فكر في كيفية تحقيق البحث الفعال على Google، حتى بضع سنوات مضت، من خلال استخدام كلمات المرور الصحيحة بشكل دقيق ومُنظمة بمصطلحات بحث منطقية. بهذه الطريقة، إذا كنت بحاجة إلى العثور على حلول من Google، فيجب أن تعرف لغتها. عند هذه النقطة قدمت جوجل السعي الدلالي. إنها علاقة علمية حسابية بين الكلمات، مما يمكّنك من طرح استفسار بنفس الطريقة التي تطرحها على رفيقك. وفي الداخل، قامت بتفسير هذا السؤال إلى مسعى منطقي منظم استوعبته، ومع ذلك كانت الدورة غير محسوسة. هذا هو الابتكار ذاته الذي يسمح لك بسؤال سيري عن الطقس اليوم أو عن الرحلة الأقل تكلفة إلى بورنيو غدًا، دون تغيير لغتك الإنجليزية إلى بوابات منطقية حسابية. لذلك يمكننا القول أن البرمجة اللغوية العصبية هي امتداد بين اللهجات الآلية والبشرية.

يعد تدريب اللغة المشتركة (NLP) مجالًا لهندسة البرمجيات ويهتم بالتعاون بين أجهزة الكمبيوتر واللغات البشرية (الطبيعية). ويشير إلى استراتيجية الذكاء الاصطناعي للتحدث مع أطر عمل ماهرة باستخدام لغة طبيعية، مثل اللغة الإنجليزية. عندما تحتاج إلى نظام ذكي مثل الروبوت للمضي قدمًا وفقًا لتوجيهاتك أو عندما تحتاج إلى سماع خيار من إطار عمل سريري رئيسي قائم على الخطاب، فمن الضروري التعامل مع اللغة المشتركة. لذلك يمكننا أن نقول بشكل أساسي أن مجال البرمجة اللغوية العصبية يتضمن إنشاء أجهزة كمبيوتر للقيام بمهام مفيدة باللهجات العادية التي نستخدمها. يمكن أن تكون المعلومات وإنتاجية إطار البرمجة اللغوية العصبية عبارة عن خطاب واختبار مؤلف.

يمكننا القول أنه بدون البرمجة اللغوية العصبية، يمكن للوعي الذي صنعه الإنسان أن يفهم أهمية اللغة ويجيب على الاستفسارات المباشرة، لكنه لا يستطيع فهم أهمية الكلمات في البيئة. وبالتالي، تسمح تطبيقات التعامل مع اللغة الطبيعية للعملاء بالتحدث مع جهاز الكمبيوتر بكلماتهم الخاصة، على سبيل المثال باللغة العادية. تساعد البرمجة اللغوية العصبية أجهزة الكمبيوتر في القراءة والتفاعل من خلال إعادة إنتاج القدرة البشرية على فهم اللغة العادية التي يستخدمها الأفراد لنقلها. اليوم، هناك العديد من الأمثلة على أطر التعامل مع اللغة المشتركة في التفكير الذي من صنع الإنسان والتي تعمل حتى الآن.

حالات البرمجة اللغوية العصبية في الذكاء الاصطناعي

1. المراسلة: العديد من تطبيقات المراسلة مثل Facebook Messenger تستخدم حاليًا الوعي الذي صنعه الإنسان. بشكل عام، يبدو فيسبوك مستوحى للغاية من الذكاء الاصطناعي. قبل بضعة أشهر، أعلن فيسبوك عن دعم M الذي يتعهد بأن يصبح مساعدًا لنفسك (مع تاريخ النشر العام الذي سيتم تحديده لاحقًا): "يمكن لـ M أن يفعل أي شيء يستطيع الإنسان فعله".

2. استنتاج أسرع: توجد أيضًا أمثلة على أنظمة تدريب اللغة الطبيعية في الوعي الاصطناعي في العيادات الطبية التي تستخدم التعامل مع اللغة الشائعة لإظهار قرار معين من ملاحظات الطبيب غير المنظمة. تدعم برمجة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للتصوير الشعاعي للثدي وتقارير التصوير الشعاعي للثدي استخلاص المعلومات والتحقيق فيها من أجل الاختيارات السريرية. يمكن لبرمجة البرمجة اللغوية العصبية أن تحدد مدى خطورة الإصابة بسرطان الثدي بشكل أكثر إنتاجية، كما أنها تقلل من الحاجة إلى إجراء خزعات زائدة عن الحاجة وتشجع على علاج أسرع من خلال الاستنتاج المسبق.

