ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟

ما هي عملية اللغة الطبيعية (NLP)؟

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي واللغويات الحاسوبية التي تركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغات البشرية (الطبيعية). تتضمن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها بطريقة هادفة ومفيدة.

يمكن تقسيم البرمجة اللغوية العصبية بشكل عام إلى فئتين رئيسيتين:

1. فهم اللغة الطبيعية (NLU)
2. توليد اللغة الطبيعية (NLG)

تميز هذه العمليات اللغات الطبيعية والبشرية عن لغات الكمبيوتر أو لغات البرمجة من خلال التركيز على الفروق الدقيقة في التواصل البشري وسياقه وتنوعه.

فهم اللغة الطبيعية (NLU)

فهم اللغة الطبيعية هو كيفية فهم الذكاء الاصطناعي للنص أو الكلام. إن كلمة "فهم" هي تسمية خاطئة إلى حد ما لأن أجهزة الكمبيوتر لا تفهم أي شيء بطبيعتها؛ وبدلاً من ذلك، يمكنهم معالجة المدخلات بطريقة تؤدي إلى مخرجات منطقية للبشر.

من المعروف أن اللغة يصعب وصفها بدقة. حتى لو تمكنت من توثيق جميع الكلمات والقواعد الخاصة بالإصدار القياسي لأي لغة معينة، فهناك تعقيدات مثل اللهجات والعامية والسخرية والسياق وكيف تتغير هذه الأشياء بمرور الوقت.

وسرعان ما ينهار نهج الترميز القائم على المنطق في مواجهة هذا التعقيد. على مر العقود، طور علماء الكمبيوتر أساليب إحصائية للذكاء الاصطناعي لفهم النص في سعي متزايد الدقة لفهم ما يقوله الناس.

توليد اللغة الطبيعية (NLG)

في الآونة الأخيرة، أصبحت قدرة أجهزة الكمبيوتر على إنشاء اللغة تحظى باهتمام أكبر. في الواقع، الجزء النصي من الذكاء الاصطناعي التوليدي هو شكل من أشكال توليد اللغة الطبيعية.

إن NLG اليوم هي في الأساس لعبة تخمين معقدة للغاية. بدلاً من فهم القواعد النحوية بطبيعتها، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بإخراج النص كلمةً تلو الأخرى من خلال النماذج الاحتمالية التي تأخذ في الاعتبار سياق استجابتها. نظرًا لأن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) اليوم قد تم تدريبها على الكثير من النصوص، فإن مخرجاتها تبدو بشكل عام بمثابة كلام بشري جيد، حتى لو كان المحتوى غير مفعل في بعض الأحيان. (المزيد عن ذلك لاحقًا.)

كيف تتم معالجة اللغة الطبيعية؟

تتضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عدة خطوات لتحليل اللغة البشرية وفهمها. وفيما يلي تفصيل المراحل الرئيسية:

التحليل المعجمي

أولاً، يتم تقسيم الإدخال إلى أجزاء أصغر تسمىالرموز المميزة. يمكن أن تكون الرموز كلمات فردية، أو أجزاء من الكلمات، أو عبارات قصيرة.

على سبيل المثال، قد تصبح كلمة "مطبوخ" رمزين، "كوك" و"إد"، لالتقاط معنى الفعل وصيغته بشكل منفصل، في حين أن كلمة "هوت دوج" قد تكون رمزًا واحدًا لأن الكلمتين معًا لهما معنى مختلف.

التحليل النحوي

تركز هذه الخطوة على بنية الرموز المميزة، وملاءمتها في الإطار النحوي.

على سبيل المثال، في الجملة "بات طبخ هوت دوج للجميع"، يحدد النموذج "مطبوخ" باعتباره الفعل الماضي، و"هوت دوج" باعتباره الفاعل المباشر، و"الجميع" باعتباره الفاعل غير المباشر.

