الذكاء الاصطناعي يغير الطريقة التي نخطط بها وننشئ المحتوى. إنه يؤثر أيضًا على كيفية اكتشاف الأشخاص للمواد ، بدءًا من ما يبحثون عنه على Google إلى ما يشاهدونه بنهم على Netflix.
والأهم من ذلك ، بالنسبة لمسوقي المحتوى ، أنه يمكّن الفرق من النمو من خلال أتمتة بعض أنواع إنشاء المحتوى وتحليل المواد الحالية لتحسين ما تقدمه وتطابق أفضل مع نية العميل.
هناك العديد من القطع المتحركة في منظمة العفو الدولية و آلة التعلم العمليات. هل سبق لك أن طرحت سؤالاً على مساعد ذكي (مثل Siri أو Alexa)؟
تكون الإجابة على الأرجح "نعم" ، مما يشير إلى أنك على دراية بالفعل بمعالجة اللغة الطبيعية على مستوى معين (NLP).
آلان تورينج هو اسم سمع عنه كل فني. تم تصميم اختبار تورينج الشهير لأول مرة في عام 1950 من قبل عالم الرياضيات وعالم الكمبيوتر الشهير آلان تورينج.
ادعى في عمله الآلات الحاسوبية والذكاء أن الآلة تتمتع بذكاء اصطناعي إذا كانت تستطيع التحدث مع شخص ما وخدعه للاعتقاد بأنه يتحدث إلى إنسان.
كان هذا بمثابة أساس لتكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية. سيكون نظام البرمجة اللغوية العصبية الفعال قادرًا على فهم الاستعلام وسياقه وتحليله واختيار أفضل مسار للعمل والإجابة بلغة يفهمها المستخدم.
تشمل المعايير العالمية لإكمال المهام المتعلقة بالبيانات الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي. ولكن ماذا عن لغة البشر؟
اكتسبت مجالات توليد اللغة الطبيعية (NLG) وفهم اللغة الطبيعية (NLU) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) الكثير من الاهتمام في السنوات الأخيرة.
ولكن نظرًا لأن الثلاثة لديهم مسؤوليات مختلفة ، فمن الضروري تجنب الالتباس. يعتقد الكثيرون أنهم يفهمون هذه الأفكار في مجملها.
نظرًا لأن اللغة الطبيعية موجودة بالفعل في الأسماء ، فإن كل ما يفعله المرء هو معالجتها وفهمها وإنتاجها. قررنا أنه قد يكون من المفيد التعمق قليلاً ، نظرًا لمدى تكرار استخدام هذه العبارات بالتبادل.
وبالتالي ، فلنبدأ بإلقاء نظرة فاحصة على كل منها.
ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟
تعتبر أي لغة طبيعية نصًا حرًا بواسطة أجهزة الكمبيوتر. ويترتب على ذلك أنه أثناء إدخال البيانات ، لا توجد كلمات رئيسية ثابتة في أماكن ثابتة. بالإضافة إلى كونها غير منظمة ، فإن للغة الطبيعية أيضًا مجموعة متنوعة من خيارات التعبير. خذ هذه العبارات الثلاث كتوضيح:
- كيف هو الطقس اليوم؟
- هل اليوم لديه أي فرصة للمطر؟
- هل يتطلب اليوم أن أحضر مظلتي؟
كل واحد من هذه العبارات يسأل عن التنبؤ بالطقس لهذا اليوم ، وهو القاسم المشترك.
كبشر ، يمكننا أن نرى على الفور هذه الروابط الأساسية ونتصرف بشكل مناسب.
ومع ذلك ، هذا هو التحدي لأجهزة الكمبيوتر نظرًا لأن كل خوارزمية تتطلب أن يتبع الإدخال تنسيقًا معينًا ، وجميع العبارات الثلاثة لها هياكل وأشكال مختلفة.
وستصبح الأمور صعبة جدًا قريبًا جدًا إذا حاولنا تقنين القواعد لكل مجموعة كلمات في كل لغة طبيعية لمساعدة الكمبيوتر في الفهم. خطوات البرمجة اللغوية العصبية في الصورة في هذه الحالة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتي تحاول ذلك نموذج لغة بشرية طبيعية البيانات التي نشأت من اللغويات الحسابية.
بالإضافة إلى ذلك ، يركز البرمجة اللغوية العصبية على استخدام أساليب التعلم الآلي والتعلم العميق أثناء معالجة كمية كبيرة من المدخلات البشرية. غالبًا ما يتم توظيفه في الفلسفة واللغويات وعلوم الكمبيوتر وأنظمة المعلومات والاتصالات.
علم اللغة الحاسوبي ، وتحليل بناء الجملة ، والتعرف على الكلام ، والترجمة الآلية ، وغيرها من الحقول الفرعية في البرمجة اللغوية العصبية ليست سوى عدد قليل. تحول معالجة اللغة الطبيعية المواد غير المهيكلة إلى تنسيق مناسب أو نص منظم من أجل العمل.