3. مراجعة العميل: إن تدريب اللغة الطبيعية في تطبيقات الاستدلال الآلي يجعل من السهل تجميع عمليات تدقيق المنتج من موقع ويب وفهم ما يقوله العملاء بالفعل بالإضافة إلى افتراضاتهم بشأن منتج معين. يمكن للمؤسسات التي لديها حجم كبير من عمليات التدقيق الحصول عليها بالفعل والاستفادة من المعلومات التي تم جمعها لاقتراح عناصر أو خدمات جديدة تعتمد على تفضيلات العميل. يساعد هذا التطبيق المؤسسات في العثور على بيانات مهمة لأعمالها، وتحسين ولاء المستهلك، والتوصية بعناصر أو فوائد أكثر أهمية وتحسين وفهم احتياجات العميل.

4. المساعدون المتقدمون الافتراضيون: المساعد عن بعد، والذي يُطلق عليه أيضًا اسم AI أو المساعد الآلي، هو برنامج تطبيقي يفهم الأوامر الصوتية باللغة الشائعة ويكمل المهام للعميل. يمكن أن يساعد DAs المشترين في تمارين التبادل أو تبسيط أنشطة مكان الاتصال لتقديم تجربة متميزة للعملاء وتقليل النفقات التشغيلية. سنرى هذه التطبيقات بشكل متزايد في الأجهزة الأخرى، مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية، والأنظمة المنزلية الذكية، والسيارات، وفي سوق المشاريع.

تطبيقات معالجة اللغة المميزة:

الترجمة الآلية

نحن ندرك أن حجم البيانات المتاحة عبر الإنترنت يتطور، لذا أصبحت الحاجة إلى الوصول إليها ذات أهمية متزايدة وأصبح تقييم تطبيقات التعامل مع اللغة العادية واضحًا. تشجعنا الترجمة الآلية على التغلب على الحدود اللغوية التي نواجهها كثيرًا من خلال فك رموز الأدلة المتخصصة أو دعم المواد أو القوائم بتكلفة منخفضة بشكل أساسي. إن التحدي مع تقدم الترجمة الآلية لا يكمن في فك رموز الكلمات، بل في فهم أهمية الجمل لتقديم تفسير حقيقي.

الخطوط العريضة المبرمجة

إذا أردنا الوصول إلى جزء محدد وهام من البيانات من قاعدة بيانات ضخمة، فإن عبء المعلومات الزائد يعد مشكلة حقيقية. تعد القائمة المبرمجة مهمة ليس فقط لتلخيص أهمية التقارير والبيانات، ولكن أيضًا لفهم الآثار الحماسية داخل البيانات، على سبيل المثال، في جمع البيانات من وسائل الإعلام عبر الإنترنت.

فحص الافتراضات

الهدف من فحص الاستنتاج هو تحديد الافتراضات بين بعض المنشورات أو حتى في منشور مماثل حيث لا يتم دائمًا نقل المشاعر بشكل لا لبس فيه. تستخدم المؤسسات تطبيقات معالجة اللغة الشائعة، مثل تحليل التقدير، للتعرف على الآراء والافتراضات عبر الإنترنت لمساعدتها في فهم رأي العملاء بشأن منتجاتهم وخدماتهم وعلامات مكانتهم بشكل عام. بعد تحديد الطرف المباشر، فإن فحص الاستنتاج يستوعب الرأي في موقف معين.

توصيف النص

يتيح ترتيب النص تعيين تصنيفات محددة مسبقًا في الأرشيف وفرزها للعثور على البيانات التي تحتاجها أو تبسيط بعض الأنشطة. على سبيل المثال، يعد استخدام تصنيف النص بمثابة فصل البريد العشوائي في البريد الإلكتروني.

