على مدى السنوات القليلة الماضية ، كانت هناك محادثة مستمرة حول الذكاء الاصطناعي وكيف سيغير حياتنا وكيف نؤدي أعمالنا. لذلك ، إذا كنت تواكب أحدث اتجاهات التكنولوجيا ، فأنت تعلم أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على أن يكون أكثر التقنيات اضطرابًا على الإطلاق. اليوم ، يمكننا أن نطلب من Siri أو Google أو Cortana مساعدتنا في أسئلة أو مهام بسيطة ، لكن الكثير من إمكاناتها الفعلية لا تزال غير مستغلة. السبب وراء ارتباط اللغة.
هذا هو المكان الذي تلعب فيه معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بدون معالجة اللغة الطبيعية ، يمكن للذكاء الاصطناعي فقط فهم معنى اللغة والإجابة على أسئلة بسيطة ، لكنه غير قادر على فهم معنى الكلمات في السياق. تتيح تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية للمستخدمين التواصل مع جهاز كمبيوتر في عالمهم الخاص ، أي باللغة الطبيعية.
كما فعلنا بالفعل (انظر إلى أنظمة معالجة اللغة الطبيعية) ، تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عنصرًا أساسيًا في الذكاء الاصطناعي للتواصل مع الأنظمة الذكية باستخدام اللغة الطبيعية. يساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أجهزة الكمبيوتر على القراءة والاستجابة عن طريق محاكاة قدرة الإنسان على فهم اللغة اليومية التي يستخدمها الناس للتواصل. اليوم ، هناك العديد من الأمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي قيد العمل بالفعل.
أمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي: قائمة
- الاتصالات: تستخدم العديد من تطبيقات الاتصال مثل Facebook Messenger بالفعل الذكاء الاصطناعي. بشكل عام ، يبدو Facebook مهتمًا جدًا بالذكاء الاصطناعي. أعلن Facebook عن خدمته M التي تعد بأن تصبح مساعدك الشخصي (مع تاريخ الإطلاق العام tbd): “يمكن لـ M أن يفعل أي شيء يستطيع الإنسان القيام به.” عندما تطلب شيئًا لا يستطيع M فعله بمفرده ، فإنه يرسل رسالة إلى أحد العاملين في Facebook ، وأثناء عملهم مع البرنامج ، يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعلم. تطبيق آخر مثير للاهتمام لمعالجة اللغة الطبيعية هو Skype Translator ، الذي يقدم ترجمة فورية لتفسير الكلام الحي في الوقت الفعلي عبر عدد من اللغات. يستخدم Skype Translator الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تسهيل المحادثة بين الأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة. هذه اخبار عظيمه! بدون حواجز اللغة ، يمكن للأشخاص التواصل باستخدام اللغة التي يرتاحون لها ، مما يؤدي بدوره إلى تسريع مجموعة من عمليات الأعمال.
- تشخيص أسرع: توجد أمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي أيضًا في المستشفيات التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية للإشارة إلى تشخيص محدد من ملاحظات الطبيب غير المنظمة. على سبيل المثال ، يدعم برنامج معالجة اللغة الطبيعية للتصوير الشعاعي للثدي وتقارير التصوير الشعاعي للثدي استخراج البيانات وتحليلها من أجل القرارات السريرية. البرنامج قادر على تحديد مخاطر الإصابة بسرطان الثدي بشكل أكثر كفاءة ، وتقليل الحاجة إلى الخزعات غير الضرورية وتسهيل العلاج بشكل أسرع من خلال التشخيص المبكر. وفقًا للدراسة ، قام الذكاء الاصطناعي بمراجعة 500 مخطط بياني في غضون ساعات قليلة ، مما يوفر أكثر من 500 ساعة طبيب.
- مراجعة العميل: تسهل معالجة اللغة الطبيعية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي جمع مراجعات المنتج من موقع ويب وفهم ما يقوله المستهلكون بالفعل بالإضافة إلى شعورهم بالإشارة إلى منتج معين. يمكن للشركات التي لديها عدد كبير من المراجعات فهمها بالفعل واستخدام البيانات التي تم جمعها للتوصية بمنتجات أو خدمات جديدة بناءً على تفضيلات العملاء. يساعد هذا التطبيق الشركات على اكتشاف المعلومات ذات الصلة بأعمالها ، وتحسين رضا العملاء ، واقتراح المزيد من المنتجات أو الخدمات ذات الصلة وفهم احتياجات العملاء بشكل أفضل.
- المساعد الرقمي الافتراضي: بفضل الهاتف الذكي ، تعد تقنيات المساعد الرقمي الافتراضي (VDA) (تطبيقات البرامج الآلية أو الأنظمة الأساسية التي تساعد المستخدم البشري من خلال فهم اللغة الطبيعية) حاليًا أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي شهرة. تدرك العديد من الشركات أهمية اتفاقيات VDA لأعمالها وتستثمر موارد كبيرة للبقاء على اطلاع دائم. يمكن لـ VDAs مساعدة المستهلكين في أنشطة المعاملات أو تحسين عمليات مركز الاتصال لتقديم تجربة أفضل للعملاء وتقليل التكاليف التشغيلية. سنرى هذه التطبيقات بشكل متزايد في الأجهزة الأخرى مثل برامج أجهزة الكمبيوتر وأنظمة المنزل الذكي والسيارات وفي سوق المؤسسات.