التحليل الدلالي

الدلالات تنطوي على فهم معنى الكلمات. تساعد هذه العملية النموذج على التعرف على نية المتحدث، خاصة عندما يمكن تفسير كلمة أو عبارة بشكل مختلف.

في جملة المثال، نظرًا لأن الموضوع غير المباشر يشير إلى عدة أشخاص، فمن غير المحتمل أن يقوم بات بطهي نقانق واحد، لذلك سيفهم النموذج المعنى على أنه "هوت دوج واحد لكل شخص".

التعرف على الكيان المسمى (NER)

الأسماء لها خصائص خاصة داخل اللغات. سواء تم تدريبها بشكل ضمني أو صريح، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي ببناء قوائم طويلة ضمن العديد من الفئات، بدءًا من أسماء سلاسل الوجبات السريعة إلى أشهر السنة.

يحدد NER هذه الرموز المميزة من رموز فردية أو متعددة لتحسين فهمه للسياق. في حالة "بات"، إحدى نقاط البيانات الجديرة بالملاحظة هي أن جنسها الضمني غامض.

جانب آخر من NER هو أنه يساعد محركات الترجمة على تجنب الإفراط في الحماس. ينبغي ترجمة التواريخ وأسماء البلدان، ولكن عادةً لا ينبغي ترجمة أسماء الأشخاص والشركات. (لا ينبغي ترجمة الاسم بات حرفيًا على أنه النقر بحنان بيد مفتوحة.)

تحليل عملي

تدرس هذه المرحلة ما إذا كان يجب اتباع المعنى الحرفي للكلمات أو ما إذا كانت هناك عوامل مثل التعابير أو السخرية أو غيرها من الآثار العملية.

في الجملة المثال، تعني كلمة "الجميع" حرفيًا كل شخص في العالم. ومع ذلك، نظرًا لسياق شخص واحد يقوم بالطهي، فمن غير المرجح أن يقوم بات بشوي وتوزيع ثمانية مليارات فرانك. وبدلاً من ذلك، سوف يفسر الذكاء الاصطناعي الكلمة على أنها "جميع الأشخاص ضمن مجموعة معينة".

تكامل الخطاب

توضح هذه المرحلة مدى تأثير المعنى خلال المحادثة أو المستند بأكمله. إذا كانت الجملة التالية هي "ثم أخذت قيلولة"، فإن النموذج يشير إلى أن "هي" تشير إلى بات، وبالتالي يزيل الغموض بين الجنسين في حالة ظهوره مرة أخرى.

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية

فيما يلي بعض التطبيقات الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية:

معالجة النص

في أي وقت يقوم فيه الكمبيوتر بتفسير نص الإدخال، تكون البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في العمل. تتضمن بعض التطبيقات المحددة ما يلي:

• المساعدة في الكتابة: تستخدم أدوات مثل Grammarly البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتقديم تعليقات في الوقت الفعلي على كتابتك، بما في ذلك التدقيق الإملائي والتصحيحات النحوية وتعديلات النغمات. تعرف على المزيد حول كيفية استخدام Grammarly للبرمجة اللغوية العصبية في القسم التالي.
• تحليل المشاعر: تمكن البرمجة اللغوية العصبية أجهزة الكمبيوتر من تقييم النغمة العاطفية وراء النص. يعد هذا مفيدًا للشركات لفهم مشاعر العملاء تجاه المنتجات أو العروض أو الخدمات، والتي يمكن أن تؤثر على المبيعات والمشاركة.
• محركات البحث: من خلال تحليل المعنى الكامن وراء استعلامك، يمكنها تقديم النتائج حتى لو لم تحتوي بالضبط على ما كتبته. ينطبق هذا على عمليات البحث على الويب مثل Google والأنواع الأخرى مثل وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع التسوق.
• الإكمال التلقائي: من خلال مقارنة ما كتبته بالفعل بقاعدة بيانات كبيرة لما كتبه الآخرون (وأنت) في الماضي، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية تقديم تخمين واحد أو عدة تخمينات لما يجب أن يأتي بعد ذلك.
• التصنيف: الاستخدام الشائع الآخر للبرمجة اللغوية العصبية هو تصنيف المدخلات المختلفة. على سبيل المثال، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية تحديد جوانب منتجات وخدمات الشركة التي تتم مناقشتها في المراجعات.

