شركة الذكاء الاصطناعي للخدمات والتطوير

ما لا يقل عن أربعة مشاريع معالجة لغة طبيعية مفتوحة المصدر تستغل شبكات عصبية هائلة تتحدى حاليًا مشروع البرمجة اللغوية العصبية التجاري الكبير الوحيد: GPT-3 من OpenAI.

تهدف المبادرات مفتوحة المصدر إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وتعزيز تطوره. كل هذه المشاريع مبنية على محولات: نوع خاص من الشبكات العصبية التي أثبتت أنها الأكثر كفاءة في العمل مع هياكل اللغة البشرية.

ما هي المحولات ولماذا تعتبر التطورات الأخيرة في مشهدها مهمة جدًا؟

ما هي المحولات في معالجة اللغات الطبيعية؟

في طريقهم الطويل نحو النجاح، جرب الباحثون شبكات عصبية مختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية. أخيرًا، توصلوا إلى نموذجين يعتمدان إما على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) أو الشبكات العصبية المتكررة (RNN) مع الاهتمام.

في مثال لمهمة الترجمة، الفرق بين الاثنين هو كما يلي. على الرغم من أن كلا النوعين يأخذان في الاعتبار ما تعلموه حول جملة معينة من ترجمة الكلمات السابقة فيها، إلا أنهم سيتابعون الكلمة التالية في الصف باستخدام أساليب مختلفة.

ستقوم شبكة CNN بمعالجة كل كلمة في الجملة في سلاسل متوازية، في حين أن شبكة RNN مع الاهتمام ستتأكد من وزن كل كلمة سابقة في الجملة فيما يتعلق بتأثيرها على معنى الكلمة التالية، وبالتالي التعامل مع الكلمات واحدة تلو الأخرى. لا تحل شبكة CNN مشكلة العثور على المعنى الصحيح لكل كلمة بشكل مثالي، ولكنها يمكن أن تعمل بشكل أسرع؛ تنتج RNN نتائج أكثر صحة ولكنها تعمل ببطء.

باختصار، المحول هو مزيج من الاثنين معا. ويستخدم تقنية الانتباه لتقييم التأثير المتبادل للكلمات المفردة في الجملة على بعضها البعض. من ناحية أخرى، فهو يعمل بشكل أسرع بفضل "المواضيع" المتعددة: أزواج مما يسمى بأجهزة التشفير وأجهزة فك التشفير التي تساعد على التعلم، وتطبيق ما تم تعلمه، ونشر المعرفة التي تم الحصول عليها إلى التكرار التالي.

ماذا يمكن أن تفعل المحولات؟

وبصرف النظر عن الترجمة، يمكن للمحولات التنبؤ بالكلمة التي سيتم استخدامها بعد ذلك في الجملة، وبالتالي توليد جمل كاملة من الكلام البشري.

وهذا يسمح لنا باستخدامها لأغراض مختلفة.

يمكن استخدام قدرات إنشاء محتوى Transformers لتصميم روبوتات دردشة أفضل، وكتابة محتوى الويب، وتحرير أيدي موظفي الدعم الفني. تقترن حالة الاستخدام الأخيرة بمهارة المحولات في البحث عن المعلومات التي تعد بمجموعة واسعة من التطبيقات في الحياة الواقعية.

وبصرف النظر عن اللغات البشرية البحتة، فإن بعض المحولات قادرة على التعامل مع لغات البرمجة وحتى إنشاء نصوص برمجية لنماذج التعلم العميق الأخرى. تتيح مهارات البرمجة والقدرة على فهم الكلام البشري للمحولات أن تصبح مطوري الواجهة الأمامية. ويمكن إطلاعهم بنفس الطريقة التي يتبعها المطور البشري وسيتوصلون إلى تخطيط ويب.

وكجزء من تجربة أخرى، تم دمج المحولات في برنامج Excel وتمكنت من ملء الخلايا الفارغة في جدول بيانات يتنبأ بالقيم بناءً على البيانات الموجودة في نفس جدول البيانات. سيسمح لنا ذلك باستبدال وظائف Excel الضخمة بصيغة محول واحدة فقط تحاكي سلوك خوارزمية كاملة.

في المستقبل، قد تحل المحولات محل مهندسي عمليات التنمية البشرية حيث يجب أن يكونوا قادرين على تكوين الأنظمة وتوفير البنى التحتية بأنفسهم.

يبدو وكأنه نجاح باهر! في الواقع، جلب عام 2022 بعض التحديثات الملهمة في هذا المجال.

أداء المحولات والموارد المطلوبة

أصبح تقليد الفن الإنساني لمعالجة اللغة حالة تنافسية للغاية.

قياس النجاح ليس بالأمر الواضح. في الواقع، الفائز هو الأسرع والأكثر دقة. ولكن يمكنك تحقيق سرعة ودقة عالية من خلال مزيج من عاملين رئيسيين:

• بنية الشبكة العصبية الخاصة بك؛ على الرغم من أن بنية المحولات هي المهيمنة حاليًا؛
• عدد المعلمات في شبكتك العصبية.

مع الأخير نفهم عدد روابط بين العقد في الشبكة. وليس لهذا الرقم بالضرورة علاقة خطية بعدد العقد، وهو ما يمثل حجم الشبكة.

والأهم من ذلك، بالنسبة للشركات ومجموعات البحث والأفراد، فإن العوامل الرئيسية التي تؤثر على نجاح أطفالهم هي - على ما يبدو - حجم الاستثمار المتاح لهم، وحجم بيانات التدريب، والوصول إلى المواهب البشرية لتطوير المهارات. نموذج.

أقوى مشاريع الذكاء الاصطناعي في العالم

بالنظر إلى العوامل المذكورة أعلاه، دعونا نلقي نظرة على من يقود مسابقة الذكاء الاصطناعي.

