لوحة المتصدرين

نحن نسمي أنفسنا "إنسان عاقل أو حكيم"، لأن ذكائنا أمر مهم جدًا بالنسبة لنا. لقد حاولنا منذ آلاف السنين أن نفهم كيف نفكر، أي كيف يمكن للعقل البشري أن يدرك ويُحلل ويفهم ويتنبأ ويتلاعب بعالم كبير ومعقد. يذهب الذكاء الصناعي إلى ماهو أبعد من ذلك؛ يحاول فهم الكيانات الذكية إلى جانب بناء كيانات ذكية أيضًا. الذكاء الاصطناعي هو أحد أحدث المجالات في العلوم والهندسة، وقد بدأ العمل به بجدية بعد الحرب العالمية الثانية بفترة وجيزة، لكنه لم يُبصر النور إلا مع بداية القرن الحادي والعشرين، حيث بدأ الإنترنت والبيانات بالانتشار إلى جانب تطور أجهزة الحواسيب. يتميز الذكاء الصناعي بأنه علم كبير وتعددي؛ يشارك فيه علماء الحاسوب والرياضيات والهندسة واللغة والفلسفة والمنطق. الذكاء الاصطناعي وثيق الصلة بأي مهمة فكرية؛ إنه مجال عالمي. ماهو الذكاء الاصطناعي لنتفق بدايةً أنّه لا فرق في قول "الذكاء الاصطناعي" أو "الذكاء الصناعي" بالعربية، فكلاهما يُشيران إلى شيء من صنع البشر وليس الطبيعة. مفهوم الذكاء الصناعي Artificial Intelligence -اختصارًا AI- هو مجال جديد ظهر تقريبًا عام 1950 على يد آلان تورينج (يُسميه البعض الأب الروحي للذكاء الصناعي) المقصود به باختصار هو جعل الآلة تفكر وتعمل مثل الإنسان. في البداية لاقى هذا المجال الكثير من الصعوبات لأن العلماء كانوا يحاولون محاكاة الذكاء والتفكير البشري، محاولين جعل الآلة تفكر وتعمل مثل الإنسان. بسبب هذا التفكير فشل العلماء في الوصول إلى تقدم حقيقي في هذا المجال، لأنه رغم كل التقدم الذي وصلت إليه العلوم لم يستطع العلماء تحديد الطريقة التي يفكر بها الإنسان. وصل العلماء لاحقًا إلى قناعة تفيد بأننا كبشر لا يهمنا كيف تعمل الآلة (أي لن نُقيد الآلة بطريقة التفكير البشري)؛ المهم أن نحصل على نفس النتيجة التي نحصل عليها من خلال الإنسان، فالإنسان يرى الصورة على أنها انعكاسات للضوء، والآلة ترى الصورة على أنها مصفوفة من البيكسلات والأصفار والواحدات. آنذاك بدأ الذكاء الصناعي بالتطور ودخل جميع مجالات حياتنا العملية سواءًا المجال العسكري والطبي والصناعي والتجاري وحتى التعليمي والترفيهي، فكانت دقة الأداء عالية جدًا، وفي بعض المجالات كانت نسبة الخطأ شبه معدومة، أي أن الآلة بدأت تحاكي التفكير البشري، حتى أنها أصبحت أفضل منه في كثير من المجالات، فالعلوم حاليًا هي علوم الذكاء الصناعي. إن كان الإنترنت هو ثورة السنوات الماضية، فالذكاء الصناعي هو ثورة الحاضر والمستقبل. تعريف الذكاء الاصطناعي الذكاء الصناعي هو مصطلح صاغه البروفيسور الفخري في جامعة ستانفورد جون مكارثي في عام 1955 لأول مرة ضمن ورشة عمل صيفية تسمى مشروع دارتموث الصيفي للبحوث حول الذكاء الاصطناعي على أنه: بالرغم من أن هناك اختلافات حول التعريف، إلا أن الجامعة الأشهر في الذكاء الصناعي "ستانفورد" تعتمده. من التعاريف الأخرى هو التعريف الذي صاغه أندرياس كابلان ومايكل هاينلين، وينص على أن الذكاء الصناعي هو: تُركز تعريفات الذكاء الاصطناعي الحديثة على أنّه مجال فرعي لعلوم الحاسب وكيف يمكن للآلات تقليد الذكاء البشري. يُقدم قاموس أكسفورد هذا التعريف: ما هو ذكاء الآلة ومتى نقول عن الآلة أنها ذكية؟ يُجيب عن هذا السؤال اختبار تورينج (نسبةً لآلان تورينج). إنها أشبه بلعبة بين ثلاث أطراف؛ اثنان من البشر (الأول لاعب والثاني حكم أو مراقب) والآلة المُراد اختبارها إن كانت ذكية (اللاعب الثاني). اللاعبين الثلاثة معزولين عن بعضهم البعض، ويكون التراسل بين الأطراف كتابيًا. يبدأ المراقب بطرح أسئلة على اللاعبين (الحاسب والشخص الآخر). ينجح الحاسوب في الاختبار (يكون ذكي) إذا لم يستطع المراقب التفريق بينه وبين الإنسان. عبقرية هذا المفهوم هي أنه ليست هناك حاجة لمعرفة ما إذا كانت الآلة تعرف شيئًا ما بالفعل أو أنها تُدرك ذاتها أو حتى إذا كانت إجاباتها صحيحة، وإنما يشير إلى قدرة تلك الآلة على معالجة كميات كبيرة من المعلومات وتفسير اللغة البشرية. الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على الرغم من الخلط بين المصطلحين في بعض السياقات، إلا أن تعلم الآلة فرع من فروع الذكاء الصناعي العديدة. يشير الذكاء الصناعي إلى أي أسلوب يُعطي الآلة القدرة على محاكاة الذكاء البشري، بينما يشير التعلم الآلي إلى مجموعة التقنيات والخوارزميات التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون أن تُبرمج عليها صراحةً. ما أهمية الذكاء الاصطناعي؟ يُنظر إلى تقنيات الذكاء الصناعي على أنها أدوات وتقنيات تهدف لخدمة البشرية وتسهيل حياة الأفراد، فهي تهدف إلى جعل حياتنا أسهل، كما يمكن تطبيقه في جميع المجالات تقريبًا للحصول على كفاءة أعلى. فيُقدم الذكاء الصناعي العديد من الميزات والحلول التي تعود بالفائدة لأي مؤسسة حديثة تقريبًا، يتضمن ذلك: أتمتة العمليات: الذكاء الاصطناعي قادر على أتمتة المهام التي نُنجزها يدويًّا وبدقة وسرعة دون الشعور بأي إرهاق أو الاضطرار إلى أخذ فترات راحة مثلما يحتاج الموظف البشري (مثلًا مراقبة السيارات والإبلاغ عن المخالفات). تحليل البيانات الضخمة: كمية البيانات الموجودة حاليًّا على الإنترنت تفوق بكثير قدرة البشر على استيعابها وتفسيرها واتخاذ قرارات معقدة بناءً عليها. يمكن لخوارزميات الذكاء الصناعي معالجة تلك البيانات وتحليلها وفهمها، وبالتالي تمنح المؤسسات رؤى حول عملياتها ربما لم تكن على دراية بها من قبل. اتخاذ القرارات: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات أكثر دقة من البشر في بعض الأحيان نظرًا لقدرتها على تحليل العلاقات المعقدة والمتعددة والاستفادة من البيانات الضخمة المنتشرة على الإنترنت. مجالات الذكاء الاصطناعي يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا للدراسة يتضمن العديد من النظريات والأساليب والتقنيات المختلفة، ومن أبرز مجالات الذكاء الاصطناعي مايلي: تعلم الآلة Machine learning: عرّف آرثر صموئيل تعلم الآلة بأنّه المجال الذي يعطي الحاسوب القدرة على التعلم من المشاكل التي يصادفها دون تعليمات واضحة تُعطى له، أي القدرة على معالجة مشاكل جديدة. الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks: عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المُصممة بطريقة مُستوحاة من الخلايا العصبية في الدماغ البشري، وهي مصممة للتعرف على الأنماط. التعلم العميق Deep Learning: يستخدم شبكات عصبية ضخمة مع العديد من طبقات وحدات المعالجة، حيث يستفيد من التطورات الحوسبية الكبيرة (المعالجات القوية مثلًا) وتقنيات التدريب المحسنة لتعلم الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات. أتمتة العمليات الآلية Robotic Process Automation: يمكن أن يكون مصطلح أتمتة العمليات الآلية مربكًا بعض الشيء؛ لا تعني كلمة آلية أو روبوتية هنا الروبوتات المادية، وإنما الروبوتات التي تُمثل برامج (برامج آلية) تُنفِّذ بعض العمليات التقليدية المكررة، مثل وإدارة المعاملات وإرسال الفواتير وتقديم ردود نموذجية للعملاء (روبوتات الدردشة، لابد وأنك تعرفها). الروبوتات Robots: هو آلة يمكنها إنجاز المهام الموكلة إليها من خلال تنفيذ سلسلة معقدة من الإجراءات تلقائيًا. يمكن توجيه الروبوت بواسطة جهاز تحكم خارجي، أو قد يكون عنصر التحكم مضمنًا فيه. الأنظمة الخبيرة Expert systems: النظام الخبير هو محاولة جمع الخبرة البشرية المتعلقة بمجال محدد ضمن الحاسب لكي يحل محل الخبير، أو يمكننا القول أنّه برنامج مصمم لينفد مهاماً متعلقة بالخبرة البشرية، وهذا يتضمن التحليل والتشخيص واتخاذ القرارات والتنفيذ أيضًا. المنطق الترجيحي أو الضبابي Fuzzy Logic: المنطق الضبابي هو نهج للحوسبة يعتمد على "درجات الحقيقة degrees of truth" بدلاً من المنطق الثنائي "صح أو خطأ" المعتاد (1 أو 0) الذي يعتمد عليه الحاسب ويحاول حل المشكلات باستخدام طيف مفتوح وغير دقيق من البيانات والاستدلالات التي تجعل من الممكن الحصول على مجموعة من الاستنتاجات الدقيقة. لمزيد من التفاصيل المتعلقة بفروع أو مجالات الذكاء الصناعي، يمكنك قراءة مقالة مجالات الذكاء الاصطناعي. تعمل العديد من التقنيات على تمكين ودعم تطبيق الذكاء الاصطناعي منها: الرؤية الحاسوبية Computer vision تعتمد على خوارزميات التعلم العميق للتعرف على ما هو موجود في الصورة (أو الفيديو) وتحليلها وفهمها وتفسير مكوناتها. معالجة اللغة الطبيعية Natural language processing هي قدرة أجهزة الحاسب على تحليل وفهم وتوليد اللغة البشرية، بما في ذلك الكلام. تطور خوارزميات الذكاء الصناعي نقل هذا المجال من الظلام إلى النور. علم البيانات Data science: هو دراسة البيانات لاستخراج رؤى ذات مغزى تخدم الأعمال والمؤسسات. إنها مصطلح شامل للتقنيات الإحصائية وتقنيات التصميم وطرق التطوير. يُستخدم الذكاء الاصطناعي فيها بشكل متزايد للتعامل مع البيانات، وإزالة الإنسان من المهمة بأكملها للعمل بمفرده. إنترنت الأشياء Internet of things، هو ربط الأشياء (كرسي طاولة ثلاجة ..إلخ) مع بعضها البعض من خلال الإنترنت، وتمكينها من الاتصال مع بعضها البعض وتبادل المعلومات واتخاذ القرارات؛ أي باختصار "هو جعل الأشياء تتكلم وتتخذ القرارات من أجل خدمتنا". تعتبر وحدات المعالجة الرسومية Graphics processing unit مفتاحًا للذكاء الاصطناعي لأنها توفر القوة الحوسبية الكبيرة المطلوبة للمعالجة. يتطلب تدريب الشبكات العصبية بيانات كبيرة بالإضافة إلى قوة حوسبية. واجهات برمجة التطبيقات APIs عبارة عن حزم من التعليمات البرمجية التي تتيح إمكانية إضافة وظائف الذكاء الصناعي إلى المنتجات الحالية والبرامج. أنواع الذكاء الاصطناعي هناك عدة أنواع للذكاء الصناعي يمكن وضعها ضمن فئتين، الأولى تعتمد على القدرات والثانية تعتمد على الوظيفية. بالنسبة لفئة القدرات، تنقسم إلى: ذكاء اصطناعي ضعيف أو ذكاء اصطناعي ضيق: هو الذكاء الاصطناعي الذي يتخصص في مجال واحد (يستطيع تنفيذ مهمة واحدة فقط). ذكاء اصطناعي عام: حواسيب بمستوى ذكاء الإنسان في جميع المجالات. ذكاء اصطناعي خارق: هو ذكاء اصطناعي يفوق ذكاء وقدرة الإنسان. أما بالنسبة للفئة التي تعتمد على الوظيفة تنقسم إلى: الآلات التفاعلية Reactive machines: لا تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ذاكرة، ويكون لها مهمة معينة. ذاكرة محدودة Limited memory: تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة، لذا يمكنها استخدام الخبرات السابقة في القرارات المستقبلية. نظرية العقل Theory of mind: يجب أن يفهم الذكاء الاصطناعي المشاعر البشرية والناس والمعتقدات وأن يكون قادرًا على التفاعل اجتماعيًا مثل البشر. الإدراك الذاتي Self-awareness: مستقبل الذكاء الاصطناعي. ستكون هذه الآلات فائقة الذكاء، وسيكون لها وعيها ومشاعرها وإدراكها الذاتي. تطبيقات الذكاء الاصطناعي تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا حصر لها؛ يمكن تطبيق هذه التكنولوجيا على العديد من القطاعات والصناعات المختلفة. إليك أهم 10 تطبيقات للذكاء الاصطناعي: 1. الطب والرعاية الصحية أحدث الذكاء الصناعي تأثيرًا غير مسبوق في المجال الطبي، إذ أصبحت خوارزميات ونماذج التعلم الآلي قادرةً على تشخيص العديد من الأمراض والتنبؤ بها، مثل تحديد ما إذا كان مريض معين مصابًا بسرطان أو ورم خبيث أو حميد بناءً على الأعراض والسجلات الصحية والتاريخ أو التنبؤ بالإصابة بأمراض وأوبئة ..إلخ. 2. النقل أصبح إنتاج السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على الذكاء الصناعي -الشغل الشاغل للعديد من الشركات العالمية مثل شركة تسلا التي يرأسها إيلون ماسك. كما أنه يساعد في تقليل الازدحام والاختناقات المرورية. أما في النقل الجوي؛ فقد أصبحت الآلة تشارك في تخطيط المسارات جنبًا إلى جنب مع مخططات هبوط الطائرة والإقلاع. 3. التعليم يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية تقييم الطلاب ووضع الدرجات، وبالتالي توفير الجهد والوقت على المدرسين. بالمناسبة، لقد كان مشروع التخرج الخاص بي هو نظام ذكي لمراقبة سلوك الطلاب خلال الدرس ورصد تعابير وجوههم لمعرفة الطالب الذي يشعر بالملل أو النائم والذي يُشارك باستمرار والذي يُثير الشغب ..إلخ، وتقديم تقرير عن كل طالب في نهاية الدرس. 4. الأعمال دُمجت خوارزميات التعلم الآلي مع أنظمة تحليل وإدارة علاقات العملاء CRM، لمعرفة كيفية خدمة العملاء بطريقة أفضل. كما دُمجت روبوتات الدردشة في مواقع الويب لتقديم خدمة فورية للعملاء. أصبحت أتمتة المناصب الوظيفية أيضًا نقطة نقاش بين الأكاديميين ومحللي تكنولوجيا المعلومات. 5. الأمن والحماية تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات والأحداث SIEM والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات. 6. المؤسسات المالية والمصرفية يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في إدارة المعاملات المالية والتعامل مع العديد من الأنشطة البنكية الأخرى. من خلال نماذج التعلم الآلي يمكن التعامل مع العمليات اليومية للبنوك، مثل المعاملات والعمليات المالية وأموال سوق الأوراق المالية وإدارتها وما إلى ذلك بسهولة وكفاءة أكبر. كما تُستخدم في عمليات مكافحة غسيل الأموال وتحليل أنظمة الائتمان. 