لتستقر البرمجة اليدوية في سلام. لم يحبها أحد من قبل.
إذا كنت تعيش تحت الصخر فلن تعرف أن جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، أعلن أن البرمجة، كما نعرفها، تتجه نحو الانقراض. إنه يتصور مستقبلاً حيث معالجة اللغة الطبيعية تحل محل لغات البرمجة التقليدية، مما يجعل البرمجة في متناول الجميع، والبرمجة غير ضرورية.
ما هو الغرض من البرمجة؟ البرمجة تعمل كمترجم بين الحاسوب والبشر، مع معالجة اللغة الطبيعية، تعلم البشر والحاسوب كيفية التواصل دون مترجم.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
تتعلم الحاسوبات لغة جديدة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية وهي فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على التفاعل بين الحاسوب واللغات البشرية. يتضمن تطوير خوارزميات وتقنيات لتمكين الحاسوب من فهم وتفسير وإنتاج اللغة البشرية بطريقة ذات معنى وذات صلة بالسياق.
قدرات معالجة اللغة الطبيعية
- ترجمة النص من لغة إلى أخرى
- الاستجابة للأوامر المكتوبة أو المنطوقة
- التعرف على المستخدمين أو مصادقتهم بناءً على الصوت
- تلخيص كميات كبيرة من النص
- تقييم نية أو مشاعر النص أو الكلام
- وسم أجزاء الكلام (POS)
- إنتاج النص أو الرسوميات أو المحتوى الآخر عند الطلب
مهام معالجة اللغة الطبيعية
- فهم النص
- تلخيص النص
- ترجمة اللغة
- تحليل المشاعر/العواطف
- الإجابة على الأسئلة
- إنتاج اللغة
- التعرف على الكيانات المسماة (NER)
نستخدم معالجة اللغة الطبيعية باستمرار في حياتنا اليومية، معالجة اللغة الطبيعية موجودة في المساعدين الافتراضيين، وروبوتات الدردشة، ومحركات البحث، وأنظمة استرجاع المعلومات، وترجمة اللغة، والتعرف على الكلام، وتصفية بريد الرسائل غير المرغوب فيها، إلخ.
معالجة اللغة الطبيعية هي مجال له مفهومان تحت مظلته، فهم اللغة الطبيعية (NLU) وإنتاج اللغة الطبيعية (NLG).
المفاهيم في مجال معالجة اللغة الطبيعية
فهم اللغة الطبيعية (NLU)
مجال فرعي من معالجة اللغة الطبيعية يركز تحديداً على فهم اللغة البشرية من قبل الحاسوب.
الأهداف: تمكين الحاسوب من فهم المعنى والنية وراء مدخلات اللغة البشرية.
المهام: وسم أجزاء الكلام، والتعرف على الكيانات المسماة، والتحليل النحوي، والتحليل الدلالي.
الاستخدام: لاستخراج معلومات منظمة من بيانات نصية غير منظمة وتفسير معنى استفسارات أو بيانات المستخدم.
إنتاج اللغة الطبيعية (NLG)
مجال فرعي من معالجة اللغة الطبيعية يركز على إنتاج لغة شبيهة بالبشر من قبل الحاسوب.
الأهداف: إنتاج مخرجات نصية متماسكة وذات صلة بالسياق بناءً على بيانات منظمة أو موجهات إدخال.
المهام: تلخيص النص، وترجمة اللغة، وإنتاج المحتوى، وإنتاج الحوار.
الاستخدام: لإنتاج التقارير تلقائياً، وأوصاف المنتجات، والرسائل الشخصية، وأنواع أخرى من المحتوى النصي.
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
نماذج اللغة الكبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية مفاهيم مترابطة، لكنها تشير إلى جوانب مختلفة من فهم اللغة والذكاء الاصطناعي. نماذج اللغة الكبيرة هي نوع محدد من النماذج ضمن المجال الأوسع لمعالجة اللغة الطبيعية، ومع ذلك، تُعتبر أكثر تقدماً من معظم نماذج معالجة اللغة الطبيعية.
نماذج اللغة الكبيرة تشير تحديداً إلى نوع نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية. هذه النماذج مصممة لفهم وإنتاج ومعالجة اللغة الشبيهة بالبشر.
مثال على تطبيق معالجة اللغة الطبيعية في صناعة التكنولوجيا المصرية
في Valify، نسخر تقنية معالجة اللغة الطبيعية لتشغيل منتج النقل الصوتي الخاص بنا. معالجة اللغة الطبيعية تمكن النقل الصوتي السلس للنص من لغة إلى أخرى. مع منتج النقل الصوتي، نركز على تقديم ترجمة حرفية للنص. على سبيل المثال، عند نقل الأسماء العربية مثل ‘أمير’، يتعرف منتجنا عليها كأسماء بدلاً من ترجمتها إلى مكافئاتها الدلالية، مثل ‘Prince’. نتيجة لذلك، ينقلها بدقة إلى أشكالها المقابلة، مثل ‘Amir’.
كيف ستشكل معالجة اللغة الطبيعية مستقبل صناعة التكنولوجيا؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحول طريقة تفاعلنا مع الحاسوب. من خلال تمكين الآلات من فهم ومعالجة اللغة البشرية، معالجة اللغة الطبيعية تبسط المهام وتعزز الإنتاجية.
بينما لن تحل معالجة اللغة الطبيعية محل الحاجة للمبرمجين تماماً، يمكنها أتمتة مهام البرمجة المتكررة مثل إنتاج كود أساسي من تعليمات اللغة الطبيعية. هذا يحرر المبرمجين للتركيز على حل المشاكل المعقدة وتطوير البرمجيات الأساسية.
تأثير معالجة اللغة الطبيعية يمتد أبعد من المبرمجين. على سبيل المثال، روبوتات الدردشة المدعومة بمعالجة اللغة الطبيعية يمكنها الإجابة على استفسارات العملاء، مما يقلل العبء على فرق خدمة العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للشركات الاستفادة من أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل مشاعر بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، والحصول على رؤى قيمة للعملاء.
بشكل عام، تطورات معالجة اللغة الطبيعية تعزز التواصل الأكثر سلاسة بين الإنسان والحاسوب، مما يؤدي إلى معالجة وتحليل وأوقات استجابة أسرع للبيانات. هذا يمكّن الشركات في صناعة التكنولوجيا وما بعدها من التكيف مع التقنيات الجديدة والبقاء في المقدمة.
بهذه الطريقة، سيكون السباق على التكنولوجيا شرساً في المستقبل القريب؛ إما أن تجري نحو الابتكار أو تسقط إلى الوراء في المزبلة. اجعل سباق Apple مقابل Nokia في ذهنك؛ اللحظة التي اعتقدت فيها Nokia أنها غزت العالم، كانت نفس اللحظة التي انزلقت فيها من القمة. نحن نعيش في عصر حيث إما أن تحارب باستمرار من أجل المزيد أو تقبل كونك فاشلاً.
هل تعتقد أن البرمجة ستنقرض فعلاً؟
