تصوير رومان أودينتسوف
 

تخيل عالماً حيث الآلات قادرة على فهم ما تقوله وما تشعر به؛ حيث يمكنك التحدث إلى جهاز الكمبيوتر، وسوف يستجيب؛ وحيث يمكن للتكنولوجيا غربلة النص وتلخيصه لك. انتظر دقيقة. ليس عليك أن تتخيل أي شيء - إنه حقيقة اليوم، مع اعتماد البرمجة اللغوية العصبية.

باعتبارها مجالًا فرعيًا للذكاء الاصطناعي، برزت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باعتبارها طفرة في التكنولوجيا، مما مكن أجهزة الكمبيوتر من التواصل باستخدام اللغة البشرية. إنه حجم السوق بلغت قيمتها 18.9 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن تنمو إلى 68 مليار دولار بحلول عام 2028. لا شيء مفاجئ في هذا، فيما يتعلق بالتطبيقات المتنوعة للبرمجة اللغوية العصبية في عالم العصر الحديث، من روبوتات الدردشة إلى الترجمة الآلية إلى تحليل المستندات.

في هذا المنشور، نناقش التأثير التحويلي للبرمجة اللغوية العصبية على الأعمال وحالات استخدامها وأمثلة واقعية لكل صناعة. كما نتطرق بإيجاز إلى فوائد معالجة اللغة الطبيعية وتحدياتها والفرص المستقبلية التي توفرها لنا.

البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي مزيج من تقنيات التعلم اللغوي والإحصائي والآلي (ML) التي تسمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات. وهذا يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية، وفهم السياق، والاستجابة له بطريقة ذات معنى. بمعنى آخر، تهدف خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية إلى ربط التواصل البشري بالذكاء الاصطناعي.

ولكن هذا لم يكن الحال دائما. يغطي الرسم البياني أدناه تطور البرمجة اللغوية العصبية مع مرور الوقت حتى وصلت إلى إمكانات اليوم. كانت العوامل الدافعة الرئيسية لاعتماد البرمجة اللغوية العصبية هي التحسينات في القوة الحسابية، والتقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وتوافر البيانات. وقد حدث هذا الأخير إلى حد كبير بسبب السحابة، التي وفرت قابلية توسع أفضل وتكاليف أقل لتخزين البيانات ومعالجتها.

تطور البرمجة اللغوية العصبية
 

كان تطور البرمجة اللغوية العصبية أيضًا يدور حول الانتقال من الأنظمة القائمة على القواعد إلى خوارزميات تعلم الآلة، والتي يمكنها تعلم "فهم" اللغة. في النهج القائم على القواعد، يقوم الخبير يدويًا بتشفير كل قاعدة في البرمجة اللغوية العصبية. ولهذا السبب تعتبر هذه الأنظمة أكثر ثباتًا وغير قابلة للتكيف مقارنة بالتعلم الآلي.

لمزيد من استكشاف طبيعة البرمجة اللغوية العصبية، يجب أن نذكر أهدافها الأساسية لفهم اللغة البشرية والتفاعل معها. وبناء على ذلك فإننا نميز بين:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU)، والذي يهتم باستخراج المعنى. فهو يساعد على فهم التعقيدات والفروق الدقيقة في اللغة المكتوبة والمنطوقة، والتعامل مع الغموض والاختلافات السياقية. على سبيل المثال، تعد لغة البرمجة اللغوية العصبية (NLU) مفيدة للتمييز بين اللهجات أو فهم اللغات العامية.
• توليد اللغات الطبيعية (NLG)، الذي يتعامل مع إنتاج استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية من البيانات. باستخدام الأساليب الإحصائية ونماذج اللغة لتحليل كميات كبيرة من البيانات، تساعد NLG على "الرد" على استفسارات المستخدم بطريقة محادثة. كما أنه يتعامل مع تلخيص النص والترجمة الآلية وإنشاء المحتوى.

