JSON

JSON، أو تدوين كائنات JavaScript، هو تنسيق لتبادل البيانات خفيف الوزن وقائم على النصوص، يسهل على البشر قراءته وكتابته ويسهل على الآلات تحليله وإنشائه. مشتق في الأصل من JavaScript، وقد أصبح معيارًا مستقلاً عن اللغة، تدعمه جميع لغات البرمجة الحديثة تقريبًا. بفضل بساطته ومرونته، أصبح حجر الزاوية لتخزين البيانات وملفات التهيئة والاتصال بين الخوادم وتطبيقات الويب، بما في ذلك تلك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي (ML).

كيف يعمل JSON

يمثل JSON البيانات في هيكلين أساسيين:

• الكائنات: مجموعات من أزواج المفاتيح والقيم، محاطة بأقواس معقوفة {}. يجب أن تكون المفاتيح عبارة عن سلاسل نصية، ويمكن أن تكون القيم سلاسل نصية أو أرقامًا أو قيمًا منطقية أو مصفوفات أو كائنات أخرى. هذا الهيكل مثالي لتمثيل الكيانات بسمات متعددة، مثل إعدادات تكوين النموذج.
• المصفوفات (Arrays): قوائم مرتبة من القيم، محاطة بأقواس مربعة []. يمكن أن تكون القيم الموجودة في المصفوفة من أي نوع بيانات JSON صالح. وهذا مفيد لتخزين قوائم العناصر، مثل مربع الإحاطة تنبؤات من نموذج الكشف عن الكائنات.

يجعل هذا التركيب البسيط، الذي تحدده معيار ECMA-404، ملفات JSON مضغوطة وسهلة القراءة في الوقت نفسه، مما يسهل تصحيح الأخطاء والفحص اليدوي.

التطبيقات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا غنى عن JSON طوال دورة حياة المشروع بأكملها، من المعالجة المسبقة للبيانات إلى نشر النموذج. تضمن توافقه العالمي مع أطر عمل مثل PyTorch و TensorFlow تدفق البيانات بسلاسة.

فيما يلي تطبيقان شائعان في العالم الحقيقي:

1. شروحات مجموعة البيانات: تستخدم العديد من مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية الشائعة، مثل مجموعة بيانات COCO، ملفات JSON لتخزين الشروحات. بالنسبة لمهمة اكتشاف الكائنات، يمكن لملف JSON تحديد خصائص كل صورة، بما في ذلك اسم الملف والأبعاد ومجموعة من الكائنات. سيحتوي كل كائن في المصفوفة على تسمية فئة (مثل "سيارة"، "شخص")، ودرجة ثقة، والإحداثيات الدقيقة لمربع الإحاطة الخاص به.
2. اتصال واجهة برمجة التطبيقات وإخراج النموذج: عندما يتم نشر نموذج مدرب مثل Ultralytics YOLO11 كخدمة، فإنه غالبًا ما يتصل عبر واجهة برمجة تطبيقات REST. يتم إرسال صورة إدخال إلى نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات، ويعيد النموذج تنبؤاته بتنسيق JSON. يمكن استهلاك هذا الإخراج المنظم بسهولة بواسطة برامج أخرى، مما يسمح بالتكامل السلس في تطبيقات أكبر، من الروبوتات إلى أنظمة المراقبة الذكية. تستفيد منصات مثل Ultralytics HUB من ذلك لإدارة النماذج ومخرجاتها بكفاءة.

JSON مقابل تنسيقات البيانات الأخرى

من المفيد مقارنة JSON بتنسيقات تسلسل البيانات الشائعة الأخرى:

• YAML (YAML ليست لغة ترميز): تعطي YAML الأولوية لقراءة البشر وغالبًا ما تُفضل لملفات التهيئة، مثل تلك المستخدمة لتحديد بنى النماذج أو ضبط المعلمات الفائقة. في حين يمكن أيضًا استخدام JSON للتهيئة، فإن بناء YAML المستند إلى المسافة البادئة يعتبر عمومًا أكثر نظافة للهياكل المتداخلة المعقدة. عادةً ما تُفضل JSON لتبادل البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات نظرًا لقواعد التحليل الأبسط ودعمها الواسع عبر مختلف لغات البرمجة.
• XML (لغة الترميز القابلة للامتداد): XML هي صيغة أخرى قابلة للقراءة بواسطة البشر والآلات على حد سواء. ومع ذلك، فإن XML أكثر تفصيلاً من JSON بسبب استخدامه لعلامات الفتح والإغلاق، مما يزيد من حجم الملف وتعقيد التحليل. على الرغم من استمرار استخدامه في بعض أنظمة المؤسسات وخدمات الويب القديمة التي تستخدم SOAP، فقد حلت JSON إلى حد كبير محل XML في واجهات برمجة التطبيقات الحديثة و تطوير الويب نظرًا لبساطتها وكفاءتها.

باختصار، إن طبيعة JSON خفيفة الوزن وقابليتها للقراءة البشرية وسهولة تحليلها تجعلها تنسيقًا فعالًا للغاية ومعتمدًا على نطاق واسع لهيكلة البيانات وتبادلها في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. لمزيد من المعلومات حول هيكلها الأساسي واستخدامها، توفر موارد مثل موقع JSON.org الرسمي و شبكة مطوري Mozilla مقدمات ممتازة.