7. الألعاب والترفيه حقق الذكاء الصناعي تقدمًا كبيرًا في ألعاب الواقع الافتراضي والألعاب الحديثة، حيث يُستخدم لتوليد سلوكيات متجاوبة أو متكيفة أو ذكية لشخصيات اللاعبين تُحاكي الذكاء البشري. 8. الصناعة من خلال الذكاء الصناعي يمكننا توفير الوقت والمال عن طريق أتمتة العمليات والمهام الروتينية وتحسينها. زيادة الإنتاجية والكفاءات التشغيلية. اتخاذ قرارات أعمال أسرع بناءً على مخرجات التقنيات المعرفية. 9. الزراعة تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحسين الجودة الشاملة للحصاد ودقته (تُعرق بالزراعة الدقيقة). يمكن للذكاء الصناعي أن يتنبأ بالوقت الذي يستغرقه محصول ما ليصبح ناضجًا وجاهزًا للقطف واكتشاف الأمراض في النباتات والآفات وسوء تغذية المزارع، وهذا ما يزيد من كفاءة الزراعة. 10. الفنون أصبح بإمكان الذكاء الاصطناعي إنتاج لوحات فائقة الجمال، كما أنّه دخل في مجال الموسيقى والغناء، حيث أصبح قادرًا على تأليف نوتات موسيقية وأغاني وإنتاج أنواع الأصوات المختلفة. الذكاء الاصطناعي والثورة الصناعية الرابعة 4IR لابد وأنك قد سمعت عن العصر الجديد من الصناعة والذي يُعرف بالثورة الصناعية الرابع "0.4 Industry". ترتكز الثورة الصناعية الرابعة على أتمتة العمليات إلى حد كبير جدًا واستخدام جداول زمنية أسرع للإنتاج ومستودعات ذكية (مخازن ذكية)، مما يسمح بإنتاج وتوزيع المنتجات بسرعة وفعالية أكبر، كما أنها ستتطلب قوة عاملة ذات مهارات عالية ومتعلمة وتتقن كيفية استخدام وتشغيل أحدث التقنيات. يأتي دور الذكاء الصناعي هنا في قدرته على إحداث هذه التغييرات بسرعة وسلاسة، ولاسيما من خلال الأنظمة الخبيرة والرؤية الحاسوبية والروبوتات وإنترنت الأشياء. ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي؟ تتطور تقنيات الذكاء الصناعي بسرعة كبيرة جدًا، ويرجع ذلك إلى أن الذكاء الاصطناعي يُمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، كما أنه يعطي تنبؤات أكثر دقة من الإنسان. إن الكميات الهائلة من البيانات يمكنها دفن قدرة العقل البشري على معالجتها وتحويلها إلى معلومات ذات معنى، إلا أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكنها أخذ وتحويل تلك البيانات إلى معلومات مُفيدة وقابلة للتنفيذ بسرعة، لكن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة الكميات الكبيرة من البيانات التي تتطلبها برمجة الذكاء الاصطناعي. مزايا الذكاء الاصطناعي يجعل الآلات أكثر قوة وفائدة. يُقدم أساليب جديدة لحل المشاكل. أفضل من البشر في التعامل مع المعلومات. يُحسّن كفاءة العمل، إذ يقلل من المدة الزمنية لإنجاز مهمة مقارنة بالبشر. غالبًا ما يكون أكثر دقة من البشر. عيوب الذكاء الاصطناعي عدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى. أي يمكن للآلة أن تنفذ مهمة (أو عدة مهمات) محددة مُدربة عليها مسبقًا فقط، ولايمكنها أن تنفذ مهمة لم تُدرب عليها مُسبقًا. التكلفة (تكلفة تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية). قلة الكفاءات (يتوفر عدد قليل من المبرمجين الأكفاء القادرين على تطوير برامج الذكاء الاصطناعي). يتطلب خبرة فنية عميقة. الروبوتات هي إحدى تطبيقات الذكاء الصناعي التي تحل محل الوظائف التي يشغلها البشر، وبالتالي قد تؤدي إلى تزايد البطالة. كيف يتم استخدام الذكاء الصناعي اليوم؟ يُستخدم الذكاء الاصطناعي بمستويات متفاوتة من التطور على نطاق واسع وعبر مجموعة من التطبيقات اليوم. لابد وأنك تستخدم اليوتيوب أو الفيسبوك، ولابد أنك لاحظت أنهم يقترحون لك مقاطع فيديو مُشابهة لما تُشاهده في العادة، هذه الاقتراحات هي من فعل "أنظمة التوصية" (أو أنظمة الاقتراح) التي تُراقب ما تبحث عنه في العادة لكي تقترح لك في المرات القادمة أشياء مُشابهة. من الأمثلة الأخرى برامج الدردشة التي تراها على مواقع الويب أو إن كنت من مستخدمي ويندوز فربما أنت تعرف المساعد الافتراضي الذكي آليكسا. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا للتنبؤ بحالة الطقس والتنبؤات المالية (كأسعار الأسهم) ولتبسيط عمليات الإنتاج، كما يُستخدم في الألعاب والنقل والتسوق ومعالجة اللغة البشرية وغير ذلك الكثير. عمومًا، يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي بدأ التشعب في جميع مفاصيل حياتنا اليومية وسيزداد استخدامه أكثر ويصبح البشر أكثر اعتمادًا عليه من قبل في السنوات القادمة. مستقبل الذكاء الاصطناعي في مؤتمر Web Summit في أواخر عام 2017، قدم الفيزيائي ستيفن هوكينغ رأيه حول مستقبل الذكاء الاصطناعي. كان يأمل في أن تتفوق التكنولوجيا على الذكاء البشري. قد يعني هذا على الأرجح أنه سيتم الشفاء من العديد من الأمراض الرهيبة وربما تكون هناك طرق للتعامل مع المشكلات البيئية، بما في ذلك تغير المناخ. لكن كان هناك جانب مظلم أيضًا. تحدث هوكينج عن إمكانية أن تكون التكنولوجيا "أسوأ حدث في تاريخ حضارتنا"، فربما تُحدث بعض المشاكل مثل البطالة الجماعية وحتى الروبوتات القاتلة! لهذا السبب، حث على طرق للتحكم في الذكاء الاصطناعي. أفكار هوكينغ ليست مجرد كلام على الهامش بالتأكيد، فقد أعرب رواد الأعمال البارزين في مجال التكنولوجيا مثل إيلون ماسك وبيل غيتس مرارًا وتكرارًا عن قلقهم العميق بشأن الذكاء الاصطناعي. على الجانب الآخر هنا الكثير من العلماء ورواد الأعمال المتفائلون. ماسايوشي سون، الرئيس التنفيذي لشركة SoftBank ومدير صندوق Vision هو واحد منهم. في مقابلة مع CNBC، أعلن أنه في غضون 30 عامًا، سيكون لدينا سيارات طائرة وسيعيش الناس لفترة أطول وسنكون قد عالجنا العديد من الأمراض. أشار أيضًا إلى أن التركيز الرئيسي لصندوقه ينصب على الذكاء الصناعي. بغض النظر عن كل ذلك، هناك شيء واحد مؤكد: سنرى في السنوات القادمة الكثير من الابتكارات والتطورات في الذكاء الصناعي، خصوصًا وأن هناك مبالغ ضخمة مستثمرة فيه. لنلقي الآن نظرةً على بعض المجالات التي من المحتمل أن يكون لها تأثير كبير على المجتمع: السيارات ذاتية القيادة: لقد كانت سمة مميزة للعديد من قصص الخيال العلمي لعقود عديدة! لكنها الآن أقرب إلى الواقع من الخيال -يمكننا ملاحظة مؤشرات ذلك من التطورات الأخيرة في سيارات تسلا من شركة تسلا موتورز التابعة لإيلون ماسك. السباق الاقتصادي بين الدول: توظيف الذكاء الاصطناعي في تسريع عجلة الاقتصاد والتصنيع بمختلف المجالات والتنافس على المرتبة الاقتصادية الأولى عالميًا. البطالة التكنولوجية: اكتسب هذا المفهوم شهرةً من الاقتصادي الشهير جون مينارد كينز خلال فترة "الكساد الكبير"، والذي يُشير إلى كيف يمكن أن تؤدي الابتكارات إلى فقدان الوظائف على المدى الطويل. عمومًا قد تكون هذه الرؤية غير دقيقة، فغالبًا ما تخلق الأشياء الجديدة أعمالًا جديدة للإنسان. تسليح الذكاء الاصطناعي: يُعد تسليح الذكاء الاصطناعي أو استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الصناعات الحربية والدفاعية أحد أكبر التهديدات التي تواجه المجتمع الدولي. اكتشاف الأدوية: تواجه شركات الأدوية العديد من المشاكل في التوصل إلى العلاجات لذا يجري الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتسريع العجلة وتخطي العقبات. إن تطوير الأدوية بالطريقة التقليدية غالبًا ما ينطوي على الكثير من التجربة والخطأ، مما قد يستغرق وقتًا طويلًا، إذن هل يمكن أن يكون هناك طريقة أفضل؟ يتطلع الباحثون إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على المساعدة، وهناك العديد من الشركات الناشئة التي تحاول انتهاز هذه الفرصة للظهور. هناك العديد من المجالات الأخرى التي من المتوقع أن تتأثر مثل الأمور الحكومية والاجتماعية والتي لايسعنا ذكرها كلها الآن. اللغات والأدوات المستخدمة في الذكاء الصناعي هناك العديد من اللغات والأدوات المُساعدة في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي، ومعظمها مفتوح المصدر. سنلقي الآن نظرةً على بعض اللغات والأدوات الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي: لغة بايثون Python هي لغة عالية المستوى مُفسَّرة ذات مجالٍ عام، وهي مرنةٌ وتحاول التعبير عن المفاهيم البرمجية بأقل قدر ممكن من الشيفرات. تدعم هذه اللغة البرمجة الكائنية والبرمجة الإجرائية، وفيها مكتبة قياسية كبيرة. تُعتبر لغة بايثون اللغة الأفضل للتعامل مع مهام الذكاء الصناعي، حيث تتميز بسهولة الاستخدام وسرعة التنفيذ، إضافةً إلى احتوائها على مكتبات هامة وأطر عمل لا غنى عنها، حيث أن أغلب أطر العمل تعمل عليها، وقد وفرت أكاديمية حسوب دورة متخصصة لتعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة Machine Learning والتعلم العميق Deep Learning وغيرها من المفاهيم باستخدام لغة بايثون وباتباع بأسلوب عملي وشيق يركز على ممارسة ما تتعلمه من خلال مشاريع حقيقية تفيدك في سوق العمل. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن وتتضمن لغة بايثون العديد من المكتبات التي لا غنى عنها في مجال الذكاء الصناعي مثل: نمباي Numpy: تُعد مكتبة نمباي إحدى مكتبات لغة بايثون. تستخدم لتنفيذ عمليات الحوسبة العلمية والتعامل مع المصفوفات، وتهدف إلى توفير كائن مصفوفة سريع جدًا. باندا Panda: توفر هياكل بيانات وأدوات تحليل بيانات عالية الأداء وسريعة وسهلة الاستخدام لمعالجة البيانات الرقمية والسلاسل الزمنية. ماتبلوتليب Matplotlib: هي مكتبة شاملة لإنشاء رسوم بيانية ثابتة ومتحركة وتفاعلية في بايثون. سيبورن Seaborn: هي مكتبة رسوم بيانية مبنية على ماتبلوتليب. توفر واجهة عالية المستوى لرسم رسومات إحصائية جذابة وغنية بالمعلومات. أطر العمل Frameworks هناك عدد لا يحصى من أطر عمل الذكاء الاصطناعي، والتي توفر أنظمة شاملة لبناء النماذج وتدريبها ونشرها. إليك بعضًا من أهم هذه الأطر: تنسرفلو TensorFlow: هو إطار العمل الأكثر شعبية والمدعوم من شركة جوجل. بدأت الشركة في تطوير إطار العمل هذا في عام 2011، من خلال قسم دماغ جوجل Google Brain. كان الهدف هو إيجاد طريقة لإنشاء شبكات عصبية أسرع؛ لإتاحة إمكانية تضمين تكنولوجيا الذكاء الصناعي في التطبيقات. كيراس Keras: واحد من أطر العمل المهمة الأخرى، والذي ظهر لأول مرة في عام 2015 على يد الباحث فرانسوا كوليت (أحد باحثي جوجل). توفر كيراس واجهات برمجة تطبيقات متسقة وبسيطة، ويقلل من عدد إجراءات المستخدم المطلوبة لحالات الاستخدام الشائعة، ويوفر رسائل خطأ واضحة وقابلة للتنفيذ. كما أن لديها وثائق موسعة للمطورين. دُمجت كيراس مع تنسرفلو بدءًا من 2017. باي تورش PyTorch: في السنوات الأخيرة ظهر إطار عمل آخر يُدعى باي تورش مدعوم من قبل شركة ميتا Meta. إنها إطار عمل آخر مفتوح المصدر مستندة على تورش Torch. تتميز باي تورش عن أطر العمل الأخرى بكونها بايثونية أكثر (عندما تكتب النماذج باستخدامها تشعر وكأنك تكتب شيفرة بايثون عادية)، كما أن الباحثين يتجهون إلى استخدامها أكثر في الآونة الأخيرة. فرص العمل في تخصص الذكاء الاصطناعي مهندسو الذكاء الاصطناعي هم الأفراد الذين يقومون بتصميم وبناء واختبار وتحديث أنظمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد المؤسسات على زيادة الكفاءة وخفض التكاليف وزيادة الأرباح واتخاذ قرارات أفضل. نظرًا للنمو الكبير والانتشار السريع للذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى المهنيين المتخصصين في مجالاته المختلفة الآن أكثر من أي وقت مضى. الخبر السار هو أن هذا المجال مليء بالفرص الوظيفية المختلفة، مما يعني أنه يمكنك تولي أدوار ومسؤوليات مختلفة اعتمادًا على منصبك أو خبرتك أو اهتماماتك وبما أن الطلب مرتفع فالخبرة هي المقياس الوحيد ويمكن تخطي الشهادة الجامعية. تختلف رواتب مهندس الذكاء الاصطناعي بناءً على الخبرة والبلد، كما قد تختلف التعويضات من مؤسسة إلى أخرى. يمكنك البحث عن رواتب مهندس الذكاء الاصطناعي في موقع Glassdoor وملاحظة الفرق بسهولة. كما أن الراتب يختلف من تخصص لآخر، فراتب مهندس الذكاء الاصطناعي يختلف عن راتب المهندس الباحث في الذكاء الاصطناعي. وفقًا Glassdoor، فإن متوسط الراتب لمهندس الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة هو 119297 دولارًا، ويمكن أن ينخفض الرقم إلى 78000 دولار أو يصل إلى 150 ألف دولار أو أكثر. أما في بلد عربي مثل الإمارات، فوفقًا للموقع المتخصص erieri، يبلغ متوسط الأجر لمهندس الذكاء الاصطناعي هو 337،135 درهمًا إماراتيًا في السنة، وهذه الأرقام إن دلت على شيء فإنها تدل على الأجر المرتفع للعامل في هذا المجال. كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي ربما تطرح السؤال التالي كمبتدأ: كيف أتعلم الذكاء الصناعي؟ ومن أين أبدأ؟ يتطلب تعلم الذكاء الصناعي ما يلي: خلفية علمية بسيطة على الأقل (كلما زادت كان أفضل) في علم الجبر والجبر الخطي والإحصاء والاحتمالات والتحليل (لاسيما الاشتقاقات). خلفية برمجية جيدة، والقدرة على استخدام لغة بايثون (لا يجب أن تكون محترفًا لتبدأ، الاحتراف يأتي مع الممارسة والوقت). تعلم أُطر العمل الأساسية. هنا لن تحتاج إلى تعلم جميع أُطر ومكتبات الذكاء الصناعي؛ الأمر يعتمد على الفرع والمواضيع التي ترغب بالتخصص فيها. يمكنك أن تتعلم المجال إما بدخول أروقة الجامعة وهو الطريق الأطول الذي يأخذ عدة سنوات ولا توفر أغلب الجامعات تعلم مجال الذكاء الاصطناعي من البداية بل يكون ضمن برامج الماجستير والدراسات العليا، عدا عن التركيز على الجانب النظري والتقنيات القديمة، وقد فصلنا هذه النقطة في فقرة "طرق لتعلم البرمجة" من مقال كيف تتعلم البرمجة: نصائح وأدوات لرحلتك في عالم البرمجة. وفي أي حال يُنصح دومًا بالدورات البرمجية والمخيمات والكتب المتخصصة لتعلم المجال منها خصوصًا ما هو عملي ومطلوب في سوق العمل، وإحدى أفضل الدورات العربية التي تعلمك تخصص الذكاء الاصطناعي دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python الشاملة التي تبدأ من الصفر حيث تعلمك أساسيات البرمجة وحتى احترافها بلغة بايثون ثم تعلمك أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بإنشاء تطبيقات عملية تضيفها في معرض أعمالك، كما أن الدورة تضمن لك دخول سوق العمل بعد التخرج مباشرةً. إليك مصادر إضافية عربية لتعلم الذكاء الاصطناعي توفرها أكاديمية حسوب: تعلم الذكاء الاصطناعي: مقال شامل لتعلم الذكاء الصناعي موجه للمبتدئين. البرمجة بلغة بايثون: تعلم لغة بايثون تمهيدًا لكتابة تطبيقات ذكاء اصطناعي وتعلم آلة بها. مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: تعرف على أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. عشرة مشاريع عملية عن الذكاء الاصطناعي: طبق ما تعلمته على مشاريع ذكاء اصطناعي عملية بلغة بايثون. قسم الذكاء الاصطناعي: يحوي مقالات متنوعة عن كل ما يتعلق بمجال الذكاء الاصطناعي. أهم مصطلحات الذكاء الصناعي إليك قائمة مُختصرة بأهم المصطلحات والمفاهيم ذات الصلة بدراسة الذكاء الاصطناعي وتخصصاته: المصطلح الترجمة التعريف (Artificial intelligence (AI الذكاء الصناعي العلم الذي يحاول فهم الكيانات الذكية وبناء الآلات ذكية (Natural Language Processing (NLP معالجة اللغات الطبيعية العلم الذي يحاول فهم وتوليد ومعالجة اللغات البشرية (Computer vision (CV الرؤية الحاسوبية بناء تطبيقات ذكية قادرة على فهم محتوى الصور كما يفهمها الإنسان (Machine learning (ML تعلم الآلة قدرة الآلة على تقليد السلوك البشري الذكي من خلال بناء الخوارزميات التي "تتعلم" من البيانات (Reinforcement learning (RL التعليم المعزز أحد أنواع تعلم الآلة (Supervised learning (SL التعليم الخاضع للإشراف أحد أنواع تعلم الآلة (Semi-Supervised learning (SSL التعليم شبه الخاضع للإشراف أحد أنواع تعلم الآلة (UnSupervised learning (USL التعليم غير الخاضع للإشراف أحد أنواع تعلم الآلة (Deep Learning (DL التعلم العميق نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذي يُقلد الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة (Artificial neural networks (ANNs الشبكات العصبية الاصطناعية مجموعة مترابطة من عصبونات افتراضية تُنشئها برامج حاسوبية لتُشابه عمل العصبون البيولوجي (Robotic Process Automation (RPA أتمتة العمليات الآلية أحد أشكال تكنولوجيا أتمتة العمليات التجارية بناءً على روبوتات البرمجيات Expert systems الأنظمة الخبيرة برنامج مصمم لينفد مهاماً متعلقة بالخبرة البشرية Fuzzy Logic منطق ضبابي أو ترجيحي أو غيمي فرع من الذكاء الصناعي يُقدم حلولًا جديدًا ويرتكز على توسيع مفهوم المنطق الثنائي الكلاسيكي (Convolutional Neural Network (CNN شبكة عصبية التفافية نوع خاص من أنواع الشبكات العصبونية (Recurrent Neural Network (RNN شبكة عصبية تكرارية نوع خاص من أنواع الشبكات العصبونية (Long Short-Term Memory Network (LSTM الشبكات ذات الذّاكرة الطويلة قصيرة المدى نوع خاص من أنواع الشبكات العصبونية التكرارية RNNs Pre-trained Model نموذج مُدرّب مُسبقًا شبكة عصبية مُدربة مُسبقًا على مجموعة بيانات، ويمكن استخدامها وتكييفها على مهمة أخرى Model نموذج أداة أو خوارزمية تعتمد على مجموعة بيانات معينة يمكن من خلالها التوصل إلى قرار Transfer Learning نقل التعلم تخزين المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة واحدة وتطبيقها على مشكلة مختلفة ذات صلة Optimization الاستمثال - التحسين اختيار العنصر أو القيمة الأمثل من بين مجموعة ممكنة من العناصر Structured Data البيانات المهيكلة البيانات المنظمة ضمن جداول Unstructured Data البيانات غير المهيكلة البيانات الغير منظمة، مثل الفيديو والصور والصوت Data augmentation تكثيف البيانات تقنية لتوليد بيانات جديدة من بيانات موجودة (مثل توليد صور جديدة من صورة معينة) Regression التوقع أحد تقنيات التعليم الخاضع للإشراف Clustering التجميع أحد تقنيات التعليم غير الخاضع للإشراف Classification التصنيف أحد تقنيات التعليم الخاضع للإشراف Logistic Regression الانحدار اللوجستي خوارزمية تعلم آلي للتصنيف Linear Regression الانحدار الخطي خوارزمية تعلم آلي للتنبؤ Neuron عصبون أحد عناصر الشبكات العصبونية Learning Rate مُعدّل التعلّم ‏ معلمة فائقة تُحدد مقدار التعلم في خوارزميات الذكاء الصناعي خاتمة كانت هذه المقالة بمثابة مدخل إلى الذكاء الاصطناعي؛ إنها تُجيبك عن العديد من الأسئلة المتعلقة بالذكاء الصناعي، مثل مفهومه وتعريفه وأهميته وتطبيقاته ومجالاته والتقنيات التي يدعمها وتخصصاته وأدواته والبدء في تعلمه …إلخ. وسنتحدث في المقالات القادمة عن العديد من الأمور الأخرى المتعلقة بالذكاء الصناعي ونتوسع بالنقاط التي ذكرناها في هذا المقال التي سيطول ذكرها والحديث عنها. يعدنا الذكاء الاصطناعي بأنه سيغير العالم، والخبر السار هو أن هناك العديد من الأشخاص الذين يركزون على جعل هذا حقيقةً واقعةً، ولا يتعلق الأمر بجني مبالغ طائلة أو الحصول على الشهرة؛ الهدف هو مساعدة البشرية وتغيير العالم إلى الأفضل. اقرأ أيضًا الذكاء الاصطناعي: أهم الإنجازات والاختراعات وكيف أثرت في حياتنا اليومية الذكاء البشري مقابل الذكاء الاصطناعي أهمية الذكاء الاصطناعي تعلم لغة بايثون فوائد الذكاء الاصطناعي لغات برمجة الذكاء الاصطناعي

لا شك تعلم الخوارزميات أحد النصائح المهمة التي وجهت لك إذا قررت تعلم البرمجة فكلمة خوارزمية تتردد كثيرًا في مجال البرمجة وغيرها من المجالات مثل الرياضيات والعلوم والمنطق وكل ما يتعلق بالحاسوب خصوصًا، فهي من أهم المفاهيم التي لا يمكن أن يستقيم لك تعلم البرمجة والرياضيات وعلوم الحاسب بدونها. إذا كنت تتساءل ما هي الخوارزمية، وكيف أتعلم الخوازميات، وما أهمية الخوارزميات في علوم الحاسب وفي البرمجة بشكل خاص، وما هي أنواع الخوارزميات التي علي تعلمها، وكيف أكتب أفضل خوارزمية فهذه المقالة لك، حيث سنستعرض في سياقها كل ما تحتاج معرفته عن الخوارزميات، ونوفر لك مجموعة من المصادر التعليمية العربية الغنية التي تساعدك على تعلم رموز الخوارزميات وطرق حل الخوارزميات في الحاسوب بأفضل طريقة. ما هي الخوارزمية؟ الخوارزمية algorithm هي مجموعة من التعليمات المرتبة لحل مشكلة ما في الرياضيات أو أي مشكلة تواجهك في الحياة اليومية خلال زمن محدد وعدد خطوات محدود. ينبغي أن تكون خطوات وتعليمات الخوارزمية واضحة ومُرتّبة بحيث تنتهي بحل المشكلة. فكّر في الخوارزمية كما لو كانت وصفة طبخ، إذ تقدّم الوصفة طريقة تحضير وجبة ما خطوة بخطوة، ابتداءً بالمقادير الضرورية للوجبة، وحتى آخر خطوة من تحضير الوجبة وتقديمها. ورغم أن مفهوم الخوارزميات يمكن أن يطبق في كل مجالات الحياة لكن تبرز أهمية الخوارزميات في علوم الحاسب بشكل خاص فهي تنظم عمل المبرمج وتعزز تفكيره المنطقي والرياضي وتمكنه من فهم المشكلات وتصورها بشكل أفضل قبل حلها وتطبيقها فعليًا على برامج حاسوبية مكتوبة بإحدى لغات البرمجة. تاريخ الخوارزميات تُعزى أقدم الخوارزميات المعروفة إلى البابليين، إذ عُثِر على أقدم لوح يحتوي تعليمات خوارزمية لإجراء عملية القسمة، ويعود تاريخه لسنة 2500 قبل الميلاد. وقد عثِر كذلك على خوارزميات حسابية تعود إلى المصريين القدامى تعود إلى سنة 1550 قبل الميلاد. ازداد استخدام الخوارزميات في حقبة اليونان، حيث ظهرت الكثير من الخوارزميات الرياضية التي ما تزال تُستخدم حتى يومنا هذا، مثل خوارزمية قسمة إقليدس التي تحسب خارج وباقي عملية القسمة. تطور مفهوم الخوارزميات في عصر الحضارة الإسلامية، إذ استخدم المسلمون الخوارزميات لحل المعادلات والمسائل الرياضية. ولعل أشهر هذه الخوارزميات هي خوارزمية حل المعادلات من الدرجة الثانية التي ذُكِرت في كتاب "حساب الجبر والمقابلة" لعالم الرياضيات المسلم محمد بن موسى الخوارزمي مؤسس علم الجبر، والذي تُنسب إليه كلمة خوارزمية في اللغة العربية، وكذلك الكلمة المقابلة لها في اللغات اللاتينية algorithm المُشتقة من الكلمة al-Khwārizmī، وهو الاسم الرومي للخوارزمي -وأيضًا كلمة الجبر algebra. استخدم الأوروبيون كلمة algorithm للدلالة على القواعد والتقنيات التي استخدمها الخوارزمي لحل المعادلات الجبرية، ثمّ عُمِّم هذا المصطلح ليشمل أيّ مجموعة من القواعد والتقنيات الساعية لحل مشكلة ما. استمر مفهوم الخوارزميات في التطور بعد الحقبة الإسلامية إبّان عصر النهضة، خصوصًا مع تطوّر أسس علم الحوسبة في القرن التاسع عشر وإنتاج أول خوارزمية يمكن تنفيذها على الحاسوب سنة 1840 على يد آدا لوفانس Ada Lovelace. ثمّ الصياغة النهائية لمفهوم الخوارزمية على يد آلان تورنغ Alan Turing عبر آلته الشهيرة آلة تورنغ (Turing machine). دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن أركان الخوارزمية تملك أي خوارزمية ثلاثة أركان رئيسية وهي: الدخل أو المدخلات: تمثل البيانات أو الأشياء الضرورية والمطلوبة التي تعمل عليها الخوارزمية وإن كان الدخل مؤلفًا من عدة عناصر، فإنّ تعداد عناصره يسمى حجم الدخل، مثلًا إن كان الدخل عبارة عن مصفوفة أو سلسلة نصية مؤلفة من n عنصر، فإنّ حجم الدخل سيساوي n. لو عدنا إلى مثال الطبخ فإنّ دخل خوارزمية طهي وجبة معينة ستكون هي المقادير المُستخدمة لإعداد الوجبة. متن الخوارزمية: تأخذ الخوارزمية الدخل، وتطبّق عليه سلسلة من خطوات المعالجة المتتابعة والمُحدّدة سلفًا. مثلًا، يشمل متن خوارزمية الطبخ كل عمليات تجهيز المقادير وإعدَادها وخطوات طهيها. الخرج أو المُخرجات: بعد أن تنتهي الخوارزمية من تنفيذ كافة الخطوات، تُنتج لنا خرجًا يمثل حل المشكلة. مثلًا خرج خوارزمية طهي وجبة سيكون هو الوجبة نفسها جاهزة ومطهيّة. على سبيل المثال إذا أردنا كتابة خوارزمية جداء عددين صحيحين ستكون أركان هذه الخوارزمية كالتالي: الدخل: هو العددان الصحيحان المطلوب حساب ناتج جدائهما x, y الخرج: هو ناتج الجداء z متن الخوارزمية: الخطوة 1: ابدأ الخطوة 2: قم بالتصريح عن ثلاثة أعداد صحيحة x و y و z الخطوة 3: أدخل قيم المدخلات x و y الخطوة 4: اضرب قيم x بـ y الخطوة 5: خزّن ناتج الضرب في z الخطوة 6: اعرض قيمة z الخطوة 7: توقف خطوات حل الخوارزميات عندما تواجهك أي مشكلة وتريد كتابة خوارزمية لحلها عليك أن تفكر في العثور على إجابات للأسئلة التالية: ما هو دخل الخوارزمية أي ما هي المعلومات التي أحتاج إلى الحصول عليها من المستخدم؟ ما هو خرج الخوارزمية أي ما هي المعلومات التي أحتاج لعرضها على المستخدم؟ ما هي الخطوات الرئيسية المطلوبة لحل هذه المشكلة؟ ما هو ترتيب تنفيذ هذه الخطوات؟ ما هي القرارات أو الشروط التي أحتاج مراعاتها عند معالجة المعلومات؟ هل هناك تعليمات بحاجة لأن أكررها عدة مرات؟ طرق تمثيل الخوارزميات يمكنك ثمثيل الخوارزمية أو التعبير عنها بعدة طرق: الطريقة الأولى من خلال الكلام المبعثر الذي يصف حل المشكلة بلغتك المحكية دون اتباع أي قواعد في الوصف. الطريقة الثانية من خلال ما يسمى الشيفرة الوهمية أو الزائفة pseudocode وهي مجموعة من التعليمات التي تحاكي في طريقة كتابتها لغات البرمجة لكنها لا تلتزم بقواعد البرمجة التي يجب الالتزام بها عندما تكتب شيفرات برمجية فعلية. الطريقة الثالثة تسمى المخططات الانسيابية Flowcharts، والمخطط الانسيابي هو تمثيل رسومي للخوارزمية يرسم باستخدام أنواع مختلفة من الرموز لكل رمز غرض معين وهو في تقسيم المشكلة الكبيرة إلى مشاكل صغيرة سهلة الفهم ويعد طريقة مناسبة للتواصل بين الأشخاص غير التقنيين. تتوافر عدة برامج مساعدة تساعدك على رسم المخططات الانسيابية، وللمزيد يمكنك مطالعة مقال كيفية رسم مخطط انسيابي Flowchart باستخدام PowerPoin. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن مثال على استخدام الخوارزمية في حياتنا اليومية على سبيل المثال إذا طلب منك كتابة خوارزمية توضح طريقة التعامل مع آلة صنع القهوة والشاي ستكون الخطوات التي عليك اتباعها كالتالي: معرفة إن كان الزبون يريد شرب الشاي أم القهوة إضافة الشاي أو القهوة إلى الكوب معرفة إن كان المستخدم يريد إضافة السكر للكوب إذا كان الجواب نعم أضف السكر إلى الكوب سكب الماء الساخن في الكوب للتعبير عن هذه الخوارزمية باستخدام الشيفرة الزائفة سنكتب التالي: START; /Would you like Tea or Coffee?/; if tea { Add Tea in cup; } else { Add Coffee in cup; } /Would you like Sugar?