فهم اللغة الطبيعية مقابل توليد اللغة الطبيعية
 

الآن يمكننا أن نلخص كيفية عمل البرمجة اللغوية العصبية. في الأساس، هناك خطوتين:

1. تحويل النص إلى شيء يمكن للآلة فهمه
2. تحليل النص لفهم السياق واللغة فعلياً واستخراج المعنى

وفي الوقت نفسه، يجري الكثير تحت غطاء نظام معالجة اللغة الطبيعية لتمكين الآلة من تنفيذ هذين الإجراءين. دعونا نلقي نظرة سريعة على مكونات البرمجة اللغوية العصبية الرئيسية لفهم كيفية عملها بشكل أفضل:

• الترميز: لتقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو العبارات (الرموز المميزة) لمعالجتها في أجزاء أصغر يمكن التحكم فيها
• التحليل النحوي: لتحليل الهياكل النحوية لفهم العلاقات النحوية في الجمل بشكل صحيح
• علامات جزء من الكلام: لتعيين علامات نحوية (على سبيل المثال، اسم، فعل، وما إلى ذلك) للكلمات في الجملة لإضافتها إلى التحليل النحوي
• التحليل الدلالي: للتعرف على المعنى والسياق وراء الكلمات والعبارات والجمل
• تحليل المشاعر: لتحديد المشاعر أو المشاعر المعبر عنها في النص مثل إيجابية أو سلبية أو محايدة
• التعرف على الكيانات المسماة (NER): لتحديد وتصنيف الكيانات، أي الأسماء والمنظمات والمواقع وما إلى ذلك.
• النماذج الإحصائية وتعلم الآلة: لمعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات. تعمل خوارزميات ML الخاضعة للإشراف بشكل أفضل لمهام مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر بينما تعمل الخوارزميات غير الخاضعة للرقابة للتجميع ونمذجة المواضيع.
• نماذج اللغة: للتنبؤ باحتمالية تسلسل الكلمات في السياق. تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في مهام الإكمال التلقائي وإنشاء اللغة
• نماذج ترجمة اللغة: لتحويل النص من لغة إلى أخرى. يمكن للنماذج المتقدمة، مثل الترجمة الآلية العصبية، أن تزيد من دقة الترجمة بشكل كبير.
• تقنيات توليد اللغة: لتوليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية بناءً على البيانات أو سياق معين. يُستخدم هذا الأسلوب في برامج الدردشة الآلية وتلخيص النصوص وما إلى ذلك.

إن الجمع بين هذه المكونات وتكاملها يسمح لعلماء البيانات ببناء أنظمة البرمجة اللغوية العصبية القوية والمساهمة في تحسين نتائج اتصالات الذكاء الاصطناعي.

تكتسب معالجة اللغة الطبيعية زخمًا عبر الصناعات، وتظهر تطبيقات جديدة كل عام. نراجع أدناه حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) لاكتشاف المزيد حول إمكانات عملك في تحويل التواصل مع البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

أهم تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية

AI للمحادثة وروبوتات الدردشة

المساعدون الافتراضيون وروبوتات الدردشة هم أول ما يتبادر إلى ذهنك عند التفكير في البرمجة اللغوية العصبية. تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اليوم متطورة بما يكفي للمشاركة في حوارات حقيقية ومناسبة للسياق مع المستخدمين.

يتم استخدام المساعدين الافتراضيين مثل Siri أو Alexa في حياتنا اليومية، حيث يتعاملون مع المهام البسيطة مثل إعداد التذكيرات، وإجراء واستقبال المكالمات الهاتفية، والعثور على مكان ركن السيارة. تساهم روبوتات الدردشة المعتمدة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في دعم الأعمال من خلال توسيع نطاق خدمات الدعم وتحسين التخصيص.

انظر إلى برنامج Lyro chatbot أدناه الذي طوره Tidio. على عكس روبوتات الدردشة العادية، لا يتطلب Lyro أي تدريب من وكلاء الدعم، حيث تقوم الشركة بتنشيطه والبدء في الرد على استفسارات المستخدمين على الفور.

