أيهما أكثر فاعلية لإنشاء روبوتات محادثة ذكية أو معالجة لغة طبيعية (NLP) أو تعلُّم آلي؟
قبل بضع سنوات ، كان من الصعب تخيل كيفية الاعتماد على روبوتات الدردشة مع المساعدين الصوتيين
يمكن للمساعد الصوتي الذكي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي تنفيذ الأوامر التي تطلبها.
ولكن الآن ، يعتمد أكثر من 40 مليون شخص جديد على تقنية الأوامر الصوتية كل عام.
يتضمن الآن الهواتف الذكية ومكبرات الصوت والمكانس الكهربائية والخلاطات
والعديد من المنتجات الأخرى. حتى أنظمة الإضاءة يتم التعامل معها الآن كجزء من أنظمة تكنولوجيا المنزل الذكي.
بدأت Apple مع Siri ، وهو مساعد صوتي يركز على العطاء
المعلومات اليومية التي يحصل عليها المستخدمون من خلال المحادثات ، مثل الطقس والخرائط
والتقويم.
ثم هناك Google ، التي تركز على البحث الصوتي من خلال محركها الخاص.
ثم تبع ذلك الابتكار حتى طورنا روبوتات المحادثة إلى روبوتات محادثة ذكية.
محادثات تفاعلية آلية بين البشر والمساعدين الصوتيين يمكن أن تعتمد على عدة
التقنيات ، وأبرزها التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ،
ولكن أيهما أكثر ملاءمة وفعالية لمساعدة المستخدمين؟
كيف يقدم المساعد الصوتي أو chatbot إجابات للأوامر التي يتلقاها؟
تعتمد الروبوتات بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي عند تحليل البيانات التي تتلقاها.
يوفر الذكاء الاصطناعي المعلومات من خلال إحدى هذه التقنيات ، أو
تعلم الآلة أو معالجة اللغة الطبيعية.
لكن من هو المستقبل؟
التعلم الالي
يعمل التعلم الآلي من خلال ربط شبكة عصبية بالعديد من مصادر المعلومات حول كيفية تلقيها
الأوامر والقوالب جاهزة للإجابة على الأسئلة.
يجمع الروبوت هذه المعلومات ويحللها آلاف المرات ويطابق المعلومات
ما تحصل عليه من هذه التحليلات هو ما تحصل عليه منك ، التعلم من الأخطاء لتقديم إجابات دقيقة بمرور الوقت.
يمكن أن يتم تعليم وتدريب الروبوتات بواسطة مبرمجين متخصصين أم لا ، ولكن يفضل أن يكون ذلك
إنه تحت سيطرة المبرمج لضمان تعلم أسرع وأكثر دقة ، وبالتالي
يرفع اعتراف الروبوت عند التعامل مع البشر بمفردهم.
معالجة اللغات الطبيعية NLP
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية عملية أكثر تعقيدًا.
في الحالة الأولى ، يحدث التعلم الآلي من خلال مجموعة من الحسابات الرياضية والمنطق.
وتتطلب معالجة اللغة خوارزميات حاسوبية وكودًا ، بالإضافة إلى تعليم الروبوتات باللغة
معالجة وفهم اللغة الطبيعية لترجمة النص والإجابة على الأسئلة وفقًا لذلك.
لكن الفهم الكامل لمعنى اللغة وإعادة إنتاجه مهمة صعبة للغاية. لغة الإنسان هي نظام معقد ومنظم لنقل معلومات ذات مغزى.
علاوة على ذلك ، فإن تطوير هذه التكنولوجيا يتطلب موارد مالية كبيرة.
تُستخدم معالجة اللغة في العديد من المهام ، بما في ذلك عرض الإعلانات المناسبة عبر الإنترنت
تحليل تفضيلات العملاء من خلال تحليل لغة العميل ، وتحليل معنويات السوق ،
تعرف على محادثات العملاء وآرائهم والروبوتات التي تتلقى الأوامر الصوتية والألعاب والمزيد.
والتعلم الآلي أكثر فائدة في التطبيقات التي توفر أرقامًا وحقائق واضحة.
عدد الاختناقات المرورية اليوم ، الطلب على البضائع ، أو نمو شركة أو معرفة الوقت.
ما هي إيجابيات وسلبيات كل تقنية؟
1- روبوتات المحادثة للتعلم الآلي
يمكن لتقنيات التعلم الآلي معالجة قواعد البيانات الصغيرة ، وتحليل واستخراج المعلومات منها بطريقة تتفوق على معالجة اللغة الطبيعية.
بفضل التطور المباشر للقدرات التي يوفرها التعلم الآلي ، هناك فهم أكبر لأساسيات البيانات والخوارزميات.
احصل على نتائج أفضل بتكلفة أقل لأنه يمكن تدريب الآلات وبرمجتها بدون معالجات بيانات باهظة الثمن.
– أهم عيوب هذه التقنية هي الحاجة إلى تصميم خوارزميات خاصة وتصميم المهام والوظائف التي سيؤديها الروبوت بواسطة المبرمج.
2- Chatbot Natural Language Processing NLP
يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية في العديد من المجالات نظرًا لقدرتها على المعالجة
يفهم البشر لغتهم من خلال الكميات الهائلة من البيانات التي يتلقونها ويحللونها.
القدرة على التوسع ، حيث يمكن أن تحتوي على المزيد والمزيد من المعلومات ، وبالتالي تزداد
القدرة على تقديم حلول أسرع وأكثر دقة.
لا توجد مهام تصميم وتطوير مطلوبة ، تنتقل البيانات مباشرة إلى الشبكة وتتم معالجتها.
أحد عيوب البرمجة اللغوية العصبية هو الحاجة إلى توفير البيانات باستمرار لجميع المهام التي يتم إجراؤها
تقوم روبوتات الدردشة بذلك ، الأمر الذي يستغرق الكثير من الوقت وهو مكلف للغاية.
علاوة على ذلك ، فإن تدريب شبكة إعلامية تقدم إجابات للروبوت على مدى فترة من الزمن أمر مكلف
قم بمعالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل معقول ، وللقيام بذلك تحتاج إلى أفضل معالجات البيانات.
أيضًا ، باستخدام بطاقات فيديو قوية وذاكرة كبيرة وكل ما هو مكلف للغاية لإنشاء روبوتات محادثة بتقنيات لم تثبت بعد فعاليتها في تحقيق الأهداف المرجوة.
في النهاية ، لا تزال عملية تطوير روبوتات المحادثة الذكية تكتسب زخمًا وهي في المرحلة التجريبية.
يقول الخبراء أنه على الرغم من نجاح العديد من التجارب مع المساعدين الصوتيين ،
ومع ذلك ، فشلت التجارب المكتملة للمساعد الصوتي مع روبوتات المحادثة الذكية.
تعتمد معظم هذه التجارب على تقنية اللغة الطبيعية ، لكن المشكلة تكمن في الشركات
غالبًا لا يقوم مطورو الروبوتات بتوظيف عدد كافٍ من مبرمجي اللغة.
لذلك ، إذا كان عملك يحتاج إلى روبوتات محادثة ذكية ، فمن الأفضل الاختيار من بينها
أثناء التعلم الآلي ، عادة ما يكون لدى الشركات المزيد من المطورين التقنيين وتقضي وقتًا أقل.
أو اعتمد على روبوتات المحادثة التي تعمل من خلال محادثات دقيقة معدة مسبقًا
تعد صورة زر الخيار أمام المستخدم هي الحل الأكثر فاعلية لإنشاء روبوتات محادثة.