استمع إلى المقال

تخيل لو استطعت التواصل مع الكمبيوتر كما تتواصل مع أقرب الأصدقاء لك، أن تتبادل الأفكار والأحاسيس والمعلومات، وأن تكون على الموجة نفسها في كلمة تقولها؛ حسنا، هل سبق لك أن تساءلت كيف يمكن للكمبيوتر أن يتحدث لغتك الأم بمهارة وذكاء، دعني أطلعك على عالمٍ سحري يعرف باسم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، إنه الجسر الذي يربط بين اللغة البشرية المعقدة وقوة الحوسبة الذكية.

في قلب معالجة اللغة الطبيعية تكمن التقنيات واللوغاريتمات التي تمكّن الكمبيوتر من فهم اللغة المكتوبة والنصوص النطقية واستخلاص المعلومات منها، بفضل تطور الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق، أصبح بالإمكان تحليل وتفسير المعاني والسياقات وتوليد النصوص الجديدة بشكل مدهش.

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية لا تعد ولا تحصى، إنها تشمل ترجمة النصوص، وتحليل المشاعر والتعابير، واستخراج المعلومات من الوثائق، وتصنيف النصوص، والتعامل مع الأوامر الصوتية، والتواصل مع الأجهزة الذكية بشكل طبيعي وبديهي.

في هذه الرحلة المذهلة في عالم معالجة اللغة الطبيعية، ستكتشف كيف يمكن للآلات أن تفهم لغتنا، وتتفاعل معها بطرق مدهشة ومبدعة، فاستعد لاستكشاف عالمٍ جديد من الإمكانيات والتفاعلات اللغوية المذهلة.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية هي مجال في علوم الحاسوب، وبالتحديد فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، يركز على تمكين الحواسيب من فهم النصوص واللغة المنطوقة بطريقة تشبه طريقة فهم البشر، ينطوي ذلك على تطوير خوارزميات ونماذج تمكّن الحواسيب من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة.

تنقسم مهمة معالجة اللغة الطبيعية في الحواسيب إلى مهمتين فرعيتين.

فهم اللغة الطبيعية

تقنيات تهدف إلى التعامل مع هيكل اللغة؛ من أمثلة ذلك، التعرف على الكلام، والتعرف على كيانات النصوص، وتصنيف النصوص.

إنتاج اللغة الطبيعية

يتم اتخاذ المعرفة المشتقة من فهم اللغة الطبيعية خطوة إلى الأمام مع إنتاج اللغة؛ من أمثلة ذلك، الإجابة على الأسئلة، وإنتاج النصوص، وتوليد الكلام (المستخدم في المساعدين الافتراضيين).

الآن، قد تبدو تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية مثل ترجمة اللغة واقتراح البحث بسيطة، ولكن تم تطويرها باستخدام مجموعة من التقنيات الأساسية والبسيطة لمعالجة اللغة الطبيعية، قبل الانتقال إلى التقنيات، دعنا نلقي نظرة عامة على نوعي الخوارزميات الرئيسيين لمعالجة اللغة الطبيعية المستخدمَين عادة.

نظام قائم على القواعد

هذه الخوارزميات تستخدم قواعد وأنماط محددة مسبقا لمعالجة وفهم اللغة.

نظام قائم على التعلم الآلي

هذه الخوارزميات تستخدم تقنيات إحصائية والتعلم الآلي لتعلم من البيانات وإجراء توقعات أو تصنيفات بناء على الأنماط في النصوص.

تاريخ معالجة اللغة الطبيعية

تاريخ معالجة اللغة الطبيعية يعود إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ علماء الحاسوب استكشاف وسائل لتعليم الآلات فهم اللغة البشرية وإنتاجها؛ ففي عام 1950، اقترح عالم الرياضيات آلان تورنغ اختبار “تورنغ” الشهير، الذي يضع الكلام البشري في مواجهة الكلام الذي تنتجه الآلة لمعرفة، أيهما يبدو أكثر حيوية. في هذا الوقت أيضا، بدأ الباحثون استكشاف إمكانية استخدام الحواسيب في ترجمة اللغات.

في العقد الأول من البحث في مجال معالجة اللغة الطبيعية، اعتمدت معالجة القواعد؛ وفي الستينيات، طوّر العلماء طرقا جديدة لتحليل اللغة البشرية باستخدام تحليل دلالي، ووسوم أجزاء الكلام، وتحليل التراكيب، وكما طوّروا أيضا أول مجموعات النصوص الضخمة وقابلة للقراءة بواسطة الحاسوب، والتي تحتوي على معلومات لغوية تُستخدم لتدريب خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية.

في السبعينيات، بدأ العلماء استخدام معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، والتي تحلّل وتولّد نصوص اللغة الطبيعية باستخدام نماذج إحصائية كبديل للمقاربات المعتمدة على القواعد.

شهدت الثمانينيات تركيزا على تطوير خوارزميات أكثر كفاءة لتدريب النماذج وتحسين دقتها، وقد أدى ذلك إلى انتشار خوارزميات التعلم الآلي في مجال اللغة الطبيعية بشكل واسع، يُطلق على التعلم الآلي عملية استخدام كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط، والتي غالبا ما تُستخدم للتوقعات.

غير التعلم العميق والشبكات العصبية ونماذج التحويل بشكل جوهري بحث معالجة اللغة الطبيعية، ظهور الشبكات العصبية العميقة مع اختراع نماذج التحويل و”آلية الاهتمام” أدى إلى ظهور تقنيات مثل “BERT” و”ChatGPT“، آلية الاهتمام تتجاوز البحث عن الكلمات المماثلة للاستفسارات، على سبيل المثال، يتم وزن كل مصطلح متصل بناء على صلته بالموضوع، هذه هي التكنولوجيا التي تقف وراء بعض أكثر التقنيات المثيرة للإعجاب في مجال اللغة الطبيعية المستخدمة حاليا.