لفهم ما يعنيه المستخدم عندما يقول أي شيء ، فإنه يبني الخوارزمية ويدرب النموذج باستخدام كميات هائلة من البيانات.
وهي تعمل من خلال تجميع كيانات متميزة معًا لتحديد الهوية (المعروفة باسم التعرف على الكيانات) ومن خلال التعرف على أنماط الكلمات. تُستخدم تقنيات Lemmatization ، و tokenization ، و الاشتقاق للعثور على أنماط الكلمات.
استخراج المعلومات ، والتعرف على الصوت ، وعلامات جزء من الكلام ، والتحليل ليست سوى عدد قليل من الوظائف التي يقوم بها البرمجة اللغوية العصبية.
في العالم الحقيقي ، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للمهام بما في ذلك نشر علم الوجود ونمذجة اللغة ، تحليل المشاعر، واستخراج الموضوع ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ووضع علامات على أجزاء من الكلام ، واستخراج الاتصال ، والترجمة الآلية ، والإجابة التلقائية على الأسئلة.
ما هو فهم اللغة الطبيعية؟
جزء بسيط من معالجة اللغة الطبيعية هو فهم اللغة الطبيعية. بعد أن يتم تبسيط اللغة ، يجب على برنامج الكمبيوتر أن يفهم ويستنتج المعنى وربما حتى يقوم بتحليل المشاعر.
يمكن أن يكون للنص نفسه عدة معانٍ ، ويمكن أن يكون للعديد من العبارات نفس المعنى ، أو يمكن أن يتغير المعنى اعتمادًا على الظروف.
تستخدم خوارزميات NLU طرقًا حسابية لمعالجة النص من العديد من المصادر من أجل فهم نص الإدخال ، والذي يمكن أن يكون أساسيًا مثل معرفة معنى العبارة أو معقدًا مثل تفسير محادثة بين شخصين.
يتم تحويل النص الخاص بك إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا. نتيجة لذلك ، تستخدم NLU تقنيات حسابية لفك تشفير النص وتوليد نتيجة.
يمكن تطبيق NLU في مجموعة متنوعة من المواقف ، مثل فهم محادثة بين شخصين ، وتحديد كيف يشعر شخص ما تجاه ظرف معين ، ومواقف أخرى ذات طبيعة مماثلة.
على وجه الخصوص ، هناك أربعة مستويات لغوية لفهم NLU:
- بناء الجملة: هذه هي عملية تحديد ما إذا كان يتم استخدام القواعد بشكل مناسب وكيف يتم تجميع الجمل معًا. على سبيل المثال ، يجب مراعاة سياق الجملة وقواعدها لتحديد ما إذا كانت منطقية.
- الدلالات: عندما نفحص النص ، توجد فروق دقيقة في المعنى السياقي مثل مضمون الفعل أو اختيار الكلمات بين شخصين. يمكن أيضًا استخدام أجزاء المعلومات هذه بواسطة خوارزمية NLU لتوفير نتائج من أي سيناريو يمكن فيه استخدام نفس الكلمة المنطوقة.
- توضيح معنى الكلمة: إنها عملية معرفة معنى كل كلمة في العبارة. اعتمادًا على السياق ، فإنه يعطي المصطلح معناها.
- التحليل العملي: يساعد في فهم الإعداد والغرض من العمل.
NLU مهم ل علماء البيانات لأنهم ، بدونها ، يفتقرون إلى القدرة على استخلاص المعنى من تقنيات مثل روبوتات المحادثة وبرامج التعرف على الكلام.
بعد كل شيء ، اعتاد الناس على إجراء محادثة مع روبوت ممكّن للكلام ؛ من ناحية أخرى ، لا تتمتع أجهزة الكمبيوتر برفاهية السهولة.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ NLU التعرف على المشاعر والألفاظ النابية في خطاب ما تمامًا كما يمكنك. هذا يعني أن علماء البيانات يمكنهم بشكل مفيد فحص تنسيقات المحتوى المختلفة وتصنيف النص باستخدام قدرات NLU.
تعمل NLG في معارضة مباشرة لفهم اللغة الطبيعية ، والتي تهدف إلى تنظيم البيانات غير المهيكلة وفهمها من أجل تحويلها إلى بيانات قابلة للاستخدام. بعد ذلك ، دعنا نحدد NLG ونستكشف الطرق التي يستخدمها علماء البيانات في حالات الاستخدام العملي.
ما هو توليد اللغة الطبيعية؟
تشمل معالجة اللغة الطبيعية أيضًا إنتاج اللغة الطبيعية. يمكن لأجهزة الكمبيوتر الكتابة باستخدام إنتاج اللغة الطبيعية ، لكن فهم اللغة الطبيعية يركز على فهم القراءة.
باستخدام إدخال بيانات معين ، ينشئ NLG إجابة مكتوبة بلغة بشرية. خدمات تحويل النص إلى كلام يمكن أيضًا استخدامها لتحويل هذا النص إلى كلام.
عندما يقوم علماء البيانات بتزويد نظام NLG بالبيانات ، يقوم النظام بتحليل البيانات لإنتاج روايات يمكن فهمها من خلال الحوار.
