ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعاريف ومفاهيم أساسية
#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى بناء آلات قادرة على أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم، والاستدلال، وحل المشكلات، وفهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الأنماط.
بمعنى آخر، يسعى الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة يمكنها التفكير والتصرف مثل البشر.
توجد تعاريف مختلفة للذكاء الاصطناعي، لكن معظمها يركز على قدرة الآلة على محاكاة أو إظهار السلوكيات الذكية.
من بين هذه التعاريف يمكن ذكر:
- أنظمة تفكر منطقياً
- أنظمة تفكر مثل البشر
- أنظمة تتصرف منطقياً
- أنظمة تتصرف مثل البشر
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو مجال واسع يتضمن فروعًا فرعية مختلفة، بما في ذلك تعلم الآلة (Machine Learning)، والتعلم العميق (Deep Learning)، ومعالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing)، والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
يتناول كل فرع من هذه الفروع جانبًا محددًا من الذكاء البشري ولديه تقنياته وخوارزمياته الخاصة.
على سبيل المثال، يتيح تعلم الآلة للأنظمة التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
تساعد معالجة اللغات الطبيعية الآلات على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
يتقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة وله تأثير عميق على حياتنا.
من السيارات ذاتية القيادة إلى أنظمة التوصية في الشبكات الاجتماعية، يغير الذكاء الاصطناعي طريقة عيشنا وعملنا.
هل يزعجك فقدان العملاء بسبب المظهر القديم أو البطء في موقعك التجاري؟ فريق راساوب المتخصص يحل هذه المشكلات من خلال تصميم موقع تجاري احترافي!
✅ زيادة ثقة العملاء وموثوقية علامتك التجارية
✅ سرعة مذهلة وتجربة مستخدم ممتازة
احصل الآن على استشارة مجانية مع راساوب ⚡
أنواع الذكاء الاصطناعي: #الضعيف والقوي
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي #الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضعيف لأداء مهمة محددة، ويؤدي بشكل جيد للغاية في هذا المجال.
على سبيل المثال، نظام التعرف على الوجه أو خوارزمية توصية الأفلام في منصة بث الفيديو هي أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضعيف.
لا يمكن لهذه الأنظمة أداء مهام لم يتم برمجتها من أجلها.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القوي، المعروف أيضًا بالذكاء الاصطناعي العام، القدرة على الفهم والتعلم وتطبيق الذكاء في مجموعة واسعة من المهام، تمامًا مثل الإنسان.
يمكن للذكاء الاصطناعي القوي حل المشكلات الجديدة، والتعلم من التجارب، وربط المعرفة بين مجالات مختلفة.
في الوقت الحاضر، لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي في مراحله البحثية ولم يتم تطوير أي نظام ذكاء اصطناعي قوي بشكل كامل.
يعتقد العديد من الباحثين والعلماء أن تحقيق الذكاء الاصطناعي القوي هو أحد أكبر التحديات العلمية والهندسية في هذا القرن.
سيكون للذكاء الاصطناعي القوي آثار عميقة على المجتمع والاقتصاد ويمكن أن يؤدي إلى تغييرات جوهرية في طريقة عيشنا وعملنا.
على الرغم من التحديات العديدة، تستمر الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي القوي بوتيرة سريعة، وهناك أمل في أن نشهد ظهور أنظمة ذكاء اصطناعي قوية في المستقبل القريب.
بالإضافة إلى ذلك، تتزايد المناقشات الأخلاقية المحيطة بالذكاء الاصطناعي القوي، حيث يتطلب تطوير مثل هذه الأنظمة دراسة دقيقة لتأثيراتها الاجتماعية والاقتصادية والأمنية.
لمزيد من المعلومات، يمكنك زيارة موقع الذكاء الاصطناعي.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
#تطبيقات_الذكاء_الاصطناعي واسعة ومتنوعة للغاية في مختلف الصناعات، ونشهد ابتكارات جديدة في هذا المجال كل يوم.
في مجال الطب، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التشخيص الأسرع والأكثر دقة للأمراض، وتطوير أدوية جديدة، وتقديم رعاية طبية مخصصة.
في صناعة السيارات، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تطوير السيارات ذاتية القيادة التي يمكنها زيادة سلامة الطرق وتقليل الازدحام المروري.
في المجال المالي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في اكتشاف الاحتيال، وإدارة المخاطر، وتقديم خدمات مالية ذكية للعملاء.
في صناعة التجزئة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين تجربة العملاء، وتحسين سلسلة التوريد، وتقديم توصيات منتجات مخصصة.
في مجال التصنيع، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين الإنتاجية، وتقليل التكاليف، وزيادة جودة المنتجات.