صورة من Tidio

الترجمة الآلية

الترجمة الآلية هي ثاني أبرز حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية. لا يستطيع الطلاب ومترجمو اللغات والسياح وغيرهم الكثير تخيل حياتهم بدون خدمة الترجمة من Google اليوم. وعلى الرغم من أن الترجمة الآلية كانت موجودة قبل فترة طويلة من البرمجة اللغوية العصبية، إلا أنها نقلتها إلى مستوى جديد من خلال:

• إضافة المزيد من الدقة والطلاقة باستخدام المحولات
• تعزيز وتسهيل الترجمة اللغوية في الوقت الحقيقي
• جعل الترجمة الواعية بالسياق ممكنة، والتي تركت طرق الترجمة التقليدية كلمة بكلمة في الماضي
• المساعدة في توطين المحتوى لمراعاة التفضيلات الثقافية واللهجات المحلية

لجعلها أكثر توضيحية، هنا DeepL، وهو منافس أقل شهرة لترجمة Google. تدعم الأداة الترجمة إلى 26 لغة لمساعدة المستخدمين على كسر حواجز اللغة. كما أن لديها تكامل التطبيق وأداة ترجمة موقع الويب.

صورة من Deepl

إدارة الوثائق

تتمتع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أيضًا بقدرات فريدة لتحويل الكلام إلى نص تساعد على تحسين دقة وكفاءة التوثيق. مع ترك حالات الاستخدام المبسطة مثل إملاء النص بدلاً من كتابته، يمكننا أيضًا التحدث عن ما يلي:

• تلخيص النص: تكون الملخصات التلقائية المقدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي مفيدة عندما يحتاج المرء إلى استيعاب كميات كبيرة من المعلومات بسرعة. لا تقوم البرمجة اللغوية العصبية بتلخيص النصوص الطويلة فحسب، بل إن استخراج الكلمات الرئيسية وترتيب الجمل يسمحان للبرمجة اللغوية العصبية بتلخيص النص بطريقة متماسكة من خلال التقاط النقاط الرئيسية.
• استخراج المعلومات: من بين الأساليب الأخرى في البرمجة اللغوية العصبية، يعد NER فعالًا بشكل خاص في استرجاع المعلومات تلقائيًا واكتشاف المعرفة. وهذا يوفر الوقت والجهد بشكل كبير على الباحث حتى لا يتصفح كمية هائلة من المعلومات.
• تصنيف النص: عندما يتعلق الأمر بكميات كبيرة من البيانات النصية، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية في تصنيفها. وفي الوقت الذي يتم فيه تنظيم البيانات بشكل أكثر تنظيمًا، تستفيد الشركة أيضًا من تحسين إمكانية الوصول إلى المعلومات.

جيل المحتوى

نظرًا لقدرتها على فهم جوهر الأحداث والبيانات، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية إنشاء محتوى بناءً على المعلومات المقدمة. ربما سمع الجميع بالفعل شات جي بي تي وكيف يقوم بإنشاء محتوى فريد وهادف باستخدام المطالبات الصحيحة. يمكن لنماذج كهذه أن تجعل حياة منشئي المحتوى أسهل من خلال مساعدتهم على كتابة تعليمات المنتج ومنشورات الوسائط الاجتماعية والمقالات ورسائل البريد الإلكتروني وغيرها.

فكر في مثال أقل شيوعًا لأداة إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي من GPT. OwlyWriter منظمة العفو الدولية يمكن أن يوفر ساعات من عمل المسوق عندما يتعلق الأمر بالـ SMM. من إنشاء التسميات التوضيحية للمنشورات إلى إنشاء أفكار المحتوى إلى كتابة المنشورات، تساعد الأداة محترفي وسائل التواصل الاجتماعي على التغلب على حصار الكاتب والعمل بكفاءة أكبر.

صورة من Hootsuite

التعرف على الكلام

تطبيق آخر رائع للبرمجة اللغوية العصبية هو التعرف على الكلام، والذي يسمح للآلات بترجمة اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب. مرة أخرى، يعد المساعدون الصوتيون مثل Siri أو Google Assistant من الأمثلة الأكثر وضوحًا في هذه الحالة.

لا يزال هناك الكثير من حالات الاستخدام الأخرى للتعرف على الكلام مثل خدمات النسخ أو أجهزة التحكم الصوتي. تذكر الميزة التي تسمح للسائقين بالتحكم في السيارات بأمان دون استخدام اليدين. كما تم تطوير جميع الأجهزة المنزلية الذكية بناءً على البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

تحليل المشاعر

يعمل تحليل المشاعر، باعتباره أحد تقنيات البرمجة اللغوية العصبية، بشكل أفضل لتحليل آراء العملاء ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على آراء عامة حول المنتج أو الخدمة أو متابعة الاتجاهات.

