بحلول الآن، جميعنا نعرف ما هو الذكاء الاصطناعي. (وإذا كنت لا تعرف، فإن life = life - GPT; كيف يبدو طعم الحياة القديمة؟) يحصد ChatGPT وحده مليارات الزيارات شهرياً. بالطبع، ليسوا جميعاً زواراً فريدين، لكن الرقم لا يزال يوضح مدى اعتمادنا عليه. ومع ذلك، ورغم كل هذا النشاط، لا يزال الكثير من الناس غير قادرين على شرح كيف يعمل الذكاء الاصطناعي.
أولاً وقبل كل شيء: الذكاء الاصطناعي ليس إنساناً، وبالتأكيد ليس Google! إنه رفيق ذكي يجلس في متصفحك، ينتظر مساعدتك في بناء الأشياء. ولكن عندما تبدو مخرجاته عامة بعض الشيء، أو غريبة بكل بساطة، فهذا لا يعني تلقائياً أن الخطأ يقع على عاتق الذكاء الاصطناعي. غالباً ما يعود الأمر إلى الطريقة التي تتحدث بها معه.
يتوقع الناس من الذكاء الاصطناعي أن يقرأ أفكارهم. لكي تتميز عن الـ 99% الذين يحصلون على نتائج عامة، يجب أن تكون متحكماً في الأداة. تعامل مع الذكاء الاصطناعي كشريك جديد يحتاج إلى مقدمة مناسبة حول كيفية عملك أنت. ألن تكره الأمر إذا اضطررت إلى تصحيح أخطاء (debug) قاعدة برمجية معقدة دون أي توثيق أو تعليقات؟ ومع ذلك، هذا بالضبط ما نفعله مع الذكاء الاصطناعي: نتوقع كوداً نظيفاً دون إعطائه المنطق أو السياق الذي يحتاجه للوصول إلى ذلك.
كيف تحصل على ما تريده من الذكاء الاصطناعي؟ أو بالأحرى، كيف تستفيد منه بأقصى قدر ممكن الآن؟
من خلال تعلم كيفية التحدث معه.
هندسة الأوامر (Prompt engineering) هي طريقتك لتوصيل منطقك إلى الذكاء الاصطناعي. وللحصول على نتائج أفضل، تحتاج إلى معرفة كيفية إجراء محادثات أفضل. من خلال مراجعة معرفتك الخاصة وتغذيتها للذكاء الاصطناعي، فإنك تبني قاعدة معرفية تجعل الأداة تعمل خصيصاً من أجلك.
من خلال تعلم كيفية التحدث مع الذكاء الاصطناعي، فإنك تقلص الفجوة بين نيتك ومخرجات الذكاء الاصطناعي – بين ما يدور في رأسك وما تكتبه له. دعونا نلقي نظرة على كيفية تنظيم تعليماتك بحيث يقدم الذكاء الاصطناعي نتائج أفضل، وبشكل أكثر اتساقاً.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟ ماذا يحدث خلف كواليس الدردشة؟
عندما تبحث على Google، فأنت تبحث عن بيانات موجودة بالفعل هناك، مثل أمين مكتبة يجد لك كتاباً معيناً على الرف. إذا لم يكن الكتاب المطلوب موجوداً، فقد يقترح كتاباً مشابهاً، لكنه دائماً ما يستمد من ما هو مطبوع بالفعل.
الذكاء الاصطناعي لا يعمل بهذه الطريقة على الإطلاق. إنه لا يسلمك كتاباً، بل يكتب كتاباً جديداً في الحال، بناءً على كل ما قرأه على الإطلاق.
لكن الذكاء الاصطناعي الحديث، والتعلم الآلي (machine learning) بشكل أوسع، لا يعمل بتلك القواعد القديمة. بدلاً من اتباع نص برمجي ثابت، يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات لتمشيط كميات هائلة من البيانات. كلما قام بشيء ما أكثر، أصبح أفضل فيه (أو على الأقل، هذا هو المأمول) لأنه يعدل نفسه باستمرار ليكون أكثر دقة.
