في السنوات الأخيرة ، حظيت معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة بالذكاء الاصطناعي باهتمام كبير باعتبارها تقنيات تعمل على تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع الآلات ومع بعضنا البعض. تتضمن هذه المجالات استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتمكين الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها.

على مر القرون ، طور البشر وطوروا العديد من أشكال الاتصال ، من الهيروغليفية المبكرة والصور التوضيحية إلى أنظمة اللغة المعقدة والدقيقة في الوقت الحاضر. مع ظهور التكنولوجيا ، تمكنا من نقل التواصل اللغوي إلى مستوى جديد تمامًا ، مع روبوتات المحادثة وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى (AI) القادرة على فهم اللغة الطبيعية والاستجابة لها. لقد قطعنا شوطًا طويلاً من الأشكال الأولى للغة إلى تكنولوجيا اللغة المتطورة اليوم ، وإمكانيات المستقبل لا حدود لها.

كانت Google ، إحدى الشركات الرائدة في مجال التكنولوجيا في العالم ، في طليعة البحث والتطوير في هذه المجالات ، حيث أظهرت التطورات الأخيرة إمكانات هائلة لتحسين كفاءة وفعالية أنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة.

تطوير معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي للمحادثة: اتخاذ Google

في نوفمبر من العام الماضي ، أصدرت Google إعلانًا عامًا بخصوص ملفات مبادرة 1,000 لغة. كان هذا تعهدًا كبيرًا لبناء نموذج للتعلم الآلي (ML) من شأنه تسهيل استخدام أكثر من ألف لغة منطوقة في العالم ، وتعزيز الإدماج وإمكانية الوصول لمليارات الأشخاص في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك ، فإن العديد من هذه اللغات لا يتحدث بها سوى أقل من عشرين مليون فرد ، مما يشكل تحديًا أساسيًا لكيفية تقديم المساعدة للغات ذات المتحدثين المحدود أو البيانات غير الكافية.

نموذج الكلام العالمي من Google (USM)

قدم Goole مزيدًا من التفاصيل حول Universal Speech Model (USM) في مشاركة بلوق. إنها خطوة أولية مهمة نحو هدف دعم 1,000 لغة. يتكون USM من مجموعة من نماذج الكلام المتطورة مع 2 مليار معلمة ، والتي تم تدريبها على 12 مليون ساعة من الكلام و 28 مليار جملة من النصوص ، تغطي أكثر من 300 لغة.

تم إنشاء USM لاستخدامه على YouTube ، خصيصًا للتعليقات التوضيحية المغلقة. لا تقتصر قدرات التعرف التلقائي على الكلام (ASR) للطراز على اللغات الشائعة مثل الإنجليزية والماندرين. بدلاً من ذلك ، يمكنه أيضًا التعرف على اللغات منخفضة الموارد ، مثل الأمهرية والسيبوانو والآسامية والأذربيجانية ، على سبيل المثال لا الحصر.

يوضح Google أن التدريب المسبق لبرنامج تشفير النموذج على مجموعة بيانات ضخمة متعددة اللغات غير مسماة وضبطها على مجموعة بيانات ذات تصنيف أصغر يتيح التعرف على اللغات الممثلة تمثيلاً ناقصًا. علاوة على ذلك ، فإن عملية التدريب النموذجية قادرة على التكيف مع اللغات والبيانات الجديدة بشكل فعال.

يأتي ASR الحالي مع العديد من التحديات

لتحقيق هذا الهدف الطموح ، نحتاج إلى معالجة تحديين مهمين في ASR.

إحدى المشكلات الرئيسية في مناهج التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف هي أنها تفتقر إلى قابلية التوسع. تتمثل إحدى العقبات الأساسية في توسيع تقنيات الكلام إلى لغات عديدة في الحصول على بيانات كافية لتدريب نماذج عالية الجودة. مع الأساليب التقليدية ، تتطلب البيانات الصوتية وضع العلامات اليدوية ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.