جي بي تي-3

OpenAI جي بي تي-3 كان (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) هو الرائد في السباق. يحتوي على 175 مليار معلمة ويمكنه تعلم مهام جديدة متعلقة باللغة من تلقاء نفسه. يمكنه أن يفعل أكثر من مجرد الترجمة: أحد تطبيقاته المهمة هو الإجابة على الأسئلة وتصنيف المعلومات.

تم تدريبه على 570 جيجابايت من البيانات النظيفة من 45 تيرابايت من البيانات المنسقة، وهو عدد كبير. عيبه الرئيسي هو أن OpenAI لا يسمح بالوصول المجاني إلى النموذج لاستخدامه، ولا إلى الكود الخاص به لتحسينه. إنه يقدم فقط واجهة برمجة تطبيقات تجارية للحصول على نتائج النموذج. وبالتالي، لا يمكن إلا للباحثين في OpenAI المساهمة في هذا المشروع.

مثل كثيرين آخرين، GPT-3 "يتحدث" اللغة الإنجليزية فقط.

وو داو 2.0.

بالمعنى الكمي، وو داو 2.0. يتفوق على GPT-3 لأنه تم تدريبه على 1.2 تيرابايت من البيانات النصية الصينية، و2.5 تيرابايت من البيانات النصية الصينية الرسومات البيانات و1.2 تيرابايت من البيانات النصية باللغة الإنجليزية. كما أن لديها 1.75 تريليون معلمة، أي 10 مرات أكثر من GPT-3.

وو داو 2.0. يمكنه العمل في أوضاع الوسائط المختلفة وحتى تصميم الهياكل ثلاثية الأبعاد. تم الإعلان عنه كمصدر مفتوح ولم يصل بعد إلى GitHub لسبب ما.

ميتاسيك/OPT-175B

غالبًا ما واجهت شركة Meta، المعروفة سابقًا باسم Facebook، اتهامات بإخفاء نتائج بحثية مهمة كان من الممكن أن تساهم بها البشرية. إن محاولتهم الأخيرة لجعل نماذج المحولات متاحة بشكل أكبر قد تساعدهم في إصلاح سمعتهم المدمرة.

كما يوحي اسمه، يحتوي المحول على 175 مليار معلمة. لقد تم إنشاؤه كنسخة من GPT-3 ليتناسب مع أدائه وقدرته.

ميزة أخرى لـ Metaseq هي ذلك مستودع جيثب الخاص به تستضيف نماذج ذات معلمات أقل مما يسمح للعلماء بضبطها لمهام محددة فقط وتجنب تكاليف الصيانة والتدريب المرتفعة المرتبطة بنماذج المحولات الأكبر حجمًا.

ومع ذلك، فهو ليس مفتوح المصدر تمامًا: يقتصر الوصول على مجموعات البحث ويجب أن يتم طلبه من قبلهم وموافقة Meta على أساس كل حالة على حدة.

افتح جي بي تي-X

من المؤسف دائمًا أن ينشأ مشروع علمي بسبب الخوف من الضياع، وليس بسبب وجود ما يكفي من الإلهام له. وهذا هو الحال مع مشروع جي بي تي-X: تم رعايته في أوروبا وتم تصنيفه كاستجابة لـ GPT-3 وأداة لترسيخ "السيادة الرقمية" لأوروبا. يعد معهد فراونهوفر الألماني المحرك الرئيسي لتطويره، بدعم من شركائه في التعاون طويل الأمد من الصناعة والمجتمع الأكاديمي الألماني والأوروبي.

بدأ GPT-X مؤخرًا ولا يوجد الكثير من المعلومات حول مدى تقدمه.

جي بي تي-J وجي بي تي-NEO

إليثر آي هي مجموعة بحثية مستقلة تسعى إلى تحقيق هدف إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي. إنهم يقدمون نموذجين أصغر: GPT-X مع 60 مليار معلمة وGPT-NEO مع 6 مليارات فقط. ومن الغريب أن GPT-X يتفوق على GPT-3 في مهام البرمجة وهو جيد تمامًا في سرد القصص واسترجاع المعلومات والترجمة، مما يجعله آلة مثالية لروبوتات الدردشة.

محول جوجل سويتش

كان من الصعب تحديد الأسماء التي يجب إدراجها في هذه القائمة وأيها لا، ولكن من المؤكد أن جوجل تستحق الذكر، على الأقل لسببين.

الأول هو أن عملاق الإنترنت جعل محوله مفتوح المصدر.

والثاني هو أن محول التبديل أعطيت بنية جديدة. لديها شبكات عصبية متداخلة في طبقات شبكتها العصبية الرئيسية. وهذا يسمح بتعزيز أدائها دون زيادة مقدار القوة الحسابية اللازمة.

يحتوي محول المحول على 1.600 مليار معلمة. ومع ذلك، لم يسمح له بالتغلب على GPT-3 في الدقة والمرونة بعد؛ على الأرجح، بسبب قلة تدريب Switch Transformer.

خاتمة

وبالمناسبة، يعد التدريب مسألة ملحة في هذا المجال: فقد استخدم الباحثون بالفعل جميع النصوص الإنجليزية المتوفرة في هذا العالم! ربما يحتاجون إلى اتباع مثال وو داو والتحول إلى لغات أخرى قريبًا.

هناك مشكلة أخرى وهي المشكلة التي تناولها Switch Transformer بالفعل: المزيد من معلمات الشبكة مع حسابات أقل. يؤدي تشغيل الشبكات العصبية إلى انبعاث ثاني أكسيد الكربون بكميات كبيرة. ولذلك، يجب أن يظل الأداء الأفضل هو الهدف الرئيسي ليس فقط لأسباب تجارية، ولكن أيضًا لأسباب بيئية.

ويصبح هذا ممكنًا بفضل المشاريع مفتوحة المصدر: فهي تزود هذا المجال البحثي بالأدمغة (البشرية) الجديدة والمعرفة والأفكار الجديدة.