إنها لعبة توقعات. لقد قرأ الذكاء الاصطناعي جزءاً كبيراً من الإنترنت لتعلم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية، والآن يستخدم تلك الأنماط لتخمين الكلمة أو الفكرة التي يجب أن تأتي بعد ذلك. إذا كان أمرك (prompt) قصيراً جداً أو بسيطاً جداً، فسيكون لدى الذكاء الاصطناعي الكثير من الخيارات للاختيار من بينها، لذلك يستقر على إجابة "آمنة" ومملة. ولكن عندما تعطيه المزيد من التفاصيل والسياق، فإنك تساعده على تضييق نطاق الاحتمالات.
العقل الفوضوي يخلق أوامر فوضوية. وتذكر: حتى أفضل "تخمين" لا يمكن أن يكون بجودة المنطق الحقيقي. تدرك Coddy أن فهم المنطق الكامن وراء المحادثة سيكون دائماً ميزتك الكبرى.
5 أسباب تجعل تعلم التحدث مع الذكاء الاصطناعي أمراً يستحق العناء
إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في البرمجة، أو تصحيح الأخطاء (debugging)، أو مجرد العصف الذهني، فأنت تستثمر وقتك في هذه الأداة. ولكن هناك فرق بين استخدامها واستخدامها بشكل جيد. من خلال صقل مهاراتك في كتابة الأوامر (prompting)، ستحصل على عائد أعلى بكثير من الوقت الذي تقضيه بالفعل، وستبدأ في الوصول إلى حلول أكثر إبداعاً وعالية الجودة.
نحن نقضي بالفعل نصف يومنا في شرح الأفكار للأصدقاء أو زملاء العمل. التحدث مع الذكاء الاصطناعي هو نفس الشيء تقريباً، باستثناء أن الذكاء الاصطناعي متاح لك على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. لا تحتاج إلى أن تكون عبقرياً في التكنولوجيا للحصول على ما تحتاجه؛ كل ما تحتاجه هو تعلم كيفية ترجمة منطقك إلى تعليمات واضحة.
إليك السبب في أن تعلم كتابة أوامر احترافية هو مهارة تستحق البناء، ومهارة تؤتي ثمارها عندما تقوم بها بالشكل الصحيح:
1. يجبرك على تفكيك منطقك الخاص.
لكتابة أمر يمنحك بالفعل المخرجات التي تبحث عنها، يجب عليك تقسيم الفكرة الكبيرة إلى خطوات صغيرة وبسيطة. لا يمكنك أن تكون غامضاً. وإذا لم تستطع شرح عملية ما للذكاء الاصطناعي، فهذا يعني عادةً أنك لا تفهم المنطق بالكامل بنفسك. الأوامر الأفضل تجعلك مفكراً أكثر وضوحاً وتنظيماً.
2. تتعلم قواعد التكنولوجيا.
تحت واجهة الدردشة، يبحث الذكاء الاصطناعي عن الهيكل والأنماط. عندما تتعلم كيفية كتابة الأوامر، فأنت تتعلم أساسيات كيف "تفكر" أجهزة الكمبيوتر. تبدأ في رؤية كيف تغير مدخلاتك المخرجات. تعليمات فوضوية تعني نتائج معيبة.
3. تحصل على ملاحظات أفضل بكثير.
عندما تكتب أمراً جيداً، يصبح الذكاء الاصطناعي مرآة لأفكارك. شارك جزءاً من الكود واسأل لماذا هو بطيء، والأمر الجيد سيمنحك شرحاً حقيقياً للمفهوم الكامن وراءه. أما الأمر الكسول فسيعطيك مجرد سطر كود ثابت دون أي فكرة عن سبب تعطله. الأوامر الجيدة تحول الذكاء الاصطناعي إلى معلم يساعدك على تعلم الأشياء التي لا تعرفها بعد.
4. تتعلم كيفية اكتشاف الأخطاء.
إذا كنت تستخدم أوامر بسيطة فقط، فقد تصدق كل ما يخبرك به الذكاء الاصطناعي. ولكن اطلب منه أن يمر بخطواته واحدة تلو الأخرى، وسترى بالضبط أين ينهار المنطق. هذه العادة تبني عيناً ثاقبة لاكتشاف الأخطاء والتحقق مما إذا كان العمل الفني متماسكاً بالفعل.