على سبيل المثال، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية الشركات على تحليل تعليقات العملاء حول إطلاق المنتج الأخير لاتخاذ قرارات أكثر استنارة لتحقيق رضا العملاء. كما أنه يعمل على تشغيل التطبيقات لمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي، مثل Brandwatch. يقوم هؤلاء بمراقبة محتوى الشبكات الاجتماعية للشركات لمعرفة الآراء العامة والمشاعر تجاه العلامات التجارية، وتتبع الاتجاهات، وإدارة السمعة عبر الإنترنت.

الصورة عن طريق Brandwatch

SEO

تستخدم محركات البحث مثل Google البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحسين دقة نتائج البحث الخاصة بها. يساعد هذا الأسلوب على فهم نية المستخدم وراء الاستعلام بشكل أفضل ومطابقته مع نتائج البحث الأكثر صلة.

تصفية البريد العشوائي

أحد المجالات الأخرى التي أحدثت البرمجة اللغوية العصبية ثورة فيها هو تصفية البريد العشوائي. وهنا لا نتحدث فقط عن البريد الإلكتروني ولكن عن التطبيقات الأخرى أيضًا. على سبيل المثال، يستخدم يوتيوب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتصفية البيانات غير المرغوب فيها في قسم التعليقات بمقاطع الفيديو الخاصة بها. ويستخدم أداة تسمى TubeSpam، والتي تم تدريبها باستخدام مصنف Naïve Bayes لتصفية البريد العشوائي.

قائمة تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية أطول بكثير. لقد ناقشنا أكبر حالات الاستخدام ولكننا استبعدنا الحالات الأصغر مثل ميزات التصحيح التلقائي والإكمال التلقائي، واكتشاف الاحتيال، وما إلى ذلك. ولجعل بحثنا أكمل، دعونا نتحدث عن أمثلة واقعية لكيفية تحويل البرمجة اللغوية العصبية للصناعات.

على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية يتم تنفيذها بنجاح في العديد من الصناعات، إلا أن حصتها السوقية الأكبر تقع في التكنولوجيا والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والخدمات المالية والتأمين والتسويق. انظر حول كل من هذه بالتفصيل.

حصة سوق البرمجة اللغوية العصبية العالمية حسب الصناعة

خدمة العملاء

لقد غيرت برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين التي تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خدمة العملاء مرة واحدة وإلى الأبد. الآن، يمكن للعملاء الحصول على دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بينما يستفيد الوكلاء من تقليل عبء العمل. توفر Erica - برنامج الدردشة الآلي الذي أنشأه Bank of America - الدعم المالي والتوجيه للعملاء وتساعد في التنقل بين الخدمات المصرفية عبر الإنترنت. تمكن البرمجة اللغوية العصبية Erica من معرفة تفضيلات المستخدمين واحتياجاتهم وتقديم توصيات مخصصة.

دعونا نلقي نظرة على أمثلة محددة لاستخدام البرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء:

• المساعدون الصوتيون المعتمدون على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفهم طلب المستخدم وتوجيهه إلى الوكيل البشري المناسب
• روبوتات الدردشة الآلية للمهام البسيطة مثل الإجابة على الأسئلة والتحقق من المعلومات وجدولة المواعيد وما إلى ذلك.
• استخدام المساعدين الافتراضيين للتفاعلات بدون استخدام اليدين مع الأجهزة والخدمات
• تحليل تعليقات العملاء وتحليل المشاعر - على سبيل المثال، يمكن أن يبدأ برنامج الدردشة الآلي بالاعتذار عند التعامل مع عميل محبط

التجارة الإلكترونية والتجزئة

تستخدم معظم مواقع التجارة الإلكترونية ذات السمعة الطيبة اليوم، مثل Amazon أو eBay أو Walmart، البحث الدلالي المدعوم من البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، مما يعمل على تحسين رؤية المنتج وتجربة البحث. على النقيض من مطابقة الكلمات الرئيسية، يعد البحث الدلالي أكثر سهولة ويهدف إلى فهم نية المستخدم وراء الاستعلام.