هذه ليست سوى أمثلة قليلة من التطبيقات العديدة للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا ويساعد في حل التحديات العالمية الكبرى.
| الصناعة | التطبيق |
|---|---|
| الطب | تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية |
| صناعة السيارات | السيارات ذاتية القيادة |
| المالية | اكتشاف الاحتيال، إدارة المخاطر |
| التجزئة | تحسين تجربة العملاء |
| التصنيع | تحسين الإنتاجية، تقليل التكاليف |
ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟
تعلم الآلة (Machine Learning) هو فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي يتيح للأنظمة التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
في الواقع، تقوم خوارزميات تعلم الآلة باكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية من خلال تحليل البيانات، وتستخدم هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.
توجد أنواع مختلفة من خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم المراقب (Supervised Learning)، والتعلم غير المراقب (Unsupervised Learning)، والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم المراقب، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات معلمة، مما يعني أن البيانات تُقدم مع الإجابة الصحيحة.
في التعلم غير المراقب، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات غير معلمة ويجب عليها اكتشاف الأنماط تلقائيًا.
في التعلم المعزز، تتعلم الخوارزمية كيفية تحسين هدف معين من خلال التفاعل مع البيئة.
يستخدم تعلم الآلة في العديد من تطبيقاتنا اليومية، بما في ذلك أنظمة توصية الأفلام والموسيقى، وفلاتر البريد العشوائي، والتعرف على الوجه في الهواتف الذكية.
تعلم الآلة يتقدم بسرعة ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكثر أهمية في مستقبل الذكاء الاصطناعي.
هل يعرض موقعك الحالي هوية علامتك التجارية كما يجب؟ أم أنه ينفر العملاء المحتملين؟
رساوب، بسنوات خبرتها في تصميم مواقع الشركات الاحترافية، هي الحل الشامل لك.
✅ موقع حديث، جميل ومناسب لهوية علامتك التجارية
✅ زيادة ملحوظة في جذب العملاء المحتملين والعملاء الجدد
⚡ اتصل بنا الآن للحصول على استشارة مجانية لتصميم موقع شركتك!
التعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية
التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع فرعي من تعلم الآلة يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات.
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد المتصلة ببعضها البعض، والتي تسمى أيضًا الخلايا العصبية (neurons).
يتلقى كل عصبون إشارة إدخال، ويعالجها، وينتج إشارة إخراج.
من خلال تدريب شبكة عصبية عميقة باستخدام كميات كبيرة من البيانات، يمكن تدريبها على أداء مهام معقدة مثل التعرف على الصور، والتعرف على الكلام، وترجمة اللغة.
لقد حقق التعلم العميق نجاحات ملحوظة في السنوات الأخيرة نظرًا لقدرته على تعلم ميزات معقدة من البيانات.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التعرف على الصور التي تستخدم التعلم العميق تحديد الصور بدقة تقارب دقة الإنسان.
يُستخدم التعلم العميق حاليًا في العديد من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة، والروبوتات، ومعالجة اللغات الطبيعية.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب التعلم العميق دورًا أكثر أهمية في مستقبل الذكاء الاصطناعي.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وفهم اللغة البشرية
معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تشمل معالجة اللغات الطبيعية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك تحليل النصوص، وترجمة اللغات، وتلخيص النصوص، والإجابة على الأسئلة، وإنشاء النصوص.
أحد التحديات الرئيسية في معالجة اللغات الطبيعية هو تعقيد اللغة البشرية وغموضها.
اللغة البشرية مليئة بالمصطلحات، والأمثال، والتراكيب النحوية المعقدة التي يصعب على الآلات فهمها.
ومع ذلك، ومع تقدم تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق، حققت معالجة اللغات الطبيعية تطورات ملحوظة في السنوات الأخيرة.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الترجمة الآلية الآن ترجمة النصوص بدقة عالية نسبيًا.
تُستخدم معالجة اللغات الطبيعية في العديد من تطبيقاتنا اليومية، بما في ذلك المساعدات الصوتية مثل سيري وأليكسا، وروبوتات الدردشة، وأنظمة البحث عن المعلومات.
#معالجة_اللغات_الطبيعية تتقدم بسرعة ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في مستقبل الذكاء الاصطناعي.
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعرف على الصور
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
تشمل الرؤية الحاسوبية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الأشياء، والتعرف على الوجوه، واكتشاف الحركة، وإعادة بناء المشهد ثلاثي الأبعاد.
أحد التحديات الرئيسية في الرؤية الحاسوبية هو تنوع وتعقيد الصور ومقاطع الفيديو.
