JSON

JSON، أو JavaScript Object Notation، هو تنسيق خفيف الوزن وقائم على تبادل البيانات النصية يسهل على البشر قراءته وكتابته ويسهل على الآلات تحليله وتوليدها. وهي مشتقة في الأصل من JavaScript، وقد أصبحت معيارًا مستقلاً عن اللغة، وتدعمها جميع لغات البرمجة الحديثة تقريبًا. إن بساطتها ومرونتها تجعلها حجر الزاوية لتخزين البيانات وملفات التكوين والاتصال بين الخوادم وتطبيقات الويب، بما في ذلك تلك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).

كيفية عمل JSON

يمثل JSON البيانات في بنيتين أساسيتين:

• الأغراض: مجموعات من أزواج القيم الرئيسية، محاطة بأقواس معقوفة {}. يجب أن تكون المفاتيح عبارة عن سلاسل، ويمكن أن تكون القيم سلاسل أو أرقامًا أو منطقية أو مصفوفات أو كائنات أخرى. هذه البنية مثالية لتمثيل الكيانات ذات السمات المتعددة، مثل إعدادات تكوين النموذج.
• المصفوفات: قوائم مرتبة من القيم، موضوعة بين قوسين معقوفين []. يمكن أن تكون القيم في المصفوفة من أي نوع بيانات JSON صالح. هذا مفيد لتخزين قوائم من العناصر، مثل العديد من الصندوق المحيط تنبؤات من نموذج اكتشاف الأجسام.

هذا التركيب البسيط، الذي حدده معيار ECMA-404، يجعل ملفات JSON مضغوطة وقابلة للقراءة من قبل البشر، مما يسهل عملية تصحيح الأخطاء والفحص اليدوي.

تطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، لا غنى عن JSON طوال دورة حياة المشروع بأكملها، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات إلى نشر النموذج. ويضمن توافقها الشامل مع أطر العمل مثل PyTorch و TensorFlow تدفق البيانات بسلاسة.

فيما يلي تطبيقان شائعان في العالم الحقيقي:

1. شروح مجموعة البيانات: تستخدم العديد من مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية الشائعة، مثل مجموعة بيانات COCO، ملفات JSON لتخزين التعليقات التوضيحية. بالنسبة لمهمة الكشف عن الكائنات، يمكن لملف JSON تحديد خصائص كل صورة، بما في ذلك اسم الملف وأبعاده وصفيف من الكائنات. سيحتوي كل كائن في المصفوفة على تسمية الفئة (على سبيل المثال، "سيارة" أو "شخص")، ودرجة الثقة، والإحداثيات الدقيقة لمربعه المحدود.
2. اتصال واجهة برمجة التطبيقات ومخرجات النموذج: عندما يتم نشر نموذج مُدرَّب مثل Ultralytics YOLO11 كخدمة، فإنه غالبًا ما يتواصل عبر واجهة برمجة تطبيقات REST. تُرسَل صورة الإدخال إلى نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات، ويعيد النموذج تنبؤاته بتنسيق JSON. يتم استهلاك هذه المخرجات المنظمة بسهولة بواسطة برامج أخرى، مما يسمح بالتكامل السلس في التطبيقات الأكبر، من الروبوتات إلى أنظمة المراقبة الذكية. تستفيد من ذلك منصات مثل Ultralytics HUB لإدارة النماذج ومخرجاتها بكفاءة.

JSON مقابل تنسيقات البيانات الأخرى

من المفيد مقارنة JSON مع تنسيقات تسلسل البيانات الشائعة الأخرى:

• YAML (لغة ترميز YAML): تعطي YAML الأولوية لقابلية القراءة البشرية وغالبًا ما تكون مفضلة لملفات التكوين، مثل تلك المستخدمة لتحديد بنيات النماذج أو ضبط المعرفات الفائقة. بينما يمكن أيضًا استخدام JSON للتكوين، إلا أن بناء الجملة المستند إلى المسافة البادئة لـ YAML يعتبر بشكل عام أنظف للتراكيب المتداخلة المعقدة. عادةً ما يُفضل JSON لتبادل البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات نظرًا لأبسط قواعد التحليل والدعم الواسع النطاق عبر لغات البرمجة المختلفة.
• XML (لغة ترميز قابلة للتكيف): XML هو تنسيق آخر قابل للقراءة البشرية والآلية على حد سواء. ومع ذلك، فإن XML أكثر إسهابًا من JSON بسبب استخدامه لعلامات الفتح والإغلاق، مما يزيد من حجم الملف وتعقيد التحليل. على الرغم من استمرار استخدام JSON في بعض أنظمة المؤسسات وخدمات الويب القديمة التي تستخدم SOAP، إلا أنها حلت إلى حد كبير محل XML في واجهات برمجة التطبيقات الحديثة وتطوير الويب بسبب بساطتها وكفاءتها.

باختصار، طبيعة JSON الخفيفة، وسهولة قراءتها من قبل البشر، وسهولة تحليلها تجعلها صيغة فعالة للغاية ومعتمدة على نطاق واسع لهيكلة البيانات وتبادلها في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. لمزيد من المعلومات حول بنيتها الأساسية واستخدامها، توفر مصادر مثل موقع JSON.org الرسمي وشبكة مطوري Mozilla مقدمات ممتازة.