يحتاج الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية إلى الإلهام من الممارسة. في AI Superior، نتابع التحديثات ونتطلع إلى تنفيذ نتائج المشاريع مفتوحة المصدر لعملائنا في الصناعة واحتياجاتهم. نحن ندعوك للاستفادة من خبرتنا في الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية لأي حالة استخدام، بدءًا من المتاجر عبر الإنترنت وأبحاث التسويق وحتى الصناعات الهندسية الداعمة.

دعونا نفكر في جميع إيجابيات وسلبيات كونك رائدًا في صناعة التعلم الآلي وجلب مناهج SOTA إلى عملك.

في AI Superior، نؤمن بشدة أنه من الضروري متابعة أحدث النتائج الأكاديمية في تعلم الآلة، لمعرفة طرق التعلم الآلي المقترحة حديثًا، ومجموعات بيانات التدريب، وكل ما له أهمية للحفاظ على الأصول الناجحة المدرة للدخل لمشاريع تعلم الآلة.

لماذا نحتاج إلى التعلم الآلي العلمي SOTA

التفرد هو ما يجعل الشركات لاعبين أقوياء. في صناعة التعلم الآلي، لم يكن مستوى المنافسة مرتفعًا جدًا قبل عقد من الزمن، عندما تجرأ عدد قليل فقط من الشركات الناشئة على العمل مع تعلم الآلة. لكن في الوقت الحاضر، عندما يتحول تعلم الآلة نفسه إلى SOTA للشركات كثيفة البيانات، يصبح من المهم أكثر فأكثر أن تتقدم على منافسيك بخطوة.

يولد المجتمع العلمي باستمرار الكثير من النتائج الواعدة. لن يدخل جميعهم إلى الصناعة قريبًا. يجب أن تعتبرها فرصتك للحصول على اكتشاف جديد لم يتم اكتشافه بعد في الصناعة.

تذكر أن هذه النتائج غالبًا ما تولد في قلب جامعة مرموقة تجمع أفضل العقول العلمية والكثير من الخبرة ذات الصلة. يمكنك النقر على النتائج التي ظهرت في بيئة فريدة لن تتمكن من إعادة إنشائها أبدًا. وفي معظم الأحيان، تكون الأوراق الأكاديمية متاحة مجانًا أو مقابل رسوم رمزية.

عندما تتمكن من اعتماد SOTA ML في عملك، يمكنك أن تتوقع تعزيزًا كبيرًا في أداء شركتك. تتيح لك الأساليب الجديدة توسيع نطاق خدماتك وجذب عملاء جدد وتحويل العملاء الحاليين إلى عملاء مخلصين على المدى الطويل. سيعرف عملاؤك أنك تقدم شيئًا متميزًا وتساعدهم على الأداء بشكل أفضل.

علاوة على ذلك، باستخدام SOTA ML، يمكنك البدء في حل المشكلات التي لا يمكن معالجتها بكفاءة بالطرق الحالية. وهذا مهم بشكل خاص لشركات الخدمات – مثل AI Superior – لأنه يجعلنا أكثر قوة في مواجهة المنافسة المتوترة في السوق. في AI Superior، نعمل على مشاريع مختلفة بمهام طموحة لا يمكن معالجتها بشكل صحيح إلا من خلال مناهج SOTA ML.

أخيرًا وليس آخرًا، غالبًا ما تواجه النتائج العلمية صعوبات في الوصول إلى المجتمع نظرًا لأن المجتمعات الأكاديمية قد تكون منفصلة قليلاً عن الجماهير الأوسع. معظم النتائج عالية المستوى للغاية بحيث لا يكون لها تأثير مباشر على المستخدمين النهائيين.

من خلال اعتماد التعلم الآلي SOTA، فإنك تساعد على توصيل هذه النتائج. أنت تلعب دور الوسيط.

لكن دعونا نبقى متحمسين، لكن لا نبالغ في البهجة. ما هي عيوب كونك من أوائل مستخدمي SOTA ML؟

أحدث تقنيات التعلم الآلي: الأشياء التي يجب أن تكون على دراية بها

قلنا من قبل أنه يمكنك الاستفادة من المعرفة التي لم يستخدمها أي شخص آخر في الصناعة حتى الآن. لكن العيب هو أن عدم تبني المعرفة الأكاديمية يشكل في حد ذاته قصة نهاية سعيدة. قد يتبين أن بعض النتائج لا تنطبق بشكل مباشر على الحياة الواقعية أو أن تنفيذها مكلف.

فكر فقط في مقدار الأمل الذي كان لدينا جميعًا تجاه السيارات ذاتية القيادة، وكم أصبحنا نعرف الآن جميع المشكلات القانونية المرتبطة بها.

كونك رائدًا هو دائمًا خطر. ولم يقم أحد بتجربتها بعد، والنتيجة ليست آمنة. قد تكون لديك أفضل تكنولوجيا SOTA ML ولكنك تفتقر إلى فهم كيفية تحقيق الدخل منها.

في كثير من الأحيان، يكون أحد أسباب تأخر التنفيذ أو فشله هو الافتقار إلى أطر العمل التي من شأنها أن تساعد في تحويل نموذج عملك إلى نموذج قائم على التعلم الآلي. في بعض الأحيان، لا يكون لديك تقنية جسر يمكنها ربط مناهج SOTA ML مع ما تفعله فعليًا للمستهلكين النهائيين، على سبيل المثال، تتطلب وحدات التحكم الدقيقة التي تتمتع بقدرات ML برمجة C ولن تعمل مع أطر عمل أخرى.

أنت أيضًا بحاجة إلى أشخاص ذوي مهارات معينة. لتبني محاكاة في الوقت الحقيقي من ورقة أكاديمية، عليك تعيين شخص حاصل على درجة الدكتوراه. لا يتطلب هذا استثمارًا ماليًا فحسب، بل قد يمثل تحديًا لثقافة شركتك لدمج الأشخاص ذوي الخلفية الأكاديمية.

ولذلك، فإن الخطر الرئيسي يكمن في محاولة اعتماد أساليب SOTA ML التي لم تتم الموافقة عليها ولم تثبت بعد أنها جذابة تجاريا.