بدلاً من ذلك ، يمكن جمع البيانات الصوتية من المصادر التي تحتوي بالفعل على نسخ ، والتي يصعب الحصول عليها للغات ذات التمثيل المحدود. من ناحية أخرى ، يمكن للتعلم تحت الإشراف الذاتي استخدام البيانات الصوتية فقط ، والتي تتوفر بسهولة أكبر عبر مجموعة واسعة من اللغات. نتيجة لذلك ، يعد الإشراف الذاتي نهجًا متميزًا لتحقيق هدف التوسع عبر مئات اللغات.

يمثل توسيع التغطية اللغوية والجودة تحديًا آخر في تلك النماذج يجب أن تعزز كفاءتها الحسابية. هذا يتطلب خوارزمية تعلم مرنة وفعالة وقابلة للتعميم. يجب أن تكون الخوارزمية قادرة على استخدام كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة ، وتسهيل تحديثات النموذج دون الحاجة إلى إعادة التدريب الكامل ، والتعميم على اللغات الجديدة وحالات الاستخدام. باختصار ، يجب أن تكون الخوارزمية قادرة على التعلم بطريقة حسابية فعالة مع توسيع تغطية اللغة وجودتها.

التعلم تحت الإشراف الذاتي مع الضبط الدقيق

يستخدم نموذج الكلام العالمي (USM) بنية وحدة فك التشفير التقليدية ، مع خيار استخدام وحدة فك التشفير CTC أو RNN-T أو LAS. يتم استخدام المحول ، أو المحول المعزز بالالتفاف ، كجهاز تشفير في USM. العنصر الأساسي للموافق هو كتلة المطابقة ، والتي تتضمن الانتباه ، والتغذية الأمامية ، والوحدات التلافيفية. يستقبل المشفر المخطط الطيفي log-mel لإشارة الكلام كمدخل ثم يقوم بأخذ عينات فرعية تلافيفية. بعد ذلك ، يتم تطبيق سلسلة من كتل Conformer وطبقة إسقاط لتوليد الزخارف النهائية.

تبدأ عملية تدريب USM بالتعلم بالإشراف الذاتي على صوت الكلام لمئات اللغات. في الخطوة الثانية ، يمكن استخدام خطوة اختيارية قبل التدريب باستخدام البيانات النصية لتحسين جودة النموذج وتغطية اللغة. يعتمد قرار تضمين هذه الخطوة على توفر البيانات النصية. يكون أداء USM أكثر فاعلية عند تضمين خطوة التدريب المسبق الاختيارية هذه. تتضمن الخطوة الأخيرة في خط أنابيب التدريب ضبط النموذج بكمية صغيرة من البيانات الخاضعة للإشراف في المهام النهائية مثل التعرف التلقائي على الكلام (ASR) أو الترجمة التلقائية للكلام.

• في الخطوة الأولى ، يستخدم USM طريقة BEST-RQ ، والتي أظهرت سابقًا أداءً متطورًا في مهام متعددة اللغات وأثبتت فعاليتها عند معالجة كميات كبيرة من البيانات الصوتية غير الخاضعة للإشراف.
• في الخطوة الثانية (الاختيارية) ، يستخدم USM التدريب المسبق متعدد الأهداف تحت الإشراف لدمج المعرفة من البيانات النصية التكميلية. يشتمل النموذج على وحدة تشفير إضافية لقبول النص كمدخل ، إلى جانب طبقات إضافية لدمج مخرجات الكلام ومشفرات النص. يتم تدريب النموذج بشكل مشترك على الكلام غير المسمّى ، والكلام المسمى ، والبيانات النصية.
• في المرحلة الأخيرة من خط أنابيب تدريب USM ، تم ضبط النموذج بدقة على مهام المصب.

يوضح الرسم البياني التالي خط أنابيب التدريب الشامل:

البيانات المتعلقة بجهاز التشفير

شاركت Google بعض الأفكار المهمة في منشور المدونة الخاص بها فيما يتعلق ببرنامج تشفير USM ، والذي يشتمل على أكثر من 300 لغة من خلال التدريب المسبق. في منشور المدونة ، تظهر فعالية برنامج التشفير المدربة مسبقًا من خلال الضبط الدقيق لبيانات الكلام متعدد اللغات في YouTube Caption.

