ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > صورة السنة النبوية في تطبيقات...>الوصف

صورة السنة النبوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي: دراسة تطبيقية

العنوان بلغة أخرى: The Representation of the Prophetic Sunnah in Artificial Intelligence Applications: An Applied Study
المصدر: مجلة البحث العلمي الاسلامي
الناشر: مركز البحث العلمي الاسلامي
المؤلف الرئيسي: الحبيشي، حمد بن حسن بن حمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Alhubayshi, Hamad bin Hassan bin Hamad
المجلد/العدد: مج19, ع58
محكمة: نعم
الدولة: لبنان
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1445
الشهر: يونيو
الصفحات: 273 - 302
DOI: 10.55625/0535-019-058-009
ISSN: 2708-1796
رقم MD: 1476415
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: IslamicInfo
مواضيع:
النصوص النبوية | القرآن الكريم | الأحاديث النبوية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | السنة النبوية | تطبيقات الذكاء الاصطناعي | شات جي بي تي | تحليل النصوص | جيمني | Artificial Intelligence | Prophetic Texts | AI Applications | Chatgpt-4o | Gemini-1.5-Pro | Text Analysis
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

23

حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى دراسة صورة السنة النبوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحليل مدى دقة هذه التطبيقات في التعامل مع النصوص النبوية، مما يساهم في تحسين وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتكون أكثر دقة وفعالية في فهم السنة النبوية، يعتمد البحث على المنهج الوصفي التحليلي حيث يقوم بوصف وتحليل كيفية تعامل نماذج الذكاء الاصطناعي ChatGPT40 وGemini-1.5-Pro مع النصوص النبوية وتقييم دقتها في فهم السنة النبوية بشكل صحيح، ويتناول البحث أيضا الموارد التي تعتمد عليها هذه النماذج في التدريب وتحليل جودتها وشموليتها، من أهم نتائج البحث أن نماذج الذكاء الاصطناعي مع تميزها الكبير إلا أنها تظهر قصورا واضحا في فهم وتطبيق قواعد علم الحديث بشكل صحيح، حيث تتفاوت دقتها بين الكفاءة في جمع المعلومات والقصور في إعمال قواعد المحدثين، كما تواجه النماذج صعوبة في تمييز الأحاديث الصحيحة من الضعيفة، وتظهر نتائج البحث أيضا أن النماذج تتمتع بقدرة على فهم العلاقة بين القرآن والسنة ولكنها قد تقع في أخطاء تفصيلية عند تفسير الأحاديث وتنزيلها على الوقائع المعاصرة، وتوصي الدراسة بضرورة الحذر عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في التعامل مع السنة النبوية، وعدم الاعتماد عليها بشكل مطلق، بالإضافة إلى حث الخبراء على تطوير خوارزميات أكثر دقة وتخصصا في فهم وتحليل النصوص النبوية بالاستعانة بالمتخصصين من علماء الحديث الشريف للحصول على إجابات صحيحة ودقيقة في جميع المسائل المتعلقة بالسنة النبوية، وتشدد الدراسة على أهمية تحليل الباحثين لبقية صور العلوم الشرعية والعربية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة وموضوعية هذه التقنيات.

This research examines the representation of the Prophetic Sunnah in artificial intelligence (AI) applications and analyzes their accuracy in handling Prophetic texts. The study aims to enhance AI models to be more precise and effective in understanding the Sunnah, using a descriptive-analytical methodology to describe and analyze how AI models like ChatGPT-4o and Gemini-1.5-Pro interact with Prophetic texts and evaluate their accuracy. Additionally, it investigates the resources these models rely on for training, assessing their quality and comprehensiveness. The study finds that while AI models exhibit substantial capabilities, they have clear deficiencies in understanding and correctly applying the principles of Hadith science. Their accuracy varies between efficiency in information gathering and shortcomings in applying principles used by Hadith scholars. These models also face difficulties in distinguishing between authentic and weak Hadiths. While the models can understand the relationship between the Quran and the Sunnah, they may make detailed errors in interpreting Hadiths and applying them to contemporary situations.   The study recommends caution when using AI models in dealing with the Prophetic Sunnah and advises against complete reliance on them. It urges experts to develop more accurate and specialized algorithms for understanding and analyzing Prophetic texts with the collaboration of Hadith scholars. The study emphasizes the importance of researchers analyzing the remaining forms of Islamic and Arabic sciences in AI applications to enhance the accuracy and objectivity of these technologies.
ISSN: 2708-1796

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.