/; if Sugar { Add Sugar in cup; } Pour boiling water in cup END; وللتعبير عنها باستخدام المخطط الانسيابي سنرسم المخطط التالي: أمثلة على الخوارزميات لنفهم بشكل أفضل ما هي الخوارزميات دعنا نستعرض بعض الأمثلة الإضافية على خوارزميات لحل مسائل رياضية بسيطة ونتعرف على أركانها المختلفة وخطوات حلها ونعبر عنها بالطرق المختلفة. خوارزمية لحساب قيمة مضروب عدد في الرياضيات المضروب factorial أو عاملي العدد الصحيح n الذي يعبر عنه بالشكل التالي n! هو جداء كل الأعداد الطبيعية المساوية أو الأصغر من n ما عدا الصفر ولكتابة خوارزمية تحل هذه المسألة الرياضية علينا اتباع الخطوات التالية: الدخل: هو العدد الصحيح المطلوب حساب مضروبه n. الخرج: هو ناتج المضروب factorial المتن: الخطوة 1: إدخال العدد n المراد حساب مضروبه الخطوة 2: تعريف متغير مساعد وليكن i وهو عبارة عن عدد صحيح يأخذ قيمة متغيرة بين الواحد والعدد نفسه ويساعدنا على حساب القيمة المطلوبة. الخطوة 3: تهيئة المتغير factorial الذي يمثل القيمة المؤقتة للمضروب، والمتغير i الذي يمثل المرحلة التي نحن فيها أثناء تنفيذ الخوارزمية بالقيمة واحد أي نجعل factorial = 1 و i = 1 الخطوة 4: إعادة تعيين قيم المتغير factorial بالقيمة factorial*i والمتغير بالقيمة i+1 الخطوة 5: كرر الخطوة 3 حتى تصبح قيمة المتغير i أكبر تمامًا من n الخطوة 6: قم بإيقاف الخوارزمية وإعادة قيمة factorial التي تمثل مضروب العدد n الصورة التالية توضح طريقة رسم المخطط الانسيابي لحل خوارزمية حساب مضروب عدد: هل تعرف طرقًا أو أساليب أخرى لحل هذه المسألة؟ شاركنا إياها في قسم التعليقات أسفل المقال. خوارزمية للعثور على أكبر عدد من بين ثلاثة أعداد سنكتب حل هذه المسألة بأكثر من خوارزمية أو طريقة: طريقة 1: الدخل: 3 أرقام a و b و c الخرج: العدد الأكبر من بينها a أو b أو c المتن: الخطوة 1: أدخل الأرقام الثلاثة وخزنها في المتغيرات a و b و c على التوالي. الخطوة 2: تحقق من كون الرقم الأول a أكبر من الرقم الثاني b و الثالث c عندها اطبع أن a هو العدد الأكبر بين الكل وأنهي التنفيذ الخطوة 3: تحقق من كون b أكبر من a و c عندها اطبع أن b هو العدد الأكبر بين الكل وأنهي التنفيذ الخطوة 4: تحقق من كون c أكبر من a و b عندها اطبع أن c هو العدد الأكبر بين الكل وأنهي التنفيذ الكود الزائف للتعبير عن خوارزمية أكبر عدد بين 3 أعداد: Step-1 Start Step-2 Read three numbers a,b,c Step-3 If a>b then go to step-5 Step-4 IF b>c THEN print b is largest ELSE print c is largest ENDIF GO TO Step-6 Step-5 IF a>c THEN print a is largest ELSE print c is largest ENDIF Step-6 Stop والمخطط الانسيابي للتعبير عن الخوارزمية هو كما يلي: لعلك لاحظت أن الطريقة أعلاه تتطلب اختبار الكثير من الشروط حتى نصل لقرار حول العدد الأكبر من بين الأعداد الثلاثة، دعنا نحاول حلها بطريقة أبسط. كما تلاحظ فإن خوارزمية مقارنة ثلاثة أعداد حتى نصل لقرار حول العدد الأكبر من بين الأعداد الثلاثة تطلبت إجراء خطوتين والمرور مرتين على كل عدد، ولكن ماذا لو كان لدينا 10 أعداد أو أكثر ستزداد الخطوات ومرات المرور على الأعداد وسيزاد زمن الحل وتعقده لذا من الأفضل أن نفكر بطريقة أفضل تمكننا من المرور مرة واحدة على الأعداد ومعرفة العدد الأكبر من بينها. يمكن أن نخزن الأعداد في بنية واحدة مثل المصفوفة ثم نقرأها واحدًا تلو الآخر ونعتبر أن أول عدد هو الأكبر من بين كل الأعداد وكلما قرأنا عددًا جديدًا نقارنه بالذي قبله مباشرة فإن كان أكبر منه نبدل بينهما وإن كان أصغر منه أو يساويه لا نقوم بأي إجراء. لنطبق هذه الطريقة لإيجاد العدد الأكبر من بين ثلاثة أعداد طريقة 2: الدخل: 3 أرقام a و b و c الخرج: max الذي يمثل العدد الأكبر المتن: الخطوة 1: أدخل الأعداد الثلاثة وخزنها في a و b و c على التوالي الخطوة 3: افترض أن العدد الأول a هو الأكبر max = a الخطوة 4: إذا كان العدد الثاني b أكبر من max اجعل max = b الخطوة 5: إذا كان العدد الثالث c أكبر من أكبر من max اجعل max = c الخطوة 6: اعرض قيمة max الكود الزائف للتعبير عن هذه الخوارزمية لإيجاد أكبر عدد من بين 3 أعداد: Step-1 Start Step-2 Read three numbers: a,b,c Step-3 max = a Step-4 IF b > max THEN max = b ENDIF Step-5 IF c > max THEN max = c ENDIF Step-6 print max Step-7 Stop والمخطط الانسيابي للتعبير عن الخوارزمية هو كما يلي: هل لديك خوارزمية أخرى أفضل لحل هذه المسألة؟ يمكن أن تشاركنا إياها لنتناقش حولها. كما تلاحظ فقد مررنا مرة واحدة على الأعداد وعرفنا أيها أكبر، وهذا لن يختلف لو كان لدينا قائمة تحوي 100 عدد أو أكثر، هذا المفهوم ببساطته يسمى بكفاءة الخوارزمية أو تعقيد الخوارزمية والذي يشار إليه برمز Big O وستجده دومًا في أي موضوع يتناول الخوارزميات، لأن من شروط كتابة الخوارزميات أن تكون ذات كفاءة وأقل تعقيدًا ممكنًا. فكل الخوارزميات تعطي في النهاية الخرج الصحيح نفسه ولكن تتميز عن بعضها بكفاءة وكيفية وسرعة الوصول للخرج الصحيح، وهنا تبرز أهمية التفكير المنطقي وضرورة دراسة الخوارزميات وبنى المعطيات لمعرفة الحل الأكثر كفاءة لحل أي مسألة برمجية تواجهها وسنتحدث عن هذا الموضوع بالتفصيل تاليًا في فقرة "تحليل الخوارزميات". هل ترغب في تطوير موقع إلكتروني احترافي؟ وظّف مطور ويب خبير لبرمجة موقعك من مستقل أضف مشروعك الآن تحويل الخوارزمية إلى برنامج حاسوبي إن طرق تمثيل الخوارزمية مفهومة وواضحة لنا كبشر لكنها في الواقع غير قابلة للاستخدام والتطبيق على الحاسوب، لأنّ الخوارزميات خطط عامة ومجرّدة لحل المشاكل. فإن أردنا استخدام الخوارزمية لحل مشكلة ما، فسيكون علينا ترجمتها أو التعبير عنها بإحدى لغات البرمجة كي يفهمها الحاسوب ويعيد لنا النتائج المطلوبة، هذه العملية تُسمّى تحقيق الخوارزمية أو تنفيذ الخوارزمية implementation وينتج عن تحويل الخوارزمية إلى إحدى لغات البرمجة شيفرة برمجية قابلة للتنفيذ execution على الحاسوب. لنضرب مثالًا على ذلك سنحول الخوارزمية التي ذكرناها آنفًا والتي تحاول إيجاد أكبر عدد من بين ثلاثة أعداد إلى برنامج مكتوب بلغة بايثون حتى يتسنّى لنا تنفيذها على الحاسوب. تنفيذ خوارزمية إيجاد أكبر عدد من بين ثلاثة أعداد في لغة بايثون برنامج بايثون لإيجاد أكبر عدد من بين ثلاثة أعداد a = int(input('a= ')) b = int(input('b= ')) c = int(input('c= ')) max = a if b > max : max = b if c > max : max = c print(max, "هو العدد الأكبر") يمكنك الآن تنفيذ هذه الشيفرة على أيّ حاسوب وستعمل كما هو متوقع. كما يمكنك بالطبع تحقيق الخوارزمية بأيّ لغة برمجة أخرى تريدها مثل C أو C++‎ أو جافا أو جافا سكريبت أو R …إلخ. تمرين ما رأيك أن تجرب تحويل الخوارزمية السابقة إلى برنامج حاسوبي يطلب من المستخدم إدخال مجموعة أعداد تفصل بينها فراغات مثل 4 9 8 7 10 ليحللها البرنامج بتلك الخوارزمية ويعطي العدد الأكبر من بينها (مساعدة: ستحاول استعمال حلقات التكرار loops) مجالات استخدام الخوارزميات كانت الخوارزميات تُستخدم طوال آلاف السنوات من قبل علماء الرياضيات لحل المعادلات والمسائل الرياضية وما تزال إلى يومنا هذا. فالخوارزميات جزء لا يتجزأ من الرياضيات ابتداءً من حل المعادلات الجبرية، وحتى كتابة البراهين المنطقية. وتستخدم الخوارزميات اليوم على نطاق واسع في مجال البرمجة وعلوم الحاسب، فالحاسوب ليس سوى آلة تنفذ الأوامر بكفاءة وسرعة على عكس البشر، الذين يفهمون المطلوب ويحللونه ويفكرون بأدمغتهم لوضع الخوارزميات ثم ينفذونها بواسطة الحاسوب. لذلك، تحتاج إلى تبسيط ووضع خوارزمية للحاسوب لينفذها لك بحذافيرها وبأفضل أداء ممكن. وكل البرامج والتطبيقات وأنظمة التشغيل تعتمد على الخوارزميات وتستخدمها من أجل معالجة البيانات وإجراء الحسابات وحلّ مشكلات العمل كما تستخدم الخوارزميات في عدة مجالات أخرى مثل الفيزياء وتحليل اللغات والاقتصاد وغيرها من مناحي الحياة وهي تطبق اليوم في كل شيء نستخدمه من حولنا ومن أبرز الأمثلة على مجالات استخدام الخوارزميات في حياتنا اليومية نذكر: خوارزميات التواصل الاجتماعي التي تتحكم فيما تراه على مواقع التواصل الاجتماعي خاصتك خوارزميات محركات البحث التي تحسن عمليات البحث وتتنبأ بما سيكتبه المستخدمون. خوارزميات كشف الجرائم باستخدام تقنيات التعرف على الوجه ورسم الخرائط التنبؤية لتوقع الجرائم واتخاذ الإجراءات لمنعها. خوارزميات التشفير التي تقوم بتحويل نص مفهوم إلى نص غير مفهوم وتُستخدم لحماية البيانات المهمة بحيث لا يفهمها إلّا الأشخاص الذين وجهت إليهم. خوارزميات التنبؤ بحالة الطقس ودرجة الحرارة بمساعدة البيانات السابقة وهي تفيد في عدة مجالات أهمها الزراعة والطيران والاتصالات والحروب. خوارزميات تحديد مواعيد وصول الحافلات وجدولتها بأفضل طريقة. خوارزميات تحديد مواقف السيارات المتاحة لمساعدة السائقين على العثور على وجهتم بسرعة وسهولة. خوارزميات توجيه المركبات إلى أفضل طريق. خوارزميات تعديل مسارات الصواريخ. وغيرها الكثير من مجالات الحياة المختلفة في الاقتصاد والعلوم والإعلام وما شابه التي تلعب فيها الخوارزميات دورًا فعالًا وحيويًا، على سبيل المثال عرضت نيتفليكس جائزة قدرها مليون دولار لمن يطور خوارزميتها المستخدمة في اقتراح الأفلام والمسلسلات على الزوار ويجعلها أفضل بنسبة 10%. مواصفات الخوارزمية الجيدة قد تتساءل وهل هناك خوارزمية جيدة وأخرى ليست كذلك؟ وما الذي يجعل الخوارزمية جيدة؟ والجواب هو نعم فكما أنّ هناك وصفات طبخة سيئة ولا تنجح، فكذلك هناك خوارزميات سيئة وغير عملية ولا تصلح للتطبيق، فليست كل سلسلة متتابعة من الخطوات والتعليمات خوارزمية، بل لابد أن تتوفر فيها شروط خاصة تجعلها عملية وقابلة للتطبيق مثل: الوضوح: ينبغي أن تكون كل خطوة من خطوات الخوارزمية واضحة ومفهومة ولا لبس فيها. المحدودية: يجب أن تكون الخوارزمية محدودة، أي أن تكون خطواتها منتهية، وتُنفّذ في مدة زمنية منتهية. فإن كان عدد الخطوات غير منته، أو كان بإمكان إحدى الخطوات أن تستغرق مدة لا منتهية، فإنّها ليست خوارزمية. البساطة والواقعية: ينبغي أن تكون الخوارزمية قابلة للتطبيق بالموارد والتقنيات المتاحة، ولا ينبغي أن تعتمد على تقنية مستقبلية أو غامضة. قابلية التطبيق: يعني الاستقلالية عن لغات البرمجة أي لا ينبغي أن تكون الخوارزمية مرتبطة بلغة برمجة محددة، ويجب أن تكون مجردة وعامّة بحيث تركز على العمل الأساسي للبرنامج بدلًا من التركيز على خصائص لغة برمجة معينة وبعدها يمكن تطبيقها عبر أي لغة برمجة. صحة النتائج: يجب أن تقوم الخوارزمية بتنفيذ المهمة المطلوبة منها دون أخطاء في التنفيذ أو عدم دقة في النتائج. الكفاءة والفعالية: ينبغي أن تستخدم الخوارزمية أفضل الطرق لحل المشكلة بأسرع وقت تنفيذ أو ما يعرف بالتعقيد الزماني للخوارزمية وأقل مساحة ذاكرة أو ما يعرف بالتعقيد المكاني للخوارزمية. هل أحتاج إلى معرفة الرياضيات لتعلم الخوارزميات؟ الجواب هو نعم ولا، وكي أوضح إجابتي أكثر ، فالخوارزميات تُستخدم أساسًا لحل مشاكل حسابية، مثل متوسط مجموعة من القيم، أو أقصر مسار بين نقطتين في شعبة، أو أسهل طريقة لرسم شكل هندسي، أو ترتيب عناصر مصفوفة. كل هذه المشاكل تنطوي على قدر من الرياضيات الأساسية، لذلك فالجواب هو نعم. لكن إن كنت تقصد بمعرفة الرياضيات أنّه ينبغي أن تكون لك شهادة جامعية في الرياضيات، أو تكون لك معرفة عميقة أو حتى متوسطة بها، فالجواب سيكون لا لأنّ الخوارزميات لا تتطلب معرفة عميقة بمفاهيم الرياضيات. تذكر أنّ الخوارزميات هي طرق عامة لحل المشاكل والمسائل الحسابية، لذلك فمقدار الرياضيات التي تحتاجها يتعلق بنوع المشكلة التي تريد حلها، إن كنت تريد حل مشكلة معقدة، مثل التنبؤ بالمناخ، فعلى الأرجح أنّ الخوارزمية ستكون معقدة وتحتاج إلى معرفة متقدمة بالرياضيات لكن لا تدع هذا يخيفك ويصدّك عن تعلم الخوارزميات، إذ أنّ معظم المسائل التي ستُواجهها هي مشاكل لا تحتاج إلا إلى معرفة بسيطة بأساسيات الرياضيات، مثل العمليات الحسابية البسيطة. خلاصة القول هو أنك لا تحتاج إلى تعلم الرياضيات لكي تتعلم الخوارزميات، فما دمت تفهم كيف تجري العمليات الحسابية البسيطة، مثل الجمع والضرب، وبعض المفاهيم البسيطة، مثل المجموعات والدوال وطرق حل المعادلات فيمكنك أن تتعلم الخوارزميات بسهولة. لكن النقطة الأهم هي الارتباط بين التفكير المنطقي أو طرق حل المشكلات وبين الخوارزميات والبرمجة، فالتفكير المنطقي هو بلا شك مهارة ضرورية للبشر عمومًا وللمبرمجين على وجه الخصوص ومن الضروري تعليمه للأطفال من سن مبكرة لمنحهم هذه المهارة المهمة والضرورية جدًا لنجاحهم في مستقبلهم المهني. تحليل الخوارزميات الخوارزمية هي في الأصل خطة لحل مشكلة حسابية فإن لم تكن تملك خطة مُسبقة لحل مشكلة معقدة، فستفشل محاولاتك على الأرجح لحل تلك المشكلة وحتى لو كانت المشكلة بسيطة، فقد يكون هناك العديد من الحلول، وبعض هذه الحلول أسرع وأكفأ من بعض. من هنا تأتي أهمية تحليل الخوارزميات الذي يهتم بدراسة كفاءة الخوارزميات من ناحية الوقت والذاكرة التي يحتاجها تنفيذ الخوارزمية واختيار الحل الأبسط والأسرع والأقل استهلاكًا للموارد، أو بلغة الحوسبة، تريد أن تخفض تعقيد الخوارزمية Algorithms Complexity إلى أقصى حد ممكن. يشمل تعقيد الخوارزمية كل الموارد الضرورية لحل المشكلة، إن كانت الخوارزمية خوارزميةَ طبخ، فإنّ تعقيدها سيكون الوقت والطاقة اللازمة لإعداد الوجبة. أما إن كانت الخوارزمية تسعى لحل مشكلة في الرياضيات، سيكون تعقيدها هو الوقت اللازم لإجراء خطوات الخوارزمية. أما إن كانت الخوارزمية حاسوبية، فإنّ تعقيدها سيكون الوقت ومساحة الذاكرة الضروريان لتنفيذ خطوات الخوارزمية. لهذا السبب ابتكر العلماء فرعًا كاملًا في علم الخوارزميات مُخصّصًا لتقدير تعقيد الخوارزميات