار - نسخة عربية أولية
إطار GENOME™ للذكاء الاصطناعي
يشرح GENOME™ كيف نميز بين نظام يستخدم الذكاء الاصطناعي ونظام منظم فعلا حول التعلم.
سؤال ADN
إذا أزلنا الذكاء، هل يبقى النظام مفيدا؟ إذا نعم، فهو ليس أصليا بعد.
دور Unipole
يجعل Unipole إطار GENOME™ للذكاء الاصطناعي قابلا للتشخيص والتدقيق والتنفيذ.
بنية إطار GENOME للذكاء الاصطناعي
قراءة متدرجة للذكاء الاصطناعي الأصلي
لا يقيس GENOME النضج بمجرد وجود ميزة ذكاء اصطناعي، بل يقرأ ترتيب التصميم وجودة الإشارات والتمثيل الحي والحلقات التي تطور النظام.
اختبار ADN المركزي
إذا أزلنا الذكاء، هل يبقى منتج قابل للاستخدام أم تختفي قيمته الأساسية؟
ADN
الخصائص الجينومية الأربع
تميز هذه الخصائص الذكاء المضاف من الذكاء المكوّن للنظام.
1
الحضور الشامل
يمتد الذكاء عبر الوظائف والبيانات والتفاعلات.
2
التعبير
يرى المستخدم أن النظام يفهم ويتقدم.
3
الوراثة
يستمر ما تم تعلمه وينتقل ويثري ما يأتي بعده.
4
التطور
يتحسن النظام عبر حلقات التغذية الراجعة والانتقاء المفيد.
المنهج
مبادئ التصميم السبعة
تتحقق المبادئ مما إذا كانت الهندسة مبنية فعلاً حول التعلم أم تضيف وظائف ذكاء ظاهرة فقط.
المبدأ 1
بيانات من أجل التعلم
لا تُخزن البيانات فقط، بل تُنظم لإنتاج المعنى.
1
المبدأ 2
إشارة في كل تفاعل
تتحول النقرات والرفض والتردد والنتائج إلى إشارات قابلة للاستخدام.
2
المبدأ 3
تعلم مرئي
يجب أن يلمس المستخدم تقدم النظام.
3
المبدأ 4
تمثيل حي
يتطور الملف مع الاستخدام بدلاً من بقائه سجلاً ثابتاً.
4
المبدأ 5
تعلم شامل
تحسن الأنماط الجماعية تجربة كل مستخدم.
5
المبدأ 6
المسار الحرج
يحمل الذكاء القيمة الأساسية ولا يبقى وحدة جانبية.
6
المبدأ 7
التطور بالذكاء الاصطناعي
يحدد كل تطوير الإشارة والتعلم اللذين سينتجهما.
7
الحساسات
الحساسات: الجهاز الحسي للنظام
يميز GENOME بين البيانات والإشارات والحساسات. من دون حساسات يجمع النظام البيانات لكنه لا يفهم ما يحدث.
01
التفاعل
الانتباه والعودة والتركيز وعمق التصفح.
02
التفضيل
السمات المستكشفة والرفض الضمني وتغيير المرشحات.
03
السياق
الوقت والمكان والقناة والجهاز وحالة الاستخدام.
04
التغذية الراجعة
الرأي الصريح والسلوك بعد الإجراء والمشاركة والدعم.
05
النتيجة
الإكمال والتكرار والقيمة المتحققة بعد الاستخدام.
06
الجماعة
سلوك الأقران والتحقق الاجتماعي.
التشخيص
شبكة الاختبار: 40 نقطة، 5 محاور
يقيم اختبار ADN التصميم، ثم يقيس تدقيق الحساسات ما هو موجود فعلياً داخل النظام.
8 نقاط
هندسة الذكاء
هل صُمم الذكاء قبل التجربة وهندسة البيانات؟
8 نقاط
التقاط الإشارة
هل تتحول التفاعلات الإيجابية والسلبية إلى إشارات منظمة؟
8 نقاط
التمثيل الحي
هل يتطور الكيان بين اليوم الأول والشهر السادس؟
8 نقاط
حلقات التحسين
هل يتعلم النظام فردياً وجماعياً وباستمرار؟
8 نقاط
القابلية للدفاع والقيمة
هل تتعزز الميزة مع الزمن والاستخدام؟
التطبيق
منهجية التطبيق
1
تحديد الذكاء المركزي
صياغة ما يفعله النظام بصورة أفضل بعد كل استخدام.
2
تصميم البيانات حول التعلم
نمذجة المخططات التشغيلية ومخططات الذكاء معاً.
3
رسم خريطة الإشارات
حصر كل التفاعلات بما فيها الرفض والاحتكاك.
4
تصميم التمثيل الحي
تحديد ما يتطور وما يُستنتج وما يبقى قابلاً للتصحيح.
5
إغلاق الحلقات
ربط الاستخدام والتغذية الراجعة والتعلم الشامل والتطور النشط.