يمكن أن تتأثر الصور ومقاطع الفيديو بعوامل مختلفة مثل الإضاءة وزاوية الرؤية والإعاقة، مما يجعل من الصعب على الآلات التعرف على الأشياء وفهم المشاهد.
ومع ذلك، ومع تقدم تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق، حققت الرؤية الحاسوبية تطورات ملحوظة في السنوات الأخيرة.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التعرف على الوجه الآن تحديد الوجوه بدقة تقارب دقة الإنسان.
تُستخدم الرؤية الحاسوبية في العديد من تطبيقاتنا اليومية، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة، وأنظمة المراقبة، وتطبيقات التعرف على الوجه في الهواتف الذكية.
الرؤية الحاسوبية تتقدم بسرعة ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في مستقبل الذكاء الاصطناعي.
| التطبيق | الوصف |
|---|---|
| السيارات ذاتية القيادة | اكتشاف العوائق وعلامات المرور |
| أنظمة المراقبة | التعرف على الوجوه والأنشطة المشبوهة |
| تطبيقات التعرف على الوجه | فتح قفل الهواتف الذكية |
| التصوير الطبي | تشخيص الشذوذات في الصور الطبية |
التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
يترافق تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي مع تحديات أخلاقية مهمة تتطلب دراسة دقيقة ووضع أطر قانونية وأخلاقية مناسبة.
أحد هذه التحديات هو مسألة #التحيز_في_الخوارزميات.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحتوي على تحيز، فإن الخوارزميات ستتعلم هذا التحيز وتتخذ قرارات غير عادلة أو تمييزية.
التحدي الآخر هو مسألة #الخصوصية.
غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات الشخصية لتتمكن من العمل بفعالية.
يمكن أن يؤدي جمع هذه البيانات واستخدامها إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
كما تُطرح مسألة #المسؤولية.
إذا أخطأ نظام ذكاء اصطناعي وتسبب في ضرر، فمن سيكون المسؤول؟ هل هو مصمم النظام، أم مستخدم النظام، أم نظام الذكاء الاصطناعي نفسه؟ بالإضافة إلى ذلك، توجد مخاوف بشأن #تأثير_الذكاء_الاصطناعي على التوظيف.
مع أتمتة العديد من المهام بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي، قد تختفي العديد من الوظائف مما يؤدي إلى زيادة البطالة.
لمواجهة هذه التحديات الأخلاقية، نحتاج إلى التعاون بين الحكومات، والصناعة، والباحثين، والمجتمع المدني لضمان تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وبما يخدم مصالح المجتمع.
يجب استخدام #الذكاء_الاصطناعي كأداة لتحسين حياة البشر وحل التحديات العالمية الكبرى، وليس كتهديد للمجتمع.
هل يقوم موقعك الإلكتروني الحالي بتحويل الزوار إلى عملاء أم يطردهم؟ مع تصميم موقع احترافي لشركتك بواسطة رساوب، حل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ بناء مصداقية وعلامة تجارية قوية
✅ جذب العملاء المستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على المجتمع
مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالإمكانات.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا ويكون له تأثير عميق على المجتمع.
في المستقبل، سنشهد تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا قادرة على أداء مهام أكثر تعقيدًا.
يمكن لهذه الأنظمة أن تساعد في حل التحديات العالمية الكبرى مثل تغير المناخ، والأمراض المستعصية، والفقر.
كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين جودة حياتنا.
على سبيل المثال، يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تزيد من سلامة الطرق وتقلل من الازدحام المروري.
يمكن لأنظمة المنازل الذكية أن تحسن استهلاك الطاقة وتجعل الحياة أسهل.
ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أن تطوير واستخدام #الذكاء_الاصطناعي يجب أن يتم بمسؤولية وبما يخدم مصالح المجتمع.
يجب منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي وضمان أن هذه التكنولوجيا تفيد جميع أفراد المجتمع.
الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية يمكن استخدامها لتحسين حياة البشر وحل التحديات العالمية الكبرى.
من خلال الإدارة الصحيحة والاستخدام المسؤول لهذه التكنولوجيا، يمكننا بناء مستقبل مشرق ومليء بالأمل لأنفسنا وللأجيال القادمة.
#الذكاء_الاصطناعي
كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟
يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي رحلة مثيرة ومليئة بالتحديات.
للبدء، يمكنك التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق.
توجد العديد من المصادر التعليمية عبر الإنترنت التي يمكنك الاستفادة منها، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت، والدروس المرئية، والمقالات التعليمية.
كما يمكنك قراءة الكتب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
بعد التعرف على المفاهيم الأساسية، يمكنك البدء في تعلم لغات البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، مثل بايثون.
بايثون هي لغة برمجة شائعة تُستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي.
