تعمل التكنولوجيا على إعادة تشكيل كيفية تفاعلنا مع العالم، ويظهر الذكاء التحادثي كركيزة أساسية للموجة التالية من الابتكار الحسابي. يتضمن هذا المفهوم مجموعة واسعة من القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بدءًا من معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وحتى التعلم الآلي (ML)، والتي تهدف إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من المشاركة في حوار هادف يشبه حوار الإنسان. ولكن ما هو بالضبط الذكاء التحادثي، ولماذا هو بالغ الأهمية في عالم اليوم الذي تعتمد عليه التكنولوجيا؟
الذكاء التحادثي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء أنظمة حاسوبية قادرة على التفاعل مع البشر بطريقة تحادثية طبيعية. ويتضمن ذلك تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن الآلات من فهم وتفسير والاستجابة للأوامر الصوتية والمدخلات المستندة إلى النص، وحتى تعبيرات الوجه والإيماءات. الهدف هو إنشاء تجربة اتصال سلسة حيث يمكن للبشر التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر كما يفعلون مع شخص آخر.
ولكن كيف يعمل؟ وما هي الاستخدامات المحتملة له؟ دعونا نشرح.
ما هو الذكاء التخاطبي؟
يشير الذكاء التحادثي إلى قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) على المشاركة في محادثات تبدو طبيعية مع البشر. ويتضمن تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن الآلات من الفهم والاستجابة والمشاركة في الحوارات مع الناس بطريقة تحاكي المحادثة البشرية. يُعرف الذكاء التحادثي أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي للمحادثة أو ذكاء روبوتات الدردشة.
هناك عدة مكونات أساسية لذكاء المحادثة، مثل:
معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. الهدف من البرمجة اللغوية العصبية هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية، مما يسمح للبشر بالتواصل مع الآلات باستخدام اللغة الطبيعية.
تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مكونًا أساسيًا في ذكاء المحادثة لأنها تمكن الآلات من فهم معنى وسياق المدخلات البشرية. على سبيل المثال، عندما يكتب مستخدم رسالة أو يتحدث بها إلى برنامج الدردشة الآلي، تقوم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية بمعالجة الإدخال لتحديد القصد والكيانات والمشاعر وراء الرسالة. تساعد هذه المعلومات برنامج الدردشة الآلي على الاستجابة بشكل مناسب، بدلاً من مجرد التفاعل مع الكلمات الرئيسية أو العبارات.
هناك العديد من الجوانب الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية التي تساهم في ذكاء المحادثة:
- Tokenization: تقسيم النص إلى كلمات أو رموز فردية، والتي يمكن معالجتها بواسطة نماذج التعلم الآلي
- وضع علامات على جزء من الكلام: تحديد جزء الكلام (مثل الاسم والفعل والصفة وغيرها) لكل كلمة في الجملة
- التعرف على الكيان المسمى: تحديد كيانات محددة مثل الأسماء والمواقع والمنظمات والتواريخ داخل النص
- تحليل التبعية: تحليل البنية النحوية للجمل لتحديد العلاقات بين الكلمات
- إدارة الحوار: بمجرد أن يفهم الجهاز مدخلات المستخدم، فإنه يحتاج إلى إنشاء استجابة مناسبة. تتضمن إدارة الحوار إدارة تدفق المحادثة، والنظر في عوامل مثل السياق، والنية، والنبرة. الهدف هو خلق تفاعل سلس وطبيعي بين البشر والآلات
توليد اللغة الطبيعية (NLG)
الهدف من NLG هو توليد استجابات ليست ذات صلة بالسياق فحسب، بل أيضًا صحيحة نحويًا ومتماسكة وطبيعية. بمعنى آخر، يهدف NLG إلى إنشاء نص يتم إنشاؤه آليًا ويُقرأ كما لو أنه مكتوب بواسطة إنسان.
يعد NLG جانبًا مهمًا من الذكاء التحادثي لأنه يمكّن الآلات من التواصل مع البشر بطريقة تبدو طبيعية وبديهية. عندما يستجيب برنامج الدردشة الآلي أو المساعد الافتراضي لاستعلام المستخدم باستجابة متماسكة ومصممة جيدًا، فإنه يخلق إحساسًا بالفهم والتواصل بين المستخدم والجهاز.
تعلم الآلة (ML)
يقع التعلم الآلي (ML) في قلب الذكاء التحادثي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين الآلات من التعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح. يلعب التعلم الآلي دورًا حاسمًا في تحسين دقة وفعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة، مما يسمح لها باستخراج المعرفة تلقائيًا من مجموعات البيانات الكبيرة، وتحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات أو القرارات.
في سياق الذكاء الاصطناعي للمحادثة، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات من المحادثات السابقة واستخراج الرؤى التي يمكن أن تساعد في تحسين أداء النظام. يتضمن ذلك تحديد الموضوعات الشائعة، وتحليل المشاعر، واكتشاف النوايا، وتوليد الاستجابة. من خلال التعلم المستمر من تفاعلات المستخدم، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة تكييف ردودها وتحسينها بمرور الوقت، مما يؤدي إلى محادثات أكثر دقة وتخصيصًا.
تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو عملية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تتضمن تحليل النص أو الكلام لتحديد المشاعر والنبرة والنية وراء الكلمات. تسمح هذه التقنية للآلات بفهم الفروق الدقيقة في التواصل البشري والاستجابة وفقًا لذلك.
فهم السياق
يعد فهم السياق أمرًا بالغ الأهمية لذكاء المحادثة لأنه يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالرد بشكل مناسب على الأسئلة والبيانات، مع مراعاة الفروق الدقيقة في اللغة والموقف المحدد. على سبيل المثال، قد يكون من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على السخرية والتعابير واللغة المجازية دون فهم السياق.
حوارات متعددة المنعطفات
تعد الحوارات متعددة المنعطفات جانبًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي للمحادثة، لأنها تتيح المزيد من التفاعلات الطبيعية والتفاعلات البشرية بين البشر والآلات. ومن أجل تحقيق ذلك، يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة قادرة على فهم السياق، وتذكر التفاعلات السابقة، وإنشاء الاستجابات المناسبة بناءً على الحالة الحالية للمحادثة.
المكون الرئيسي للحوارات متعددة المنعطفات هو القدرة على تتبع تاريخ المحادثة وفهم كيفية تطورها بمرور الوقت. ويتطلب ذلك قدرات متطورة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل التعرف على الكيانات المسماة، وتحليل المشاعر، ونمذجة الموضوع. ومن خلال تحليل سياق المحادثة وتاريخها، يستطيع الجهاز فهم احتياجات المستخدم وتفضيلاته بشكل أفضل، وتصميم استجاباته وفقًا لذلك.
الذكاء العاطفي
الذكاء العاطفي يعد عنصرًا أساسيًا في الذكاء الاصطناعي للمحادثة، لأنه يمكّن الآلات من فهم المشاعر البشرية والاستجابة لها بشكل مناسب. يمكن أن يؤدي هذا إلى تفاعلات أكثر طبيعية وجذابة بين البشر والآلات، حيث أن الآلة قادرة على التعرف على الحالة العاطفية للمستخدم والتعاطف معها.
هناك العديد من الجوانب الرئيسية للذكاء العاطفي ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التحادثي:
- الاعتراف العاطفي: يتضمن ذلك قدرة الآلة على تحديد وتصنيف المشاعر البشرية بناءً على إشارات مختلفة، مثل أنماط الكلام، وتعبيرات الوجه، ولغة الجسد.
- تفسير العاطفة: بمجرد أن تتعرف الآلة على المشاعر، يجب عليها تفسير معناها وأهميتها في سياق المحادثة. وهذا يتطلب فهم المشاعر الإنسانية والفروق الدقيقة فيها، فضلا عن القدرة على النظر في وجهة نظر المستخدم وأهدافه
- محاكاة العاطفة: من أجل الاستجابة بشكل مناسب لمشاعر المستخدم، يجب أن تكون الآلة قادرة على محاكاة المشاعر والتعاطف الشبيهة بالإنسان. يمكن أن يتضمن ذلك توليد استجابات تأخذ في الاعتبار الحالة العاطفية للمستخدم، أو حتى معالجة المخاوف العاطفية المحتملة بشكل استباقي قبل ظهورها.
- تنظيم العاطفة: أخيرًا، يتضمن الذكاء العاطفي في الذكاء الاصطناعي للمحادثة أيضًا القدرة على تنظيم وإدارة العواطف بطريقة مفيدة للمستخدم
نحن لسنا غرباء على الذكاء الاصطناعي للمحادثة
هناك العديد من الأمثلة على الذكاء الاصطناعي للمحادثة التي جعلت حياتنا أسهل وأكثر راحة. أصبح المساعدون الافتراضيون مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant جزءًا لا يتجزأ من روتيننا اليومي، حيث يساعدوننا في مجموعة متنوعة من المهام، بدءًا من إرسال الرسائل وحتى التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية.
سيري
سيري هو مساعد افتراضي طورته شركة Apple ويستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها. منذ تقديمه في عام 2011، أصبح Siri ميزة شائعة على أجهزة Apple مثل أجهزة iPhone وiPad وأجهزة كمبيوتر Mac. باستخدام Siri، يمكن للمستخدمين إرسال الرسائل وإجراء المكالمات الهاتفية وتعيين التذكيرات والوصول إلى المعلومات المتعلقة بالطقس والرياضة والأخبار.
بالإضافة إلى ذلك، يتكامل Siri بسلاسة مع خدمات Apple الأخرى مثل التقويم والخرائط والموسيقى، مما يجعله أداة مريحة وفعالة للحياة المزدحمة.
