اللغات
اللغات
روبوت الدردشة العربي هو برنامج يمكنه فهم وتحليل المحتوى العربي. اليوم يمكننا محاكاة ومعالجة المحادثة البشرية باللغة العربية بين الحاسوب والإنسان.
الاختراقات الأخيرة في تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) جعلت من السهل إنشاء روبوتات دردشة عربية. تستخدم تقنية روبوت الدردشة الذكي الجديدة باللغة العربية التعلم الآلي لفهم بنية اللغة بالإضافة إلى فهم "معنى" الكلمات.
العربية هي رابع أكثر لغة مستخدمة على الإنترنت، لكنها من أصعب اللغات التي يمكن لغير الناطقين بها تعلمها.
ويرجع ذلك إلى اختلافها عن معظم اللغات بعدة طرق.
بالإضافة إلى ما سبق، هناك العديد من الأشكال واللهجات للغة العربية. هذه الأشكال واللهجات مرتبطة ببعضها لكنها لا تتداخل. في الواقع، قد لا يتمكن متحدث إحدى اللهجات من فهم لهجة أخرى، فهي عملياً لغات مختلفة.
كل هذه العوامل تعني أن العربية أصعب في التعلم بالنسبة للبشر.
لكن هل يعني ذلك أنها أصعب أيضاً على الآلات؟ ليس من المستغرب أن الإجابة نعم.
كل ما سبق يخلق تحديات أمام معالجة اللغة الطبيعية العربية (NLP). الخطوة الأولى لأي خوارزمية معالجة لغة طبيعية هي فهم اللغة، أي تقسيم الجمل إلى وحدات ذات معنى. وتسمى هذه المهمة رسمياً "تقسيم اللغة إلى رموز" حيث أن كل وحدة ذات معنى تسمى رمزاً.
كلما كانت اللغة أكثر انتظاماً ونظاماً، كان تقسيمها إلى رموز أسهل.
نفس التحديات التي تجعل العربية صعبة التعلم للبشر تجعلها صعبة التقسيم مقارنة بمعظم اللغات الشائعة الأخرى.
وقبل أن نفهم أهمية الاختراقات الأخيرة، علينا أولاً أن نعرف كيف كان يتم بناء نموذج لغوي للمعالجة الطبيعية سابقاً.
كانت مهمة تقسيم اللغة إلى رموز تتطلب الكثير من التدخل اليدوي من باحثي NLP. كان يجب تقسيم كل لغة بشكل مستقل ويدوي تقريباً.
وكانت هذه المهمة صعبة بشكل خاص بالنسبة لروبوتات الدردشة العربية كما يمكن أن تتخيل.
وبعد تقسيم اللغة، يمكن تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة، أي بناء خريطة لمعاني الكلمات وعلاقتها ببعضها.
يمكن أتمتة هذه الخطوة إذا كان التقسيم إلى رموز موثوقاً. لكن المشكلة أن تقسيم العربية كان معقداً، لذا حتى خوارزميات الفهم كان يجب ضبطها يدوياً مع التقسيم.
وكانت النتيجة النهائية غير مرضية. مستوى فهم العربية مقارنة بالإنجليزية كان ضعيفاً. بالطبع، كان هناك تركيز أكبر على البحث في الإنجليزية مقارنة بالعربية، لكن صعوبة اللغة جعلت تحقيق نتائج جيدة شبه مستحيل.
وكما يفعل الباحثون في الذكاء الاصطناعي عادةً، تساءلوا عما إذا كان بالإمكان تنفيذ التقسيم إلى رموز باستخدام التعلم الآلي. هذا سيسمح بجعل خوارزميات التقسيم والفهم غير مرتبطة بلغة معينة (أي محايدة للغة)، وبالتالي تسريع وتحسين تدريب الذكاء الاصطناعي على أي لغة.
وهنا حدث الاختراق في أواخر عام 2018. أصبح بالإمكان تدريب الذكاء الاصطناعي على العربية دون أي تدخل يدوي، ونتيجة لذلك تحسن أداء NLP بشكل كبير.
أصبحت منصات روبوتات الدردشة العربية فجأة أفضل بكثير، وأصبح مستوى الفهم في العربية مماثلاً لما تحقق في لغات أخرى.
لكن حدوث هذا الاختراق لا يعني بالضرورة أن جودة روبوتات الدردشة العربية تحسنت فوراً.
لكي يستفيد العملاء من هذه المزايا، كان على منصات الذكاء الاصطناعي تحديث خوارزمياتها لاستخدام أحدث التقنيات. وبسبب استثماراتهم في التقنيات السابقة، لم يتم ذلك بسرعة.
إضافة إلى ذلك، هناك العديد من الميزات التي يجب أن توفرها المنصات لضمان تقديم روبوتات الدردشة العربية تجربة جيدة للمستخدمين النهائيين. على سبيل المثال، يجب أن تدعم واجهات المستخدم اللغة العربية. قد يكون ذلك ببساطة من خلال التأكد من أن المحاذاة في الدردشة صحيحة وأن الأزرار تظهر بالترتيب المناسب.