الطريقة الآمنة لجلب SOTA ML إلى عملك

لكي تصبح مشرفًا، قد تحتاج إلى مشرف آخر. يمكن لفريق AI Superior مساعدتك في العثور على أساليب جديدة تمامًا لتعلم الآلة. كجزء من خدمة البحث والتطوير لدينا، نراجع الأوراق الأكاديمية الحديثة ونحدد تلك التي يمكن لعملائنا الاستفادة منها. علاوة على ذلك، يمكننا مساعدتك في تنفيذ أساليب SOTA ML التي نجدها. على سبيل المثال، قمنا بمساعدة شركة Boehringer Ingelheim، وهي شركة أدوية، على اعتمادها بنجاح تقنيات التعرف على الصور الجديدة. ولا يؤثر ذلك على الشركة فحسب، بل على المجتمع أيضًا، حيث حصلت على أداة قوية لتشخيص السرطان.

خاتمة

إلى أي مدى يجب عليك متابعة أحدث التطورات في العلوم كشركة للتعلم الآلي؟

إنه قرار صعب لأنه قد يعني إلى حد كبير بذل المزيد من الجهد لفريقك الحالي أو الحاجة إلى تعيين فريق جديد.

النتيجة ليست مضمونة ولكن قد يكون لها تأثير إيجابي للغاية على عملك ومجتمعك.

معالجة اللغة الطبيعية، المعروف باسم البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يسمح لبرنامج الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية أثناء كتابتها وتحدثها. ويشار إليها باسم اللغة الطبيعية، وهي جزء من الذكاء الاصطناعي.

مع وجودها الطويل الذي يزيد عن 50 عامًا، تضمنت البرمجة اللغوية العصبية مجموعة متنوعة من تطبيقات العالم الحقيقي في العديد من المجالات، بما في ذلك الأبحاث الطبية وذكاء الأعمال ومحركات البحث. كما أن لها جذور في علم اللغة.

البرمجة اللغوية العصبية مهمة لأنها تمكن من حل الغموض في اللغة وتضيف بنية رقمية عملية للبيانات للعديد من التطبيقات النهائية، مثل تحليلات النص أو التعرف على الكلام. ولكن هل تعلم كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية ولماذا تعتبر البرمجة اللغوية العصبية مهمة جدًا؟ هيا نكتشف!
كيف تتم معالجة اللغة الطبيعية؟
البرمجة اللغوية العصبية مهمة لأنها تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة الطبيعية كما يفعل البشر. ويستخدم الذكاء الاصطناعي للتعامل مع معلومات العالم الحقيقي ومعالجتها وتلخيصها حتى يتمكن الكمبيوتر من الفهم، بغض النظر عما إذا كانت اللغة مكتوبة أو منطوقة.

تستخدم أجهزة الكمبيوتر برامج لمعالجة المعلومات المقدمة لها، ويتم تحويل ذلك إلى تعليمات برمجية طوال هذه العملية لمساعدة الكمبيوتر على الفهم.

تعد المعالجة المسبقة للبيانات إحدى المرحلتين الرئيسيتين في معالجة اللغة الطبيعية، وتتضمن تنظيف البيانات النصية وإعدادها للآلات لتحليلها. تسلط هذه المرحلة الضوء على الميزات وتضع البيانات في شكل عملي، مما يسمح للخوارزمية بالعمل مع النص المقدم.

تقنيات معالجة اللغة

يمكن القيام بالعديد من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك:

• الترميز. - تقسيم النص إلى وحدات أصغر.
• وقف إزالة الكلمة. – إزالة الكلمات اليومية العادية وترك البرنامج بكلمات غير مألوفة توفر أكبر قدر من المعلومات حول النص.
• Lemmatization وsteming. – اختزال الكلمات إلى أشكالها الأساسية (الجذر) لتسهيل معالجتها.
• وضع علامات على جزء من الكلام. - تمييز الكلمات بناءً على أجزاء الكلام الخاصة بها (الأسماء، الصفات، الأفعال، إلخ)

بمجرد معالجة البيانات مسبقًا، فإن المرحلة الحرجة الثانية هي تطوير الخوارزمية، مما يساعد البرنامج على معالجة البيانات. هناك العديد من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة والأساسية، ولكن عادةً ما يتم استخدام نوعين رئيسيين:

• النظام القائم على التعلم الآلي – يستخدم هذا النظام الإحصائيات. تتعلم الآلات أداء المهام من خلال بيانات التدريب المقدمة، مما يساعدها على ضبط استراتيجياتها مع معالجة المزيد من البيانات. تجمع هذه الأنظمة بين التعلم الآلي والعميق مع الشبكات العصبية، مما يسمح لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية بصقل قواعدها الخاصة من خلال التعلم المتكرر ومعالجة المعلومات.

• النظام القائم على القواعد. يستخدم هذا النظام قواعد لغوية تم تطويرها بعناية. تم استخدام هذه الطريقة في وقت مبكر في تطوير معالجة اللغة الطبيعية وهي تُستخدم اليوم.

معالجة اللغات الطبيعية في الرعاية الصحية

عندما يتعلق الأمر بمعالجة اللغة الطبيعية في مجال الرعاية الصحية، إليك ما تحتاج إلى معرفته. في حين أن الطريقة التي يمكن بها للبرمجة اللغوية العصبية أن تكون أكثر من مجرد مفيدة في مجال الرعاية الصحية لا حدود لها تقريبًا، فقد قدمنا لك بعضًا من أفضل حالات الاستخدام:

• تحسين التوثيق السريري: بدلاً من المراجعة اليدوية للسجلات الصحية الإلكترونية (التقارير الشاملة عن الصحة العامة للمريض)، يستخدم البرمجة اللغوية العصبية إدخال البيانات المصاغة والإملاء من الكلام إلى النص لاستخراج البيانات الحيوية من السجلات الصحية الإلكترونية في نقطة الرعاية. يتيح ذلك للأطباء التركيز على تزويد المرضى بالرعاية الأساسية التي يحتاجون إليها ويضمن دقة الوثائق السريرية وتحديثها.

