تطور نمذجة اللغة في الحياة الحديثة

كيف أصبحت النمذجة اللغوية ، التي تم تصورها في منتصف القرن الماضي ، جزءًا لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات عملية في الحياة الحديثة؟ كيف أصبح هذا المزيج من الذكاء الاصطناعي واللغويات الحاسوبية جوهر عالمنا؟ دعنا نسير على طول مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها الشائعة مثل روبوتات المحادثة ، والأوامر الصوتية والمساعدات الافتراضية مثل مساعد جوجل ، وسيري ، وكورتانا ، وأمازون أليكسا.

ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟

بكلمات بسيطة ، تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أجهزة الكمبيوتر على فهم وتفسير واستخدام اللسان البشري ، كما تتيح التواصل الكامل بطريقة أكثر دقة. تعتمد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تخصصات مختلفة ، بما في ذلك اللغويات وعلوم الكمبيوتر ، وتوفر لأجهزة الكمبيوتر القدرة على قراءة النص وسماع الكلام وتفسير كمية هائلة من البيانات. لقد تطورت على نطاق واسع منذ الخمسينيات وأصبحت جزءًا من حياتنا اليومية. من المرجح أن تستمر في تقديم حلول قياسية ومبتكرة للمشاكل الشائعة ، وتقليل الوقت والجهد البشري والتكلفة.

تاريخ البرمجة اللغوية العصبية

ألان تورينج ، خبير علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي النظري ، كان أول من وضع فكرة معالجة اللغة الطبيعية في الخمسينيات من القرن الماضي. كتب ورقة توضح اختبارًا للآلة ، ذكر فيها أنه إذا كان من الممكن أن تكون الآلة جزءًا من محادثة باستخدام الطابعة عن بُعد ، فيمكن عندئذٍ تعليمها أيضًا كيفية تقليد الإنسان. تسمح الأنماط المتكررة للآلة بتعلم هذا الفعل ، وبعد ذلك يمكن اعتبارها قادرة على التفكير.

في عام 1954 ، سعت تجربة أجرتها جامعة جورجتاون و IBM لترجمة ست جمل روسية تلقائيًا إلى الإنجليزية ، وزرع بذور الأمل في أن الترجمة الآلية ستكون ممكنة في فترة زمنية قصيرة. ومع ذلك ، لم يتم تطوير أول نظام ترجمة آلية إحصائي (ترجمات تم إنشاؤها من خلال نموذج إحصائي) حتى أواخر الثمانينيات. خلال فترة الخمسينيات والثمانينيات من القرن الماضي ، تم إحراز تقدم في بناء برامج لغة طبيعية أخرى.

من بين هؤلاء ، احتلت ELIZA مركز الصدارة في منتصف الستينيات. كان هذا عبارة عن برنامج كمبيوتر تم تطويره في مختبر الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بواسطة جوزيف وايزنباوم لتوضيح سطحية التواصل بين البشر والآلات. كشفت أن الاتصال بالآلات لم يتضمن وضع الأحداث في سياقها واتبع نصًا فقط. ومع ذلك ، أرجع المستخدمون المشاعر الإنسانية للبرنامج. مهدت ELIZA الطريق لما نعرفه الآن باسم chatbots (المعروف أيضًا باسم chatterbots) ، والذي تطور بمرور الوقت.

كانت السبعينيات عقد إنشاء معلومات منظمة في العالم الحقيقي إلى بيانات مفهومة بواسطة الكمبيوتر ، وتم تحسين عدد من البرامج وفقًا للتقنية المتاحة. ومن أبرزها PARRY (روبوت محادثة عام 1972 مع استجابات عاطفية) ، ولاحقًا ، Racter (روبوت محادثة لسان الخد تم إنشاؤه في عام 1984) و Jabberwacky (روبوت محادثة تم تصميمه في عام 1988 بهدف محاكاة محادثة بشرية بطريقة مسلية).

