خريطة اللاعبين كما هم اليوم، ثم ست محطات بالترتيب الذي يعتمد بعضه على بعض. كل محطة تجيب عن سؤال واحد، ولها مفهومها بمصدره، ومعالمها على الخريطة، وتطبيق تنفّذه مجانًا هنا، وبوابة مفاهيم تعرف بها أنك جاهز للتالية.
ابدأ هنا
لا تعرف من أي محطة تبدأ؟ البوصلة تجيب في 6 ضغطات
نوعك (صاحب عمل، موظف، صانع محتوى، مبتدئ) ومستواك يحدّدان محطتك الأولى ومكسبك الأول. ثم عُد إلى هنا: 10 سؤالًا على 6 بوابات، اجتزها بـ 80% لتفتح شارة كل محطة.
البوصلة في المنتصف تقول من أي محطة تبدأ؛ المحطات الخمس حولها هي المسار بالترتيب. اضغط محطة لتفتحها.
الخريطة: 27 معلمًا في 5 مجموعات
آخر مراجعة: 19 سبتمبر 2026 · تُراجَع كل ربع سنة
الأسماء تتغيّر كل ربع سنة والمجموعات لا تتغيّر تقريبًا. لكل معلم: ما هو، متى تلجأ إليه، ما ليس له، وآخر ما صدر منه بتاريخه. لا أسعار ولا «الأفضل»: السعر يتغيّر شهريًا، و«الأفضل» يعتمد على مهمتك وبياناتك وميزانيتك، وهو ما تقرّره في المحطة 3.
النماذج الكبرى the frontier models
كلها نماذج لغوية كبيرة (LLM): تتنبأ بالكلمة التالية الأرجح بناءً على ما قبلها، عبر معمارية المحوّل (Transformer) التي وصفها فاسواني وزملاؤه (Vaswani et al.، 2017). لا تعرف، بل ترتّب. ولهذا تهلوس أحيانًا: إجابة واثقة الصياغة وغير صحيحة، وهو سلوك طبيعي للنموذج لا عطلًا فيه (مسح جي وزملائه، Ji et al.، 2023). الفرق بين الشركات في الجودة والسعر والأدوات حول النموذج، لا في هذه الحقيقة.
«أوزان مفتوحة» (Open weights) تعني أن ملف النموذج نفسه منشور: تنزّله وتشغّله عندك أو عند مزوّد، بدل أن تستأجره من شركة واحدة. لا تعني أنه مجاني لكل استخدام؛ الرخصة (MIT، Apache 2.0، أو رخصة خاصة) هي التي تحدّد ذلك، وتعريف «الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر» الصادر عن مبادرة المصدر المفتوح (OSI، 2024) يفرّق بين نشر الأوزان ونشر البيانات والكود. ما يهمّ غير التقني منها ثلاثة: التكلفة أقل، الخصوصية ممكنة (يعمل على خوادمك)، ودعم العربية يختلف من عائلة لأخرى.
هذه نماذج انتشار (Diffusion) لا نماذج لغة: تبدأ من ضوضاء وتزيلها خطوة خطوة حتى تظهر الصورة أو اللقطة (هو وزملاؤه، Ho et al.، 2020؛ والنسخة الكامنة التي جعلتها رخيصة: رومباخ وزملاؤه، Rombach et al.، 2022). ما يهمّ غير التقني: النموذج نفسه يُباع داخل منصّات كثيرة بأسماء مختلفة، فاسأل «أي موديل خلف هذا الزر». وقاعدة مجرّبة هنا (15 سبتمبر 2026): النص العربي داخل الصورة غير موثوق على كل النماذج؛ ولّد الصورة بلا نص، وضع العربية فوقها في أداة التصميم. ومن يبحث عن Sora: أُغلق تطبيقه في أبريل 2026، والبديل في Veo أو Kling.
النموذج وحده لا يعرف ملفاتك. مساحة العمل تعطيه مصادرك وقت السؤال، فيجيب منها ويقتبس: هذا هو التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) الذي وصفه لويس وزملاؤه (Lewis et al.، 2020)، وهو ما يحوّل الموديل من «يعرف كل شيء تقريبًا» إلى «يعرف ما أعطيته بالضبط». القاعدة المقابلة: ما لا يجوز أن يدخل (بيانات العملاء الصحية والمالية والشخصية بلا تصريح) لا يدخل، بموجب مبدأ الحد الأدنى من البيانات في أنظمة الحماية (GDPR، 2018؛ نظام حماية البيانات الشخصية السعودي PDPL، 2023).
دفتر يقرأ مصادرك أنت (PDF، روابط، فيديو، تسجيلات) ويجيب منها باقتباس، ويحوّلها إلى بودكاست أو فيديو قصير أو اختبار.
متى: مذاكرة تقرير أو كتاب أو محاضرة، وتحويل 20 ملفًا إلى ملخّص تثق به لأن كل جملة فيه تشير إلى مصدرها.
ليس لـ: الكتابة الحرة والأفكار من الصفر؛ هو لما عندك لا لما تريد اختراعه.
آخر إصدار: أُعيدت تسميته Gemini Notebook في 2026؛ في سبتمبر 2026: محادثة صوتية مع دفترك بنحو 100 لغة، تسجيل المحاضرات من التطبيق، ملخّصات فيديو بأكثر من 80 لغة.
الوكيل (Agent) ليس نموذجًا أذكى؛ هو نموذج معه أدوات وحلقة: يفكّر، يتصرّف، يقرأ النتيجة، ويعيد، حتى تكتمل المهمة (نمط ReAct، ياو وزملاؤه، Yao et al.، 2023). أدوات البناء بالكلام هي وكلاء أدواتها الكود، ووكلاء العمل هي وكلاء أدواتها متصفحك وملفاتك. والقاعدة التي لا تتغيّر منذ بينبريدج (Bainbridge، 1983، «مفارقات الأتمتة»): كلما أتمتّ أكثر، ابتعدت عن التفاصيل، فضع نقطة مراجعة بشرية حيث يؤلم الخطأ.
الشركات التي تصنع النماذج تعلّم استخدامها مجانًا، وهذه أفضل من أي كورس وسيط لأنها من الداخل. لكنها تعلّمك الأداة لا الترتيب: خذ كورس الشركة حين تصل المحطة التي يخدمها، لا قبلها. نصفها لغير التقني ونصفها كود، والوسم يقول أيّها.
Claude 101 لمهام العمل اليومية، وسلسلة AI Fluency لغير التقنيين (أصحاب الأعمال الصغيرة، العمل الإبداعي، الطلاب، المعلمون)، ثم Claude Code 101 وCowork لمن وصل المحطة 5.
مسارات بحسب دورك: Apply AI at Work للموظف، Lead AI Adoption للمدير، Build with AI للمبرمج، وTeach and learn with AI؛ فيديوهات وبثوث حيّة عن أساسيات ChatGPT.
برمجة معالجات الرسوم (GPU) التي تعمل عليها النماذج. لمن يكتب كودًا يعمل على الـ GPU؛ ليس محطة لغير التقني، ووُضع هنا لأن السؤال يأتي.
لم تبدأ بعد — البوصلة تقول من أي محطة، أو ابدأ من الأولى.
0/6بوابات المفاهيم — افتح أي محطة وابدأ
1
لماذا هنا؟ كل ما بعدها يفترض أنك تعرف ماذا يفعل النموذج وماذا لا يفعل. من يبدأ من الأدوات يقيس الأداة بما لا تستطيعه أصلًا، ثم يقرّر أن «الذكاء الاصطناعي لا يعمل».
المفهومالنموذج اللغوي الكبير والهلوسة(LLM & hallucination)Vaswani et al. (2017)؛ Ji et al. (2023)
تخرج منها قادرًا على
تشرح بجملة واحدة كيف يتنبأ الموديل بالكلمة التالية، ولماذا لا يعني ذلك أنه «يعرف».