• تسريع مطابقة التجارب السريرية: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التحقق تلقائيًا من كميات هائلة من البيانات السريرية وبيانات المرضى غير المنظمة وتحديد المرشحين المؤهلين للتجارب السريرية باستخدام البرمجة اللغوية العصبية. وهذا يساعد المرضى على الوصول إلى الرعاية التجريبية التي يمكن أن تحسن حالتهم بشكل كبير مع دعم الابتكار في المجال الطبي.

• دعم القرارات السريرية: تظهر هنا مرة أخرى أهمية معالجة اللغة الطبيعية لأنها تسمح للأطباء بالوصول إلى المعلومات المتعلقة بالصحة عندما يحتاجون إليها بالضبط مما يجعلها سهلة وسريعة وفعالة، وتمكنهم من اتخاذ قرارات أفضل في هذه المرحلة. الرعاية.

حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية في التطبيقات اليومية

من المعروف أن معالجة اللغة الطبيعية عملية ومفيدة للغاية وتستخدم في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي الحديثة. مما لا شك فيه أن اللغة الطبيعية تمثل القوة الدافعة وراء الذكاء الآلي.

نريد أن نقدم لك بعض الأمثلة الأكثر استخدامًا وانتشارًا: 

الترجمة الآلية

أحد أشهر أمثلة البرمجة اللغوية العصبية هو ترجمة Google. تتضمن الترجمة الآلية العملية أكثر من مجرد استبدال الكلمات في لغة ما بكلمات من لغة أخرى. على الرغم من أنها ليست مثالية، إلا أن التمثيل الأساسي لترجمة Google هو التقاط معنى ونبرة اللغة التي تتم ترجمتها، وبأقصى ما تستطيع، ترجمة الكلمة أو العبارة أو الجملة إلى لغة أخرى.

حققت أدوات الترجمة الآلية تقدمًا هائلاً من حيث الدقة من حيث بدأت. أفضل طريقة لاختبار ذلك هي ترجمة جملة أو عبارة إلى لغة أخرى ثم العودة مرة أخرى ومعرفة ما إذا كان سيكون لها معنى.

كشف البريد العشوائي

على الرغم من أن هذا ليس معيارًا، إلا أن أفضل تطبيقات الكشف عن البريد العشوائي تستخدم بعض حلول البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفحص رسائل البريد الإلكتروني بحثًا عن إمكانيات تصنيف النص. يعمل كل شيء لأن حل معالجة اللغة الطبيعية يقوم بفحص رسائل البريد الإلكتروني بحثًا عن العبارات، والكلمات التي تُستخدم غالبًا في البريد العشوائي أو التصيد الاحتيالي.

وقد يشمل ذلك كله قواعد نحوية سيئة، ومصطلحات مالية، وإلحاحًا غير مناسب، ومفردات تهديدية، وحتى أسماء شركات بها أخطاء إملائية، على سبيل المثال لا الحصر.

المساعدون الظاهريون

ربما لم تكن على دراية بالوكلاء الافتراضيين وروبوتات الدردشة، لكن المساعدين الافتراضيين مثل Alexa من Amazon وSiri من Apple مدعومون بالذكاء الاصطناعي، أي البرمجة اللغوية العصبية. ويستخدمون التعرف على الكلام لتحديد الأوامر الصوتية وأنماط اللغة الطبيعية للاستجابة بشكل مناسب أو بتعليقات مفيدة.

لديهم أيضًا خيار الرد على النصوص المكتوبة. إحدى الميزات الأكثر تقدمًا التي تثبت مدى ضرورة معالجة اللغة الطبيعية هي القدرة على الرد على الأسئلة بكلماتهم الخاصة مع إجابات مفيدة.

تلخيص النص

تسمح تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المفيدة للبرنامج بتلخيص كميات كبيرة من النصوص الرقمية وعمل ملخصات، مما يتيح للأشخاص عدم الاضطرار إلى قراءة الاختبار بأكمله. تستخدم أفضل تطبيقات تلخيص النصوص الاستدلال الدلالي وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) لإضافة سياق واستنتاجات قيمة إلى الملخصات.

تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي: تسمح ميزة البرمجة اللغوية العصبية هذه للأنظمة بتحليل اللغة المستخدمة في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات، وحتى الاستجابات واستخراج المشاعر والمواقف المستمدة من المنتجات ومعلومات الأحداث والعروض الترويجية. وهذا بدوره يساعد الشركات على استخدام هذه التعليقات والبيانات في تصميمات المنتجات أو الحملات الإعلانية.

استنتاج معالجة اللغة الطبيعية

تعمل معالجة اللغة الطبيعية على سد فجوة حاسمة بين البرمجيات والبشر لجميع الشركات. يعد ضمان ودعم نهج البرمجة اللغوية العصبية السليم عملية مستمرة، ولكن النتائج ستظهر عبر فرقك وأعمالك.

تستخدم الشركات كميات هائلة من البيانات غير المنظمة والمثقلة بالنصوص وتحتاج إلى طريقة لمعالجتها بكفاءة. يتم تخزين الكثير من المعلومات التي يمكنك العثور عليها عبر الإنترنت في قواعد البيانات. إنها تمثل لغة الإنسان الطبيعية، وحتى وقت قريب، لم تتمكن الشركات من تحليل هذه البيانات. ولهذا السبب بالذات، يمكننا أن نستنتج أن معالجة اللغة الطبيعية أمر ضروري.

تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا حاسمًا في التكنولوجيا وكيفية تفاعل البشر معها، حيث يتم استخدامها في العديد من التطبيقات الواقعية واليومية في مجالات المستهلكين والأعمال، بما في ذلك الأمن السيبراني وروبوتات الدردشة ومحركات البحث وتحليلات البيانات الضخمة. على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية لا تخلو من التحديات، فمن المتوقع أن تستأنف البرمجة اللغوية العصبية لتكون جزءًا أساسيًا من الصناعة والحياة اليومية.