كانت الثمانينيات ثورة في معالجة اللغة الطبيعية ، عندما تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لمعالجة اللغة. كان هناك طفرة في القوة الحسابية والتبسيط التدريجي لعلم اللغة. أصبحت النتائج أكثر موثوقية من خلال أشجار القرار وعلامات الكلام والتركيز على النماذج الإحصائية ونماذج لغة ذاكرة التخزين المؤقت والتعرف على الكلام.

يمكن أن تُعزى النجاحات المبكرة للتعلم الآلي إلى IBM Research ، حيث تم تطوير نماذج إحصائية أكثر تعقيدًا على التوالي ، بما في ذلك ترجمة جميع الإجراءات الحكومية إلى جميع اللغات الرسمية لكندا والاتحاد الأوروبي.

جلب القرن الحادي والعشرون التعلم التمثيلي (التعلم التلقائي للميزات) وطرق التعلم الآلي على غرار الشبكة العصبية العميقة لتحقيق أحدث النتائج. يتضمن ذلك تضمين الكلمات لالتقاط الدلالات والأسئلة والإجابات ذات المستوى الأعلى ، مما أدى إلى ولادة الترجمة الآلية العصبية (NMT) ، والتي تستخدم شبكة عصبية اصطناعية للتنبؤ بسلسلة من الكلمات ، ونمذجة جملة كاملة في نموذج واحد متكامل.

خلال العقدين الماضيين ، استكشف البرمجة اللغوية العصبية المزيد من نماذج اللغة العصبية ، والتعلم متعدد المهام ، وتضمين الكلمات ، والشبكات العصبية الأكثر تقدمًا ، ونماذج التسلسل إلى التسلسل ، والشبكات القائمة على الذاكرة ، ونماذج اللغة المدربة مسبقًا. أدى هذا التقدم إلى تطبيقات مثل لوحات المفاتيح الذكية واقتراحات الاستجابة للبريد الإلكتروني للمساعدة التي تمكّن الكلام من خلال الأجهزة.

الآن هناك انتقال ثابت من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، حيث لن يكون المستخدم الذي لديه اتصال عاطفي بشري بالآلات هرطقة.

الترميز مقابل البرمجة اللغوية العصبية الإحصائية

في البداية ، تم تصميم أنظمة معالجة اللغة عن طريق الترميز اليدوي ، بشكل أساسي عن طريق كتابة القواعد أو وضع قواعد إرشادية. ومع ذلك ، في منتصف الثمانينيات ، تغير هذا إلى التعلم الآلي ، والذي استخدم الاستدلال الإحصائي لتعلم هذه القواعد تلقائيًا من خلال تحليل مجموعة كبيرة من أمثلة العالم الحقيقي. أدى ذلك إلى اختلاف ملموس في سرعة وفهم أنظمة معالجة اللغة.

ركزت إجراءات التعلم المستخدمة أثناء التعلم الآلي تلقائيًا على الحالات الأكثر شيوعًا. يمكنهم الإشارة إلى المدخلات الخاطئة وتصحيحها ، وتهجئة الكلمات بشكل خاطئ والتعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا عبر الخوارزميات. كان هذا بمثابة تغيير للعبة ووصل إلى سيناريو يمكن فيه استخدام البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع وبنجاح على نطاق عالمي.

لقد كان طريقًا طويلًا للوصول إلى نقطة يمكن فيها استخدام الاستقراء النحوي ، واللمماتية ، والتجزئة الصرفية ، وعلامات الكلام ، والتحليل ، وكسر الجملة ، والاشتقاق ، وتجزئة الكلمات ، واستخراج المصطلحات لإنشاء منصات قوية لاستخدام البرمجة اللغوية العصبية.

تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في الحياة الحقيقية

1. الترجمة الآلية

طورت البرمجة اللغوية العصبية عدة نقاط اتصال في حياتنا ، خاصة في العقد الماضي. من أكثر التطبيقات شيوعًا الترجمة الآلية ، والمعروفة باسم Google Translate . استنادًا إلى SMT (الترجمة الآلية الإحصائية ، والتي تشير إلى الترجمة الآلية التي تم إنشاؤها على أساس النماذج الإحصائية) ، لا تقوم خدمة الترجمة من Google بترجمة كلمة بكلمة ولكنها تحدد قيمة دلالية للكلمات من أجل ترجمتها بطريقة متماسكة.

ومع ذلك ، وبسبب الغموض والمرونة الكامنين في اللغة البشرية ، فإن هذه الترجمة ليست دقيقة تمامًا. بعد قولي هذا ، لا تزال Google Translate هي الأداة الأكثر شيوعًا المستخدمة للترجمة عند السفر ، لسد فجوة اللغة.

2. التعرف على الكلام

مثال آخر نموذجي ووثيقة الصلة من البرمجة اللغوية العصبية. تسمح برامج التعرف على الكلام بفك تشفير الصوت البشري ، والذي يمكن استخدامه في الاتصالات الهاتفية المحمولة ، والتشغيل الآلي للمنزل ، والحوسبة بدون استخدام اليدين ، والمساعدة الافتراضية ، وألعاب الفيديو ، والمزيد. جاء الاستخدام الأكثر شيوعًا لهذا في حياتنا اليومية مع ظهور Google Assistant و Siri و Amazon's Alexa .

كيف يعمل هذا؟ في حالة مساعد Google ، يتم تحويل الكلام إلى نص باستخدام نظام Hidden Markov Model (HMM). يستمع نظام HMM إلى مقاطع من 10 إلى 20 مللي ثانية من الكلمات المنطوقة ويبحث عن الصوتيات ويقارنها بالكلام المسجل مسبقًا. يتبع عملية الفهم تحديد اللغة والسياق.

يقسم النظام كل كلمة إلى جزء من الكلام (اسم ، فعل ، إلخ) ثم يحدد سياق أوامرك. بعد ذلك ، يصنف هذا الأمر وينفذ مهمة بشكل فعال. من ناحية أخرى ، تعمل Alexa بشكل مختلف قليلاً.

في كل مرة تقول شيئًا ما ، تعود الكلمات إلى خادم أمازون ليتم فك شفرتها. يعتمد النظام على قاعدة بيانات ضخمة من الكلمات والتعليمات لتقييم وتنفيذ الأمر. على سبيل المثال ، إذا اكتشفت Alexa كلمات مثل "بيتزا" أو "عشاء" ، فسوف تفتح تطبيقًا للطعام ، أو إذا اكتشفت كلمة "تشغيل" ، فسوف تتصل بخيارات الموسيقى.

3. تحليل المشاعر

عند الحديث عن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، لا يمكن تجاهل تحليل المشاعر . يُعرف هذا أيضًا باسم التنقيب عن الرأي أو الذكاء الاصطناعي العاطفي ، والذي يقيس ميل آراء الناس. يتضمن تحديد المعلومات الشخصية في النص وله عدد من التطبيقات. تعد مراقبة العلامة التجارية وإدارة السمعة من أكثر الاستخدامات شيوعًا لتحليل المشاعر في الصناعات.

إنه يسمح للشركات بتتبع تصور العلامة التجارية ، وتحديد الاتجاهات ، والحفاظ على أذنك على الأرض للمؤثرين وتأثيرهم ، ومراقبة مراجعات منتج أو خدمة ، والتنقيب عن الأفكار الجديدة والاختلافات وتعديل استراتيجيات التسويق وفقًا لذلك. بصرف النظر عن تصور العلامة التجارية ورأي العملاء ، تعد أبحاث السوق مجالًا بارزًا آخر لتطبيق تحليل المشاعر.