بعد تعلم بايثون، يمكنك البدء في تعلم مكتبات الذكاء الاصطناعي، مثل TensorFlow و PyTorch.
توفر هذه المكتبات أدوات قوية لبناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
كما يمكنك المشاركة في مشاريع عملية في الذكاء الاصطناعي لتقوية مهاراتك.
تساعدك المشاركة في المشاريع العملية على تطبيق المفاهيم النظرية عمليًا واكتساب الخبرة.
#الذكاء_الاصطناعي هو مجال واسع وديناميكي، لذا من المهم الاستمرار في التعلم وتحديث معرفتك باستمرار.
بالجهد والمثابرة، يمكنك اكتساب المهارة في مجال الذكاء الاصطناعي وتصبح خبيرًا في هذا المجال.
للبدء، قم بزيارة موقع تعلم الذكاء الاصطناعي.
سوالات متداول
| السؤال | الإجابة |
|---|---|
| 1. ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ | هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء البشري وأداء مهام تتطلب تفكيرًا بشريًا، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات. |
| 2. ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟ | يمكن تصنيفها إلى ذكاء اصطناعي ضعيف (Narrow AI) يركز على مهمة محددة، وذكاء اصطناعي عام (General AI) يمتلك قدرات بشرية شاملة، وذكاء اصطناعي فائق (Super AI) يتجاوز الذكاء البشري. |
| 3. اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة في حياتنا اليومية. | تشمل المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة التعرف على الوجه، وفلاتر البريد العشوائي. |
| 4. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning)؟ | الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع لإنشاء آلات ذكية، بينما التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة. |
| 5. ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ | هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة) لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة، ويُستخدم في التعرف على الصور والكلام. |
| 6. ما هي أبرز فوائد الذكاء الاصطناعي؟ | تحسين الكفاءة والإنتاجية، أتمتة المهام المتكررة، اتخاذ قرارات أفضل بناءً على تحليل البيانات الضخمة، وتطوير حلول لمشكلات معقدة في مجالات مثل الطب والعلوم. |
| 7. ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي؟ | تشمل الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، قضايا الخصوصية والأمن، التحيز في البيانات والخوارزميات، وتكاليف التطوير والصيانة المرتفعة. |
| 8. هل يثير الذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية أو اجتماعية؟ | نعم، يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، التحيز الخوارزمي، فقدان الوظائف بسبب الأتمتة، والمسؤولية عن الأخطاء التي ترتكبها الأنظمة الذكية، والحاجة إلى إطار تنظيمي. |
| 9. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على مستقبل سوق العمل؟ | يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض الوظائف الروتينية، ولكنه أيضًا سيخلق وظائف جديدة تتطلب مهارات متقدمة في تطوير وتشغيل وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي. |
| 10. ما هي بعض التقنيات الحديثة أو الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ | تتضمن معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المتقدمة (مثل نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT)، الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). |
وخدمات أخرى لوكالة رسا وب للإعلان في مجال الإعلانات
- سوق ذكي (Smart Marketplace): خدمة حصرية لتطوير إدارة الحملات بناءً على برمجة مخصصة.
- خريطة رحلة العميل الذكية: حل سريع وفعال لتحسين ترتيب محركات البحث (SEO) بالتركيز على إدارة إعلانات جوجل.
- استراتيجية محتوى ذكية: خدمة مبتكرة لزيادة جذب العملاء من خلال البرمجة المخصصة.
- تقارير ذكية (Smart Reports): خدمة حصرية لزيادة تفاعل المستخدمين بناءً على استخدام البيانات الحقيقية.
- تحسين معدل التحويل الذكي: حل احترافي لزيادة زيارات الموقع بالتركيز على أتمتة التسويق.
وأكثر من مائة خدمة أخرى في مجال الإعلانات عبر الإنترنت، والاستشارات الإعلانية، والحلول المؤسسية
الإعلانات عبر الإنترنت | استراتيجية الإعلانات | إعلانات صحفية
المصادر
الذكاء الاصطناعي ومستقبل إيران, تقرير شامل عن مستقبل الذكاء الاصطناعي, تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية, دليل شامل وكامل عن الذكاء الاصطناعي
في عالم اليوم التنافسي، يعد التواجد القوي عبر الإنترنت أمرًا حيويًا لأي عمل تجاري. وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرين، من خلال تقديم خدمات شاملة بما في ذلك تصميم مواقع سريعة، تحسين محركات البحث الاحترافي، إدارة وسائل التواصل الاجتماعي، وحملات إعلانية موجهة، تمهد لك الطريق للوصول إلى قمم النجاح. معنا، ستُرى أعمالك في القمة.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجانب البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين رقم 6