بجانب البحث الدلالي، البرمجة اللغوية العصبية لديها تطبيقات أخرى في مجال البيع بالتجزئة:

• تحليل مشاعر العملاء لفهم المزيد عن الولاء للعلامة التجارية وتعزيز العلامة التجارية في نهاية المطاف
• التجارة المحادثة مع المساعدين الصوتيين
• توصيات المنتج الشخصية

التعليم

في مجال التعليم، البرمجة اللغوية العصبية لديها حالات الاستخدام الأكثر إبداعًا. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك نظام توصيات الدورة التدريبية الخاص بـ Coursera، والذي يساعد المستخدمين في العثور على أفضل الدورات التدريبية بناءً على اهتماماتهم. فكر أيضًا في تطبيق Grammarly المفضل لديك، وهو حل قائم على البرمجة اللغوية العصبية يجعل كتابتك واضحة وخالية من الأخطاء.

تشمل الأمثلة الأخرى للبرمجة اللغوية العصبية في التعليم، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي:

• أنظمة التدريس الذكية
• توليد أسئلة الامتحان بناءً على الكتب المدرسية أو المواد التدريبية الأخرى
• الدرجات التلقائية وتحليل ردود الفعل
• برنامج كشف السرقة الأدبية
• التعلم التكيفي والتعليم الشخصي والتغذية الراجعة للطلاب

المالية والمصرفية

هل سبق لك أن تلقيت مكالمة من البنك تسألك عن نشاط مشبوه في حسابك؟ عادةً ما يتم تشغيل هذه الاستدعاءات بواسطة البرمجة اللغوية العصبية (NLP). يعد اكتشاف الاحتيال أحد أكبر تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في الشؤون المالية. وفي وقت من الأوقات، ساعدت شركة Mastercard Decision Intelligence، والتي تم تطويرها خصيصًا للإشارة إلى النشاط الاحتيالي، الشركة على ذلك الحد من الاحتيال بنسبة 50%. تحقق من إمكانية الحل بنفسك:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

العلامة البديلة: ذكاء قرار ماستركارد

هناك طريقتان أخريان لكيفية استخدام البرمجة اللغوية العصبية في القطاع المالي:

• تحليل المشاعر على البيانات النصية المختلفة مثل التقارير المالية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية للتنبؤ بأسعار الأسهم وتقلبات السوق، وبالتالي مساعدة المتداولين والمستثمرين على اتخاذ قرارات أكثر استنارة
• استخراج البيانات من التقارير والوثائق المالية وكذلك تلخيص الأخبار المالية للحصول على تحديثات سريعة

الرعاية الصحية

تعد تقنية البرمجة اللغوية العصبية مفيدة لمقدمي الخدمات الطبية في تلخيص وتصنيف الملاحظات السريرية ومعلومات المرضى. وبهذه الطريقة، يمكنهم الوصول إلى البيانات بشكل أسرع والحفاظ على تنظيم الوثائق. أصبحت السجلات الصحية الإلكترونية ممكنة بفضل معالجة اللغة الطبيعية.

كما يمكن للبرمجة اللغوية العصبية أن تساعد في النسخ مما يسمح للأطباء بإملاء الملاحظات وتقليل إدخال البيانات يدويًا. يمكن أن تساعد أنظمة البرمجة اللغوية العصبية السريرية في التشخيص وتكوين خطة العلاج وتوصيات العلاج الشخصية. على سبيل المثال، تستخدم Merative LP خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتطوير خطط علاج السرطان لمرضاها.

تأمين

كما هو الحال في الشؤون المالية، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية في التأمين لتحديد المطالبات الاحتيالية. من خلال تحليل أنواع مختلفة من البيانات مثل ملفات تعريف العملاء والاتصالات والشبكات الاجتماعية، تكتشف البرمجة اللغوية العصبية مؤشرات الاحتيال وترسل هذه المطالبات لمزيد من الفحص. ال شركة التأمين التركية قاموا بتحسين عائد الاستثمار بنسبة 210% بعد التحول إلى نظام كشف الاحتيال القائم على التعلم الآلي.