غالبًا ما يكون إنشاء وتتبع المحتوى الذي ينشئه المستخدم (المراجعات) والمقالات الإخبارية ومحتوى المنافسين وسد الفجوة في معلومات السوق هي المجموعات الفرعية لتحليل المشاعر. تعد إدارة السمعة وتحليل المنتج تطبيقًا آخر لتحليل المشاعر يتم استخدامه عبر الصناعات. باستخدام هذا ، يمكن للعلامات التجارية الحصول على تعليقات دقيقة حول منتجاتها.

يعد تحليل المشاعر القائم على الجانب طريقة أخرى يمكن للعلامات التجارية من خلالها استخدام تحليل المشاعر بشكل منتج. يسمح نهج التحليل القائم على الجانب باستخراج أكثر النقاط قابلية للتطبيق فيما يتعلق بتعليقات العملاء. بالنظر إلى هذه المعلومات والتحليلات الثرية ، يمكن للعلامات التجارية تعديل وتحديث وتوجيه الاتصال وإجراء تغييرات على المنتج أو الخدمة وفقًا لذلك.

4. مساعدين افتراضيين

تعد المساعدة الافتراضية بمساعدة روبوتات المحادثة الأكثر نضجًا نهجًا حديثًا للتواصل السريع والفعال مع المستهلكين. يمكن بسهولة توفير المهام ذات الأولوية المنخفضة ولكنها ذات معدل دوران مرتفع ، والتي لا تتطلب أي مهارة ، بمساعدة روبوتات المحادثة. كانت هناك ثقة وشعبية متزايدة بين المستخدمين والمطورين بينما نتحرك نحو التطور السريع لروبوتات الدردشة الذكية التي ستقدم مساعدة مخصصة للعميل في المستقبل القريب.

في الواقع ، دفع تطبيق chatbots أيضًا محترفي التسويق إلى استخدام المساعدة الافتراضية بشكل أكثر إنتاجية ، وإنشاء تنسيقات جديدة للإعلانات والاتصالات التي تناسب برامج chatbot.

5. الرعاية الصحية

في عالم الطب ، تتضمن خدمة الرعاية الأولية المدعومة بالذكاء الاصطناعي حل العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية. تتضمن بعض حالات الاستخدام الحالية لـ NLP في الطب استخراج كيانات طبية مختلفة ، بما في ذلك الأعراض أو الأمراض أو العلاجات من كمية كبيرة من المعلومات.

يعد اكتشاف المعرفة من النصوص الطبية غير المنظمة لرسم الأنماط والعلاقات مفيدًا للغاية لمهنيي الرعاية الطبية. بقدر ما يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لاستخلاص المعلومات ، يمكن أيضًا استخدامه لتوصيل الردود ذات الصلة وإنشاء وظيفة الإكمال التلقائي لنظام اتصال مدرك طبيًا.

6. نظام البريد الإلكتروني

في عام 2017 ، طرحت Google ميزة SmartReply ، وهي براعتها القائمة على التعلم الآلي ، للرد على رسائل البريد الإلكتروني بجهد ضئيل. تعد الكتابة الأسرع والكتابة التنبؤية والتدقيق الإملائي والتدقيق النحوي جزءًا من هذا. يقوم الرد الذكي بمسح نص الرسالة الواردة ويقترح ثلاثة ردود أساسية يمكن للمستخدم تعديلها وإرسالها ، مما يقلل الوقت الذي يقضيه في الردود البسيطة أو العادية.

يعتمد هذا بالكامل على الشبكات العصبية المدربة على تحليل الرسائل وتحويلها إلى رموز رقمية تمثل معناها. ضمن نظام البريد الإلكتروني ، يعتبر تصنيف البريد الإلكتروني واكتشاف الرسائل الاقتحامية (SPAM) من الطرق الأخرى التي ساهمت من خلالها البرمجة اللغوية العصبية في تبسيط حياتنا.