يُسمّى نظرية التعقيد، والذي يصنّف الخوارزميات إلى أصناف بحسب تعقيدها الزماني Time Complexity الذي يصف مقدار الوقت الذي يستغرقه تنفيذ الخوارزمية. وتعقيدها المكاني أو ما يسمى بتعقيد المساحة Space Complexity الذي يمثل عدد خلايا الذاكرة اللازمة لتنفيذ عمليات الخوارزمية مع استثناء المساحة المخصصة لدخل الخوارزمية. يتم التعبير عن تعقيد الخوارزمية بتدوين خاص يسمى Big O notation وهو طريقة لوصف تعقيد الخوارزمية الزمني باستخدام مصطلحات جبرية وأدنى هذه الأصناف هو الصنف O(1)‎، والذي يعني أنّ الخوارزمية تستغرق وقتا ثابتًا لحل المشكلة مهما كان حجم الدخل كما في خوارزمية معرفة كون العدد فردي أم زوجي مثلًا أو خوازرمية طباعة أول رقم من بين قائمة من الأرقام، أما الصنف O(n)‎ فَيعني أنّ مدة تنفيذ الخوارزمية متناسبة مع حجم الدخل n كما في خوارزمية حساب مضروب العدد وخوازمية إيجاد أكبر عدد من بين مجموعة من الأعداد. وإليك قائمة مختصرة بأشهر أنواع تعقيد الخوارزميات وفق تدوين Big O ودلالة كل منها: O(1)‎ تعقيد زمني ثابت: أي تستغرق الخوارزمية نفس الزمن مهما كان حجم الدخل. O(n)‎ تعقيد زمني خطي: أي يتناسب زمن تنفيذ الخوارزمية بشكل خطي مع حجم الدخل، بمعنى آخر إذا كان حجم الدخل n فإن عدد الخطوات المطلوب لحلها سيكون n على الأكثر. O(sqrt(n)) تعقيد جذر تربيعي: أي إذا كان حجم دخل الخوازرمية هو n سوف يتناسب زمن تنفيذ الخوارزمية مع الجذر التربيعي لقيمة الدخل. O(n^c)‎ تعقيد كثير الحدود: يتناسب زمن تنفيذ الخوارزمية مع حجم الدخل مرفوع للأس c وله أنواع فقد يكون تعقيد زمني تربيعي O (n^²)‎ أي يتناسب زمن تنفيذ الخوارزمية مع مكعب حجم الدخل أو تعقيد زمني تكعيبي O(n^3)‎ أي يتناسب زمن تنفيذ الخوارزمية مع مكعب حجم الدخل. O(log n)‎ تعقيد لوغاريتمي: تناسب زمن تنفيذ الخوارزمية مع لوغاريتم حجم الدخل. O(n log n)‌‎ تعقيد لوغاريتمي خطي: وهو أبطأ قليلاً من الخطي O(2^n)‎ تعقيد أسي: وفيه تتضاعف خطوات الخوارزمية بشكل أسي مع زيادة حجم الدخل. O(n!)‎ تعقيد عاملي: أي يتناسب زمن الخوارزمية مع قيمة عاملي الدخل أي ضرب جميع الأعداد الصحيحة الموجبة الأصغر من قيمة الدخل. يمكنك أن تجد حلًا للمشاكل بدون الخوارزميات، لكن من النادر أن يكون ذلك الحل الذي وجدته هو الحل الأفضل والأكفأ، وهذه فائدة تحليل الخوارزميات فهو يمكّنك من العثور على الحل الأمثل والأنسب والأقل استهلاكًا للموارد. للمزيد من المعلومات أنصح بمطالعة مقال مدخل إلى تحليل الخوارزميات ومقال الدليل الشامل عن تعقيد الخوارزميات أنواع الخوارزميات البرمجية الخوارزميات هي خطط عامة لحل المشاكل وتتنوع أساليب وأنواع الخوارزميات بحسب الأسلوب الذي تتبعه الخوارزمية لحل المشكلة أو بحسب نوع المشكلة التي تحلها، وبناء على ذلك يمكن أن نجد أنواعًا مختلفة من الخوارزميات ومن أبرزها: خوارزميات القوة الغاشمة Brute force algorithms : تحاول الخوارزميات من هذا النوع حل المشكلة بطريقة مباشرة وتمر بجميع الخيارات الممكنة حتى تتمكن من العثور على حل لهذه المشكلة. الخوارزميات الجشعة Greedy algorithms: تحاول الخوارزميات الجشعة حل المشكلة خطوة فخطوة، بحيث تقترب رويدًا رويدًا من الحل العام للمشكلة. خوارزميات البرمجة الديناميكية Dynamic Programming: تقسّم خوارزميات البرمجة الديناميكية المشكلة إلى مشاكل فرعية أبسط، ثمّ تحل تلك المشاكل الفرعية لاستنتاج الحل النهائي خوارزميات فرق تسد Divide and conquer algorithms: تقسِّم خوارزميات فرِّق تسد المسألة إلى مسائل فرعية تشبه المسألة الأصلية، ثمّ تحلها وتدمج الحلول لتقديم حلٍّ المسألة الأصلية. خوارزميات التعقب الخلفي Backtracking algorithms: تحاول خوارزميات التعقب الخلفي حل المشكلة تعاوديًا عبر بناء الحل تصاعديًا خطوة فخطوة، مع حذف الحلول التي لا تستجيب للقيود التي تفرضها المسألة المُراد حلها في أيّ وقت أثناء تنفيذ الخوارزمية. خوارزميات الترتيب Sort algorithms: هي خوارزميات ترتب مجموعة من العناصر القائمة في ترتيب معين رقمي أو هجائي. والفرز هو أحد الخطوات الهامة في الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، توجد عدة خوارزميات تمكننا من تحقيق عملية الفرز ولكل منها ميزاتها ومحدوديتها. خوارزميات البحث Search algorithms: هي خوارزميات تقوم بتحديد موقع بيانات محددة بين مجموعة من البيانات أي أنها تبحث عن البيانات المخزنة ضمن بعض الهياكل أو بنى البيانات وتقوم باستردادها. خوارزميات التعلم الآلي: هي خوارزميات تحاول التعلم بناءً على مجموعة من حالات اتخاذ القرار السابقة كي تتمكن من اتخاذ قرارات معقدة بناءً عليها. خوارزميات التشفير: هي الخوارزميات التي تقوم بتحويل نص مقروء إلى نص غير مقروء يُعرف باسم النص المشفر بحيث يمكن للأطراف المصرح لهم فقط بفهم المعلومات الموجودة في هذا النص وهي خوارزميات هامة جدًا في مجال أمن البيانات الحساسة والحفاظ على الخصوصية. كانت تلك بعض أنواع وتصنيفات الخوارزميات الأكثر شيوعًا وهناك بالطبع العديد من الخوارزميات الأخرى للعديد من الحالات المختلفة. هناك أيضًا طرق أخرى يمكن تطبيقها بسهولة في التطبيقات مثل خوارزمية Dijkstra و Cycle Detection و Kruskal Minimum Spanning Trees فهي من الخوارزميات الأساسية للمبتدئين للتعلم منها. أهمية الخوارزميات في البرمجة هناك من قد يقول أنّ تعلم الخوارزميات تَرفٌ، وهو غير ضروري لكتابة البرامج والتطبيقات، وأنّه يمكن للمبرمج أن يكتب برامجه مباشرة دون الحاجة إلى مفاهيم الخوارزميات. صحيح أنّه ليس عليك أن تكون خبيرًا في الخوارزميات لتَكون مبرمجًا، لكن لا يمكنك أن تكون مبرمجًا بارعًا ومحترفًا دون أن تتعلم فن تصميم الخوارزميات. يوفر تعلم الخوارزميات للمبرمج العديد من الفوائد أبرزها: القدرة على حل المشكلات بشكل أفضل الاستخدام الفعال للموارد الحاسوبية يوفر وقت البرمجة يجعل منك مبرمجًا أفضل لنناقش كل فائدة منها بمزيد من التفصيل ونتعرف كيف يسهم تعلم الخوارزميات في تعزيزها. القدرة على حل المشكلات بشكل أفضل سيحسن تعلمك لطرق حل الخوارزميات من قدرتك على حل المشكلات بصورة عامة والمشكلات البرمجية على وجه الخصوص، ويكسبك مرونة ذهنية في التفكير في الحلول ويساعدك لاحقًا في كتابة البرامج الحاسوبية المتنوعة أيًا كانت اللغة البرمجية المستخدمة خصوصًا بأنّ الخوارزميات مستقلة عن لغات البرمجة، لذا يمكنك استخدامها مهما كانت لغة البرمجة التي تعمل عليها. الاستخدام الفعال للموارد يضمن لك اختيار الخوارزمية الصحيحة الاستخدام المناسب للموارد مثل الذاكرة والتخزين والشبكة وغيرها. فلا يكفي أن تكون الفكرة التي بنيت عليها البرنامج أو التطبيق مفيدة ومبتكرة، ينبغي أن تكون عملية بحيث ينفّذها الحاسوب أو الجوال في وقت معقول وموارد محدودة، فما فائدة تطبيق رسم يحتاج دقيقة كاملة ليرسم مربعًا، وما فائدة برنامج يحتاج إلى 10 جيجابايت من الذاكرة ليعمل! توفير وقت البرمجة يوفر عليك تعلم الخوارزميات الكثير من الوقت، إذ أنّ معظم المشاكل والمسائل التي قد تعترضك أثناء كتابة البرامج لها حلول جاهزة على هيئة خوارزميات مُحسّنة وسريعة، ما يغنيك عن إعادة اختراع العجلة في كل مرة تعترضك مشكلة ما، لأنّ هناك من حلّها قبلك على الأرجح وأعدّها على هيئة خوارزمية وكل ما عليك فعله هو تحويلها إلى لغة البرمجة التي تستعملها ثم تنفّذها وقد لا تضطر حتى إلى تنفيذها فمعظم الخوارزميات الشهيرة والفعالة مثل خوارزميات البحث والفرز تدمج في لغات البرمجة بشكل مكتبات جاهزة يمكنك استخدامها في شيفراتك البرمجية. الخوارزميات تجعل منك مبرمجًا أفضل تعلم الخوارزميات سيجعلك مبرمجًا أفضل وأكثر احترافية، فسَواء كنت متخصصًا في تطبيقات الجوال أو تطبيقات سطح المكتب، أو في بناء المواقع أو تصميم الألعاب أو غيرها من مجالات البرمجة، فإنّ تعلم الخوارزميات سيوسع أفق تفكيرك البرمجي ويساعدك على تطوير برامج أجود وأسرع وأكثر موثوقية. أهم مصادر تعلم الخوارزميات هناك للأسف ضعف في المحتوى العربي التقني، هذا الضعف يظهر أكثر ما يظهر في مجالات الخوارزميات. ولسدّ هذا القصور في المحتوى العربي فقد وفرت أكاديمية حسوب العديد من مصادر التعلم القيمة باللغة العربية. فنظرًا للأهمية الكبيرة للخوارزميات في كافة مجالات البرمجة، وفي غيرها من المجالات مثل الرياضيات والتنمية وغيرها، فقد وفرت لك أكاديمية حسوب دورة علوم الحاسب والتي تتضمن مسارات متعددة يحتاجها أي مبتدئ في تعلم البرمجة من أهمها مسار الخوارزميات وبنى المعطيات الذي يعلمك خطوة بخطوة كيفية كتابة الخوارزميات وتحليلها ويعرفك على أهم الخوارزميات التي تفيدك في عملك البرمجي مثل خوارزميات البحث والترتيب والخوارزميات الرياضية وخوارزميات الرسوم البيانية وغيرها الكثير. كما نشرت الأكاديمية سلسلة الخوارزميات للمحترفين التي تشرح الخوارزميات بالتفصيل وتغطّي كافة مفاهيمها الأساسية مثل مفهوم التعقيد لتقدير الموارد التي تستهلكها البرامج كالوقت والذاكرة. إضافة إلى مفاهيم البرمجة الديناميكية، وبعض أنماط الخوارزميات العامة. تلك السلسلة غنية بالأمثلة التطبيقية، إذ تستعرض الكثير من الخوارزميات لحل بعض المشاكل التقليدية في علم الحاسب خصوصًا تلك المتعلقة بالأشجار وترتيب المصفوفات والبحث، علاوة على طائفة من الخوارزميات المتنوعة في مجالات الجبر والهندسة ونظرية الأعداد. كما أن السلسلة تنفذ الخوارزميات التي تستعرضها من خلال العديد من لغات البرمجة، فمهما كانت لغة البرمجة خاصتك، سواء كانت بايثون أو جافا أو C++/C أو #C‏‏ أو جافا سكريبت، فستجد أمثلة بهذه اللغات وغيرها في هذا الكتاب. وستجد كذلك توثيقًا شاملًا عن الخوارزميات في موسوعة حسوب يضم توثيقات لأهم الخوارزميات المُستخدمة في البرمجة. وننصحك كذلك بأن تشترك في قناة أكاديمية حسوب على يوتيوب وستجد فيها الكثير من الدروس المفيدة والمواضيع الشيقة حول البرمجة والخوارزميات والتفكير المنطقي وغيرها الكثير. وأخيرًا إذا كنت تتساءل هل يجب علي كمبتدئ أن أتعلم الخوارزميات أولًا أم أتعلم إحدى لغات البرمجة أولًا فنصيحتي لك أن تبدأ كخطوة أولى بالتعرف على أساسيات البرمجة وبعد التمكن منها يمكنك البدء بتعلم الخوارزميات وتطوير تفكيرك البرمجي والخوارزمي على التوازي في رحلة التعلم حتى تصل للاحتراف في كليهما. إذا أتقنت تعلم الأساسيات يمكن أن تنتقل لتعلم الأمور المتقدمة وستجد في قسم البرمجة ضمن وتحديدًا في قسم "مقالات برمجة متقدمة" في أكاديمية حسوب مجموعة متنوعة من المقالات المتقدمة التي تزيد معرفتك وخبرتك في مجال الخوارزميات وفي حال واجهك أي سؤال يمكنك طرحه في قسم الأسئلة والأجوبة في الأكاديمية. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم ما هي الخوارزمية وأهمية الخوارزميات في علوم الحاسب وهندسة البرمجيات، وتعرفنا على خطوات حل الخوارزمية وطرق التعبير عن الخوارزميات بالشيفرة الوهمية والمخططات الانسيابية ثم تحويلها بعد ذلك إلى برامج حاسوبية من خلال الأمثلة العملية البسيطة التي تناسب المبتدئين. كما تعرفنا في الختام على أبرز الفوائد التي تجنيها كمبرمج من تعلم الخوارزميات، وأهم المراجع العربية التي تشرح الخوارزميات من الصفر للاحتراف، فإذا كنت تسعى لتكون مبرمجًا محترفًا فتعلم الخوارزميات أحد الأمور المهمة التي ينبغي أن تضعها في الحسبان لتساعدك على تحقيق هذا الهدف. اقرأ أيضًا أمثلة عن أنواع الخوارزميات تعرف على تخصص هندسة البرمجيات مهندس البرمجيات من هو وما هي مهامه ما هي مدة تعلم البرمجة؟

تمتلك لغة بايثون طيفًا واسعًا من البنى البرمجية، والدوال القياسية، وميزات رائعة لبيئات التطوير التفاعلية؛ لكن تجاهل أغلب ما ذكرته آنفًا وابدأ بتعلم ما تحتاج إليه لكتابة برامجك. لكنك ستحتاج إلى تعلم المفاهيم الأساسية للبرمجة قبل أن تفعل أي شيء، وقد تظن أن هذه المفاهيم تافهة أو مملة لكنها أساسية لتتحكم بحاسوبك كما تشاء. في هذا المقال أمثلة عديدة أنصحك أن تكتبها في الصدفة التفاعلية التي تسمى أيضًا REPL (اختصار للعبارة Read-Evaluate-Print Loop أي حلقة قراءة-تقدير القيمة-طباعة)، التي تسمح لك بتنفيذ تعليمات بايثون كل تعليمة على حدة مباشرةً وتظهر لك الناتج. الصدفة التفاعلية رائعة لتتعلم التعليمات الأساسية في بايثون، لذا أؤكد عليك أن تجربها أثناء قراءتك لهذا المقال وبالتالي ستتذكر المفاهيم المشروحة فيه تذكرًا أفضل لأنك تراها عمليًا أمامك بدل قراءتها فحسب. إدخال التعابير البرمجية في الصدفة التفاعلية يمكنك تشغيل الصدفة التفاعلية بفتح محرر Mu، الذي يفترض أنك ثبتته وفق التعليمات في المقال السابق، افتح قائمة ابدأ في ويندوز أو مجلد التطبيقات في ماك وشغِّل محرر Mu، ثم اضغط على زر New ثم احفظ الملف الفارغ باسم مثل blank.py، وحينا تحاول تشغيل الملف باستخدام الزر Run أو الضغط على زر F5 في لوحة مفاتيحك فستفتح لك الصدفة التفاعلية في الجزء السفلي من نافذة المحرر، وسترى المحث <<< أمامك. أدخل 2 + 2 في سطر الأوامر لكي تجري عملية جمع بسيطة، يجب أن تبدو الطرفية التفاعلية كما يلي: >>> 2 + 2 4 >>> نسمي 2 + 2 في بايثون بالتعبير البرمجي expression، وهي أبسط أنواع التعليمات البرمجية في اللغة، وتتألف التعابير البرمجية عادةً من قيم (مثل 2) وعوامل (operators مثل +)، وتقدر قيمتها evaluate إلى قيمة واحدة؛ وهذا يعني أنك تستطيع استخدام التعابير في أي مكان في شيفرات بايثون تستطيع فيه استخدام قيمة ما. تقدر قيمة التعبير 2 + 2 في المثال السابق إلى قيمة واحدة هي 4، واعلم أن قيمةً واحدةً لا عامل فيها مثل 4 تُعَد تعبيرًا برمجيًا في بايثون أيضًا، كما هو واضح هنا: >>> 2 2 لا ضير من الأخطاء سيفشل تشغيل البرامج التي تحتوي على شيفرات لا يفهمها الحاسوب، مما يؤدي إلى إنهيار البرنامج وظهور رسالة خطأ، ورسائل الخطأ لا تسبب مشاكل في حاسوبك، لذا لا تخف من ارتكاب الأخطاء في الشيفرات البرمجية حين تجربتك، وانهيار البرنامج crash يعني أن البرنامج توقف عن التنفيذ بشكل غير متوقع. إذا أردت أن تتعرف على المزيد من المعلومات حول الخطأ الذي ظهر لك، فعليك البحث في الإنترنت عنه، أو العودة إلى توثيق لغة بايثون. يمكنك استخدام عوامل عديدة في تعابير بايثون، فالجدول الآتي يستعرض جميع العوامل الحسابية في بايثون. العامل العملية مثال الناتج ** القوة (أو الأس) 2‎ ** 3 8 % باقي القسمة 22‎ % 8 6 // عامل قسمة الأعداد الصحيحة 22‎ // 8 2 / القسمة 22‎ / 8 2.75 * الضرب 3‎ * 5 15 - الطرح 5‎ - 2 3 + الجمع 2 + 2 4 جدول العوامل الرياضية من أعلاها إلى أدناها أولوية وأسبقية ترتيب أولوية العمليات في بايثون (تسمى أيضًا «أسبقية») مشابهة لأولويتها في الرياضيات، فتقدر قيمة المعامل ** أولًا، ثم تأتي المعاملات * و / و // و % بالترتيب حسب التعبير من اليسار إلى اليمين، ثم يأتي المعاملان + و - بالترتيب أيضًا من اليسار إلى اليمين. يمكنك استخدام الأقواس () لتغيير الترتيب إن احتجت إلى ذلك. لا تلعب المسافات الفارغة أي معنى بين العوامل في بايثون (عدا المسافة البادئة في أول السطر) لكن من المتعارف عليه استخدام فراغ واحد بينها. أدخل التعابير الآتية في الصدفة التفاعلية: >>> 2 + 3 * 6 20 >>> (2 + 3) * 6 30 >>> 48565878 * 578453 28093077826734 >>> 2 ** 8 256 >>> 23 / 7 3.2857142857142856 >>> 23 // 7 3 >>> 23 % 7 2 >>> 2 + 2 4 >>> (5 - 1) * ((7 + 1) / (3 - 1)) 16.0 كل ما عليك فعله هو كتابة التعبير البرمجي، وستتولى بايثون العمليات الحسابية وتعيد لك قيمةً واحدةً هي الناتج، كما هو موضح في الرسم الآتي: اعلم أن قواعد وضع العوامل والقيم مع بعضها بعضًا لتشكيل التعابير البرمجية من أساس لغة بايثون، ومثَلها كمثل القواعد النحوية التي تساعدنا في التواصل: هذه الجملة صحيحة قاعديًا في اللغة العربية. جملة صحيحة في اللغة العربية قاعديًا. لاحظ أن الجملة الثانية صعبة الفهم لأنها لا تتبع القواعد الأساسية لبنية الجملة العربية، وبالمثل إذا أدخلت تعليمة بايثون غير صحيحة فلن تتمكن بايثون من فهمها وسيظهر خطأ SyntaxError كما هو ظاهر هنا: >>> 5 + File "<stdin>", line 1 5 + ^ SyntaxError: invalid syntax >>> 42 + 5 + * 2 File "<stdin>", line 1 42 + 5 + * 2 ^ SyntaxError: invalid syntax يمكنك دومًا اختبار صحة تعليمة ما بإدخالها في الصدقة التفاعلية، وأؤكد لك أنها لن تسبب ضررًا بحاسوبك، فأسوأ ما يمكن هو ظهور رسالة خطأ. صدقني حينما أخبرك أن المطورين المحترفين يرون رسائل الخطأ في كل يوم. أنواع البيانات العددية والعشرية والنصية أذكرك أن التعابير هي قيم تجمعها المعاملات، وتكون نتيجتها هي قيمة واحدة دومًا. نوع البيانات data type هو تصنيف للقيم، فكل قيمة يكون لها نوع بيانات واحد فقط، وسنذكر في الجدول الآتي أكثر أنواع البيانات شيوعًا. القيمة ‎-2 و 30 هي أعداد صحيحة integer أو اختصارًا int، والتي تشير إلى أنها أعداد كاملة دون فواصل ويمكن أن تكون موجبة أو سالبة؛ أما الأرقام مع فاصلة عشرية مثل 3.14 فهي تسمى «الأرقام ذات الفاصلة العائمة» floating-point numbers أو اختصارًا floats. انتبه إلى أن القيمة 42 هي عدد صحيح int، بينما 42.0 هي قيمة ذات فاصلة عائمة float. نوع البيانات أمثلة أرقام صحيحة -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 أرقام ذات فاصلة عائمة -1.25, -1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0, 1.25 سلاسل نصية 'a', 'aa', 'aaa', 'Hello!', '11 cats'‎ جدول أنواع البيانات الشائعة يمكن أن تحتوي برامج بايثون على نصوص أيضًا، وتسمى بالسلاسل النصية strings أو اختصارًا strs. احرص على إحاطة السلاسل النصية التي تضعها في برامج بعلامة اقتباس مفردة ' كما في 'مرحبًا' أو 'مع السلامة' لكي تعرف بايثون أين تبدأ السلسلة النصية وأين تنتهي. يمكنك أيضًا إنشاء سلاسل نصية فارغة بكتابة ''، سنتعلم السلاسل النصية تفصيليًا في مقال لاحق. إذا رأيت رسالة الخطأ SyntaxError: EOL while scanning string literal فمن المرجح أنك نسيت علامة الاقتباس المفردة في نهاية السلسلة النصية، كما في المثال الآتي: >>> 'Hello, world! SyntaxError: EOL while scanning string literal ضم السلاسل النصية وتكرارها قد يتغير معنى العوامل اعتمادًا على أنواع بيانات القيم التي تحيط بها، فمثلًا العامل + هو عامل الجمع حينما يحاط بقيمتين عدديتين سواءً كانتا أعدادًا صحيحةً أو ذات فاصلة عائمة؛ لكن حين استخدام العامل + بين قيمتين نصيتين فهو يلمهما على بعضهما ويضمهما ويسمى عامل string concatenation. أدخل ما يلي إلى الصدفة التفاعلية: >>> 'Hello' + 'World' 'HelloWorld' ينتج من التعبير السابق قيمة واحدة وهي سلسلة نصية تجمع النص الموجود في السلسلتين النصيتين المدخلتين؛ لكنك إذا جربت استخدام العامل + على سلسلة نصية ورقم صحيح فلن تعرف بايثون ماذا عليها أن تفعل هنا، وستظهر لك رسالة خطأ: >>> 'Hello' + 42 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> 'Hello' + 42 TypeError: can only concatenate str (not "int") to str رسالة الخطأ can only concatenate str (not "int") to str تعني أن بايثون تظن أنك تحاول ضم عدد صحيح 42 إلى سلسلة نصية 'Hello'، فإذا كنت تريد فعل ذلك فعليك أن تحول نوع البيانات العددي إلى نصي يدويًا لأن بايثون لن تفعل ذلك تلقائيًا بالنيابة عنك. سنتعلم تحويل أنواع البيانات في قسم «فهم مكونات تطبيقك الأول» حينما نتحدث عن الدوال str()‎ و int()‎ و float()‎. العامل * يضبط عددين صحيحين أو ذوي فاصلة عائلة مع بعضها بعضًا، لكن حين استخدامه مع سلسلة نصية وعدد صحيح فإنه يكرهها ويسمى عامل string replication. لترى كيف يعمل، أدخل سلسلةً نصية متبوعةً بعامل * ثم رقم في الصدفة الفاعلية: >>> 'Hello' * 5 'HelloHelloHelloHelloHello' نتيجة التعبير السابق هي قيمة نصية واحدة تُكرَّر فيها السلسلة النصية الأصلية عددًا محددًا من المرات قيمته هي قيمة العدد الصحيح. يفيدنا عامل تكرار السلاسل النصية في بعض الأحيان لكن فائدته لا تقارن بفائدة عامل الضم الذي نستعمله كثيرًا. يمكن أن يستعمل عامل * مع قيمتين عدديتين لإجراء عملية ضرب، أو مع سلسلة نصية واحدة وعدد صحيح واحد لإجراء عملية تكرار؛ وإلا فستظهر لنا بايثون رسالة خطأ كما يلي: >>> 'Hello' * 'World' Traceback (most recent call last): File "<pyshell#32>", line 1, in <module> 'Hello' * 'World' TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str' >>> 'Hello' * 5.0 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#33>", line 1, in <module> 'Hello' * 5.0 TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float' من المنطقي ألا تسمح لنا بايثون بهذه التعابير، إذ لا يمكنك ضرب كلمتين ببعضهما، ومن الصعب أن تستعمل عددًا عشريًا لتكرار عبارة نصية. تخزين القيم في متغيرات المتغير variable هو ما يشبه الصندوق في ذاكرة الحاسوب الذي يسمح لك بتخزين قيمة واحدة فيه، فإذا أردت تخزين قيمة ناتج أحد التعبيرات البرمجية في برنامجك لاستعمالها لاحقًا فخزنها في متغير. عبارات الإسناد ستستخدم عبارة إسناد assignment statement لتخزين القيم في متغيرات، وتتألف عبارة الإسناد من اسم المتغير وعلامة المساواة (وتسمى أيضًا عامل الإسناد) والقيمة التي نرغب بتخزينها. إذا كتبت مثلًا عبارة الإسناد spam = 42 فهذا يعني أن المتغير الذي اسمه spam سيخزِّن القيمة 42 داخله. تخيل أن المتغير هو صندوق له لافتة أو اسم، يمكنك أن تضع القيم داخله كما في الشكل الآتي: العبارة spam = 42 تخبر البرنامج أن «المتغير spam يحتوي الآن على القيم العددية 42 داخله». على سبيل المثال، أدخِل ما يلي في الصدفة التفاعلية: ➊ >>> spam = 40 >>> spam 40 >>> eggs = 2 ➋ >>> spam + eggs 42 >>> spam + eggs + spam 82 ➌ >>> spam = spam + 2 >>> spam 42 سيُهيِّئ المتغير intialize أو يُنشَأ في أول مرة تخزن فيه قيمة ➊، وبعد ذلك يمكنك استخدامه في التعابير البرمجية مع غيره من المتغيرات والقيم ➋، وحين إسناد قيمة جديدة إلى المتغير ➌ فستنسى القيمة القديمة، ولذها السب كان ناتج قيمة المتغير spam في نهاية البرنامج هو 42 بدلًا من 40، وهذا ما يسمى بإعادة كتابة قيمة المتغير overwrite. أدخل الشيفرة الآتية في الصدقة التفاعلية لتجربة إعادة الكتابة فوق سلسلة نصية: >>> spam = 'Hello' >>> spam 'Hello' >>> spam = 'Goodbye' >>> spam 'Goodbye' وكما في الصندوق في الشكل الآتي، فإن الصندوق spam يخزن القيمة 'Hello' إلى أن تبدلها إلى 'Goodbye'. تنسى القيمة القديمة حين إسناد قيمة جديدة إلى المتغير. أسماء المتغيرات يصف الاسم الجيد للمتغير البيانات التي يحتويها، فتخيل أنك انتقلت إلى منزل جديد ووضعت لافتات على صناديقك وكتبت عليها «أشياء»، وبهذا لن تعرف ما يحتويه الصندوق إلى أن تنظر داخله. وستجد أن أغلبية أمثلة هذه السلسلة (وتوثيق لغة بايثون) تستعمل أسماء عامة للمتغيرات مثل spam و eggs و olive، لكن احرص على استخدام أسماء واضحة ودالة على محتويات المتغير في برامج لتزيد من مقروئية شيفرتك. وصحيحٌ أنك تستطيع تسمية متغيراتك بأي اسم، لكن هنالك بعض القيود التي تفرضها لغة بايثون، فالجدول الآتي يحتوي على أمثلة عن أسماء المتغيرات. يمكنك أن تسمي متغيراتك بأي اسم طالما التزمت بالشروط الثلاثة الآتية: أن يكون كلمةً واحدةً دون فراغات. أن يستعمل الأرقام والأحرف والشرطة السفلية _ فقط. ألا يبدأ برقم. أسماء متغيرات صالحة أسماء متغيرات غير صالحة current_balance current-balance لا يسمح باستخدام الشرطات currentBalance current balance لا يسمح باستخدام الفراغات account4 4account لا يمكن أن يبدأ برقم TOTAL_SUM TOTAL_$UM لا يسمح باستخدام المحارف الخاصة مثل $ hello hello' لا يسمح باستخدام محارف خاصة مثل ' جدول أسماء صالحة وغير صالحة للمتغيرات أسماء المتغيرات حساسة لحالة الأحرف، وهذا يعني أن spam و SPAM و Spam و sPaM هي أربعة متغيرات مختلفة، وصحيحٌ أن الاسم Spam صالح لتسمية المتغيرات في بايثون، لكن من المتعارف عليه أن نبدأ متغيراتنا بأحرف صغيرة. سنستخدم طريقة التسمية «سنام الجمل» camel case في أمثلة هذه السلسلة بدلًا من الشرطات السفلية، أي أن المتغيرات ستكون lookLikeThis بدلًا من looklikethis. قد يشير المبرمجون الخبراء إلى أن الدليل الرسمي لتنسيق شيفرات بايثون المسمى PEP 8 يقول أن علينا استخدام الشرطات السفلية، لكنني شخصيًا أفضل كتابة المتغيرات بطريقة سنام الجمل، وأقتبس من فقرة «A Foolish Consistency Is the Hobgoblin of Little Minds» في دليل PEP 8 نفسه: برنامجك الأول صحيحٌ أن الصدفة التفاعلية جيدة لتكتب تعليمات بايثون كل واحدةً على حدة، لكن لكتابة برامج كاملة متكاملة فعليك أن تكتب التعليمات البرمجية في محرر شيفرات. محررات الشيفرات تشبه كثيرًا محررات النصوص العادية مثل المفكرة أو TextMate لكنها تحتوي على ميزات مخصصة لتسهيل كتابة الشيفرات البرمجية. ولفتح نافذة تحرير ملف جديد في محرر Mu، اضغط على زر New في الصف العلوي من النافذة. يفترض أن تظهر نافذة فيها مؤشر كتابة ينتظر منك المدخلات، لكن هذه النافذة تختلف عن الصدفة التفاعلية التي كانت تشغل تعليمات بايثون أولًا بأول حين الضغط على زر Enter. إذ يسمح لك محرر الشيفرات بإدخال تعليمات برمجية متعددة ثم حفظ الملف وتشغيل البرنامج. يمكنك معرفة الفرق بينهما بسهولة، إذ تحتوي نافذة الصدفة التفاعلية على المحث <<< فيها، بينما لا يحتويه محرر الشيفرات. حان الوقت لكتابة أول برنامج لك! حينما تظهر لك نافذة المحرر أدخل فيها الأسطر الآتية: ➊ # يرحب البرنامج بالمستخدم ويسأله عن عمره ➋ print('Hello, world!') print('What is your name?') # اسأل عن الاسم ➌ myName = input() ➍ print('It is good to meet you, ' + myName) ➎ print('The length of your name is:') print(len(myName)) ➏ print('What is your age?') # اسأل عن العمر myAge = input() print('You will be ' + str(int(myAge) + 1) + ' in a year.') بعد أن تدخل الشيفرة المصدرية السابقة فعليك حفظها لكي لا تكتبها كل مرة تشغل فيها محرر Mu. اضغط على زر Save واكتب اسم الملف hello.py ثم اضغط على Save لحفظه. أنصحك أن تحفظ برامجك التي تكتبها بين الحين والآخر أثناء كتابتها وتطويرها، فلو حدث خلل في حاسوبك أو أغلقت محرر الشيفرات خطأً فلن تخسر ما كتبته، ويمكنك استعمال اختصار الحفظ الذي هو Ctrl+S في ويندوز ولينكس و ‎⌘+S في نظام ماك. بعد أن تحفظ الملف يمكنك تشغيل برنامجك. اضغط على زر F5 في لوحة المفاتيح ويجب أن يبدأ تشغيل البرنامج في الصدفة التفاعلية. تذكر أنك عليك الضغط على زر F5 من نافذة المحرر وليس من نافذة الصدفة التفاعلية. أدخل اسمك حينما يسألك البرنامج عليه، وسيبدو ناتج تنفيذ البرنامج كما يلي: Hello, world! What is your name? Abdullatif It is good to meet you, Abdullatif The length of your name is: 10 What is your age? 5 You will be 6 in a year. >>> عندما لا يبقى أي شيفرات لتنفَّذ فسينتهي برنامج بايثون terminate، أي أنه يتوقف عن العمل، ويمكننا القول بتعبير تقني أنه يخرج exit. يمكنك إغلاق محرر النصوص بالضغط على زر X في أعلى النافذة، ولإعادة فتح برنامج سابق اضغط على File ثم Open من القائمة العلوية، وستظهر نافذة اختيار الملفات التي ستختار منها الملف hello.py وتضغط على زر Open؛ يفترض أن ترى أمامك الملف hello.py الذي كتبته وحفظته سابقًا. فهم مكونات تطبيقك الأول لنأخذ جولةً سريعة على تعليمات بايثون بعد فتحك لتطبيقك الأول في محرر الشيفرات، وذلك بالنظر إلى ما يفعله كل سطر من الشيفرة. التعليقات يسمى السطر الآتي تعليقًا comment: ➊ # يرحب البرنامج بالمستخدم ويسأله عن عمره تتجاهل لغة بايثون التعليقات، ويمكنك استخدامها لكتابة ملاحظات أو لتذكير نفسك ما الذي تحاول شيفرتك فعله. تكون أي نصوص مذكورة بعد علامة المربع # جزءًا من التعليق. يضع المطورون في بعض الأحيان رمز # في بداية أحد الأسطر البرمجية لتعطيله مؤقتًا أثناء تجربة البرنامج، وهذا يسمى بتعليق الشيفرة commenting out، ويمكن أن تستفيد من هذا حينما تحاول معرفة لم لا يعمل برنامجك، ثم تزيل رمز # عندما تريد إعادة تفعيل السطر البرمجي. تتجاهل بايثون أيضًا السطر الفارغ بعد التعليق، ويمكنك إضافة الأسطر الفارغة إلى برنامجك كيفما تشاء، وهذا يسهِّل قراءة برنامجك كما لو كنت تكتب فقرات في كتاب. الدالة print()‎ تظهر الدالة print()‎ قيمة السلسلة النصية الموجودة بين قوسين على الشاشة: ➋ print('Hello, world!') print('What is your name?') # اسأل عن الاسم السطر print('Hello, world!')‎ يعني «اطبع النص الموجود في السلسلة النصية ‎'Hello, world!'‎، فحين تنفيذ بايثون لهذا السطر فأنت تطلب منها أن تستدعي الدالة print()‎ وأن تمرِّر pass قيمة السلسلة النصية إلى تلك الدالة. القيمة التي تمرر إلى استدعاء دالة function call تسمى بالوسيط argument. لاحظ أن علامات الاقتباس لا تظهر على الشاشة، فهي إشارة متى تبدأ وتنتهي السلسلة النصية، وليست جزءًا من النص. الدالة input()‎ تنتظر الدالة input()‎ أن يدخل المستخدم نصًا عبر لوحة المفاتيح ثم يضغط على زر Enter: ➌ myName = input() نتيجة استدعاء هذه الدالة هي سلسلة نصية تطابق ما أدخله المستخدم، ثم ستُسند السلسلة النصية الناتجة عن هذا الاستدعاء إلى المتغير myName. يمكنك أن تعدّ عملية استدعاء الدالة input()‎ على أنها تعبير برمجي نتيجته هي قيمة السلسلة النصية التي أدخلها المستخدم، فإذا أدخل المستخدم 'Ahmed' فيمكنك أن تقول أن التعبير البرمجي أصبح أشبه بالتعبير myName = 'Ahmed'‎. إذا استدعيت الدالة input()‎ وظهرت لك رسالة خطأ مثل NameError: name 'Ahmed' is not defined، فهذا يعني أنك تشغل الشيفرة عبر الإصدار الثاني من بايثون وليس الثالث. طباعة اسم المستخدم يحتوي الاستدعاء التالي للدالة print()‎ على التعبير ‎'It is good to meet you, ' + myName بين القوسين: ➍ print('It is good to meet you, ' + myName) تذكر أن بايثون تقدر قيمة التعابير البرمجية وتنتهي بقيمة واحدة. فإذا احتوى المتغير myName على القيمة 'Ahmed' في السطر ➌، فستقدر قيمة التعبير السابق إلى 'It is good to meet you, Ahmed'، ثم ستمرر هذه السلسلة النصية إلى الدالة print()‎ التي تطبعها على الشاشة. الدالة len()‎ يمكنك أن تمرر سلسلةً نصيةً إلى الدالة len()‎ أو متغيرًا يحتوي على سلسلةٍ نصية، وستنتج الدالة عددًا صحيحًا يمثل عدد المحارف في السلسلة النصية: ➎ print('The length of your name is:') print(len(myName)) أجرب إدخال ما يلي إلى الصدفة التفاعلية: >>> len('hello') 5 >>> len('I like to drink good coffee') 27 >>> len('') 0 وكما في الأمثلة السابقة، ستكون نتيجة len(myName)‎ هي رقم صحيح، ثم ستمرر إلى الدالة print()‎ لطباعتها. تذكر أن الدالة print()‎ تسمح لك بطباعة أعداد أو سلاسل نصية، لكن لاحظ رسالة الخطأ التي تظهر حينما تحاول كتابة ما يلي في الصدفة التفاعلية: >>> print('I am ' + 29 + ' years old.') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#6>", line 1, in <module> print('I am ' + 29 + ' years old.') TypeError: can only concatenate str (not "int") to str لا يأتي الخطأ من دالة print()‎ بل من التعبير الذي حاولت تمريره إلى الدالة، وستحصل على رسالة الخطأ نفسها إذا كتبت التعبير البرمجي بمفرده في الصدفة التفاعلية: >>> 'I am ' + 29 + ' years old.' Traceback (most recent call last): File "<pyshell#7>", line 1, in <module> 'I am ' + 29 + ' years old.' TypeError: can only concatenate str (not "int") to str تعطي بايثون خطأً لأن العامل + يمكن أن يستعمل لجمع رقمين مع بعضهما أو ضم سلسلتين نصيتين، لكنه لا يستطيع إضافة عدد إلى سلسلة نصية لأن ذلك ليس مسموحًا به قاعديًا في بايثون. ويمكنك حل هذه المشكلة بتحويل الرقم إلى سلسلة نصية، وهذا ما سنتعلمه في القسم التالي. الدوال str()‎ و int()‎ و float()‎ إذا أردت ضم عدد صحيح مثل 29 إلى سلسلة نصية لتمريره إلى الدالة print()‎ مثلًا، فما ستحتاج إليه هو السلسلة النصية '29' التي هي النسخة النصية من العدد 29. الدالة str()‎ تقبل أن يُمرَّر إليها عدد صحيح ثم تنتج لنا سلسلةً نصيةً تمثل هذا العدد كما يلي: >>> str(29) '29' >>> print('I am ' + str(29) + ' years old.') I am 29 years old. ولأن ناتج التعبير str(29)‎ هو '29' فسيكون ناتج التعبير ‎'I am ' + str(29) + ' years old.'‎ هو ‎'I am ' + '29' + ' years old.'‎ الذي بدوره سينتج ‎'I am 29 years old.'‎، وهذه هي القيمة التي ستمرر إلى الدالة print()‎. الدوال str()‎ و int()‎ و float()‎ ستحول القيم التي تمررها إليها إلى سلسلة نصية وعدد صحيح وعدد ذي فاصلة عائلة على التوالي وبالترتيب. جرب تحول بعض القيم في الصدفة التفاعلية وانظر ماذا سيحدث: >>> str(0) '0' >>> str(-3.14) '-3.14' >>> int('42') 42 >>> int('-99') -99 >>> int(1.25) 1 >>> int(1.99) 1 >>> float('3.14') 3.14 >>> float(10) 10.0 نستدعي في المثال السابق الدوال str()‎ و int()‎ و float()‎ ونمرر إليهم مجموعةً من القيم لها أنواع بيانات مختلفة، وسنحصل على نسخة نصية أو عددية من تلك القيم. تفيد الدالة str()‎ حينما يكون لدينا عدد صحيح أو ذو فاصلة عائمة ونريد ضمه إلى سلسلة نصية، بينما تفيد الدالة int()‎ حينما يكون لدينا رقم مخزن على شكل سلسلة نصية ونريد إجراء بعض العمليات الحسابية عليه، فمثلًا تعيد الدالة input()‎ سلسلةً نصيةً دومًا حتى لو أدخل المستخدم رقمًا، فجرب إدخال spam = input()‎ في الصدفة التفاعلية وكتابة رقم ما ثم طباعة قيمة المتغير spam: >>> spam = input() 101 >>> spam '101' لاحظ أن القيمة المخزنة في المتغير spam ليست العدد 101 بل السلسلة النصية '101'، فلو أردت إجراء أي عملية رياضية على القيمة المخزنة في spam فعليك استخدام الدالة int()‎ للحصول على عدد صحيح. سنعيد تخزين القيمة العددية للمتغير spam في المتغير spam نفسه: >>> spam = int(spam) >>> spam 101 يمكنك الآن التعامل مع المتغير spam كأي عدد صحيح: >>> spam * 10 / 5 202.0 لاحظ أنك إذا مررت قيمةً إلى الدالة int()‎ لا يمكن أن تحول إلى عدد صحيح، فستظهر لك بايثون رسالة خطأ: >>> int('99.99') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#18>", line 1, in <module> int('99.99') ValueError: invalid literal for int() with base 10: '99.99' >>> int('twelve') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#19>", line 1, in <module> int('twelve') ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'twelve' تفيد أيضًا الدالة int()‎ بتحويل عدد عشري إلى عدد صحيح (مع تقريبه إلى أصغر عدد صحيح يمثله): >>> int(7.7) 7 >>> int(7.7) + 1 8 لقد استخدمنا الدالتين int()‎ و str()‎ في آخر ثلاثة أسطر من برنامجك للحصول على قيمة نوع البيانات المطلوب: ➏ print('What is your age?') # ask for their age myAge = input() print('You will be ' + str(int(myAge) + 1) + ' in a year.') مساواة النصوص والأرقام صحيحٌ أن القيمة النصية لعددٍ ما تختلف اختلافًا تامًا عن العدد الصحيح أو العدد ذي الفاصلة العائمة، لكن يمكن أن يساوي العددُ الصحيح العددَ ذا الفاصلة العائمة: >>> 42 == '42' False >>> 42 == 42.0 True >>> 42.0 == 0042.000 True تفعل بايثون ذلك لأن السلاسل النصية هي نصوص بينما الأعداد الصحيحة والأعداد ذات الفاصلة هي أعداد في نهاية المطاف. المتغير myAge يحتوي على القيمة المعادة من input()‎، ولمّا كانت القيمة المعادة من الدالة input()‎ هي سلسلة نصية دومًا حتى لو أدخل المستخدم رقمًا، فعلينا استخدام int(myAge)‎ لإعادة قيمة عددية صحيحة من السلسلة النصية الموجودة في myAge، ثم سنزيد مقدار هذا العدد بواحد في التعبير int(myAge) +1. سنمرر بعد ذلك نتيجة التعبير السابق إلى الدالة str()‎ على الشكل str(int(myAge) +1)‎، ثم سنضم القيمة النصية للتعبير السابق مع السلسلتين النصيتين ‎'You will be '‎ و ‎' in a year.'‎ وذلك للحصول على قيمة نصية واحدة، ثم ستمرر هذه القيمة النصية إلى الدالة print()‎ لطباعتها على الشاشة. لنقل مثلًا أن المستخدم أدخل السلسلة النصية '4' قيمةً للمتغير myAge عبر الدالة input()‎. ستحول السلسلة النصية '4' إلى عدد صحيح 4، ثم سيضاف 1 إليها فتصبح 5، ثم تحولها الدالة str()‎ إلى سلسلة نصية مجددًا لإضافتها إلى السلاسل النصية الأخرى، وبالتالي ستنتج لدينا النسخة النهائية التي ستطبع على الشاشة، كما هو ظاهر في الشكل الآتي: الخلاصة يمكنك أن تحسب العمليات الحسابية بالآلة الحاسبة أو تضم السلاسل النصية عبر معالج النصوص في حاسوبك، ويمكنك تكرار السلاسل النصية بسهولة بنسخها ولصقها مرارًا وتكرارًا. لكن التعابير البرمجية -وما تحتويه من مكونات مثل العوامل والقيم واستدعاءات الدوال- هي اللبنة الأساسية لبناء البرامج، وبعد أن تتعلم هذه العناصر الأساسية فستتمكن من إعطاء أوامر لبايثون لتنفذ لك أمورًا معقدة على مجموعة كبير من البيانات. من المهم أن تتذكر من هذا المقال أنواع العوامل المختلفة (+ و - و * و / و // و % و ** للعوامل الحسابية، و + و * للسلاسل النصية) وأنواع البيانات المختلفة (الأعداد الصحيحة integers والأعداد ذات الفاصلة العائمة floating-point والسلاسل النصية string). شرحنا أيضًا بعض الدوال، مثل print()‎ و input()‎ التي تتعامل مع النصوص البسيطة لطباعتها على الشاشة أو لإدخالها من لوحة المفاتيح، واستعملنا الدالة len()‎ للحصول على القيمة العددية لسلسلة نصية، وساعدتنا الدوال str()‎ و int()‎ و float()‎ في تحويل القيم المُمرَّرة إليها إلى سلاسل نصية أو أعداد صحيحة أو أعداد ذات فاصلة على التوالي. سنتعلم في المقال القادم كيف نخبر بايثون متى تنفذ الشيفرة ومتى تتجاوزها بذكاء، وكيفية تكرار جزء من الشيفرة اعتمادًا على شرط محدد، وهذا ما نسميه «بنى التحكم» مما يسمح لنا بكتابة برامج تتصرف تصرفات ذكية. الآن وبعد أن أخذت المعارف اللازمة من المقال، برأيك لماذا سيسبب التعبير الآتي خطأً؟ وكيف نحله؟ شاركنا ذلك في التعليقات. 'I have eaten ' + 99 + ' burritos.' ترجمة -وبتصرف- للفصل Python Basics من كتاب Automate the boring stuff with Python لصاحبه Al Sweigart. اقرأ أيضًا المقال السابق: تهيئة بيئة العمل في بايثون Python أساسيات البرمجة بلغة بايثون تعلم لغة بايثون مشاريع بايثون عملية تناسب المبتدئين النسخة العربية الكاملة لكتاب: البرمجة بلغة بايثون