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية

الآن؛ بعد أن فهمنا المفاهيم الرئيسية في معالجة اللغة الطبيعية، دعنا نستكشف بعض التطبيقات العملية التي تؤثر في حياتنا اليومية.

محركات البحث وأنظمة استرجاع المعلومات، مثل “جوجل”، تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم استفساراتك وتوفير نتائج بحث ذات صلة، من خلال تفسير المعنى وراء كلماتك، يمكن لهذه الأنظمة إعادة معلومات أكثر دقة استنادا إلى السياق.

المساعدون الافتراضيون وروبوتات المحادثة هي مثال آخر رائع، “سيري” و”أليكسا”، و “ChatGPT” يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية لفهم أسئلتك وأوامرك بفعالية.

تقنيات تلخيص وإنتاج النصوص تمكن الحواسيب من إنشاء ملخصات موجزة للمقالات الطويلة أو حتى إنشاء محتوى جديد، مثل إنتاج تقارير الأخبار أو صياغة مشاركات وسائل التواصل الاجتماعي، مما يوفر الوقت الثمين للقراء.

أنظمة التعرف على الكلام والتوليف وتحوّل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب (من الكلام إلى النص) والعكس (من النص إلى الكلام)، فكر في كيفية تحويل الصوت على الهواتف الذكية أو تطبيقات قراءة النصوص التي تجعل التواصل أكثر إمكانية الوصول للأشخاص ذوي الإعاقة، أو أولئك الذين يفضلون التفاعل بدون استخدام اليدين مع أجهزتهم.

استخدام آخر شائع لمعالجة اللغة الطبيعية هو توقّع النصوص والتصحيح التلقائي، والذي ربما استخدمته في العديد من المرات أثناء مراسلتك لصديق أو صياغة نص، تتيح هذه التكنولوجيا للناس الكتابة بشكل أسرع وتصحيح الأخطاء الشائعة.

تستخدم أدوات تحليل ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي تحليل المشاعر لقياس رأي الجمهور حول العلامات التجارية أو المنتجات عن طريق مسح التعليقات والمراجعات عبر الإنترنت، وتساعد هذه التغذية المرتدة الثمينة الشركات على فهم رأي المستهلكين والتكيف وفقا لذلك.

يستخدم دعم العملاء الآلي المدعوم بالمعالجة اللغوية للرد على استفسارات المستخدمين بسرعة، مما يقلل من وقت الانتظار، ويوفر حلولا دقيقة مصممة خصيصا لكل استفسار.

التحديات والقيود

بينما نتأمل في التطبيقات المذهلة لمعالجة اللغة الطبيعية، من الضروري أن نكون أيضا على علم بالتحديات والقيود التي تواجهها اللغة الطبيعية في فهم اللغة البشرية بكفاءة مماثلة لنا.

أحد التحديات الرئيسية هو التعامل مع الغموض وفهم السياق، فاللغات البشرية مليئة بالكلمات أو التعابير التي يمكن أن تكون لها معانٍ متعددة اعتمادا على السياق وأسلوب اللفظ، بالنسبة للآلات، يمكن أن يكون فك رموز السياق هذه بدقة أمرا صعبا للغاية.

التعبيرات الاصطلاحية والجوانب الثقافية تشكل عقبة أخرى أمام أنظمة معالجة اللغة الطبيعية، تحمل المصطلحات العامية والتعابير الثقافية معاني محددة ضمن سياق ثقافي قد لا يمكن ترجمتها أو فهمها مباشرة من قبل الآلات دون المعرفة الإضافية بالثقافة.

دعم اللغات المتعددة واللغات ذات الموارد المحدودة يشكل تحدياتها الخاصة، في حين تم تحقيق تقدم كبير في اللغات الشائعة مثل الإنجليزية، فإن العديد من اللغات الأخرى تفتقر إلى موارد وافرة مثل مجموعات البيانات الموسومة لتدريب النماذج، مما يؤدي إلى أداء أقل في تلك اللغات.

لا يجب تجاهل الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات في نماذج معالجة اللغة الطبيعية، بما أن نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة البشر، فقد يرثون بطريقة غير مقصودة تحيزات موجودة في تلك البيانات، من الضروري معالجة هذه التحيزات عند تطوير أنظمة اللغة الطبيعية لضمان نتائج عادلة وغير متحيزة عبر مجموعات سكانية مختلفة.

ماذا عن المستقبل؟

بينما نتأمل في مستقبل معالجة اللغة الطبيعية وتداعياتها، فإنه ليس مجرد أمر مهم، بل أصبح من الضروري تقريبا أن ننظر في الاحتمالات النظرية المتاحة في المستقبل، حيث ستساهم هذه الاستكشافات ليس فقط في تنشيط خيالنا، ولكن أيضا في مساعدتنا على التساؤل عن كيف ستعيد هذه التطورات تشكيل حياتنا وأفكارنا وتفاعلاتنا مع التكنولوجيا.

التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يدفع بلا انقطاع حدود ما يمكن لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية تحقيقه، تخيل عالما حيث تفهمنا الحواسيب بعمق لدرجة يمكنها فيها تفسير ليس فقط الكلمات، بل أيضا النغمة والسخرية والتهكم، وحتى العواطف التي لا تُعبَّر عنها صوتيا في اتصالاتنا، سيمكّن هذا المستوى من الفهم الآلات من التعاطف مع البشر على نطاق لم يسبق له مثيل.

كاتب المقال نيرودا الحسين ينصح بقراءة ...

نموذج “GPT-4”.. هل بات يُفكّر مثل البشر؟