كيف يعمل نظام الكشف عن الاحتيال في ML
 

يمكن لشركات التأمين أيضًا الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من خلال مراقبة اتجاهات الصناعة بمساعدة التنقيب عن النصوص واستخبارات السوق. بهذه الطريقة، تحصل الشركات على رؤى حول كيفية أداء المنافسين وتتخذ المزيد من القرارات المستندة إلى البيانات.

القانون

في القطاع القانوني، تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي الأكثر فائدة عندما يتعلق الأمر بالعمل مع المستندات. يمكن للمتخصصين القانونيين استخدام هذه التقنية في مراجعة العقود وتحليلها، وتلخيص النصوص، وتحليل نتائج القضايا، وما إلى ذلك. تساعد خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية المحامين والمحامين في فحص الكثير من النصوص القانونية للعثور على تواريخ أو شروط أو بنود محددة.

يستخدم Luminance البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لزيادة كفاءة العناية الواجبة ومراجعة العقود. وعلى النقيض من GPT الأكثر عمومية، تم تدريب النموذج على أكثر من 150 مليون مستند قانوني وتم التحقق منه من قبل خبراء الصناعة. الشركة تعد المستخدمين توفير ما يصل إلى 90% من الوقت من خلال معالجة العقود الآلية.

وبصرف النظر عن هذا، يطبق المتخصصون القانونيون البرمجة اللغوية العصبية في مراقبة الامتثال التنظيمي، وتحليل نصوص المراقبة، والبحث القانوني.

سلسلة التصنيع والتوريد

كما هو الحال في أي مكان آخر، تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في التصنيع وسلسلة التوريد بشكل أفضل للحفاظ على تنظيم البيانات وتبسيط الاتصالات. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في تحليل وفحص كميات كبيرة من مستندات الشحن وحل التحديات اللوجستية.

يمكن أن تكون Chatbots مفيدة للرد على استفسارات العملاء أو البائعين بشكل أسرع. قامت Tesla بدمج روبوتات الدردشة لتوفير تجارب استثنائية للعملاء منذ وقت طويل. يقوم هؤلاء بجدولة اختبارات القيادة والإجابة على الأسئلة البسيطة حول سيارات تسلا.

من خلال دمج روبوتات الدردشة مع نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاص بالشركة المصنعة أو الأنظمة القديمة الأخرى، يمكن لروبوتات الدردشة أيضًا المساعدة في الاحتفاظ بالمعلومات في مكان واحد وتحسين التعاون بين الأقسام.

التسويق

كما ذكرنا سابقًا، يُستخدم تحليل المشاعر على نطاق واسع في التسويق لفهم آراء العملاء حول العلامات التجارية. ويساعد ذلك في اقتراح منتجات أو خدمات مخصصة للعملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار. على سبيل المثال، تستخدم ماكدونالدز البرمجة اللغوية العصبية لمراقبة شكاوى العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي وتدريب الموظفين على الاستجابة لهذه الشكاوى بشكل صحيح.

وبمساعدة NER، يتم أيضًا الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية لتحديد الموضوعات الشائعة ورؤى العملاء لاستخدامها بشكل أكبر في مواد المبيعات أو تحسينات تصميم المنتج.

التوظيف

في التوظيف، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفحص المرشحين للوظائف لتحسين الدقة والسرعة. على سبيل المثال، يمكن لمنصة مصادر الوظائف B2B التي طورتها Intelliarts مطابقة ملفات تعريف المرشحين على مواقع البحث عن الوظائف ومواقع التواصل الاجتماعي مثل LinkedIn مع وصف الوظيفة. والأكثر من ذلك، أن الحل يلتزم بمبادئ التنوع والإنصاف والشمول (DEI). في طريق الخروج، يحصل العميل على مصادر مبسطة للمرشحين ولكن مع متطلبات DEI على النحو المنشود.