يتساءل كل مبتدئ في البرمجة ما هي برامج البرمجة وما أهم البرمجيات التي أحتاجها لتعلم كتابتها بصورة صحيحة، فإذا كنت في المراحل الأولى من تعلم البرمجة ولا تعلم أين تكتب الشيفرات أو الأكواد البرمجية الخاصة بك ولا كيف تنفذها بعد كتابتها وترى نتائج عملية التنفيذ، ولا تدري كيف تتحقق من أدائها ومدى أمانها، ننصحك بأن تقرأ هذا المقال حيث نستعرض فيه أهم برامج البرمجة المستخدمة بكثرة خلال العمل على تطوير التطبيقات وكتابة الشيفرات بكفاءة وسرعة. ما هي برامج البرمجة؟ تعد برامج البرمجة مجموعةً من الأدوات التي يستعملها المبرمج لتطوير تطبيقات برمجية مختلفة بسرعة وفعالية، ولبرامج البرمجة استخداماتٌ عديدة، فهي تساعد المطور على كتابة الكود البرمجي وتقدم له مميزات وخيارات عديدة لتسريع عمله مثل ميزة الاستكمال التلقائي للشيفرات، وكذلك تساعده على أتمتة المهام المتكررة، مثل أتمتة اختبارات الأمان والأداء، كما تساعده على كشف وإحصاء أخطاء الشيفرات البرمجية وتنقيحها ما توفر عليه الكثير من الوقت والجهد. فوائد برامج البرمجة تعد برامج البرمجة بالغة الأهمية على أصعدة عديدة، من أهمها: توفير وقت المبرمج: لعل توفير الوقت أبرز فائدة من استخدام برامج البرمجة، إذ تساعد هذه البرمجيات المطور على أتمتة مهام عديدة، وتوفر له قوالب جاهزة للوظائف البرمجية المستخدمة بكثرة، وكثيرًا من الخيارات والمميزات الأخرى التي سيلي ذكرها خلال المقال. زيادة القدرة على التوسع: تعمل بعض أنواع برامج البرمجة على مزامنة عمليات معالجة البيانات، وبالتالي تساعد هذه البرمجيات على زيادة كمية البيانات التي يمكن معالجتها في آنٍ واحد، ما يؤدي تبعًا إلى سهولة توسعة المواقع وتطوير البرمجيات وزيادة قدرتها على تحمُّل الأعداد الضخمة من المستخدمين. رفع فرص التوظيف: كلُّ برنامجٍ يتعلم المبرمج التعامل معه سيزيد من كفاءته ويعززفرصه في التوظيف، فهذه البرمجيات تساعد المبرمج على كتابة شيفرات أفضل وتسريع عملية التطوير، وهذا بالضبط ما يحتاجه أصحابُ الأعمال. أنواع البرامج المستخدمة في البرمجة تتفرع البرامج المستخدمة في البرمجة إلى أنواع عديدة، ولكل نوعٍ استخداماته، ومن أهم أنواعها: برامج تعلم البرمجة Programming Studying Programs المترجمات والمفسرات Compiler and Interpreter بيئات التطوير المتكاملة IDEs⁦ منقّحات الأخطاء Debuggers أنظمة التحكم في الإصدارات Version Control Systems برامج البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لنتعرف على كل نوع من هذه البرامج بمزيد من التفصيل. برامج تعلم البرمجة Programming Studying Programs لا نعني هنا التطبيقات والبرمجيات المخصصة لتدريس أو تعليم من خلال الدورات التعليمية والتدريب المستمر على كتابة الشيفرات التي تحل مشكلات معينة، ولكن نعني بها الأدوات والبرمجيات التعليمية التي تساعد المبتدئين على دخول تعلم البرمجة وفهم أساسياتها من خلال واجهات رسومية تعتمد على البلوكات أوالكتل التي يمكنك من خلالها تركيب الشيفرات بأسلوب سهل ومبسط وتعلم أساسيات البرمجة من خلالها ومن أبرز هذه البرامج سكراتش Scratch والذي يمكن أن يصنف كلغة برمجة مرئية مصممة بهدف تعلم مفاهيم البرمجة للطلاب في أعمار مبكرة ومساعدتهم في إنشاء ألعاب وقصص ورسوم متحركة ومواضيع تفاعلية تعليمية بطريقة محببة وسهلة وهذه البرامج تناسب المبتدئين بشكل كبير وسنشرح المزيد عنها لاحقًا. المُصرِّفات والمفسرات Compilers and Interpreters تحتاج لغات البرمجة عالية المستوى إلى برنامج حاسوبي لترجمة الشيفرات إلى لغة الآلة machine language كي يفهمها الحاسوب قبل تنفيذها، ويوجد نوعان رئيسيان من هذه البرمجيات: المُصرِّف Compiler: وهو برنامج يترجم الشيفرات أو الأكواد البرمجية كاملةً قبل تنفيذها، وما إذا كان في الشيفرات أخطاء فلن تُنفَّذ، وتتميز لغات البرمجة المُصرَّفة بالسرعة والأمان. المُفسِّر Interpreter: وهو برنامج ينفذ شيفرات البرنامج سطرًا بسطر، ويبدأ تنفيذ البرنامج ولو كان في الشيفرات أخطاء، ولكن سرعان ما يتوقف التنفيذ إذا وصل المُفسِّر إلى شيفرة بها خطأ برمجي. بيئات التطوير المتكاملة IDEs⁦ تعد بيئات التطوير المتكاملة Integrated Development Environments أو IDEs اختصارًا من برامج البرمجة المفيدة التي تساعد المطورين على كتابة الشيفرات البرمجية بسرعة وكفاءة، فهي تحتوي على مميزات عديدة تجعل عمل المطور أسهل، من خواص استكمال تلقائي للشيفرات إلى خواص تصحيح فوري للأخطاء في صيغة الشيفرة، كما تحوي بيئات التطوير المتكاملة عدة أدواتٍ مدمجة مفيدة للمطور، مثل: محرر الأكواد ومُنقِّح الأخطاء ومترجم الشيفرة والأكمال التلقائي للكود، وتوفر كذلك إمكانية تثبيت العديد من الإضافات الخارجية المساعدة في عملية التطوير. تتعدد بيئات التطوير المتكاملة، ومن أشهرها نذكر: فيجوال ستوديو كود Visual Studio Code: ذاع صيت فيجوال ستوديو كود حتى صارت بيئة التطوير الأشهر والأكثر استخدامًا بين المبرمجين، وذلك لتعدد مميزاتها، بدءًا من دعمها لغالب لغات البرمجة الحية وجميع لغات البرمجة الشهيرة، مرورًا بتوفيرها لإضافاتٍ عديدة تجعل من كتابة الشيفرات أمرًا يسيرًا على المطورين، وصولًا إلى بساطة واجهتها وسهولة التعامل معها، وكذلك من أبرز ما يميزها مجانيتها وأنها بيئة تطوير مفتوحة المصدر. بايشارم PyCharm: تُستخدم بيئة التطوير المتكاملة بايشارم من مطوري لغة البرمجة بايثون خاصة، وتعد بيئة تطوير مدفوعة، وتدعم بايشارم بالكاد جميع أطر عمل ومكتبات لغة بايثون، كما توفر أدواتٍ مخصصة لاختبار شيفرات بايثون وتنقيح أخطائها، وتدعم تضمين نظام التحكم في الإصدارات غيت داخل بيئة التطوير لتسريع عملية تتبع النُّسخ المختلفة من الشيفرات. إنتيليج إيديا IntelliJ IDEA: بيئة تطوير مدفوعة مصممة لمطوري تطبيقات الأندرويد، وتدعم لغات البرمجة جافا وكوتلن وسكالا وجروفي، وهي أشهر لغات تطوير تطبيقات الأندرويد وأكثرها استخدامًا، وتتميز بيئة التطوير إنتليج إيديا بالدعم الجزئي لعدة لغات برمجة أخرى، مثل: بايثون Python و php وروبي Ruby وغيرها. بي إتش بي ستورم PhpStorm: تعد بيئة تطوير مدفوعة موجهة خصيصًا لمطوري لغة بي إتش بي، وتدعم جميع أطر العمل الشهيرة للغة بي إتش بي، كما تدعم أشهر قواعد البيانات المستخدمة مع بي إتش بي لتطوير تطبيقات الويب، وتدعم تقنيات بناء الواجهة الأمامية لتطبيقات الويب، مثل: لغة HTML ولغة CSS ولغة جافا سكريبت وتايب سكريبت وغيرها. إكس كود XCode: بيئة تطوير مجانية مخصصة لتطوير التطبيقات الموجهة لجميع أنظمة تشغيل آبل، والتي تتضمن نظام تشغيل هواتف آبل أي أو إس iOS، ونظام تشغيل الأجهزة اللوحية أي باد أو إس iPadOS، ونظام تشغيل الحواسيب المحمولة ماك أو إس MacOS، وكذلك نظام تشغيل الساعات الذكية WatchOS، وسائر أنظمة تشغيل آبل. مُنقِّحات الأخطاء Debuggers تدخل عمليتا الاختبار وتنقيح الأخطاء ضمن المهام الأساسية للمطور، ويعد مُنقِّح الأخطاء أداةً تساعد المطور على اختبار التطبيق وتحديد أماكن الخطأ في الشيفرات ثم تنقيحها، ما يساهم في تأمين التطبيق من الثغرات والاختراق. برامج سطر الأوامر Command Line Interpreters تعد برامج سطر الأوامر من البرامج المفيدة التي تسمح للمطور بإدخال أوامر كتابية وتوجيهها إلى نظام التشغيل لتنفيذها، ومن أشهر برامج سطر الأوامر نذكر: موجه الأوامر CMD.exe: وهو البرنامج الافتراضي لنظام التشغيل ويندوز، ويكون على هيئة نافذةٍ سوداءٍ بسيطة يمكن للمبرمج من خلالها كتابة أوامر لتأدية وظائف عديدة، منها مثلًا إنشاء ملفات جديدة والتعديل عليها وحذفها وتغيير مسارها، والتعرُّف على معلومات النظام والشبكة والتحكم فيهما، ويساعد موجهُ الأوامر المطورَ على توفير الكثير من الوقت المستهلك في تنفيذ نفس المهام يدويًا عبر الواجهة الرسومية. ويندوز باورشيل Windows PowerShell: يعد مفسر سطر أوامر مدمج في نظام تشغيل ويندوز، وهو يتشابه كثيرًا مع موجه الأوامر CMD إلا أنه أكثر تطورًا منه ويحوي بعض الخصائص الإضافية، ومنها مثلًا الوصول إلى البرمجيات السحابية لمايكروسوفت. سيمدر CMDER: مفسر أوامر مجاني ومفتوح المصدر متاحٌ على الإنترنت، ويتميز بالواجهة القابلة للتعديل وإمكانية تغيير أحجام الخطوط وألوانها، كما يسمح بتنفيذ بعض سطور أوامر نظام تشغيل لينكس على نظام تشغيل ويندوز، وكذلك يدعم التحكم مع نظام إدارة الإصدارات غيت، ما يجعله مفسر أوامر قوي ومميز. باش Bash: يعد باش مفسر الأوامر الافتراضي لنظامي تشغيل لينكس وماك أو إس، ويتميز بكفاءته في التحكم في نظام التشغيل وإمكانية الوصول إلى أجزاء منه لا يمكن الوصول لها عبر الواجهة الرسومية، كما يساعد على أتمتة مهام عديدة، مثل: الاختبارات الدورية للخوادم. أنظمة التحكم في الإصدارات Version Control System يشير مفهوم التحكم في الإصدارات إلى عملية إدارة التحديثات والتطويرات المتتابعة لشيفرات البرنامج، أما نظام التحكم في الإصدارات فهو نظامٌ يُستخدم لتسجيل النسخ المختلفة من الشيفرات، حتى يتسنى للمطور العودة لأيِّها شاء وقتما أراد وهو أمر يحتاجه أي مبرمج إذ تتعدد فوائد أنظمة التحكم في الإصدارات، ومنها تحسين تعاون فريق المبرمجين وتنظيم تعديلاتهم المختلفة على الشيفرات، كما تعد نسخ الشيفرات المخزنة في نظام التحكم في الإصدارات بمثابة نسخ احتياطية مستقرة يستطيع المطور العودة إليها ما إذا أطلق تحديثًا للبرنامج ثم اكتشف فيه ثغرةً قد تؤدي به إلى الاختراق. يعد غيت Git أشهر برنامج للتحكم في الإصدارات بالمجتمع التقني، ويتتبع غيت التعديلات على شيفرات كل ملف من ملفات البرنامج، ويمكن الوصول إلى النسخ المختلفة من الملفات المُخزَّنة على غيت عن طريقين؛ إما بسطر الأوامر أو بأداة للتحكم في ملفات غيت، ومن أشهر أدوات التحكم في غيت أداة غيت هاب GitHub وأداة غيت لاب GitLab، وتساعد هذه الأدوات على تخزين ملفات المشروع سحابيًا، ما يجعل الوصول إليها سهلًا بين جميع أعضاء الفريق البرمجي. برامج البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لقد ازدادت إمكانيات البرامج المستخدمة في البرمجة من خلال تعزيزها بقدرات الذكاء الاصطناعي مما سهل على المطورين والمبرمجين عملهم بشكل كبير، ومن أبرز هذه البرامج نذكر: أمازون كود ويسبيرر AWS CodeWhisperer فيجوال ستوديو إنتيليكود Visual Studio IntelliCode ديفن Devin لنعلم أكثر عن كل برنامج من هذه البرامج وكيف تستفيد من الذكاء الاصطناعي في مجال البرمجة. أمازون كود ويسبيرر AWS CodeWhisperer يتشابه أمازون كود ويسبيرر في وظيفته مع جيتهاب كوبايلوت، إلا أنَّه يناسب فئة مختلفة من المطورين، إذ يعد أكثر تخصيصًا وتوجهًا لمهندسي الحوسبة السحابة ومستخدمي خدمات AWS، وكذلك يتميز أمازون كود ويسبيرر عن جيتهاب كوبايلوت بتوافر نسخة مجانية منه. فيجوال ستوديو إنتيليكود Visual Studio IntelliCode تعد فيجوال ستوديو إنتيليكود إضافة مجانية لبيئة التطوير فيجوال ستوديو كود، ولا تدعم إلا لغات برمجة محددة، وهي بايثون وجافا سكريبت وتايب سكريبت وجافا، وتقل إمكانيات فيجوال ستوديو إنتيليكود بشكلٍ ملحوظ عن نظائره جيتهاب كوبايلون وأمازون ويسبيرر. ديفن Devin يعد برنامج Devin الذي أنتجته شركة Cognition أحد برامج البرمجة الأحدث فقد أُعلن عنه بكونه أول مهندس برمجيات في العالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي وهو قادر على كتابة أكواد البرمجة بنفسه وتصحيح أخطائها ونشرها كما أنه قادر على التفكير المنطقي والتخطيط واتخاذ القرارات وتحسين أدائه باستمرار. برامج البرمجة للمبتدئين إليك مجموعة من أهم برامج البرمجة التي توفر أدوات مفيدة تساعد المبتدئين على الولوج إلى عالم تطوير البرمجيات دون صعوبات وتعقيدات لغات البرمجة: سكراتش Scratch مايكروسوفت ميك كود Microsoft MakeCode تينكر Tynker لنشرح أكثر عن كل برنامج من برامج البرمجة التي ينصح بها للمبتدئين. سكراتش Scratch يعد سكراتش من أشهر برامج تعليم البرمجة للأطفال والمبتدئين فهو يعتمد على تعلم أساسيات البرمجة من خلال واجهة رسومية تتكون من عدة كتل برمجية لاستخدامات متعددة وتعتمد على سحب وإسقاط الكتل البرمجية المطلوبة لبناء المنطق الصحيح لعمل البرنامج، وهو سهل التعامل ويجعل عملية تعلم البرمجة ممتعة ومشوقة. وينصح به لمساعدة الأطفال على تحسين مهاراتهم في حل المشكلات والتفكير المنطقي، وهما مهارتان من أهم مهارات المبرمج المحترف، وكذلك يتيح سكراتش للمستخدمين مشاركة برمجياتهم ومشاريعهم، مما يخلق جوًا من المتعة والتنافسية ويؤدي إلى الرغبة في التحسن الدائم. مايكروسوفت ميك كود Microsoft MakeCode يتبنى برنامج مايكروسوفت ميك كود نهجًا مشابهًا لمنهج سكراتش في تعليم البرمجة، إذ يساعد المبتدئين والأطفال على تعلم البرمجة بتركيب كتل من الشيفرات البرمجية الجاهزة، ولكنه يختلف عنه في ماهية البرامج المُطوَّرة، فيركز مايكروسوفت ميك كود على تطوير الألعاب البسيطة، وكذلك يتدرج برنامج مايكروسوفت ميك كود مع المبرمج في مستويات الصعوبة حتى ينتهي بالمبتدئ إلى أن يكون قادرًا على تعلُّم لغة جافا سكريبت. تينكر Tynker يعد تينكر أحد أهم برامج البرمجة للمبتدئين، ورغم استناده إلى نفس نهج سكراتش ومايكروسوفت ميك كود في تعليم البرمجة، إلا أنه يبرز عنهما بتطوره، إذ يوفر دوراتٍ في مجالاتٍ حديثة، مثل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، كما يتدرج بالمطور المبتدئ إلى مستويات أعلى من نظيريه سكراتش ومايكروسوفت ميك كود. ولكن يتوفر سكراتش ومايكروسوفت ميك كود مجانًا دون الحاجة لدفع أية رسوم، بينما يعد تينكر مدفوعًا، وذلك نظرًا لتقدمه وصعوبة توفير دوراته ومنهاجه المميز في التعليم بشكل مجاني. وأخيرًا تذكر أن تعلُّم البرمجة اليوم لم يعد صعبًا كما كان في السابق، إذ تتوفر اليوم الكثير من البرمجيات التي تُسهِّل عملية التعلُّم يومًا بعد يوم، كل ما عليك هو اتخاد قرار بالبدء في التعلُّم والحرص على الالتزام والمثابرة، وإذا كنت لا تعلم من أين تبدأ في رحلة تعلم البرمجة فيمكنك الاطلاع على دورات أكاديمية حسوب المميزة التي أعدها خبراء في البرمجة والتي تأخذ بيدك في تعلم البرمجة من الصفر وصولًا للاحتراف والحصول على فرصة عمل في أحد مجالات البرمجة المميزة. الخلاصة تعرفنا في هذا المقال على مجموعة متنوعة من برامج البرمجة التي يحتاجها المطورون في مختلف المجالات، سواء برامج تعلم البرمجة أو برامج كتابة وتنقيح الشيفرات ومفسرات سطر الأوامر كما تطرقنا إلى برامج البرمجة الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عملية البرمجة، وختمنا المقال بذكر أهم برامج البرمجة الموجهة للمبتدئين في عالم البرمجة، هل هناك برنامج مفيد في عملية البرمجة تجده مفيدًا في رحلة تعلم البرمجة يسرنا أن تشاركنا تجربتك في التعليقات أسفل المقال. اقرأ أيضًا أسهل لغات البرمجة فوائد تعلم البرمجة ما هي مدة تعلم البرمجة؟ اكتشف ما هي البرمجة وما أهمية تعلمها برمجة الحاسوب للمبتدئين لماذا يجب أن تعلم طفلك البرمجة؟