ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟

ويوافق على ذلك سوخ سوهال، كبير المستشارين في Affinity Response. ويقول إن البرمجة اللغوية العصبية لها تأثير حقيقي على الشركات من خلال تحويل كيفية تفاعلها مع العملاء، والتعامل مع البيانات، وحتى التواصل داخليًا.

يقول سوهال: “تخيل الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تحليل الآلاف من رسائل العملاء في دقائق، والتقاط القضايا أو المشاعر أو الاتجاهات الشائعة”. “بالنسبة للشركات، يمكن أن تمثل البرمجة اللغوية العصبية الفارق بين متطلبات خدمة العملاء الهائلة والعمليات الفعالة والمستجيبة.”

ويقول إن البرمجة اللغوية العصبية تتيح للشركات أتمتة المهام المتكررة، وتحسين تجربة العملاء، والاستجابة ديناميكيًا للملاحظات مع تحرير الفرق البشرية للمهام التي تتطلب رؤية حقيقية.

Kubytskyi متحمس لاستخدام LLMs وكيفية رفع قدرات البرمجة اللغوية العصبية هذه. على سبيل المثال، يقول إن روبوتات خدمة العملاء المدعومة بنماذج مثل GPT لا يمكنها التعامل مع الاستعلامات الأساسية فحسب، بل يمكنها التعامل مع المحادثات الأكثر دقة وتعقيدًا. يمكنهم متابعة تدفق الحوار، وفهم السياق، والاستجابة بطريقة تبدو أكثر إنسانية من أي وقت مضى.

يقول كوبيتسكي: “يسمح هذا المستوى من الفهم للشركات بتقديم خدمات مخصصة وسريعة الاستجابة دون التضحية بالكفاءة”.

تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية

لقد أصبحت البرمجة اللغوية العصبية مدمجة في حياتنا لدرجة أننا غالبًا ما نتجاهلها.

يشير بوزالينو إلى المساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa الذين يفهمون الأوامر الصوتية، وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء التي تتعامل مع الاستفسارات، وخدمات الترجمة الآلية مثل Google Translate، وأدوات تحليل المشاعر التي تقيس الرأي العام على وسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمة تحليل النصوص التي تستخرج المعلومات الأساسية من كميات كبيرة. الوثائق، مثل بعض التطبيقات الواقعية للبرمجة اللغوية العصبية.

أحد تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في العالم الحقيقي والذي يذهل Leichenauer هو بمثابة مساعد ذكي لكتابة التعليمات البرمجية. وهذا يمكّن المطورين من العمل بكفاءة أكبر ويسمح أيضًا بالحلول ذات التعليمات البرمجية المنخفضة وبدون تعليمات برمجية والتي تكون أكثر قوة من ذي قبل.

كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية؟

على عكس الحوسبة التقليدية، التي تعتمد على أوامر مباشرة، تتضمن البرمجة اللغوية العصبية تعليم الآلات لفهم التفاصيل الدقيقة والمراوغات في اللغة البشرية، بما في ذلك السياق والنغمة والمعنى، كما يقول سوهال. إنها الطريقة التي ينتقل بها الذكاء الاصطناعي من اتباع القواعد الصارمة إلى الفهم الأكثر بديهية، مما يفتح طرقًا جديدة للتكنولوجيا للتفاعل معنا بطريقة أكثر “إنسانية”.

البرمجة اللغوية العصبية مبنية على عنصرين رئيسيين. هناك فهم اللغة الطبيعية (NLU)، الذي يحلل المدخلات لاستخراج المعنى والقصد، وتوليد اللغة الطبيعية (NLG)، الذي ينتج استجابات بناءً على السياق ومنطق النظام، كما يقول دان بالاسيانو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للمنتجات في DRUID AI.

على سبيل المثال، عندما يطلب مستخدم “حجز رحلة طيران إلى لندن”، تحدد NLU “كتاب” باعتباره الإجراء و”لندن” باعتبارها الوجهة، بينما تقوم NLG بإنشاء استجابة متابعة، مثل “لقد وجدت رحلة طيران إلى لندن من أجل 220 جنيهًا إسترلينيًا. هل ترغب في حجزه؟”

من الناحية الفنية، يقول سوهال، إن البرمجة اللغوية العصبية تعمل عن طريق تقسيم اللغة إلى أنماط يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعرف عليها. يبدأ الأمر بالترميز، حيث يتم تقسيم الجمل إلى كلمات أو أجزاء أصغر. ثم يتم تحليل القواعد والبنية لفهم العلاقات بين الكلمات.

وتأتي علم الدلالة بعد ذلك، حيث تستخدم أجهزة الكمبيوتر بيانات ضخمة لفهم المعاني، حتى بالنسبة للغة العامية أو التعابير. وأخيرًا، تتم إضافة السياق والقصد من خلال التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق. يقول سوهال: “هنا، تتعلم نماذج البرمجة اللغوية العصبية من مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد المشاعر أو الطلبات أو التفاصيل الدقيقة في اللغة، مما يجعل الاستجابات أكثر شبهاً بالإنسان”.

ويضيف بالاسيانو أن هذه العملية تعمل على توحيد المفردات عن طريق تقليل الكلمات إلى أشكالها الجذرية وتصفية الكلمات الشائعة التي تضيف القليل من المعنى، مما يساعد على تحديد القصد الحقيقي للموجه الذي يجب أن يستجيب له، وكيف يجب أن يجيب عليه.

ويضيف أنه لتحسين دقة الاستجابات، تعتمد البرمجة اللغوية العصبية على تقنيات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية العميقة، ونماذج مثل المحولات مثل BERT.

يضيف أرونكومار ثيروناجالينغام، مدير إدارة بيانات المؤسسات في شركة Santander Consumer، قائلاً: “لكي تستجيب أنظمة البرمجة اللغوية العصبية بدقة، يتم تدريبها على مجموعات بيانات واسعة تتضمن أنماطًا لغوية متنوعة وقواعد نحوية وهياكل جمل، وتغطي مجموعة من الاستفسارات والاستجابات المحتملة”. الولايات المتحدة الأمريكية.

ويقول إن هذا التدريب يتضمن نماذج التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق التي تعرض الذكاء الاصطناعي لسيناريوهات لغوية مختلفة، مما يمكنه من التعرف على النية والسياق والفروق الدقيقة. بمرور الوقت، ومع التعلم المستمر من مجموعات البيانات التمثيلية الكبيرة، تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مهارة في التعامل مع المهام اللغوية المعقدة وتقديم استجابات ذات صلة شبيهة بالاستجابات البشرية.

• لقد قمنا بتقريب أفضل مولد صور AI.