توليد النص

بمجرد أن يفهم نموذج البرمجة اللغوية العصبية النص المقدم له، يمكنه التفاعل. في كثير من الأحيان، يكون الإخراج أيضًا نصًا.

• إعادة الكتابة: تقوم أدوات مثل Grammarly بتحليل النص لاقتراح تحسينات في الوضوح والنغمة والأسلوب. يستخدم Grammarly أيضًا البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لضبط تعقيد النص للجمهور المستهدف، وتحديد فجوات السياق، وتحديد مجالات التحسين، والمزيد.
• التلخيص: إحدى القدرات الأكثر إلحاحًا لجيل الذكاء الاصطناعي اليوم هي تقليص حجم النصوص الكبيرة وصولاً إلى جوهرها، سواء كان ذلك نصًا لاجتماع أو موضوعًا يعرفه من خلال تدريبه. ويستفيد هذا من قدرته على الاحتفاظ بالكثير من المعلومات في ذاكرته قصيرة المدى حتى يتمكن من النظر إلى سياق أوسع والعثور على الأنماط.
• المقالات الإخبارية: يُستخدم الذكاء الاصطناعي أحيانًا للحصول على معلومات أساسية وإنشاء مقال كامل. على سبيل المثال، في ضوء الإحصائيات المختلفة حول لعبة البيسبول، يمكنه كتابة قصة تستعرض مسار اللعبة وأداء اللاعبين المختلفين.
• الهندسة السريعة: في الاستخدام الفوقي للذكاء الاصطناعي، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية إنشاء تعليمات سريعة لذكاء اصطناعي آخر. على سبيل المثال، إذا كان لديك حساب ChatGPT مدفوع وطلبت منه إنشاء صورة، فإنه يقوم بتعزيز النص الخاص بك بمعلومات وتعليمات إضافية يتم تمريرها إلى نموذج إنشاء الصور DALL-E.

معالجة الكلام

يقدم تحويل اللغة المنطوقة إلى نص تحديات مثل اللهجات، وضوضاء الخلفية، والاختلافات الصوتية. تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تحسين هذه العملية بشكل كبير عن طريق استخدام المعلومات السياقية والدلالية لجعل النسخ أكثر دقة.

• النسخ المباشر: في منصات مثل Zoom أو Google Meet، تسمح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للنصوص في الوقت الفعلي بضبط النص السابق بناءً على السياق الجديد من الكلام المستمر.كما أنه يساعد في تقسيم الكلام إلى كلمات مميزة.
• أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR): تستخدم أنظمة الهاتف التي تستخدمها عادةً عمليات خدمة العملاء في الشركات الكبيرة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفهم ما تطلب المساعدة فيه.

ترجمة اللغة

تعد البرمجة اللغوية العصبية أمرًا بالغ الأهمية لترجمة النص بين اللغات، حيث تخدم المستخدمين العاديين والمترجمين المحترفين. فيما يلي بعض النقاط الرئيسية:

• الاستخدام اليومي: تساعد البرمجة اللغوية العصبية الأشخاص على التصفح والدردشة والدراسة والسفر باستخدام لغات مختلفة من خلال توفير ترجمات دقيقة.
• الاستخدام المهني: غالبًا ما يستخدم المترجمون الترجمة الآلية للمسودات الأولية، ويقومون بتحسينها من خلال خبرتهم اللغوية.توفر المنصات المتخصصة ذاكرات ترجمة للحفاظ على مصطلحات متسقة في مجالات محددة مثل الطب أو القانون.
• تحسين دقة الترجمة: توفير المزيد من السياق، مثل الجمل الكاملة أو الفقرات، يمكن أن يساعد نماذج البرمجة اللغوية العصبية على إنتاج ترجمات أكثر دقة من العبارات القصيرة أو الكلمات المفردة.

تاريخ موجز للبرمجة اللغوية العصبية

يمكن تقسيم تاريخ البرمجة اللغوية العصبية إلى ثلاثة عصور رئيسية: النهج القائم على القواعد، وعصر الأساليب الإحصائية، وثورة التعلم العميق. جلبت كل حقبة تغييرات تحويلية إلى هذا المجال.

النهج القائم على القواعد (الخمسينيات)

كانت برامج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الأولى، والتي بدأت في الخمسينيات من القرن الماضي، مبنية على قواعد مشفرة. عملت هذه البرامج بشكل جيد مع القواعد النحوية البسيطة، لكنها سرعان ما كشفت عن تحديات بناء قواعد شاملة للغة بأكملها. إن تعقيد اللهجة والسياق في اللغة البشرية جعل هذا النهج كثيف العمالة وغير كاف.

الأساليب الإحصائية (الثمانينات)

في الثمانينيات، بدأ علماء الكمبيوتر في تطوير نماذج تستخدم الأساليب الإحصائية للعثور على الأنماط في مجموعات نصية كبيرة. وقد استفاد هذا النهج من الاحتمالات بدلا من القواعد لتقييم المدخلات وتوليد المخرجات، وأثبت أنه أكثر دقة ومرونة وعملية. على مدى ثلاثة عقود، كان التقدم في البرمجة اللغوية العصبية مدفوعًا إلى حد كبير بالتحسينات الإضافية في قوة المعالجة وحجم مجموعات بيانات التدريب.

التعلم العميق (منتصف 2010 حتى الوقت الحاضر)

منذ منتصف عام 2010، أحدث التعلم العميق ثورة في البرمجة اللغوية العصبية. تتيح تقنيات التعلم العميق الحديثة لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية وتوليدها وترجمتها بدقة ملحوظة، وغالبًا ما تتجاوز الأداء البشري في مهام محددة.

هناك تقدمان رئيسيان دفعا هذا التقدم:

1. بيانات التدريب الواسعة: قام الباحثون بتسخير البيانات الشاملة التي تم إنشاؤها بواسطة الإنترنت.على سبيل المثال، يتم تدريب نماذج مثل GPT-4 على نصوص تعادل أكثر من مليون كتاب. وبالمثل، تعتمد ترجمة جوجل على مجموعة ضخمة من محتوى الترجمة الموازية.
2. الشبكات العصبية المتقدمة: عززت الأساليب الجديدة الشبكات العصبية، مما سمح لها بتقييم أجزاء أكبر من المدخلات بشكل كلي.في البداية، كان بإمكان الشبكات العصبية المتكررة والتقنيات ذات الصلة التعامل مع الجمل أو الفقرات القصيرة. يمكن لهندسة المحولات الحالية، باستخدام تقنية تسمى الانتباه، معالجة فقرات متعددة أو حتى صفحات كاملة. يعمل هذا السياق الموسع على تحسين احتمالية فهم المعنى بشكل صحيح، تمامًا مثل الفهم البشري.

كيف يستخدم Grammarly معالجة اللغة الطبيعية

يستخدم Grammarly مزيجًا من الأنظمة القائمة على القواعد ونماذج التعلم الآلي لمساعدة الكتاب. تركز الأساليب المبنية على القواعد على الأخطاء الأكثر موضوعية، مثل الإملاء والنحو. بالنسبة للمهام التقديرية مثل الأسلوب والأسلوب، فإنه يستخدم نماذج التعلم الآلي. غالبًا ما يعمل هذان النوعان معًا، مع نظام يسمى Gandalf (كما في "لا يمكنك المرور") لتحديد الاقتراحات التي سيتم تقديمها للمستخدمين. توضح أليس كايزر شاتزلين، عالمة اللغويات التحليلية في Grammarly، أن "التقييم القائم على القواعد يقع بشكل أساسي في مجال الصحة، في حين تميل النماذج إلى استخدامها لأنواع التغييرات الأكثر ذاتية".

تشكل تعليقات المستخدمين، سواء كانت جماعية أو فردية، مصدرًا مهمًا للبيانات لتحسين نماذج Grammarly. يوضح غونار لوند، عالم لغوي تحليلي آخر: «نحن نخصص الاقتراحات وفقا لما قبله الناس أو رفضوه في الماضي.» يتم إلغاء تحديد هذه التعليقات واستخدامها بشكل كلي لتحسين الميزات الجديدة وتطويرها، مما يضمن تكيف الأداة مع أنماط الكتابة المختلفة مع الحفاظ على الخصوصية.

تكمن قوة Grammarly في تقديم مساعدة فورية وعالية الجودة عبر منصات مختلفة. كما لاحظ لوند، تعد واجهة المنتج جزءًا مهمًا من إتاحة الوصول إلى قوة الذكاء الاصطناعي: "تتمتع شركة Grammarly بمساعدة فورية... حيث تقدم البرمجة اللغوية العصبية في واجهة مستخدم سريعة وسهلة الاستخدام." إن إمكانية الوصول والاستجابة هذه تفيد كل من يكتب باللغة الإنجليزية، وخاصة المتحدثين باللغة الإنجليزية غير الناطقين بها.

الخطوة التالية هي التخصيص، وبعد ذلك يقبل المستخدم الاقتراحات ويرفضها. وكما يقول Kaiser-Schatzlein، "نريد أن ينتج منتجنا كتابة أكثر وعيًا بالسياق وتعكس الذوق الشخصي للكاتب وتعبيراته... نحن نعمل على محاولة جعل اللغة تبدو مثلك أكثر."

ملاحظة المحرر: يأخذ Grammarly خصوصيتك على محمل الجد. وهو ينفذ تدابير صارمة مثل التشفير وتكوينات الشبكة الآمنة لحماية بيانات المستخدم. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى سياسة الخصوصية.

حالات استخدام الصناعة

تُحدث البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ثورة في الصناعات من خلال تمكين الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها. إنه يعزز الكفاءة والدقة وتجربة المستخدم في مجال الرعاية الصحية والخدمات القانونية وتجارة التجزئة والتأمين وخدمة العملاء. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الرئيسية في هذه القطاعات.

الرعاىة الصحية

يمكن لبرنامج النسخ أن يحسن بشكل كبير كفاءة وفعالية الوقت المحدود الذي يقضيه الطبيب مع كل مريض. وبدلاً من قضاء الكثير من الوقت في كتابة الملاحظات، يمكنهم الاعتماد على تطبيق لتدوين محادثة طبيعية مع المريض. يمكن لطبقة أخرى من البرمجة اللغوية العصبية تلخيص المحادثة وتنظيم المعلومات ذات الصلة مثل الأعراض والتشخيص وخطة العلاج.

قانوني

يمكن لأدوات البرمجة اللغوية العصبية البحث في قواعد البيانات القانونية عن السوابق القضائية والقوانين والسوابق القانونية ذات الصلة، مما يوفر الوقت ويحسن الدقة في البحث القانوني. وبالمثل، يمكنها تعزيز عملية الاكتشاف، والعثور على الأنماط والتفاصيل في آلاف المستندات التي قد يفوتها البشر.

بيع بالتجزئة

يستخدم البائعون البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر، والنظر في مراجعات العملاء وتعليقاتهم على مواقعهم وعبر الإنترنت لتحديد الاتجاهات. وقد بدأ بعض تجار التجزئة أيضًا في عرض هذا التحليل للمتسوقين، وتلخيص ردود أفعال المستهلكين تجاه السمات المختلفة للعديد من المنتجات.

تأمين

غالبًا ما تتضمن المطالبات وثائق واسعة النطاق. يمكن للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) استخلاص المعلومات ذات الصلة من تقارير الشرطة، وملاحظات الطبيب مدى الحياة، والعديد من المصادر الأخرى لمساعدة الآلات و/أو البشر على الفصل بشكل أسرع وأكثر دقة.

خدمة الزبائن

إن توفير دعم العملاء أمر مكلف، وقد قامت الشركات بنشر روبوتات الدردشة، وأشجار هواتف الرد الصوتي، وأدوات البرمجة اللغوية العصبية الأخرى لعقود من الزمن لتقليل حجم المدخلات التي يتعين على الموظفين التعامل معها بشكل مباشر. الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يمكن أن يعتمد على كل من ماجستير إدارة الأعمال والضبط الدقيق الخاص بالشركة، جعلها أكثر فائدة. يمكن للروبوتات القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اليوم أن تفهم الفروق الدقيقة في أسئلة العملاء، وأن تقدم إجابات أكثر تحديدًا، وحتى التعبير عن نفسها بنبرة مخصصة للعلامة التجارية التي تمثلها.

فوائد معالجة اللغة الطبيعية

البرمجة اللغوية العصبية لديها مجموعة واسعة من التطبيقات التي تعزز بشكل كبير حياتنا اليومية وتفاعلاتنا مع التكنولوجيا، بما في ذلك:

• البحث عبر البيانات: تستخدم جميع محركات البحث تقريبًا، بدءًا من Google وحتى كتالوج مكتبتك المحلية، البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للعثور على المحتوى الذي يلبي هدفك. وبدون ذلك، ستقتصر النتائج على مطابقة ما كتبته بالضبط.
• إمكانية الوصول: البرمجة اللغوية العصبية هي الأساس لكيفية قيام أجهزة الكمبيوتر بقراءة الأشياء بصوت عالٍ للأشخاص ضعاف البصر أو تحويل الكلمة المنطوقة لضعاف السمع.
• الترجمة اليومية: خدمات الترجمة الفورية والمجانية وعالية الجودة جعلت الوصول إلى المعلومات في العالم أكثر سهولة. لا يقتصر الأمر على تحويل النص إلى نص فقط: تتيح لك تقنيات الترجمة المرئية والصوتية فهم ما تراه وتسمعه، حتى لو كنت لا تعرف كيفية كتابة اللغة.
• تحسين التواصل: يعد Grammarly مثالًا ممتازًا لكيفية تعزيز البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للوضوح في الكتابة. من خلال تقديم اقتراحات ذات صلة بالسياق، تساعد Grammarly الكتّاب على اختيار الكلمات التي تنقل المعنى المقصود بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان الكاتب يعاني من حصار الكتابة، فيمكن أن تساعده قدرات الذكاء الاصطناعي في Grammarly على البدء من خلال تقديم مطالبات أو أفكار لبدء كتابته.

تحديات معالجة اللغة الطبيعية

على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية تقدم العديد من الفوائد، إلا أنها تقدم أيضًا العديد من التحديات المهمة التي تحتاج إلى معالجة، بما في ذلك:

