دليلك لفهم معالجة اللغات الطبيعية؛ أهم فروع الذكاء الصنعي
تعد معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing (NLP) مجالًا حيويًا ومتطورًا بشكل مستمر يمثل أساس العديد من أفضل التقنيات الحالية. من تشغيل محركات البحث الذكية التي تتيح الوصول إلى المعلومات في أجزاء من الثانية، إلى تمكين تطبيقات الترجمة التي تسد فجوات الاتصال عبر الثقافات.
ومن إعطاء الحياة إلى المساعدين المفعلين بالصوت الذين يساعدون في إدارة مهامنا اليومية، إلى تطوير روبوتات محادثة متطورة يمكنها محاكاة محادثات شبيهة بالبشر – أحدثت معالجة اللغات الطبيعية ثورة في طريقة تفاعلنا مع الآلات.
على مدى العقد الماضي، أدى تطوير تقنيات التعلم العميق إلى قفزة هائلة في قدرات تقنيات معالجة اللغات الطبيعية. ينعكس هذا التقدم في نماذج مثل Transformers، التي تستفيد من آليات الانتباه لفهم سياق ودلالات اللغة بشكل أفضل.
تؤكد لنا الطبيعة الديناميكية للمجال أن الابتكارات الأفضل لم تأت بعد. دعنا نتعمق في بعض التطورات الأخيرة والاتجاهات المستقبلية في معالجة اللغات الطبيعية.
محتويات
الابتكارات المستقبلية في معالجة اللغات الطبيعية
الترجمة والنسخ في الوقت الفعلي
مع التحسن السريع في تقنيات البرمجة اللغوية العصبية، نقترب من عصر خدمات الترجمة والنسخ الدقيقة في الوقت الفعلي. سيؤدي هذا التطور إلى جعل التواصل أكثر سلاسة عبر اللغات والثقافات المختلفة.
التفكير المنطقي
تركز معظم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية اليوم على فهم الدلالات الواضحة في البيانات النصية. ومع ذلك، من المحتمل أن تطور نماذج NLP المستقبلية القدرة على فهم المعنى الضمني و “القراءة بين السطور” – وهي قدرة يشار إليها غالبًا باسم “التفكير المنطقي”. ستسمح هذه القدرة بتفسير أكثر دقة وأقرب للغة البشرية.
نماذج اللغة المخصصة (الشخصية)
بما أن تقنيات التعلم الآلي تحافظ على الخصوصية، فمن المحتمل أن نرى نماذج اللغة المخصصة أصبحت شائعة. يمكن أن تتعلم هذه النماذج أسلوبك في الكتابة وتفضيلاتك مع الاحتفاظ ببياناتك على جهازك، مما يحسن تجربة المستخدم عبر العديد من التطبيقات.
اقرأ أيضًا:
- ما المستقبل الذي ينتظرنا بوجود الذكاء الاصطناعي؟
- تعرف على أحد أشهر برامج الرسم بالذكاء الاصطناعي بالتفصيل
- ما الذكاء الصنعي، وهل يجب علينا القلق منه؟
التعلم غير الخاضع للإشراف
اليوم، يعد التعلم الخاضع للإشراف على نطاق واسع (التعلم من البيانات المسماة) هو النموذج السائد في معالجة اللغات الطبيعية. ومع ذلك، لدينا تسميات فقط لجزء صغير من كل النص المتاح لنا وهو ما قد صنفناه مسبقًا للآلة. قد تؤدي التطورات المستقبلية في تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف والإشراف الذاتي إلى إطلاق العنان لإمكانات الكميات الهائلة من البيانات النصية غير المسماة مما يتيح التعلم التلقائي للآلة.
معالجة اللغات الطبيعية الأخلاقية والعادلة
نظرًا لاستخدام نماذج NLP بشكل متزايد في اتخاذ القرارات عالية المخاطر، هناك قلق متزايد بشأن التحيزات في هذه النماذج. ستركز الأبحاث المستقبلية في NLP ليس فقط على تحسين أداء النموذج، ولكن أيضًا على ضمان أن تكون هذه النماذج أخلاقية وعادلة.
التطورات الأخيرة في مجال NLP
التقدم في نماذج المحولات
أحد أهم التطورات في عالم NLP هو تطوير وتطور نماذج المحولات. على عكس النماذج السابقة، فإن المحولات ليست متسلسلة؛ يقومون بمعالجة بيانات الإدخال بالتوازي، مما يسمح لهم بالتوسع بشكل أكثر كفاءة مع كميات متزايدة من البيانات.
في الآونة الأخيرة، ساهم Hugging Face، وهو مزود مفتوح المصدر لأدوات NLP، بشكل كبير في التقدم في نماذج المحولات. لقد جعلوا نماذج المحولات المدربة مسبقًا يمكن الوصول إليها بسهولة وضبطها لمجموعة كبيرة من مهام NLP.
مثل التعرف على الكيانات المسماة وتحليل المشاعر وإنشاء النص والمزيد من خلال مكتبة Transformers الخاصة بهم.
