التخطي إلى المحتوى الرئيسي

المعرفة التاريخية معرفة ناقصة

 لماذا ندرس التاريخ ؟

1- ندرس التاريخ ربما لأنه يمثل أحد وسائل فهم الحاضرفهو من هذا المنطلق يعتبر  تجارب قد حدثت فى الماضى و ترتبت عليه نتائج تؤثر فى الحاضر. 

2- من أجل إكتساب بعض المهارات اللازمة للتعامل مع المواقف المختلفة من الخبرات السابقة لمن سبقونا .بإعتبار أنه لو تجمعت نفس الظروف التى تجمعت فى الماضى لأدت لنفس النتائج و هذا ما يعبر عنه البعض بمقولة التاريخ يعيد نفسه و هى مقولة تقريبية تفتقر للدقة فهى تصف التاريخ بكائن عاقل يحب التكرار و هذا مجرد نوع من التعبير المجازى و لكن الحقيقة المنطقية العلمية تتمثل فى أنه إذا توفرت نفس الظروف فى أوقات مختلفة حدثت نفس النتائج لأن هناك تماثل فى الطبيعة و ليس هناك اتجاه مفضل للزمان أو المكان فيزيائياً

3- لكن هناك مشكلة فالتاريخ يكتبه بعض الأفراد من الناس نسميهم مؤرخين و المؤرخ يكتب بعض مما يروق له من البعض الذى تذكره من رواية شاهد العيان .و شاهد العيان يروى ما يروق له من الجزء الذى تذكره من الأحداث التى شاهدها و سمعها .و هو شاهد جزء مما حدث . و بناء عليه فالمعرفة التاريخية معرفة ناقصة مشوبة بقدر كبير من الإنحيازات.فالأنحياز التأكيدى يلعب دور مهم فى التأثير على من يؤرخ الأحداث و على من يبحث فيما كتب عما يبحث عنه .الباحث فى التاريخ الانحياز التإكيدى



4- رغم ذلك لا يجب إهمال دراسة التاريخ و لكن لابد من الحيطة و الحذر التام و استخدام آلية تضمن الاقتراب بقدر كافى من الحقيقة

5- آلية مقترحة للبحث التاريخى

 = عدم الاعتماد على مصدر واحد يجب تدد المصادر.

= الاعتماد على الآدلة المادية مثل المخطوطات و العملات و النقوش و الآثار القديمة.

= استخدام طرق التحليل الكيميائى و البيولوجى للتأكد من آصالة الآثار و كشف التزييف

= الاستفادة من تكنولوجاي المعلومات و عمل برامج و تطبيقا تعتمد على الذكاء الصناعى لتحليل البيانات الكثيفة

تعليقات

المشاركات الشائعة من هذه المدونة

الجزء الثاني من هندسة التلقين Prompting Engineering 2nd Part

  عناصر التلقينة الجيدة مرة أخرى ما المقصود بهندسة التلقين ؟ هى تقنية قوية وفعالة لمخاطبة النماذج اللغوية للذكاء الصناعى مثل   Chat GPT باستخدام اللغات الطبيعية من خلال تصميم تلقينات Prompts تسمح لهذه النماذج اللغوية بإنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة ومراعية للسياق و لضمان ذلك يجب مراعاة عناصر التلقينة الجيدة و التى سوف أوضحها فيما يلى: 1-           المهمة Task : : يمكن للنماذج اللغوية مثل   Chat GPT القيام بالكثير من المهام المدهشة مثل كتابة مقال، قصة أو اقتراح برنامج تسويق أو كتابة كود برمجى بأى لغة برمجة أو إنشاء صفحات انترنت والكثير من المهام ويمكنك سؤال Chat GPT نفسه عما يمكنه القيام به من مهام بتوجيه السؤال التالى له ماهى 100 مهمة يمكنك القيام بها كنموذج لغوى ؟ وعموما من المهام المفيدة ·          الفرز Sorting ·          الفلترة   Filtering ·          الاستنباط Deduction  ...

The importance of science

 Science: Expanding our Minds and Changing the World Hello friends, Today, let's take a moment to acknowledge the immense significance of science in our lives. Science has been a driving force behind the progress and development we witness every day. From understanding the complexities of our universe to finding groundbreaking treatments for diseases, science truly has the power to change the world. Think about it – the life-saving medicines we rely on, the tech gadgets we can't live without, and the sustainable solutions we desperately need to combat climate change are all a result of scientific discoveries. Science expands our knowledge and empowers us to address pressing challenges head-on. Furthermore, science promotes critical thinking and problem-solving skills that can be applied in all aspects of life. It encourages us to question assumptions, gather evidence, and make informed decisions. In a world that's constantly evolving, the ability to think critically has nev...

هندسة التلقين Prompting Engineering

  تقنيات التلقين    promoting engineering التقنية الأولى : Zero-Shot Prompting  هي التقنية الأصلية وهي كتابة تلقينة مباشرة وعامة بدون سياق ولا أي مثال والنموذج سيكون قادر على تزويدك بإجابات عن أسئلة لم يتم تدريبه بالضرورة على الإجابة عليها بشكل مباشر أمثلة: ما هي عاصمة فرنسا ؟  لخص النص الثاني ....   ترجم الجملة التالية .... أي أننا نتعامل مع النموذج اللغوي على أنه Chat bo t مع العلم بأن النموذج اللغوي له إمكانيات أكبر من  Chat bot التقنية الثانية :   Few-Shot Prompting تقنية أصلية تستخدم حتى في تدريب النماذج تمكن هذه التقنية النماذج اللغوية من أداء المهام الأكثر تعقيدا بشكل أفضل عبر تقديم مجموعة من العروض التوضيحية لهذه النماذج. ذلك كما فعلنا في التلقينة الجيدة. مثال: يتم إعطاء النموذج المثال التالى:  س: المغرب ج: الرباط   فإذا أدخلنا بعد ذلك للنموذج :  س: السودان  فإنه سوف يجيب :  ج: الخرطوم     هذه التقينة مثيرة للاهتمام رغم ما قد تبدو عليه أنها بسيطة ولكي نختبر قوة هذه التقني...