5. يساعدك على حل المشكلات الأكثر صعوبة.
الأمر الممل يمنحك حلاً مملاً (أو الأسوأ من ذلك، حلاً عديم الفائدة). أما الأمر الذكي فيمكنه مساعدتك في ربط الأفكار، أو اكتشاف ثغرة أمنية فاتتك، أو اقتراح طريقة أفضل لبناء تطبيقك. تعلم التحدث مع الذكاء الاصطناعي يتعلق بتوسيع قدراتك وتولي مشاريع كانت تبدو معقدة جداً للتعامل معها بمفردك.
كيف تتحدث مع الذكاء الاصطناعي وتحصل على الإجابات التي تبحث عنها
إذا شعرت يوماً أن الذكاء الاصطناعي لا يفهمك ببساطة، فغالباً ما يكون ذلك لأن تعليماتك كانت... حسناً، فوضوية بعض الشيء. ومشتتة. لا يمتلك الذكاء الاصطناعي حساً سليماً حول ما تحتاجه الآن، لذا عليك توجيهه في الاتجاه الصحيح.
1. امنح الذكاء الاصطناعي شخصية: تقنية "تصرّف كـ..."
الذكاء الاصطناعي ذو طبيعة عامة: اسأله سؤالاً عاماً، وستحصل على إجابة عامة. ولكن أخبره من "يكون" وكيف "يفكر""، وستتغير جودة الإجابة تماماً.
| بدلاً من: | جرّب: |
|---|---|
| "كيف أصلح هذا الكود؟" | "تصرّف كمهندس برمجيات أول (senior) بخبرة 10 سنوات. راجع الكود الخاص بي بحثاً عن أي أخطاء منطقية." |
من خلال منحه دوراً، فأنت تخبر الذكاء الاصطناعي بأي جزء من "دماغه" يجب أن يستخدم. هذا يضيق نطاق المفردات والنبرة لتتناسب مع ما تحتاجه بالفعل.
2. قدّم السياق: الـ "لماذا" مهمة
الذكاء الاصطناعي لا يستطيع قراءة أفكارك (لحسن الحظ). إنه لا يعرف ما إذا كنت طالباً، أو مديراً تنفيذياً، أو مطوراً خبيراً. إعطاؤه السياق يشبه تسليمه القصة الخلفية، حتى لا يضطر إلى التخمين.
-
المهمة + الهدف + الجمهور
-
مثال: "أنا أتعلم C++ للمرة الأولى [الجمهور]. اشرح لي ما هي الدالة (function) [المهمة] حتى أتمكن من فهم كيفية تنظيم السكريبت الخاص بي [الهدف]."
عندما يعرف الذكاء الاصطناعي السبب وراء سؤالك، فإنه يتوقف عن تسليمك حقائق عامة ويبدأ في إعطائك مساراً مفيداً للمضي قدماً.
3. حدد التنسيق: أخبره كيف يجب أن يبدو الشكل النهائي
من أسهل الطرق لتوفير الوقت هي إخبار الذكاء الاصطناعي بالضبط كيف تريد أن يتم تقديم المعلومات. لا ترضَ بجدار من النصوص إذا لم تكن مضطراً لذلك! يمكنك طلب:
- جداول (Tables) لمقارنة لغتي برمجة جنباً إلى جنب.
- كتل برمجية (Code blocks) يمكنك نسخها مباشرة إلى محرر الأكواد الخاص بك.
- نقاط نقطية (Bullet points) للحصول على ملخص سريع لمقال طويل.
- قائمة خطوة بخطوة عندما تحاول تثبيت شيء جديد.
4. استخدم التكرار والتحسين (Iteration)
يستسلم معظم المبتدئين بعد المحاولة الأولى. إذا لم تكن الإجابة الأولى مثالية، فلا تبدأ من جديد في نافذة جديدة – قم بالتحسين والتكرار (iterate). تعامل مع الذكاء الاصطناعي كصديق تجري معه محادثة.