تفرّق بين إجابة واثقة وإجابة صحيحة، وتتحقّق من أي رقم أو اسم قبل استخدامه.
تكتب برومبتًا من أربعة عناصر: الدور، المهمة، السياق، الصيغة المطلوبة.
الفخّ في هذه المرحلة
فتح خمسة نماذج في أسبوع للمقارنة. الفرق بينها في المحطة الأولى أصغر من الفرق بين برومبت جيد وبرومبت سيئ.
Claude 101 لمهام العمل اليومية، وسلسلة AI Fluency لغير التقنيين (أصحاب الأعمال الصغيرة، العمل الإبداعي، الطلاب، المعلمون)، ثم Claude Code 101 وCowork لمن وصل المحطة 5.
مسارات بحسب دورك: Apply AI at Work للموظف، Lead AI Adoption للمدير، Build with AI للمبرمج، وTeach and learn with AI؛ فيديوهات وبثوث حيّة عن أساسيات ChatGPT.
انتقل للمحطة التالية حين: جرّبت 3 برومبتات على نصّك، احتفظت بواحد، ورأيت هلوسة واحدة على الأقل وعرفتها.
2
3
4
5
6
لماذا مسار وليس قائمة أدوات؟
أكثر سؤال يصلني: «أبدأ منين أتعلم الذكاء الاصطناعي؟». الحقيبة (60+ أداة في 12 فئة) تجيب عن نصف السؤال: ما الموجود. هذه الصفحة تجيب عن النصف الآخر: بأي ترتيب. لأن مشكلة المبتدئ لم تكن يومًا نقص الأدوات بل ترتيبها: يبدأ من الوكلاء (المحطة 6) قبل أن يعرف ما الهلوسة (المحطة 1)، فيبني شيئًا يكذب عليه بثقة ثم يقرّر أن «الذكاء الاصطناعي مبالغ فيه».
المسار التالي مرتّب بالاعتماد لا بالشهرة: كل محطة تجيب عن سؤال تفترض المحطة التالية أنك أجبته. الخريطة في الأعلى تقول من هم اللاعبون اليوم، والحقيبة تقول ما الأدوات في كل فئة، والمحطات تقول ماذا تفعل بها ومتى، والبوصلة تقول من أي محطة تبدأ أنت.
الخريطة تتغيّر كل ربع سنة والمحطات لا تتغيّر تقريبًا: النموذج الذي يتنبأ بالكلمة التالية سيظلّ يهلوس، والأتمتة ستظلّ تحتاج نقطة مراجعة، أيًّا كان اسم الشركة على الأداة.
أربع حقائق يقولها قليلون
ما الفرق بين هذه الخريطة والحقيبة؟
الحقيبة هي الأصل: 60+ أداة في 12 فئة، تُنزَّل وتُحدَّث في ملفها، وتُفتح كل مرة تحتاج أداة لمهمة. الخريطة هنا توجيه: من هم اللاعبون الكبار، وأين يقف كل واحد على المسار، ومتى تلجأ إليه. الحقيبة للاختيار، والخريطة للترتيب.
هل الأفضل ChatGPT أم Claude أم DeepSeek؟
في المحطة الأولى لا يهمّ: الفرق بين برومبت جيد وسيئ أكبر من الفرق بين النماذج. ابدأ بواحد وثبّت عليه أسبوعًا. الفرق يبدأ في المحطة الثالثة، حين تعرف مهمتك وبياناتك وميزانيتك، وحينها تختار بالمعايير الثلاثة لا بالترند.
الشركات نفسها تعلّم مجانًا، فلماذا هذا المسار؟
لأن كورس الشركة يعلّمك أداتها من الداخل، ولا يقول لك من أي محطة تبدأ ولا متى تتجاهلها. المسار يعطيك الترتيب، وكورسات الشركات (في الأعلى) تعطيك العمق حين تصل المحطة التي تحتاجه فيها. ابدأ بالمحطة، ثم خذ كورس المحطة.