يعد التحسين والتطوير المستمر أمرًا بالغ الأهمية، وبدون المستخدمين الفعليين، لن يتمكن من التقدم. تُظهر برامج الذكاء الاصطناعي مدى تأثير معالجة اللغة الطبيعية على البشر حيث أنها مصنوعة بفكرة جعل الحياة والأعمال أسهل للجميع.

سواء أتيحت لك الفرصة للعمل مع نظام يعمل بالذكاء الاصطناعي أم لا، فإن التقدم الحالي في هذا المجال يذهل حتى الأشخاص الذين ليس لديهم سوى القليل من المعرفة به. إن الإمكانيات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في كل مجال أو مجال متخصص رائعة حقًا، وتستمر في النمو مع مرور كل عام.

إذا كنت قد شاهدت أفلامًا تعرض تقنيات جديدة رائعة تتعمق في المستقبل باستخدام الذكاء الاصطناعي، فهذا هو المكان الذي نتجه إليه. إنه بالفعل جزء من الرعاية الصحية والتطبيقات اليومية، ولكن ماذا عن الذكاء الاصطناعي والتسويق معًا؟ سنناقش اليوم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق وكيف يمكن أن يصبح أفضل.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يشير الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم الذكاء الاصطناعي، إلى الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم من خلال محاكاة الذكاء البشري. يرتبط هذا المصطلح أيضًا بأي آلة أو برنامج يعرض سمات تشبه العقل البشري، مثل حل المشكلات أو التعلم.

إن الترشيد واتخاذ الإجراءات لتحقيق هدف محدد هو السمة المثالية لأي ذكاء اصطناعي. أحد أشكال الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي، مما يعني أن برامج الكمبيوتر لا تحتاج إلى مساعدة من البشر للتعلم من البيانات الجديدة والتكيف معها.

ما هو التسويق بالذكاء الاصطناعي؟

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي في التسويق، فمن الضروري أن نفهم شيئًا واحدًا. يستخدم التسويق بالذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات تلقائية بناءً على جمع البيانات وتحليلها وملاحظات إضافية من الجمهور أو الاتجاهات الاقتصادية التي قد تؤثر على جهود التسويق. عندما تكون هناك حاجة للسرعة، غالبًا ما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في جهود التسويق. هذا ما يُعرف بتسويق الذكاء الاصطناعي.

تستخدم أدوات تسويق الذكاء الاصطناعي ملفات تعريف العملاء وبياناتهم لفهم أفضل طريقة للتواصل مع العملاء، حيث تقدم لهم في الوقت المناسب رسائل مخصصة دون مشاركة أعضاء فريق التسويق، مما يضمن أقصى قدر من الكفاءة.

يتم استخدامه لإثراء فرق التسويق أو أداء المزيد من الواجبات التكتيكية التي تحتاج إلى قدر أقل من الفروق البشرية بالنسبة للعديد من المسوقين اليوم.

مكونات التسويق بالذكاء الاصطناعي

يساعد الذكاء الاصطناعي المسوقين على التواصل مع عملائهم. تشتمل العناصر التالية لتسويق الذكاء الاصطناعي على الحلول الأكثر تميزًا اليوم والتي تسمح لنا بسد الفجوة بين الكميات الكبيرة من بيانات العملاء التي يتم جمعها والخطوات التالية القابلة للتنفيذ والتي يمكن استخدامها للحملات المستقبلية:

التعلم الالي

ينطبق التعلم الآلي على خوارزميات الكمبيوتر التي يمكنها تحليل المعلومات وتحسينها تلقائيًا من خلال التجربة. كما أنها مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تقوم الأجهزة التي تؤثر على التعلم الآلي بفحص المعلومات الجديدة في البيانات التاريخية ذات الصلة التي يمكنها الإبلاغ عن القرارات التي تستند إلى ما كان يعمل أو لم يعمل في الماضي.

البيانات الضخمة والتحليلات

أدى وصول الوسائط الرقمية إلى تدفق البيانات الضخمة، مما أتاح للمسوقين فرصًا لفهم أفعالهم وإسناد القيمة بدقة عبر القنوات. وقد أدى هذا أيضًا إلى الإفراط في تشبع البيانات، حيث يتعثر العديد من المسوقين في تحديد مجموعات البيانات التي تستحق جمعها.

حلول منصة الذكاء الاصطناعي

تعمل الحلول الفعالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تزويد المسوقين بمنصة رائدة لإدارة الكميات الهائلة من البيانات المجمعة. يمكن لهذه المنصات أن تبث معلومات تسويقية ثاقبة إلى جمهورك المستهدف حتى تتمكن من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات حول كيفية الوصول إليهم بشكل أفضل.

تحديات التسويق بالذكاء الاصطناعي

يعتمد التسويق الحديث على الفهم المتعمق لاحتياجات العملاء وامتيازاتهم ومن ثم التصرف بناءً على تلك المعرفة بسرعة وفعالية. لقد أدت القدرة على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي إلى نقل الذكاء الاصطناعي إلى المقدمة بالنسبة لأصحاب المصلحة في مجال التسويق.

ومع ذلك، يجب أن تكون فرق التسويق حكيمة عند تحديد أفضل السبل لدمج الذكاء الاصطناعي في حملاتها وإجراءاتها. لا يزال تطور واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى. لذلك، هناك بعض التحديات التي يجب أن تكون على دراية بها عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في التسويق.

وقت التدريب وجودة البيانات

لا تعرف أدوات الذكاء الاصطناعي تلقائيًا الخطوات التي يجب اتخاذها لتحقيق أهداف التسويق. إنهم يحتاجون إلى الوقت والتدريب لفهم الأهداف التنظيمية وتفضيلات العملاء والاتجاهات التاريخية والسياق العام والخبرة. فهو يتطلب وقتًا وتحليلات تنبؤية، ولكنه يتضمن أيضًا ضمانات جودة البيانات.