تحتوي بيانات YouTube الخاضعة للإشراف على 73 لغة ولديها متوسط ​​أقل من ثلاثة آلاف ساعة من البيانات لكل لغة. على الرغم من وجود بيانات خاضعة للإشراف محدودة ، فإن نموذج USM يحقق معدل خطأ في الكلمات (WER) أقل من 30٪ في المتوسط ​​عبر 73 لغة ، وهو معلم لم يتم إنجازه من قبل.

بالمقارنة مع النموذج الداخلي الحديث الحالي ، فإن USM لديه نسبة 6٪ أقل نسبيًا من WER في الولايات المتحدة. بالإضافة إلى ذلك ، تمت مقارنة USM بالنموذج الكبير الذي تم إصداره مؤخرًا ، Whisper (large-v2) ، والذي تم تدريبه بأكثر من 400,000 ساعة من البيانات المصنفة. للمقارنة ، تم استخدام 18 لغة فقط يمكن لـ Whisper فك تشفيرها بأقل من 40٪ WER. بالنسبة لهذه اللغات الـ 18 ، يحتوي نموذج USM ، في المتوسط ​​، على معدل WER أقل نسبيًا بنسبة 32.7٪ مقارنةً بـ Whisper.

تم إجراء مقارنات بين USM و Whisper أيضًا على مجموعات البيانات المتاحة للجمهور ، حيث أظهر USM انخفاض WER على CORAAL (الإنجليزية الأمريكية العامية) و SpeechStew (en-US) و FLEURS (102 لغة). يحقق USM معدل WER أقل مع التدريب على البيانات داخل المجال وبدونه. تتضمن مقارنة FLEURS مجموعة فرعية من اللغات (62) التي تتداخل مع اللغات التي يدعمها نموذج Whisper. في هذه المقارنة ، يحتوي USM بدون بيانات في المجال على WER أقل نسبيًا بنسبة 65.8 ٪ مقارنةً بـ Whisper ، و USM مع بيانات في المجال لديه WER أقل نسبيًا بنسبة 67.8 ٪.

حول الترجمة التلقائية للكلام (AST)

في مجال ترجمة الكلام ، تم ضبط نموذج USM بدقة على مجموعة بيانات CoVoST. من خلال تضمين النص عبر المرحلة الثانية من خط أنابيب تدريب USM ، يحقق النموذج جودة عالية على الرغم من وجود بيانات محدودة خاضعة للإشراف. لتقييم نطاق أداء النموذج ، يتم تقسيم اللغات من مجموعة بيانات CoVoST إلى فئات عالية ومتوسطة ومنخفضة بناءً على توفر الموارد. ثم يتم حساب درجة BLEU (الأعلى هو الأفضل) لكل شريحة.

كما هو موضح أدناه ، يتفوق نموذج USM على Whisper في جميع القطاعات.

تهدف Google إلى أكثر من 1,000 لغة جديدة

يعد تطوير USM جهدًا حاسمًا نحو تحقيق مهمة Google لتنظيم معلومات العالم وجعلها متاحة عالميًا. نعتقد أن بنية النموذج الأساسي لـ USM وخط أنابيب التدريب يشتملان على أساس يمكننا أن نبني عليه لتوسيع نمذجة الكلام إلى اللغات الألف التالية.

المفهوم المركزي: معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة AI

ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

معالجة اللغة الطبيعية هي أحد مجالات الدراسة في الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم الكمبيوتر التي تركز على التفاعلات بين البشر وأجهزة الكمبيوتر باستخدام اللغة الطبيعية. إنه ينطوي على تطوير الخوارزميات والتقنيات لتمكين الآلات من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية ، مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتفاعل مع البشر بطريقة أكثر سهولة وكفاءة.

تاريخ البرمجة اللغوية العصبية

يعود تاريخ البرمجة اللغوية العصبية إلى الخمسينيات من القرن الماضي ، مع تطور علم اللغة الحاسوبي المبكر واسترجاع المعلومات. على مر السنين ، تطورت البرمجة اللغوية العصبية بشكل كبير ، مع ظهور تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق ، مما أدى إلى تطبيقات أكثر تقدمًا في البرمجة اللغوية العصبية.