منصة مصادر الوظائف B2B

على الرغم من تزايد شعبية البرمجة اللغوية العصبية في الصناعات وتقدمها، لا تزال هناك بعض التحديات في طريق التكامل في الأنظمة الحالية. فيما يلي التحديات والحلول المحتملة لها:

التحديات مقابل الحلول في البرمجة اللغوية العصبية

تستمر البرمجة اللغوية العصبية في التطور، مع ظهور حلول جديدة لمواجهة التحديات المذكورة أعلاه. وفي الوقت نفسه، تظهر تطبيقات واتجاهات جديدة في أبحاث البرمجة اللغوية العصبية. دعونا نرى آخر تطورات البرمجة اللغوية العصبية وكيف يمكن أن تحدث ثورة في التفاعلات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي بشكل أكبر:

• التدريب المسبق ونقل التعلم: تعد النماذج المدربة مسبقًا مثل GPT-3 أو T5 واحدة من أهم التطورات في البرمجة اللغوية العصبية اليوم. ويبقى هذا الاتجاه مؤكدًا نظرًا لنتائجه الفعالة، فضلاً عن إمكانية نقل التعلم لتكييف المعرفة المستفادة من مهمة واحدة إلى مهام ومجالات أخرى.
• البرمجة اللغوية العصبية متعددة الوسائط: تجاوزت البرمجة اللغوية العصبية أخيرًا النص، وقام الباحثون بتجربة قدراتها في الكلام ومقاطع الفيديو والصور. تجد تعدد الوسائط تطبيقاتها في مجالات مختلفة، بدءًا من التسميات التوضيحية للفيديو وحتى المركبات المستقلة وحتى التحليل الأكثر دقة للمشاعر.
• الذكاء الاصطناعي للمحادثة: تظهر تعدد طرق البرمجة اللغوية العصبية أيضًا في تقدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة، والذي يهدف إلى جعل التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أكثر طبيعية وبديهية. من المحتمل أن يكون المساعدون الصوتيون للمنازل الذكية هم الأكثر اهتمامًا بالباحثين الآن.
• البرمجة اللغوية العصبية متعددة اللغات: البرمجة اللغوية العصبية متعددة اللغات ومتعددة اللغات تثير اهتمام الباحثين بسبب فرصها في تعزيز التواصل العالمي وزيادة الوصول إلى المعلومات والتنوع الثقافي.
• ذكاء اصطناعي قابل للتفسير وجدير بالثقة: يشير الطلب على ذكاء اصطناعي قابل للتفسير وجدير بالثقة إلى تعزيز ثقة المستخدم والمساءلة والمسؤولية في البرمجة اللغوية العصبية. وهذا مهم بشكل خاص للمجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والتعليم والقانون.
• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول: يهدف الباحثون أيضًا إلى معالجة التحيزات والعدالة والمخاوف الأخلاقية في البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر مسؤولية. من الأمثلة الرائعة هنا اكتشاف التزييف العميق لتحديد معلومات الفيديو والصوت التي يتم التلاعب بها بواسطة الذكاء الاصطناعي والإبلاغ عنها.

مجالات البحث المستمر في البرمجة اللغوية العصبية

لقد أحدث مفهوم البرمجة اللغوية العصبية ثورة في التفاعلات بين الإنسان والآلة، حيث أعاد تشكيل كيفية الوصول إلى المعلومات وإجراء الاتصالات. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع التعلم العميق، اكتسبت أجهزة الكمبيوتر القدرة على قراءة النصوص وتفسير الكلام وتحليل المحادثات وتحديد المشاعر وغير ذلك الكثير، مما يثبت قوة البرمجة اللغوية العصبية في استخلاص رؤى قيمة من البيانات.

نحن نرى إمكانيات لا حصر لها للبرمجة اللغوية العصبية في الوقت الحاضر، بدءًا من روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين إلى تحليل المشاعر إلى ترجمة اللغة. لقد أحدثت هذه التغييرات بالفعل تحولًا في العديد من الصناعات وساهمت في تحسين تجارب المستخدمين. لكن البحث والتطوير المستمر في البرمجة اللغوية العصبية يعد بمستقبل أكثر إشراقًا يتسم بمزيد من التقدم والاتجاهات. وهذا لديه القدرة على جعل التواصل أكثر سلاسة وشمولاً من أي وقت مضى.

أولينا زيربيتسكا كاتب محتوى في انتيليارتسوالكتابة عن أحدث الأخبار والابتكارات في علوم البيانات والتعلم الآلي. تتمتع بخبرة 7 سنوات في الكتابة وتحب التعمق أكثر عند البحث في موضوعات التكنولوجيا.

• 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://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai