لماذا يجب أن نهتم بتوضيح معالجة اللغات الطبيعية للحاسوب؟
تعد معالجة اللغات الطبيعية (NLP) أحد أحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). يسمح البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة وفهم تعقيدات اللغة البشرية ، واشتقاق المعرفة منها التي يمكن استخدامها في مجموعة واسعة من المهام.
بالمعنى الحرفي للكلمة ، قدرة أجهزة الكمبيوتر على “سماع” البشر وفهم ما يقولونه ، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية للترجمة والنسخ والتعرف على الكلام وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة وتحليل الأنماط وغير ذلك الكثير.
ستصبح هذه التكنولوجيا معيار السوق الجديد قريبًا بما فيه الكفاية ، بل وأكثر من ذلك لأن جائحة Covid-19 العالمية يعمل على تسريع التحول الرقمي. في الواقع ، على عكس الصناعات الأخرى ، زاد أكثر من نصف القادة الرقميين ميزانيتهم بنسبة 10٪ على الأقل مقارنة بعام 2019.
في السنوات القادمة ، ستستخدم البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع نماذج BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) ونماذج ELMo (التضمينات من نماذج اللغة) ، والتي تستفيد استفادة كاملة من التدريب المكثف على كميات هائلة من البيانات. ستصبح تقنية البرمجة اللغوية العصبية أيضًا أكثر سهولة في الوصول إليها حتى بالنسبة للمحترفين الأقل ذكاءً من الناحية التقنية الآن بعد أن أصبحت أدوات التعليمات البرمجية المنخفضة / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية شائعة.
معالجة اللغات الطبيعية
بخلاف استخدامها للتطبيقات العملية ، جنبًا إلى جنب مع رؤية الكمبيوتر ، تعد هذه التقنية نقطة تحول في تزويد أجهزة الكمبيوتر الذكية من الجيل التالي بالحواس التي يحتاجونها لإدراك محيطهم والتفاعل مع البيئة.
من المحتمل أن يكون المساعدين الرقميين الشخصيين (PDA) أحد أكثر الاستخدامات الفورية للغة البرمجة اللغوية العصبية. لا تستطيع Alexa و Cortana و Siri و OK Google “التحدث” أو التفاعل معنا إذا لم يكونوا قادرين على فهم ما نقوله. إنها مهمة معقدة نوعًا ما ، إذا أخذنا في الاعتبار أن الكمبيوتر لا يمكنه استيعاب جميع الإشارات غير اللفظية الدقيقة (ولكن الأساسية) التي تميز اللغة البشرية بشكل كبير. يمكن استخدام الإمالة الطفيفة للحاجب أو نبرة صوتنا للتعبير عن السخرية أو الفكاهة أو خيبة الأمل – وإفساد معنى الجملة تمامًا. ولذلك ، فإن البرمجة اللغوية العصبية أمر بالغ الأهمية لجعل هذا المساعد أكثر ذكاءً وتفاعلاً. أدى إدخال نماذج الترجمة الآلية متعددة اللغات XLM-R و M2M-100 إلى جعل البرمجة اللغوية العصبية أكثر عالمية بدلاً من الاضطرار إلى الاعتماد على البيانات الإنجليزية فقط.
أصبح المساعدون الافتراضيون الأذكياء جزءًا من تطور أوسع بكثير لصناعة التسويق – وهي ثورة بدأت بالفعل وتغير طريقة شراء منتجاتنا واستهلاكها.
يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لاستخراج الموضوع واستخراج العلاقة وتلخيص النص التلقائي وتحليل المشاعر في النهاية. يعد التنقيب عن الآراء أحدث اتجاه يستخدم فيه البرمجة اللغوية العصبية لمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على رؤى في الوقت الفعلي حول ما يفكر فيه العملاء ويريدونه ويشعرون به.
كل هذه الاستخدامات جزء من مجال أكبر للتحليلات السلوكية ، والذي يسمح للمسوقين والشركات بفهم احتياجاتنا الفردية لتخصيص عروضهم. يتم دمج البيانات الواردة من المساعدين الظاهريين مع استعلامات محرك البحث وتفاعلات الوسائط الاجتماعية ونص البريد الإلكتروني و … حسنًا ، ربما حتى المحادثات المسجلة بواسطة IoTs.
باختصار ، كلما تحدثنا وكتبنا أكثر ، كلما عرفتنا الآلات بشكل أفضل ، وكلما كانت منتجاتنا وتجربة التسوق أكثر تخصيصًا.
لكن التسوق هو مجرد غيض من فيض. يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المعلومات من كل ما نقوله ونكتبه ، وتحديد ، على سبيل المثال ، ما إذا كنا نرتكب عملية احتيال ، أو نرتكب عملًا إرهابيًا يمكن بالتالي إيقافه أو منعه.
يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لمعالجة مشكلات مثل التسلط عبر الإنترنت وتقليل اللغة الهجومية أو العنصرية والاكتشاف التلقائي للأخبار المزيفة. وبينما يفتح هذا أيضًا نقاشًا جديدًا حول كيفية تنظيم وسائل التواصل الاجتماعي ، يتم حاليًا اختبار تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية “مباشرة” على ملايين المستخدمين كل يوم.