• التحيز والإنصاف: لا تعرف نماذج الذكاء الاصطناعي بطبيعتها الصواب أو الخطأ، وغالبًا ما تحتوي بيانات التدريب الخاصة بها على تحيزات تاريخية (وحالية) تؤثر على مخرجاتها.
• الخصوصية والأمان: من المعروف أن Chatbots وغيرها من أجيال الذكاء الاصطناعي تقوم بتسريب المعلومات الشخصية. تجعل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من السهل جدًا على أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات الحساسة وتجميعها. هناك مخاطر عالية للسرقة وحتى التوزيع غير المقصود.
• بعيدًا عن الكمال: غالبًا ما تخطئ البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، خاصة فيما يتعلق بالكلمات المنطوقة. لا تخبرك معظم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية بمدى ثقتها في تخميناتها، لذلك في الحالات التي تكون فيها الدقة مهمة، تأكد من حصولك على مراجعة بشرية مستنيرة لأي ترجمات أو نصوص وما إلى ذلك.
• اللغات ذات الذيل الطويل: تم إجراء نصيب الأسد من أبحاث البرمجة اللغوية العصبية على اللغة الإنجليزية، وكان معظم الباقي في سياق الترجمة بدلاً من التحليل داخل اللغة. هناك العديد من العوائق التي تحول دون تحسين البرمجة اللغوية العصبية بغير اللغة الإنجليزية، وخاصة العثور على بيانات التدريب الكافية.
• التزييف العميق وغيره من أشكال سوء الاستخدام: في حين قام البشر بتزوير المستندات منذ بداية الكتابة، فإن التقدم في البرمجة اللغوية العصبية يجعل من السهل جدًا إنشاء محتوى مزيف وتجنب اكتشافه. على وجه الخصوص، يمكن تخصيص المنتجات المزيفة بشكل كبير وفقًا لسياق الفرد وأسلوب كتابته.

مستقبل معالجة اللغة الطبيعية

من المعروف أن التنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي مهمة صعبة للغاية، ولكن إليك بعض الاتجاهات التي يجب الانتباه إليها:

• التخصيص: ستقوم النماذج بتجميع معلومات عنك لفهم سياقك وتفضيلاتك واحتياجاتك بشكل أفضل. أحد الجوانب الصعبة في هذه الدفعة هو احترام قوانين الخصوصية والتفضيلات الفردية. لضمان بقاء بياناتك آمنة، استخدم فقط الأدوات المخصصة للابتكار المسؤول وتطوير الذكاء الاصطناعي.
• متعدد اللغات: بما يتجاوز الترجمة، ستساعد التقنيات الجديدة نماذج الذكاء الاصطناعي على العمل عبر لغات متعددة بكفاءة متساوية إلى حد ما.
• تعدد الوسائط: يمكن لأحدث ابتكارات الذكاء الاصطناعي أن تأخذ المدخلات في أشكال متعددة في وقت واحد عبر النص والفيديو والصوت والصورة. هذا يعني أنه يمكنك التحدث عن صورة أو مقطع فيديو، وسوف يفهم النموذج ما تقوله في سياق الوسائط.
• معالجة أسرع للحافة: تشير "الحافة" في هذه الحالة إلى الأجهزة وليس إلى السحابة. ستسمح الرقائق والبرامج الجديدة للهواتف وأجهزة الكمبيوتر بمعالجة اللغة دون إرسال البيانات ذهابًا وإيابًا إلى الخادم. تعتبر هذه المعالجة المحلية أسرع وأكثر أمانًا. يعد Grammarly جزءًا من هذا المسار الجديد المثير، حيث يعمل فريقنا بالفعل على معالجة الذكاء الاصطناعي على مستوى الجهاز في Gemini Nano من Google.

خاتمة

باختصار، البرمجة اللغوية العصبية هي مجال حيوي ومتقدم في الذكاء الاصطناعي واللغويات الحاسوبية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم وتوليد اللغة البشرية. لقد أحدثت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحولًا في التطبيقات في معالجة النصوص والتعرف على الكلام والترجمة وتحليل المشاعر من خلال معالجة التعقيدات مثل السياق والتنوع. على الرغم من التحديات مثل التحيز والخصوصية والدقة، فإن مستقبل البرمجة اللغوية العصبية يعد بإحراز تقدم في التخصيص والقدرات المتعددة اللغات والمعالجة متعددة الوسائط، مما يزيد من تأثيرها على التكنولوجيا والصناعات المختلفة.