هوش مصنوعی چگونه نحوه تعامل انسان با ماشین ها را تغییر می دهد؟

بررسی اینکه چگونه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی تعاملات روزمره را با فناوری‌های مختلف بازتعریف می‌کنند.

در 12 ماه گذشته، الگوی دیجیتال جهانی به‌ویژه در رابطه با نحوه تعامل انسان با ماشین‌ها، به‌شدت تکامل یافته است. در واقع، این رشته دستخوش چنان دگرگونی اساسی شده است که اکنون افراد در هر سنی به سرعت با مدل‌های هوش مصنوعی (AI) آشنا می‌شوند که محبوب‌ترین آنها OpenAI ChatGPT است.

نیروی محرکه اصلی این انقلاب پیشرفت در پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی گفتار بوده است. NLP زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر تعامل بین رایانه و انسان با استفاده از زبان و الگوهای گفتاری روزمره تمرکز دارد. هدف نهایی NLP خواندن، رمزگشایی، درک و معنا بخشیدن به زبان انسان به گونه ای است که برای کاربران قابل درک و آسان باشد.

برای توضیح بیشتر، زبان‌شناسی محاسباتی – یعنی مدل‌سازی مبتنی بر قواعد زبان انسانی – را با زمینه‌های دیگری مانند یادگیری ماشینی، آمار و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. در نتیجه، سیستم‌های NLP به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تا زبان انسان را به شیوه‌ای معنادار و مناسب درک، تفسیر، تولید و پاسخ دهند.

همچنین، NLP شامل چندین کار و تکنیک کلیدی است، از جمله برچسب گذاری بخشی از گفتار، شناسایی موجودیت نامگذاری شده، تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، و استخراج موضوع. این وظایف به ماشین ها کمک می کند تا پاسخ هایی از نوع زبان انسانی را درک کرده و تولید کنند. به عنوان مثال، برچسب گذاری قطعه گفتار شامل شناسایی گروه دستوری یک کلمه خاص است، در حالی که شناسایی موجودیت نامگذاری شده شامل شناسایی افراد، شرکت ها یا مکان ها در یک متن است.

NLP مرزهای ارتباط را دوباره تعریف می کند

اگرچه فناوری مجهز به هوش مصنوعی تازه شروع به تبدیل شدن به بخشی از جریان اصلی دیجیتال کرده است، اما در بسیاری از دهه گذشته عمیقاً افراد زیادی را تحت تأثیر قرار داده است. دستیارانی مانند الکسای آمازون، دستیار گوگل و سیری اپل خود را در تار و پود زندگی روزمره ما بافته اند و به ما در همه چیز از یادداشت برداری در مورد یادآوری ها تا سازماندهی خانه های هوشمندمان کمک می کنند.

جادوی پشت این کمک‌ها ترکیبی قدرتمند از NLP و هوش مصنوعی است که به آن‌ها اجازه می‌دهد سخنان انسان را درک کنند و به آن واکنش نشان دهند. با این حال، دامنه NLP و AI اکنون به چند صنعت دیگر نیز گسترش یافته است. به عنوان مثال، در خدمات مشتری، ربات‌های چت اکنون شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا خدمات مشتری خودکار را با پاسخ‌های فوری به سؤالات مشتری ارائه دهند.

این چت ربات های خودکار با توانایی مدیریت همزمان چندین تعامل با مشتری، زمان انتظار را کاهش داده اند.

ترجمه زبان مرز دیگری است که در آن NLP و هوش مصنوعی پیشرفت چشمگیری داشته اند. اپلیکیشن‌های ترجمه اکنون می‌توانند متن و گفتار را در زمان واقعی تفسیر کنند، موانع زبانی را از بین ببرند و ارتباطات بین‌فرهنگی را ارتقا دهند.