لنفترض أن أدوات تسويق الذكاء الاصطناعي لم يتم تدريبها باستخدام بيانات عالية الجودة تكون دقيقة وفي الوقت المناسب وممثلة. في هذه الحالة، سيتوصل الجهاز إلى استنتاجات أقل من المثالية التي لا تعكس رغبات المستهلك، وبالتالي تقليل القيمة.

خصوصية

يقوم العملاء والهيئات التنظيمية على حدٍ سواء بتفصيل كيفية استخدام المؤسسات لبياناتهم. تحتاج فرق التسويق إلى ضمان استخدام بيانات العملاء بشكل أخلاقي والامتثال لمعايير مثل اللائحة العامة لحماية البيانات أو المخاطرة بغرامات باهظة والإضرار بالسمعة. وما لم تكن الأدوات مبرمجة بدقة لمراعاة المبادئ التوجيهية القانونية الدقيقة، فإنها قد تتجاوز ما هو مقبول في استخدام بيانات المستهلك للتخصيص.

أفضل ممارسات النشر

نظرًا لأن تسويق الذكاء الاصطناعي هو أداة أحدث، لم يتم إنشاء أفضل الممارسات التقليدية لتوجيه عمليات النشر الأولية لفرق التسويق.

التكيف مع المشهد التسويقي المتغير

منذ ظهور الذكاء الاصطناعي، شهدنا اضطرابًا في عمليات التسويق اليومية. يجب على المسوقين تقييم الوظائف التي سيتم استبدالها والوظائف التي سيتم إنشاؤها.

التحليلات التنبؤية في الذكاء الاصطناعي

من المهم أيضًا فهم كيفية استخدام التحليلات التنبؤية في الذكاء الاصطناعي. بمجرد إقرانها بالذكاء الاصطناعي، تمثل المراقبة من هذه الأنظمة المتقدمة المفتاح للتنبؤ الدقيق وفي الوقت المناسب للمضي قدمًا.

بشكل عام، التحليلات التنبؤية موجودة لتحسين جميع العمليات بمساعدة البيانات التاريخية والتعلم الآلي. في جوهرها، من الجدير بالذكر أن التحليلات التنبؤية تشمل النمذجة التنبؤية، واستخراج البيانات، والتعلم الآلي، وكلها تقنيات إحصائية. كما يستخدم الإحصائيات الحالية والتاريخية للتنبؤ أو تقدير النتائج المستقبلية.

بالنسبة لأولئك الذين ليسوا متأكدين ما إذا كانت التحليلات التنبؤية جزء من الذكاء الاصطناعي أم لا، يجب أن يدركوا أنها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، والمعروفة باسم الطريقة المستندة إلى الإحصائيات التي تُستخدم لإنشاء السجلات والافتراضات. الهدف الرئيسي منه هو التنبؤ بتشابه نتيجة مستقبلية معينة.

إذا كنت تتساءل هل الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية متماثلان، فهناك اختلاف رئيسي واحد. يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بوضع افتراضات، ثم يقوم بالاختبار والتعلم بشكل مستقل، بينما يُعرف التحليل التنبؤي بتحليل البيانات التاريخية والبيانات الخارجية الموجودة التي تبحث وتجد السلوكيات والأنماط.

الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي في السوق الرقمية، فمن الضروري أن نفهم أن الذكاء الاصطناعي يمكّن جميع المسوقين من تخصيص الاتصالات الفردية بينهم بدلاً من المجموعات المستهدفة العامة التي اعتمد عليها جميع المتخصصين في التسويق في الماضي.

الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر الإنترنت هو تقنية تعمل من خلال التنبؤ بسلوك العميل بناءً على الذكاء، المستفادة من كيفية تفاعل العلامة التجارية السابقة بشكل عام. بالنسبة لأولئك الذين يتساءلون كيف سيغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التسويق الرقمي، لدينا بعض التوقعات، على الرغم من أنه يمكن رؤية التأثير الإيجابي الآن.

بادئ ذي بدء، أصبح الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي واضحًا في الوقت الحالي. إنه يعزز الإنتاجية بطريقة تجعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعمل على أتمتة عدد كبير من الوظائف الرتيبة. فهو يساعد على تعزيز الإنتاجية ويوفر المال والوقت للناس.

باستخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر الإنترنت، يمكنك أيضًا الحصول على رؤى أكثر عمقًا. خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بأهداف الشركة ومشترياتها وقراراتها. ولا ننسى التسويق الفعال أيضاً، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على التخلص من التخمين.

كقائد أعمال أو صانع قرار في مجال الأعمال، قد تبدو معرفة متى وكيف يتم اعتماد التقنيات الناشئة بمثابة مهمة هائلة. يعد الذكاء الاصطناعي (AI) أحد هذه التقنيات، ويحتل مكانًا فريدًا في سوق التكنولوجيا الناشئة بشكل عام. ومن المقدر أنه بحلول عام 2021، سيكون هناك 80% من جميع التقنيات الناشئة أسس الذكاء الاصطناعي. ببساطة، إذا كنت ترغب في الاستثمار في الارتقاء بشركتك إلى المستوى التالي، فعليك التعامل مع الذكاء الاصطناعي. ولكن كيف ينبغي لقادة الأعمال التعامل مع الذكاء الاصطناعي؟ لنلقي نظرة.

حان الوقت للاستثمار في الذكاء الاصطناعي

نحن الآن في عصر الذكاء الاصطناعي، ولم يعد تجاهله خيارًا. تقوم الشركات من جميع الأحجام الآن بتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي لجني المزيد من الكفاءة والإنتاجية وزيادة الإيرادات. وفقا لبحث أجراه جارتنر، اعتمد 4% فقط من المؤسسات في عام 2019 على الذكاء الاصطناعي. وبعد مرور عام واحد فقط، قامت 14% من المؤسسات بنشر الذكاء الاصطناعي، وتعتزم 23% أخرى نشره في الأشهر الـ 12 المقبلة. وهذا يظهر نمطًا واضحًا؛ تستثمر المزيد من الشركات في الذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى. الشركات التي لا تستثمر قريبًا تخاطر بالتخلف عن الركب والفشل في مواكبة منافسيها.