هل يمكن لمنظمة العفو الدولية للمحادثة اجتياز تدريب البرمجة اللغوية العصبية؟

تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية

يحتوي البرمجة اللغوية العصبية على العديد من التطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم وخدمة العملاء والتسويق. تتضمن بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا لـ NLP ما يلي:

• تحليل المشاعر
• تصنيف النص
• التعرف على الكيان المسمى
• الترجمة الآلية
• التعرف على الكلام
• تلخيص

فهم روبوتات المحادثة في البرمجة اللغوية العصبية

أحد أكثر تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية شيوعًا هو تطوير وكلاء المحادثة ، المعروفين أيضًا باسم روبوتات المحادثة. تستخدم روبوتات المحادثة هذه البرمجة اللغوية العصبية لفهم مدخلات المستخدم والاستجابة لها بلغة طبيعية ، وتمكينها من محاكاة التفاعلات الشبيهة بالبشر. تُستخدم روبوتات المحادثة في مجموعة متنوعة من الصناعات ، من خدمة العملاء إلى الرعاية الصحية ، لتوفير الدعم الفوري وتقليل التكاليف التشغيلية. أصبحت روبوتات الدردشة التي تعمل بنظام البرمجة اللغوية العصبية أكثر تعقيدًا ومن المتوقع أن تلعب دورًا مهمًا في مستقبل الاتصالات وخدمة العملاء.

ما هو الذكاء الاصطناعي للمحادثة؟

الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو مجموعة فرعية من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تركز على تطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على التواصل مع البشر بطريقة طبيعية وبديهية. يتضمن تطوير الخوارزميات والتقنيات لتمكين الآلات من فهم وتفسير وتوليد لغة بشرية ، مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتفاعل مع البشر بطريقة محادثة.

أنواع الذكاء الاصطناعي للمحادثة

هناك عدة أنواع من أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، بما في ذلك:

• الأنظمة المستندة إلى القواعد: تعتمد هذه الأنظمة على قواعد ونصوص محددة مسبقًا لتقديم ردود على مدخلات المستخدم.
• الأنظمة القائمة على التعلم الآلي: تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مدخلات المستخدم والتعلم منها وتقديم استجابات أكثر تخصيصًا ودقة بمرور الوقت.
• الأنظمة الهجينة: تجمع هذه الأنظمة بين النهج المستندة إلى القواعد والتعلم الآلي لتوفير أفضل ما في العالمين.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة

للذكاء الاصطناعي للمحادثة العديد من التطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم وخدمة العملاء والتسويق. تتضمن بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي للمحادثة ما يلي:

• روبوتات المحادثة لخدمة العملاء
• مساعدين افتراضيين
• مساعدين صوت
• ترجمة اللغة
• روبوتات المحادثة الخاصة بالمبيعات والتسويق

مزايا الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يقدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة العديد من المزايا ، بما في ذلك:

• تحسين تجربة العملاء: توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة استجابات فورية وشخصية ، مما يحسن تجربة العملاء بشكل عام.
• وفورات في التكاليف: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة أتمتة المهام المتكررة وتقليل الحاجة لممثلي خدمة العملاء البشرية ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف.
• التدرجية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة التعامل مع حجم كبير من الطلبات في وقت واحد ، مما يجعلها قابلة للتطوير بدرجة كبيرة.

فهم روبوتات الدردشة AI للمحادثة

روبوتات المحادثة بالذكاء الاصطناعي هي برامج كمبيوتر تحاكي المحادثة مع مستخدمين بشريين بلغة طبيعية. تستخدم روبوتات المحادثة هذه تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة لفهم مدخلات المستخدم والاستجابة لها ، مما يوفر دعمًا فوريًا وتوصيات مخصصة. يتم استخدامها في مجموعة متنوعة من الصناعات ، من خدمة العملاء إلى الرعاية الصحية ، لتوفير الدعم الفوري وتقليل التكاليف التشغيلية. أصبحت روبوتات الدردشة للذكاء الاصطناعي للمحادثة أكثر تعقيدًا ومن المتوقع أن تلعب دورًا مهمًا في مستقبل الاتصالات وخدمة العملاء.

أمثلة على البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة يعملان معًا

يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة AI معًا في العديد من الصناعات لتحسين خدمة العملاء وأتمتة المهام وتقديم توصيات مخصصة. تتضمن بعض أمثلة البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة معًا ما يلي:

• أمازون أليكسا: يستخدم المساعد الافتراضي البرمجة اللغوية العصبية لفهم وتفسير طلبات المستخدم والذكاء الاصطناعي للمحادثة للرد بطريقة طبيعية وبديهية.
• جوجل دوبلكس: نظام ذكاء اصطناعي للمحادثة يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لفهم وتفسير طلبات المستخدم وتوليد استجابات شبيهة بالبشر.
• مساعد IBM Watson: مساعد افتراضي يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لفهم وتفسير طلبات المستخدم والذكاء الاصطناعي للمحادثة لتقديم استجابات مخصصة.
• باي بال: تستخدم الشركة روبوت محادثة مدعوم من البرمجة اللغوية العصبية ويستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة لمساعدة العملاء في إدارة الحساب والاستفسارات المتعلقة بالمعاملات.

توضح هذه الأمثلة كيف يمكن أن تعمل معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة معًا لإنشاء روبوتات محادثة قوية وبديهية ومساعدين افتراضيين يوفرون دعمًا فوريًا ويعززون تجربة المستخدم.

أهمية البرمجة اللغوية العصبية في الذكاء الاصطناعي للمحادثة

تعد معالجة اللغة الطبيعية أمرًا بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، حيث إنها تمكن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. توفر تقنيات البرمجة اللغوية العصبية ، مثل تحليل المشاعر ، والتعرف على الكيانات ، وترجمة اللغة ، الأساس لمحادثات الذكاء الاصطناعي من خلال السماح للآلات بفهم مدخلات المستخدم وتوليد الاستجابات المناسبة. بدون البرمجة اللغوية العصبية ، لن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة من فهم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية ، مما يجعل من الصعب تقديم استجابات دقيقة وشخصية.

دور الذكاء الاصطناعي للمحادثة في البرمجة اللغوية العصبية

يلعب الذكاء الاصطناعي للمحادثة دورًا مهمًا في البرمجة اللغوية العصبية من خلال تمكين الآلات من التفاعل مع البشر بطريقة محادثة وبديهية. من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين ، في أنظمة البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للمؤسسات تقديم تجارب أكثر تخصيصًا وتفاعلاً لعملائها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة أيضًا في أتمتة المهام وتقليل الحاجة إلى التدخل البشري ، وتحسين كفاءة وقابلية تطوير أنظمة البرمجة اللغوية العصبية.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة في تحسين جودة ودقة أنظمة البرمجة اللغوية العصبية من خلال توفير حلقة تغذية مرتدة لخوارزميات التعلم الآلي. من خلال تحليل تفاعلات المستخدم مع روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين ، يمكن لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية تحديد مجالات التحسين وتحسين الخوارزميات الخاصة بهم لتقديم استجابات أكثر دقة وشخصية بمرور الوقت.

يعد تكامل البرمجة اللغوية العصبية أمرًا بالغ الأهمية لتطوير أنظمة ذكية وبديهية يمكنها فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. من خلال الاستفادة من هذه التقنيات ، يمكن للمؤسسات إنشاء روبوتات محادثة قوية ومساعدين افتراضيين يوفرون دعمًا فوريًا ويعزز تجربة المستخدم.

أمثلة على روبوتات المحادثة AI و NLP

تستخدم هذه الأدوات تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية والمحادثة لأغراض مختلفة:

مستقبل معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة AI

مع استمرار تطور التكنولوجيا ، فإن مستقبل معالجة اللغة الطبيعية ومحادثات الذكاء الاصطناعي مليء بالتطورات المحتملة والإمكانيات الجديدة. تتضمن بعض التطورات المستقبلية المحتملة في معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي للمحادثة ما يلي:

• تحسين الدقة والتخصيص: مع زيادة تعقيد خوارزميات التعلم الآلي ، ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي للغة البرمجة اللغوية العصبية وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثات أكثر دقة وقدرة على تقديم استجابات مخصصة للمستخدمين.
• دعم متعدد اللغات: ستستمر أنظمة البرمجة اللغوية العصبية والمحادثة في تحسين دعمها للغات متعددة ، مما يسمح لها بالتواصل مع المستخدمين في جميع أنحاء العالم.
• التعرف على المشاعر: قد تدمج أنظمة البرمجة اللغوية العصبية والمحادثة قدرات التعرف على المشاعر ، وتمكينها من اكتشاف مشاعر المستخدم والاستجابة لها.
• توليد اللغة الطبيعية: قد تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية والمحادثة لتوليد استجابات لغوية طبيعية بدلاً من الاعتماد على الاستجابات المبرمجة مسبقًا.

التأثير على الصناعات المختلفة

إن تأثير البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة على مختلف الصناعات كبير بالفعل ، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه في المستقبل. تتضمن بعض الصناعات التي من المحتمل أن تتأثر بمعالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي التخاطبي ما يلي:

• الرعاية الصحية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية والمحادثة لتقديم المشورة الطبية ، وربط المرضى بالأطباء والمتخصصين ، والمساعدة في مراقبة المريض عن بُعد.
• خدمة العملاء: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة لأتمتة خدمة العملاء وتقديم الدعم الفوري للعملاء.
• التمويل: يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة AI لأتمتة المهام ، مثل الكشف عن الاحتيال وخدمة العملاء ، وتقديم المشورة المالية الشخصية للعملاء.
• التعليم: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة لتعزيز خبرات التعلم من خلال توفير الدعم الشخصي وردود الفعل للطلاب.

الاتجاهات والتوقعات المستقبلية

تتضمن بعض الاتجاهات والتنبؤات المستقبلية لمعالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي للمحادثة ما يلي:

• المزيد من التفاعلات الشبيهة بالبشر: نظرًا لأن أنظمة البرمجة اللغوية العصبية والمحادثة أصبحت أكثر تعقيدًا ؛ سيصبحون أكثر قدرة على فهم مدخلات اللغة الطبيعية والاستجابة لها بطريقة أكثر تشابهًا مع البشر.
• زيادة اعتماد روبوتات المحادثة: ستصبح روبوتات الدردشة أكثر انتشارًا عبر الصناعات لأنها تصبح أكثر تقدمًا وقدرة بشكل أفضل على تقديم استجابات مخصصة ودقيقة.
• التكامل مع التقنيات الأخرى: معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة سيتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد مع التقنيات الأخرى ، مثل الواقع الافتراضي والواقع المعزز ، لخلق تجارب مستخدم أكثر غامرة وجاذبية.

الكلمات الأخيرة

لقد تطورت معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة للذكاء الاصطناعي بسرعة وأصبحت تطبيقاتها أكثر انتشارًا في حياتنا اليومية. أظهرت التطورات الجديدة لشركة Google في هذه المجالات من خلال نموذج الكلام العالمي (USM) إمكانية إحداث تأثيرات كبيرة في مختلف الصناعات من خلال تزويد المستخدمين بتجربة أكثر تخصيصًا وبديهية. تم تدريب USM على كمية هائلة من بيانات الكلام والنص من أكثر من 300 لغة وهو قادر على التعرف على اللغات منخفضة الموارد مع توفر بيانات منخفض. أظهر النموذج أداءً متطورًا عبر مجموعات بيانات الكلام والترجمة المختلفة ، مما حقق انخفاضًا كبيرًا في معدلات أخطاء الكلمات مقارنة بالنماذج الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك ، أصبح دمج البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للمحادثة سائدًا بشكل متزايد ، حيث يتم استخدام برامج الدردشة والمساعدات الافتراضية في مختلف الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. سمحت القدرة على فهم اللغة البشرية وتوليدها لهذه الأنظمة بتقديم استجابات مخصصة ودقيقة للمستخدمين ، وتحسين الكفاءة وقابلية التوسع.

بالنظر إلى المستقبل ، من المتوقع أن تستمر معالجة اللغة الطبيعية والمحادثة في تقدم الذكاء الاصطناعي ، مع التحسينات المحتملة في الدقة والتخصيص والتعرف على المشاعر. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن هذه التقنيات أصبحت أكثر تكاملاً مع التقنيات الناشئة الأخرى ، مثل الواقع الافتراضي والواقع المعزز ، ستستمر إمكانيات تجارب المستخدم الغامرة والجذابة في النمو.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://dataconomy.com/2023/03/natural-language-processing-conversational-ai/