مقاله ای در The Lancet اشاره می کند که این قابلیت های ترجمه پتانسیل بازتعریف صنعت مراقبت های بهداشتی را دارند. محققان بر این باورند که این سیستم‌ها می‌توانند در کشورهایی با ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ضعیف مستقر شوند و به پزشکان و متخصصان پزشکی خارج از کشور اجازه می‌دهند تا ارزیابی‌های بالینی خطر را به صورت زنده انجام دهند.

تجزیه و تحلیل احساسات، یکی دیگر از کاربردهای NLP، همچنین برای رمزگشایی لحن عاطفی در پشت کلمات استفاده می شود و پاسخ های پلتفرم هایی مانند Google Bard، ChatGPT و Jasper.ai را حتی انسانی تر می کند.

اخیراً: پذیرش بیت کوین در مکزیک با مشارکت غول خرده فروشی لایتنینگ انجام شد

به لطف قابلیت‌های افزایش یافته، این فناوری‌ها می‌توانند در سیستم‌های نظارت رسانه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل تحقیقات بازار و ارائه خدمات به مشتریان ادغام شوند. با مطالعه بازخورد مشتریان، بررسی ها و چت های رسانه های اجتماعی، کسب و کارها می توانند بینش های ارزشمندی در مورد احساس مشتریان خود در مورد محصولات یا خدمات خود جمع آوری کنند.

در نهایت هوش مصنوعی و NLP وارد عرصه تولید محتوا شدند. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی اکنون می‌توانند متن‌های انسان‌مانند را پردازش کنند، همه چیز را از مقاله‌های خبری گرفته تا شعر را تولید کنند، به ایجاد محتوای وب‌سایت کمک کنند، ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند و متون بازاریابی را آماده کنند.

آینده هوش مصنوعی و NLP

با نگاهی به افق، بسیاری از کارشناسان معتقدند آینده هوش مصنوعی و NLP بسیار هیجان انگیز خواهد بود. دیمیتری میهایلوف، یکی از بنیانگذاران و مدیر ارشد علمی پلتفرم تشخیصی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی Acoustery، به Cointelegraph گفت که یکپارچه سازی ورودی چند وجهی، از جمله تصاویر، داده های صوتی و تصویری، گام مهم بعدی در هوش مصنوعی و NLP خواهد بود:

این کار با در نظر گرفتن نشانه های دیداری و شنیداری و همچنین اطلاعات متنی، ترجمه های جامع و دقیق تری را ارائه می دهد. تحلیل احساسات یکی دیگر از تمرکز کارشناسان هوش مصنوعی است و درک دقیق و ظریف تری از احساسات و ایده های بیان شده در متن ارائه می دهد. مطمئناً، همه شرکت‌ها و محققان برای فعال کردن قابلیت‌های بلادرنگ تلاش خواهند کرد، بنابراین می‌ترسم اکثر افراد شغل مترجم خود را از دست بدهند.

به طور مشابه، الکس نیومن، طراح پروتکل Human Protocol، پلتفرمی که خدمات برچسب گذاری غیرمتمرکز داده را برای پروژه های هوش مصنوعی ارائه می دهد، معتقد است NLP و AI در آستانه افزایش چشمگیر بهره وری فردی هستند. این با توجه به انقباض مورد انتظار نیروی کار به دلیل هوش مصنوعی بسیار مهم است. اتوماسیون.

نیومن تحلیل احساسات را به عنوان یک محرک کلیدی با تفسیر پیچیده‌تر داده‌ها از طریق شبکه‌های عصبی و سیستم‌های یادگیری عمیق می‌بیند. همچنین استفاده منبع باز از پلتفرم های داده را برای ارائه بهتر زبان هایی که به طور سنتی توسط خدمات ترجمه مورد استفاده قرار می گرفتند، پیش بینی می کند.