العمل مع لغات متعددة على منصات مختلفة قد يكون صعباً. بعض المنصات تتطلب بناء روبوتات منفصلة لكل لغة، وهو أمر غير فعال للغاية.
المنصة الجيدة يجب أن تكون متعددة اللغات فعلاً، بحيث تسمح بترجمة كل المحتوى داخل واجهة المستخدم.
بالإضافة إلى ذلك، يجب تتبع اللغة كمتغير في المحادثة حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف اللغة بدقة ويتمكن مصممو المحادثات من بناء منطق خاص باللغة.
وبعيداً عن الميزات الخاصة باللغة، يجب أن تكون الوظائف العامة لمنصة روبوتات الدردشة ممتازة لإنشاء روبوت دردشة مميز. هناك فئتان من الوظائف المهمة.
في النهاية، جودة تجربة روبوت الدردشة التي يحصل عليها المستخدم النهائي مرتبطة مباشرة بقوة الأداة المستخدمة في إنشائه، من فهم اللغة إلى واجهات المستخدم الرسومية.
وغالباً ما تتطلب الشركات في العالم العربي روبوت دردشة عربي يعمل محلي التشغيل (on-prem). وهذا أمر يجب أخذه في الاعتبار عند اختيار المنصة. يجب أن يُبنى روبوت الدردشة العربي محلي التشغيل باستخدام منصة تدعم العمل محلياً بالكامل، بما في ذلك واجهة المستخدم ومحرك NLU ونموذج اللغة المدرب على نفس الخوادم المحلية.
حتى مع وجود منصة جيدة، لا تزال هناك تحديات في إنشاء روبوت دردشة مميز باللغة العربية. هناك عدد محدود من المتحدثين بالعربية في مجال الذكاء الاصطناعي، لذا قد يكون من الصعب إيجاد الموارد المناسبة للعمل على المشروع. ورغم أنه ليس من الضروري إيجاد موارد لكتابة خوارزميات NLU الأساسية لأنها متوفرة جاهزة، إلا أن التحدي يكمن في إيجاد مصممين أكفاء يتقنون جميع اللغات أو اللهجات التي يدعمها الروبوت. لذلك من المهم أن تتيح منصة روبوت الدردشة تحديث وصيانة المحتوى والترجمات بسهولة من قبل غير التقنيين، إذ إن المصمم غالباً لا يتقن كل اللغات المدعومة.
ومن الواضح أن توفر روبوتات دردشة عربية عالية الجودة الآن سيزيد من تبني هذه التقنية. هذا التبني المتزايد سيحل مشاكل نقص الموارد ويساعد المشترين المحتملين على معرفة أفضل الممارسات.
الاختراقات في تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لا تقتصر على روبوتات الدردشة العربية فقط، بل تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى أيضاً. نرى الآن أنظمة متعددة الاستخدامات تستفيد من الذكاء الاصطناعي العربي بطرق مختلفة — من تحليل المشاعر في الأخبار إلى تلخيص أو توليد نصوص لم يكن بالإمكان إنجازها إلا من قبل البشر سابقاً. غالباً ما يُستخدم روبوت الدردشة كواجهة للمستخدم ليس فقط لتقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بل أيضاً لمساعدة المستخدمين النهائيين في التعامل مع شاشات أنظمة أخرى مثل المواقع أو التطبيقات.
وبالطبع، رغم التقدم الكبير في قوة NLU العربية، إلا أنه لا يزال بالإمكان تحسينها. البحث مستمر لجعل محركات NLU أفضل، ولا شك أن اختراقات جديدة ستتحقق. وحتى تصل NLU إلى مستوى البشر، سيظل هناك عمل يجب القيام به.
الخطوة التالية لجميع محركات NLU، بغض النظر عن اللغة، هي تحسين إدارة الحوارات متعددة الجولات. أي السماح للإنسان بإجراء محادثة متعددة الخطوات مع الروبوت في مجال موضوعي ضيق بدلاً من إعطاء أوامر أو أسئلة منفردة فقط. والخطوة المرتبطة بذلك لمنصات روبوتات الدردشة هي تسهيل إنشاء الحوارات متعددة الجولات.
الحوار متعدد الجولات مهم بشكل خاص لواجهات الصوت مثل "أليكسا".
وبينما تحدثنا عن اختراقات في تقسيم اللغة بالتعلم الآلي وتأثيرها على NLP العربية، هناك موضوع ذو صلة وهو تحويل الكلام العربي إلى نص. لا تزال تقنيات تحويل الكلام إلى نص في العربية متأخرة عن اللغات الأخرى، لكننا نأمل أن يساهم التقدم في NLP في تقليص الفجوة قريباً.
اصنع تجارب مذهلة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي.