إذا كان هناك شيء محير، اسأل: "هل يمكنك شرح هذا الجزء الأخير مرة أخرى؟" أو "هذا تقني جداً – هل يمكنك تبسيطه؟" يتذكر الذكاء الاصطناعي ما تحدثتم عنه للتو، لذا استمر في صقل الأمر حتى تقترب الإجابة مما كان في رأسك.
أخطاء شائعة يجب تجنبها عند كتابة الأوامر
1. أن تكون غامضاً جداً
أن تطلب من الذكاء الاصطناعي "كتابة سكريبت" يشبه الدخول إلى مطعم والقول: "أحضر لي طعاماً." ستحصل على شيء ما، لكن الاحتمالات تشير إلى أنك لن تحبه. لذا كن محدداً: "اكتب سكريبت Python قصيراً يعيد تسمية جميع ملفات الصور في مجلد إلى 'Photo_1' و 'Photo_2' وهكذا." كلما قدمت تفاصيل أكثر، قلّ ما يضطر الذكاء الاصطناعي لتخمينه.
2. تجاهل نبرة المحادثة
إذا لم تخبر الذكاء الاصطناعي كيف يتحدث، فإنه يعود افتراضياً إلى صوت آمن، وجامد قليلاً، ورسمي. عندما تحاول اكتساب مهارة جديدة، قد يبدو ذلك بارداً ومحبطاً بعض الشيء. لذا أخبر الذكاء الاصطناعي كيف تريده أن يبدو: "اشرح هذا بطريقة ودية ومشجعة،" أو "اجعله قصيراً، غير رسمي، ومباشراً." إذا أخطأت في النبرة، فحتى المعلومات الجيدة سيصعب استيعابها.
3. الوثوق بكل حقيقة
هذا هو الخطأ الأكبر: الذكاء الاصطناعي هو نموذج لغوي، وليس مدققاً للحقائق! في بعض الأحيان سيسلمك "حقيقة" أو مقتطف كود يبدو واثقاً بنسبة 100% ولكنه خاطئ بنسبة 100%. (قل مرحباً للهلوسة.) لذا تحقق دائماً. استخدم الذكاء الاصطناعي لبناء الهيكل أو شرح المنطق، ولكن تحقق من الحقائق مرتين، وقم بتشغيل الكود في بيئة تفاعلية (مثل تلك المدمجة في Coddy) للتأكد من أنه يعمل بالفعل.
4. الفشل في تقديم أمثلة
يطرح الكثير من الناس سؤالاً على الذكاء الاصطناعي أو يعطونه أمراً ويأملون في الأفضل. لكن الذكاء الاصطناعي يتعلم بسرعة مذهلة إذا أعطيته مثالاً أو مثالين فقط لما تريده. هذا ما يسميه التقنيون التلقين بأمثلة قليلة (few-shot prompting). إذا كنت تريد من الذكاء الاصطناعي كتابة عناوين لمدونتك، فلا تطلب فقط "5 عناوين." أعطه عنوانين يعجبانك بالفعل أولاً. سوف يلتقط الجو العام بشكل أسرع بكثير من أي شرح طويل.
5. استخدام مصطلحات معقدة للغاية
قد تعتقد أن استخدام كلمات ذكية للغاية يجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل. حسناً، العكس هو الصحيح. استخدام المصطلحات المعقدة يمكن أن يربك أحياناً منطق الأمر. لذا التزم بلغة بسيطة وواضحة. الذكاء الاصطناعي هو زميل ذكي جداً لا يطلب أكثر من تعليمات واضحة. إذا لم تستطع شرح فكرتك بطريقة بسيطة، فمن المحتمل أن يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في بنائها بشكل صحيح.
كيف تبدأ رحلتك مع الذكاء الاصطناعي اليوم مع Coddy
تعلم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد لا يحدث بين عشية وضحاها، والخبر السار هو أنه ليس مضطراً لذلك. لا تحتاج إلى قضاء ساعات في دراسة الكتب السميكة أو مشاهدة مقاطع فيديو لا نهاية لها. أفضل طريقة للبدء هي التحدث مع الذكاء الاصطناعي كل يوم، والتحقق المزدوج والتأكد من كل ما تحصل عليه!
