التقييم يسبق الأتمتة
السؤال الصحيح ليس: هل يستطيع النموذج الإجابة؟ بل: ما الذي يجب إثباته؟ وما الدليل المقبول؟ ومتى تكون الإجابة غير كافية لاتخاذ قرار؟
د. عيد الخالدي
بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تصمد في البيئات عالية المساءلة
أدوات الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع اليوم. الفارق الحقيقي يكمن في تمييز ما يستحق التشغيل، وما يحتاج إلى دليل يسنده، ومتى يتوجّب على النظام أن يتوقّف ويُحال إلى قرار بشري.
- المجال
- ذكاء اصطناعي تطبيقي، وتقييم أنظمة، وتأمين، وعمل ثنائي اللغة عربي-إنجليزي.
- الموقع
- الرياض، المملكة العربية السعودية
نبذة
ما يصعب تقليده ليس الأداة، بل الحكم في موضع استخدامها.
أعمل في تلك المساحة الدقيقة بين قدرة النموذج ومسؤولية المؤسسة: كيف نُراكم الدليل، ونقيس الخطأ، ونرسم حدود الصلاحية، ونُبقي الأثر قابلاً للمراجعة بعد التشغيل.
فهم سير العمل المنظَّم
التأمين والامتثال يفرضان حدوداً واضحة للصلاحية، ومراجعة بشرية في المفاصل الحرجة، وتعاملاً منضبطاً مع الاستثناءات، وسجلاً يكشف لماذا اتُّخذ القرار على هذا النحو.
واقع ثنائي اللغة
الأنظمة العربية-الإنجليزية تتعثّر في تفاصيل دقيقة: ترجمة البنود، والمصطلحات المحلية، واختلاف اللهجات، وتراتبية الوثائق. أي خلل في هذه الطبقات قد يقلب النتيجة رأساً على عقب.
حكم بحثي، لا استعراض أدوات
الخلفية البحثية تعني المقارنة المضبوطة، وقابلية إعادة الإنتاج، وحذراً منهجياً من الادعاءات اللامعة التي لا يسندها اختبار صريح.
الخبرة
عمق بحثي يلتقي بسياق تطبيقي داخل بيئات عالية المساءلة.
تجمع خلفيتي بين دكتوراه في الهندسة الكهربائية، وأبحاث منشورة في الرؤية الحاسوبية والتحسين، وخبرة تنفيذية في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل في بيئات عربية وإنجليزية ذات متطلبات صارمة.
دكتوراه
هندسة كهربائية، تعلّم آلي، تحسين، ورؤية حاسوبية
4
أبحاث منشورة في الذكاء الاصطناعي كمؤلف أول
KSA
خبرة تطبيقية في الذكاء الاصطناعي المؤسسي داخل السوق السعودي
AR/EN
تقييم واسترجاع وسير عمل ثنائي اللغة
مجالات التركيز