الإجابة على السؤال

أصبحت الإجابة على الأسئلة (QA) أكثر انتشارًا بشكل متزايد بسبب الاستخدامات مثل Siri وOK Google ومربعات التحدث والمساعدين الوضيعين. يعد تطبيق ضمان الجودة إطارًا قادرًا على ملاحظة الالتماس البشري بوضوح. يمكن استخدامه كواجهة محتوى فقط أو كإطار خطاب معبر عنه. تعد هذه الأجزاء المتبقية بمثابة اختبار مناسب بشكل خاص لفهارس الويب، وهي أحد الاستخدامات الأساسية لأبحاث إعداد اللغة المميزة.

المصير النهائي للبرمجة اللغوية العصبية

ما هو المصير النهائي للغة المشتركة؟

الروبوتات

تجيب روبوتات الدردشة على أسئلة العملاء وتوجيههم إلى الأصول والعناصر القابلة للتطبيق في أي ساعة أو في أي وقت. يتم استخدامه في كثير من الأحيان في مساعدة العملاء، وخاصة في الخدمات المصرفية والتجزئة والجوار. في بيئة رعاية العملاء بشكل خاص، يجب أن تكون روبوتات الدردشة سريعة وذكية وسهلة الاستخدام، على أساس أن العملاء لديهم معايير حصرية (وفي بعض الحالات انخفاض الثبات). ولتحقيق ذلك، تستخدم روبوتات الدردشة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للحصول على اللغة، في معظمها عبر المحتوى أو التعاون في التعرف على الصوت، حيث يشارك العملاء بكلماتهم الخاصة، كما يخاطبون أحد المتخصصين. ستفيد هذه الميزة الموسعة أيضًا أنواعًا مختلفة من الروبوتات لجعلها أكثر نجاحًا وطبيعية على المدى الطويل، بدءًا من المساعدين عن بعد مثل Siri وAmazon's Alexa وحتى مراحل الروبوت التي تتطلب المزيد من الحوسبة أو المهام. ستستخدم هذه الروبوتات البرمجة اللغوية العصبية تدريجيًا للحصول على الرسائل وتنفيذ الأنشطة، على سبيل المثال، مشاركة المعلومات الجغرافية أو استعادة الاتصالات والصور أو تنفيذ أنشطة أخرى أكثر تعقيدًا بالنسبة لنا.

دعم واجهة المستخدم غير المحسوسة

كل ارتباط لدينا بالآلات هو عبارة عن تواصل بشري (سواء المناقشة أو النص). إن Amazon's Echo هو نموذج واحد فقط يجعل الناس على اتصال مباشر مع الابتكار. ستعتمد فكرة واجهة المستخدم غير القابلة للاكتشاف أو الصفرية على الارتباط المباشر بين العميل والجهاز، بغض النظر عما إذا كان ذلك من خلال الصوت أو النص أو مزيج من الاثنين. البرمجة اللغوية العصبية التي تؤثر على فهم منطقي أكثر وضوحًا للغة البشرية، في نهاية المطاف، لأنها تعمل على تحسين التقليل من شأننا - ما نقوله بغض النظر عن كيفية التعبير عنه، وما نفعله - سيكون أمرًا أساسيًا لأي واجهة مستخدم غير قابلة للاكتشاف أو صفرية. طلب.

مطاردة أكثر ذكاءً

يعني البحث الأكثر ذكاءً أن العملاء يمكنهم الاستعداد للبحث من خلال الأوامر الصوتية بدلاً من كتابة كلمات المرور أو استخدامها. بالإضافة إلى ذلك، فإن المصير النهائي للبرمجة اللغوية العصبية هو مزيد من البحث الذكي، وهو أمر كنا نناقشه هنا في Expert System منذ فترة طويلة. أعلنت Google مؤخرًا أنها أضافت قدرات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) إلى Google Drive للسماح للمستخدمين بالبحث عن الملفات والمحتوى باستخدام لغة المحادثة.

المعرفة من البيانات غير المنظمة

ستجمع ترتيبات البرمجة اللغوية العصبية تدريجيًا معلومات مفيدة من المعلومات غير المنظمة، مثل الرسائل الطويلة والتسجيلات والأصوات وما إلى ذلك، وسيكون لديهم القدرة على تحليل النغمة والصوت واختيار الكلمات وافتراضات المعلومات لتجميع الاختبار. على سبيل المثال، قياس ولاء المستهلك أو تمييز نقاط الضعف.