إذا كنت مستعداً لتجاوز الإجابات الغريبة والبدء في إجراء محادثات مفيدة حقاً مع الذكاء الاصطناعي، فقد قمنا بتجميع دورة تدريبية حول أوامر الذكاء الاصطناعي (AI Prompts) يمكنك إنجازها في بضع دقائق أثناء تناول قهوة الصباح.
بدلاً من مجرد القراءة عن النصائح، يمكنك القفز إلى دروسنا التفاعلية وممارسة ما تعلمته. إنها طريقة خالية من التوتر لترى مدى القوة التي تمتلكها بمجرد أن تعرف الأشياء الصحيحة التي يجب قولها!
Share this article
About the Author
Jana Simeonovska
Content Strategist & Writer
Frequently Asked Questions
كيف أبدأ التحدث مع الذكاء الاصطناعي؟
ابدأ بالسياق. أعطِ الذكاء الاصطناعي بعض المعلومات الأساسية حول الدور الذي يلعبه في محادثتك، أو قدم له المعلومات التي ترغب في معرفة المزيد عنها. أمثلة: "أريدك أن تتصرف كمدرب حياة، يمكنه تقديم التوجيه والتحفيز لمساعدتي في تحقيق أهدافي الشخصية والمهنية."
كيف أبدأ مع الذكاء الاصطناعي كمبتدئ؟
يتضمن تعلم الذكاء الاصطناعي بناء مهارات أساسية، واختيار مسار التعلم الصحيح، وتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهدافك. ابدأ بتقييم معرفتك الحالية، وتحديد هدفك من التعلم، واتباع خطة تعلم تتماشى مع أهدافك الشخصية أو المهنية.
كيف أستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء الـ prompts؟
كن واضحاً ومحدداً في الـ prompt الخاص بك: الوضوح والتحديد سيساعد أداة الذكاء الاصطناعي على إنشاء أفضل prompt. اختبر الـ prompt الخاص بك: قم دائماً باختبار الـ prompts الخاصة بك واستمر في تحسينها أو ضبطها للحصول على أفضل النتائج الممكنة.
ما هي الأشياء الخمسة التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بها؟
هناك خمس سمات لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها حقاً: التعاطف، الحضور، الحكم، الإبداع، والأمل. الابتكار الحقيقي يحتاج إلى مهارات بشرية. لكن الذكاء الاصطناعي يعمل فقط على البيانات الموجودة لذا فهو لا يمتلك هذه الأشياء.
كيف يمكنني تحسين مهاراتي في الـ prompting؟
يمكنك تجربة أي من هذه الطرق على الفور:
- Role Prompting. عيّن شخصية لتوجيه النبرة والسياق.
- Few-Shot Prompting. قدم بعض الأمثلة لتعليم النموذج النمط المطلوب.
- Chain-of-Thought Prompting. وجّه النموذج للتفكير خطوة بخطوة.
- Instruction + Constraint Prompting. تحكم في المخرجات من خلال أن تكون دقيقاً.
لماذا أتعلم الـ prompt engineering مع Coddy؟
- تدرب على AI prompts حقيقية في متصفحك وشاهد استجابات LLM المباشرة. لا توجد مفاتيح API لإدارتها، ولا يوجد إعداد. كل تمرين prompt-engineering يعمل على نموذج حقيقي لتتعلم ما يغير المخرجات فعلياً.
- الـ Prompt engineering كما يُستخدم فعلياً: تعليمات واضحة، أمثلة few-shot، مطالبات role و persona، مخرجات مهيكلة، التفكير المتسلسل (chain-of-thought reasoning)، والوعي بـ prompt-injection. التقنيات التي يحتاجها كل مهندس AI prompt.
- تلميحات الذكاء الاصطناعي ترشدك إلى سبب فشل الـ prompt وما يجب تغييره، لتبني حدساً حقيقياً لـ ChatGPT و Claude و LLMs الأخرى بدلاً من مجرد نسخ القوالب.
- شهادة prompt engineering مجانية عند إنهاء الدورة. إشارة موثوقة لأدوار الذكاء الاصطناعي والمحتوى والدعم والمنتجات حيث يُتوقع بشكل متزايد وجود مهارات الـ prompt-engineering.