الضبط الدقيق (الموالفة) لنماذج اللغة
أصبح الضبط الدقيق لنماذج اللغة (LLM) في مجموعات خاصة بالمجال مهمة أساسية. يسمح للنماذج بفهم الفروق الدقيقة والخصائص اللغوية لمنطقة معينة، مما يعزز دقة مهام معالجة اللغات الطبي المختلفة. تجعل مكتبة Hugging Face هذه العملية سلسة تمامًا.
الطابع العالمي للذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن العصر الرقمي يربط الناس في جميع أنحاء العالم، فإن الحاجة إلى تقنيات معالجة اللغات الطبيعية متعددة اللغات (NLP) أصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى. حتى وقت قريب، كان عالم NLP يميل بشدة نحو اللغة الإنجليزية بسبب وفرة بيانات اللغة الإنجليزية على الإنترنت والتحيز في تركيز البحث.
ومع ذلك، فقد أدى ظهور النماذج متعددة اللغات إلى تغيير قواعد اللعبة، حيث مكّن الباحثين والمطورين من تطبيق تقنيات NLP المتقدمة على العديد من اللغات، وبالتالي إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.
نماذج متعددة اللغات: كسر حاجز اللغة
النماذج متعددة اللغات، كما يوحي الاسم، هي نماذج للتعلم الآلي مدربة على فهم لغات متعددة. أحد الأمثلة البارزة هو mBERT (Multilingual BERT) ، وهو نوع مختلف من نموذج BERT الشهير الذي تم تدريبه على بيانات ويكيبيديا الخاصة بـ 104 لغة. تشارك mBERT مفردات واحدة عبر جميع اللغات، مما يمكنها من تعلم التمثيلات المشتركة عبر لغات مختلفة. يسمح هذا الفهم متعدد اللغات للنموذج بأداء مهام بلغات لم يتم تدريبه عليها بشكل صريح، وهي ظاهرة تُعرف باسم التعلم بدون أمثلة سابقة (zero-shot learning).
يعد تدريب مثل هذه النماذج متعددة اللغات مهمة شاقة بسبب التنوع اللغوي الواسع. ومع ذلك، فهي خطوة حاسمة نحو تطبيقات NLP العالمية حقًا. تطبيقات مثل الترجمة الآلية وروبوتات الدردشة متعددة اللغات وتحليل الوسائط الاجتماعية الدولية هي مجرد أمثلة قليلة يمكن أن تتألق فيها النماذج متعددة اللغات.
نقل التعلم: الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا
التعلم عن طريق النقل هو أسلوب التعلم الآلي حيث يتم ضبط نموذج مدرب مسبقًا على مهمة مختلفة ولكنها ذات صلة. على سبيل المثال، يمكن ضبط نموذج تم تدريبه على مهمة فهم اللغة على نطاق واسع (مثل نمذجة اللغة أو الترجمة) بدقة على مجموعة بيانات أصغر ومحددة لمهمة مثل تحليل المشاعر أو التعرف على الكيانات المسماة. تقلل هذه التقنية بشكل كبير من البيانات والمتطلبات الحسابية لنماذج التدريب من البداية.
في سياق النماذج متعددة اللغات، كان نقل التعلم دورًا أساسيًا في توسيع مدى وصول تقنيات البرمجة اللغوية العصبية. من خلال ضبط نموذج مثل mBERT، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات NLP للغات ذات الموارد المحدودة المتاحة.
أثبت الجمع بين النماذج متعددة اللغات ونقل التعلم فعاليته، مما يسمح للمطورين والباحثين بالاستفادة من إمكانات البرمجة اللغوية العصبية لعدد كبير من اللغات. هذا الامتداد العالمي له آثار تحويلية، مما يضمن إمكانية الوصول إلى فوائد الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية خارج المناطق الناطقة باللغة الإنجليزية وعالمية حقًا في تأثيرها.
مع استمرار تطور المجال ، يمكننا أن نتوقع رؤية تقنيات متعددة اللغات أكثر تقدمًا وتنوعًا.
أدوات للتفسير والفهم
تم تطوير العديد من الأدوات للمساعدة في توفير القابلية للتفسير وإمكانية الشرح لهذه النماذج المعقدة. من بين هؤلاء، تبرز Captum و ELI5 كمصادر رائدة.
Captum هي مكتبة نموذجية للتفسير لـ PyTorch تم تطويرها بواسطة Facebook AI. يقدم مجموعة من الخوارزميات لنسب تنبؤات الشبكات العصبية إلى ميزات الإدخال الخاصة بهم.
ELI5 (Explain Like I’m 5) هي مكتبة بايثون توفر واجهة برمجة تطبيقات موحدة لشرح تنبؤات نماذج التعلم الآلي. على الرغم من أن ELI5 لا يدعم في الأصل نماذج التعلم العميق، إلا أنه يمكن إقرانه بالمكتبات الأخرى (مثل مكتبة Transformers من Hugging Face) لشرح التنبؤات من النماذج القائمة على المحولات.
مستقبل معالجة اللغات الطبيعية مثير بلا شك، مع وجود عدد كبير من التقنيات الجديدة في الأفق. من التطورات الحالية مع المحولات إلى الاتجاهات القادمة مثل التفكير المنطقي، يكون مجال معالجة اللغات الطبيعية في طليعة سد الفجوة بين البشر والآلات.