تحديد "لماذا"

لن تتمكن التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من حل المشكلات بطريقة سحرية أو تحسين أعمالك بمفردها. إنها أدوات يجب استخدامها لتحسين وضعك الحالي. عندما تفكر في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي، فإنك تحتاج إلى تحديد سبب رغبتك في الحصول عليها. هل لديك هدف محدد في ذهنك؟ على سبيل المثال، هل ترغب في توسيع نطاق اتصالاتك مع العملاء إلى ما بعد ساعات العمل لديك؟ أو تقليل أوقات الاستجابة وتقليل العبء على موظفي خدمة العملاء لديك؟ إذا كان الأمر كذلك، فإن برنامج الدردشة الآلي يعد استثمارًا ممتازًا.

ركز على المجالات التي يمكنك من خلالها إحداث تأثير كبير بسرعة

يتمتع الذكاء الاصطناعي ببعض القدرات المذهلة حقًا، ولكن ليس عليك القيام بذلك كله مرة واحدة. إذا كنت تبدأ رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي، فمن الأفضل أن تستهدف مجالات عملك التي يمكن أن تشهد تحسنًا ملحوظًا من الذكاء الاصطناعي ولكن مع القليل من الجهد المطلوب. يمكن لأتمتة العمليات الآلية البسيطة أن تحسن الكفاءة بشكل كبير وتخفض تكاليف العمالة في العديد من الأقسام، كما أنها سهلة التنفيذ. مثال آخر هو مكون التصنيف الائتماني الذي يمكنه أتمتة عملية الاكتتاب بالكامل وتقليل المخاطر مع زيادة معدلات القبول. تعد هذه الحلول وغيرها من حلول الذكاء الاصطناعي البسيطة مكانًا رائعًا للبدء.

احصل على الموظفين الأكثر حماسًا على متن الطائرة

وفقًا لدراسة أجرتها شركة Microsoft، فإن 67% من المديرين التنفيذيين و59% من الموظفين الذين شملهم الاستطلاع منفتحون على تجربة الذكاء الاصطناعي. يُظهر هذا اهتمامًا واضحًا وإثارة تحيط بالذكاء الاصطناعي في أماكن عملنا. إذا كنت ترغب في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح، فيجب عليك تعزيز هذا الاهتمام. كيف تفعل هذا؟ من خلال التفاعل مع الموظفين الأكثر حماسًا للذكاء الاصطناعي. سيكون هؤلاء الموظفون هم مروجو الذكاء الاصطناعي لديك وسيسهلون عليك المضي قدمًا في التغيير.

استخدم ديمقراطية الذكاء الاصطناعي لصالحك

في المجتمع الديمقراطي، يتم تمثيل جميع الأشخاص وآرائهم. لذلك، إذا تم إضفاء الطابع الديمقراطي على شيء ما، فسيتمكن جميع الناس من تجربة فوائد المورد (في هذه الحالة، الذكاء الاصطناعي). يوجد حاليًا نقص كبير في المهارات عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات، مما يجعل من الصعب على الشركات التعامل مع بياناتها. ومع ذلك، ليست كل الأخبار سيئة. هناك الكثير من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المجانية أو ذات الأسعار المعقولة والتي يمكنك استخدامها للحصول على فهم أعمق لبياناتك.

هل أنت منشئ أم مشتري؟

يتعين عليك الاختيار بين خيارين عندما تقرر تطبيق الذكاء الاصطناعي؛ هل ترغب في شراء حل الذكاء الاصطناعي المبني مسبقًا أو إنشاء حل خاص بك؟ يتفق معظم الخبراء على أن شراء خوارزمية معدة مسبقًا هي أسهل طريقة لبدء عمليات الذكاء الاصطناعي. تتميز تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا بأنها سريعة التنفيذ، وأرخص بشكل عام، كما أن صيانتها أسهل وأقل تكلفة. ومع ذلك، في كثير من الأحيان، لا يتم تصميم هذا النوع من الحلول لمعالجة مشكلتك بالضبط، وقد تكون محدودة في الوظائف، وفي النهاية، تصبح عديمة الفائدة عندما تدرك أنك بحاجة إلى تحليلات فريدة. في هذه الحالة، يعد إنشاء التحليلات الخاصة بك هو الطريقة الصحيحة الوحيدة للمضي قدمًا.

البيانات كعقلية

تلعب البيانات دورًا أساسيًا في توجيه مستقبل الأعمال، خاصة مع الذكاء الاصطناعي والتحليلات. من الضروري أن يتمتع كل موظف بفهم جيد للبيانات وكيف يمكن تسخيرها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. وينطبق هذا على الموظفين من كل المستويات، من الموظفين ذوي الرتبة الأدنى إلى موظفي C-Suite. يجب على الجميع فهم البيانات على المستوى الأساسي، ويجب أن يكون لدى بعض الموظفين فهم أعمق لها إذا أرادت الشركة النجاح في اعتماد الذكاء الاصطناعي.

كن متعمدًا ومتعمدًا في نهجك تجاه الأخلاق

تصبح بعض الشركات متحمسة بشكل مفرط بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتنسى الأخلاقيات. لطالما كانت الثقة مشكلة في الذكاء الاصطناعي، خاصة فيما يتعلق باعتماد الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية. كثير من الناس حذرون من الذكاء الاصطناعي، وبالتالي يريدون الحد من تعرضهم له. إحدى الطرق للتغلب على ذلك هي أن تكون متعمدًا ومقصودًا في منهجك تجاه الأخلاق. تذكر إنشاء مجموعة واضحة من الأخلاقيات والالتزامات حول استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك. وقد أظهرت الدراسات أن الشركات التي تفعل ذلك تتفوق على الشركات التي لا تفعل ذلك بنسبة 9%.