مگان اسکای، ویرایشگر محتوای فنی شبکه Astar، یک لایه برنامه غیرمتمرکز چند زنجیره ای مبتنی بر هوش مصنوعی در Polkadot، گفت که آسمان حد نوآوری در هوش مصنوعی و NLP است، به ویژه با توانایی آن در خود مونتاژ و گسترش تکرارهای جدید هوش مصنوعی. خودش می بیند. عملکرد خود، اضافه کردن:

هوش مصنوعی و تحلیل احساسات مبتنی بر NLP در حال حاضر بر روی پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب و فیس‌بوک انجام می‌شود که احتمالاً از نمودار دانش استفاده می‌کنند و می‌توانند به بلاک چین نیز گسترش یابند. به عنوان مثال، اگر یک هوش مصنوعی جدید برای دامنه خاص پیکربندی شده بود تا بلوک‌های تازه نمایه‌سازی شده را به عنوان جریانی از داده‌های ورودی منبع بپذیرد، و ما به یک الگوریتم برای تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر بلاک چین دسترسی داشته باشیم یا آن را توسعه دهیم.

اسکات دایکسترا، مدیر فنی انبار داده مبتنی بر هوش مصنوعی Space and Time، آینده NLP را در تقاطع لبه و محاسبات ابری می بیند. او به کوین تلگراف گفت که در کوتاه مدت تا میان مدت، اکثر گوشی های هوشمند احتمالاً با یک مدل زبان گسترده داخلی عرضه می شوند که در کنار یک مدل پایه اصلی در فضای ابری کار می کند. او افزود: «این راه‌اندازی به یک دستیار هوش مصنوعی سبک در جیب شما و یک هوش مصنوعی سنگین در مرکز داده اجازه می‌دهد.

راه پیش رو با مشکلاتی هموار شده است

در حالی که آینده هوش مصنوعی و NLP امیدوارکننده است، اما چالش های خود را نیز دارد. به عنوان مثال، Mihaylov اشاره می کند که مدل های AI و NLP برای آموزش و عملکرد بر حجم زیادی از داده های با کیفیت بالا تکیه می کنند.

با این حال، به دلیل قوانین مختلف حفظ حریم خصوصی داده ها، بازیابی داده های برچسب گذاری شده یا دامنه خاص در برخی صنایع دشوار است. همچنین، صنایع مختلف دارای واژگان، اصطلاحات و تغییرات متنی منحصر به فردی هستند که به مدل های بسیار خاصی نیاز دارند. وی خاطرنشان کرد: «فقدان متخصصان واجد شرایط برای توسعه این مدل‌ها یک مانع بزرگ است.

Skye این احساس را تکرار می کند و خاطرنشان می کند که در حالی که سیستم های هوش مصنوعی می توانند تقریباً در هر صنعتی به طور بالقوه به طور مستقل عمل کنند، لجستیک یکپارچه، تغییر گردش کار و آموزش چالش های مهمی را ایجاد می کند. علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی و NLP به تعمیر و نگهداری منظم نیاز دارند، به‌ویژه زمانی که کیفیت پاسخ‌ها و احتمال کم خطا مهم هستند.

مجله: بیت کوین 2023 در میامی با “پول های چرند در بیت کوین” کنار می آید

در نهایت، نیومن معتقد است که مشکل دسترسی به منابع داده جدید ویژه هر بخش که بخواهد از این فناوری‌ها استفاده کند، هر سال آشکارتر می‌شود و می‌افزاید:

«داده‌های زیادی وجود دارد. برای آموزش ماشینی همیشه در دسترس، تازه یا به اندازه کافی آماده نیست. بدون داده‌هایی که ویژگی‌ها، زبان، قوانین، سیستم‌ها و ویژگی‌های یک صنعت را منعکس می‌کند، هوش مصنوعی نمی‌تواند هیچ زمینه‌ای را ارزیابی کند و به طور موثر عمل کند.

بنابراین، از آنجایی که افراد بیشتری به استفاده از فناوری‌های فوق‌الذکر روی می‌آورند، جالب است که ببینیم چگونه الگوی دیجیتال کنونی به تکامل و بلوغ ادامه می‌دهد، به‌ویژه با توجه به سرعت سریعی که به نظر می‌رسد استفاده از هوش مصنوعی در حال نفوذ است. به صنایع مختلف

نویسنده: Shiraz Jagati