7. سلوك البحث

سلوك البحث هو جانب آخر مدعوم من البرمجة اللغوية العصبية نواجهه يوميًا. تستخدم محركات البحث البرمجة اللغوية العصبية لعرض النتائج ذات الصلة بناءً على سلوكيات البحث المماثلة أو نية المستخدم ، بحيث يجد المستخدم العادي ما يحتاج إليه بسهولة. على سبيل المثال ، لا يتنبأ Google فقط بعمليات البحث الشائعة التي قد تنطبق على استعلام الفرد عند بدء الكتابة ، ولكنه ينظر أيضًا إلى الصورة الكاملة بشكل شامل لإظهار النتائج العرضية ذات الصلة.

8. المكالمات الهاتفية الرقمية

قد تبدو المكالمات الهاتفية الرقمية وكأنها جزء من اليوم ، عندما تتحدث إليك رسالة تسويقية مسجلة صوتيًا ، ولكن هذه وسيلة رائعة للوصول إلى عدد كبير من الأشخاص وحل المشكلات بسرعة. يتيح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اللغة التي يتم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر بالقرب من صوت الإنسان ، والتي يمكنها جمع المعلومات من المستهلك والقيام بمهام بسيطة مثل نقل المعلومات وحجز موعد.

9. البيوت الذكية

الأوامر الصوتية داخل السيارة ، مثل قفل الأبواب أو فتح النوافذ أو تشغيل موسيقى معينة ، ليست سوى عدد قليل من الوظائف التي مكنها البرمجة اللغوية العصبية في صناعة السيارات . في مجال الأتمتة ، ترتبط أتمتة المنزل ارتباطًا وثيقًا بمعالجة اللغات الطبيعية ، حيث تكون الأوامر الصوتية لإغلاق أو فتح الستائر والأضواء والأجهزة في صميم " المنازل الذكية".

هذه ليست سوى عدد قليل من العديد من استخدامات البرمجة اللغوية العصبية التي نواجهها في حياتنا. نقاط الاتصال موجودة في عالم الأعمال ، والتنمية الشخصية ، والموارد البشرية ، والمبيعات ، والتعليم ، والطب ، والاتصالات ، والسيارات ، والبنية التحتية ، والتدريب ، وغيرها الكثير.

ماذا بعد؟

بالرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية لا تزال وليدة بالمقارنة مع البيانات الضخمة والتعلم العميق ، إلا أنها تعتبر على نطاق واسع مستقبل خدمة العملاء. يعد بجعل البيانات أكثر سهولة في الاستخدام والتحدث ، مما يجعلها عمود الخيمة لتحليلات الأعمال. على سبيل المثال ، ستكون روبوتات الدردشة أكثر تعقيدًا وصحة مع القدرة على فك تشفير الطلبات المعقدة والطويلة في الوقت الفعلي.

ما يرجح أن يتغير فيما يتعلق بقدرات البرمجة اللغوية العصبية الحالية هو الفهم الدقيق للغة. سيمكن البرمجة اللغوية العصبية للمستقبل من فهم التفاصيل الدقيقة ونبرة اللغة ويوفر المعرفة والرؤى المفيدة ، والتي يمكن أن تكون في مجال التقارير السنوية أو نصوص المكالمات أو الاتصالات الحساسة للمستثمر أو المستندات القانونية والامتثال.

يمكن أيضًا رؤية الاستخدام الموسع للغة البرمجة اللغوية العصبية في مجال الروبوتات والرعاية الصحية والخدمات المالية وصناعات السيارات والبنية التحتية ، مع وجود نقاط اتصال في الاستخدام اليومي. سيكون البرمجة اللغوية العصبية في المستقبل جوهر التحليلات لتعزيز وتنمية الأعمال التجارية في جميع أنحاء العالم.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن معالجة اللغة الطبيعية ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي الذي تم تصميمه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، و 25+ جلسة إرشاد في المجال ، وأكثر من 5 تدريب عملي مشاريع تتويجا ، أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.