اليكسا
اليكسا، الذي طورته أمازون، هو مساعد افتراضي آخر يستخدم البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لفهم الأوامر الصوتية. مدمج في أجهزة مختلفة مثل مكبر الصوت الذكي Amazon Echo، وEcho Dot، وEcho Show، وEcho Spot، ويمكن لـ Alexa أداء مجموعة متنوعة من المهام بما في ذلك التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية، وتشغيل الموسيقى، وضبط الإنذارات، وتوفير معلومات عن الطقس والأخبار والمعلومات. أكثر.
ويمكن للمستخدمين أيضًا التحكم في Alexa باستخدام تطبيق Amazon Alexa، وهو يتمتع بمجموعة واسعة من المهارات، بما في ذلك طلب البقالة وحجز المواعيد والتحكم في أنظمة أمان المنزل.
Chatbots
Chatbots هي برامج كمبيوتر تستخدم البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لمحاكاة المحادثة البشرية، إما من خلال التفاعلات النصية أو الصوتية. يتم استخدامها بشكل شائع في خدمة العملاء والدعم الفني والتجارة الإلكترونية لتوفير استجابات فورية لاستفسارات المستخدم.
يمكن أن تعتمد Chatbots على القواعد، مما يعني أنها تستخدم قواعد محددة مسبقًا لإنشاء استجابات، أو مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لفهم نية المستخدم وإنشاء استجابات أكثر تخصيصًا. تسمح هذه التقنية للشركات بتوفير دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتحسين تجربة العملاء الشاملة وكذلك المشاركة في المحادثات مع روبوتات المحادثة الذكية مثل شخصية AI.
يوفر الذكاء التحادثي العديد من الفوائد لنماذج الأعمال
يمكن أن يؤدي تطبيق ذكاء المحادثة إلى تحسين الجوانب المختلفة للعمليات التجارية بشكل كبير، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف وزيادة رضا العملاء. من خلال توفير دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثة تلبية احتياجات العملاء في أي وقت، مما يؤدي إلى زيادة الولاء والرضا. يمكن أن تؤدي أتمتة المهام الروتينية والإجابة السريعة على الأسئلة المتداولة إلى تخفيف عبء العمل عن وكلاء دعم العملاء البشريين، مما يسمح لهم بالتركيز على المشكلات الأكثر تعقيدًا وتحسين الكفاءة العامة.
علاوة على ذلك، يمكن تدريب الذكاء التحادثي على التعرف على تفضيلات العملاء وعاداتهم الفردية والاستجابة لها، وبالتالي تقديم توصيات شخصية وتعزيز مشاركة العملاء. من خلال تقليل الحاجة إلى فرق كبيرة من وكلاء دعم العملاء البشريين، يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى توفير المال مع تحسين أوقات الاستجابة والدقة.
يمكن للذكاء التحادثي أيضًا جمع وتحليل البيانات حول تفاعلات العملاء، مما يوفر رؤى قيمة يمكن أن تفيد عمليات صنع القرار في الشركات فيما يتعلق بتطوير المنتجات، واستراتيجيات التسويق، وتقسيم العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكنها تمكين نماذج أعمال جديدة مثل المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة والتجارة الصوتية، مما يفتح مصادر إيرادات وفرصًا جديدة للشركات.
الذكاء الاصطناعي والأتمتة: تمكين مستقبل الأعمال وما بعده
يمكن للمحترفين الاستفادة من البيانات والرؤى في الوقت الفعلي التي يوفرها الذكاء التحادثي، مما يمكنهم من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع. من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة، يمكن للشركات الحصول على ميزة تنافسية على منافسيها، مما يوفر طريقة أكثر ملاءمة وكفاءة للعملاء للتفاعل مع منتجاتهم وخدماتهم.
علاوة على ذلك، يمكن لذكاء المحادثة تحسين تجربة الموظف من خلال أتمتة المهام الروتينية، وتوفير الوقت لأعمال أكثر تعقيدًا وإبداعًا.
وأخيرًا، يمكن للذكاء الاصطناعي التحادثي أن يمكّن الشركات من الابتكار وتمييز نفسها عن المنافسين من خلال تقديم تجارب فريدة وشخصية لعملائها، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف والتخصيص والابتكار.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي للمحادثة في التقدم وأصبح أكثر تعقيدًا، فمن المرجح أن يغير الطريقة التي نتفاعل بها مع الآلات ونصل إلى المعلومات. بفضل قدرته على فهم اللغة الطبيعية والاستجابة وفقًا لذلك، يتمتع الذكاء الاصطناعي للمحادثة بالقدرة على جعل حياتنا أسهل وأكثر ملاءمة وأكثر كفاءة. سواء كان ذلك من خلال المساعدين الافتراضيين أو روبوتات الدردشة أو غيرها من التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي التحادثي مصمم لتغيير الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها في العصر الذهبي للتكنولوجيا.
رصيد الصورة المميز: Freepik.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://dataconomy.com/2023/09/19/what-is-conversational-intelligence-ai/