في جوهرها ، يحول NLG مجموعات البيانات إلى لغة نفهمها كلانا ، تسمى اللغة الطبيعية. حتى تتمكن من توفير مخرجات تمت دراستها بعناية ودقيقة إلى أقصى حد ممكن ، تتمتع NLG بتجربة الإنسان الواقعي.
هذه الطريقة ، التي يمكن إرجاعها إلى بعض كتابات آلان تورينج التي ناقشناها بالفعل ، ضرورية لإقناع البشر بأن الكمبيوتر يتحدث معهم بطريقة معقولة وطبيعية ، بغض النظر عن الموضوع المطروح.
يمكن للمؤسسات استخدام NLG لإنتاج روايات محادثة يمكن لأي شخص داخل الشركة استخدامها.
يمكن أن يكون NLG ، الذي يستخدم بشكل متكرر في لوحات معلومات الأعمال ، وإنتاج المحتوى الآلي ، وتحليل البيانات الأكثر فعالية ، مساعدة كبيرة للمهنيين العاملين في أقسام مثل التسويق والموارد البشرية والمبيعات وتكنولوجيا المعلومات.
ما هو الدور الذي تلعبه NLU و NGL في البرمجة اللغوية العصبية؟
يمكن لعلماء البيانات استخدام البرمجة اللغوية العصبية الذكاء الاصطناعي المحترفين لتحويل مجموعات البيانات غير المهيكلة إلى نماذج يمكن لأجهزة الكمبيوتر ترجمتها إلى كلام ونص - يمكنهم حتى إنشاء ردود مناسبة لسياق سؤال تطرحه عليهم (فكر مرة أخرى في المساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa).
ولكن أين تتناسب NLU و NLG مع البرمجة اللغوية العصبية؟
على الرغم من أنهم جميعًا يلعبون أدوارًا مختلفة ، إلا أن جميع هذه التخصصات الثلاثة تشترك في شيء واحد: إنهم جميعًا يتعاملون مع اللغة الطبيعية. إذن ، ما هو الفرق بين الثلاثة؟
فكر في الأمر بهذه الطريقة: بينما تهدف NLU إلى فهم اللغة التي يستخدمها البشر ، فإن البرمجة اللغوية العصبية يحدد البيانات الأكثر أهمية وينظمها في أشياء مثل النصوص والأرقام.
يمكن أن يساعد حتى في الاتصالات المشفرة الضارة. من ناحية أخرى ، يستخدم NLG مجموعات من البيانات غير المهيكلة لإنتاج قصص يمكننا تفسيرها على أنها ذات مغزى.
مستقبل البرمجة اللغوية العصبية
على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية لها العديد من الاستخدامات التجارية الحالية ، إلا أن العديد من الشركات وجدت صعوبة في تبنيها على نطاق واسع.
يرجع هذا في الغالب إلى المشكلات التالية: إحدى المشكلات التي تؤثر بشكل متكرر على المؤسسات هي التحميل الزائد للمعلومات ، مما يجعل من الصعب عليهم تحديد مجموعات البيانات التي تعتبر بالغة الأهمية وسط بحر لا ينتهي على ما يبدو من المزيد من البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، من أجل استخدام البرمجة اللغوية العصبية بشكل فعال ، تحتاج المؤسسات في كثير من الأحيان إلى طرق ومعدات معينة تمكنها من استخراج معلومات قيمة من البيانات.
أخيرًا وليس آخرًا ، تشير البرمجة اللغوية العصبية إلى أن الشركات تتطلب آلات متطورة إذا كانت ترغب في التعامل مع مجموعات البيانات والاحتفاظ بها من مصادر البيانات المختلفة باستخدام البرمجة اللغوية العصبية.
على الرغم من العقبات التي تمنع معظم الشركات من تبني البرمجة اللغوية العصبية ، يبدو من المحتمل أن هذه المنظمات نفسها ستتبنى في النهاية البرمجة اللغوية العصبية ، NLU ، NLG لتمكين الروبوتات الخاصة بهم من الحفاظ على تفاعلات ومناقشات واقعية شبيهة بالبشر.
علم المعاني وبناء الجملة هما مجالان فرعيان من البحث في البرمجة اللغوية العصبية يحظيان بالكثير من الاهتمام.
وفي الختام
مع الأخذ في الاعتبار ما ناقشناه حتى الآن: تعيين معنى للصوت والكتابة ، تقرأ NLU اللغة الطبيعية وتفهمها ، وتقوم NLG بتطوير وإخراج لغة جديدة بمساعدة الآلات.
تستخدم اللغة من قبل NLU لاستخراج الحقائق ، بينما تستخدم NLG الرؤى التي حصلت عليها NLU لإنتاج لغة طبيعية.
احترس من اللاعبين الرئيسيين في صناعة تكنولوجيا المعلومات مثل Apple و Google و Amazon لمواصلة الاستثمار في البرمجة اللغوية العصبية حتى يتمكنوا من ذلك تطوير الأنظمة يحاكي السلوك البشري.
اترك تعليق