در حال حاضر هوش مصنوعی (AI) به بخش جدایی‌ناپذیری از زندگی روزمره ما تبدیل شده است و به‌طور یکپارچه با فعالیت‌های روزانه‌مان هماهنگ شده است. این فناوری به‌طور کامل نحوه انجام بسیاری از کارها را تغییر داده است، به‌ویژه در زمینه‌هایی که کار و ارتباطات ما را کارآمدتر می‌کند.
حتی در زندگی شخصی‌مان نیز، هوش مصنوعی به راحتی‌های روزانه کمک می‌کند، مثلاً با ارائه پیشنهادات شخصی‌شده در دستگاه‌های استریم یا پاسخ به دستورات صوتی در دستگاه‌های هوشمند خانگی.
این فناوری همچنان با سرعتی شگفت‌انگیز در حال پیشرفت است و در این مسیر، شاخه‌ای جدید به نام پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) ظهور کرده است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان را درک، تفسیر و سپس تولید کنند.
در واقع، Natural language processing یا به‌اختصار NLP تکنولوژی پشت برنامه‌هایی است که ما روزانه با آنها تعامل داریم، مانند دستیارهای مجازی، چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو و ابزارهای ترجمه.
نقش NLP در تکنولوژی
اگر به آن فکر کنید، زبان انسان بسیار پیچیده است. زبان شامل ظرافت‌ها و زمینه‌هایی است که درک آن را حتی در بهترین شرایط دشوار می‌کند. این زبان کاملاً با کدهای منطقی و شفاف متفاوت است و معمولاً بی‌ساختار و پر از ابهام است.
وظیفه NLP این است که این شکاف را پر کرده و به ماشین‌ها کمک کند تا رویکردی انسانی‌تر اتخاذ کنند. وابستگی ما به تکنولوژی به‌زودی کاهش نخواهد یافت، بنابراین نقش NLP این است که تجربیات کاربری طبیعی‌تری ایجاد کند.
بررسی فنی فرآیندهای NLP
به‌طور خلاصه، فرآیند NLP با تجزیه متن به بخش‌های کوچکتر مانند کلمات یا جملات آغاز می‌شود. سپس از الگوریتم‌ها برای افزودن معنی به این بخش‌ها استفاده می‌شود تا بتوانند زمینه و مفهوم را درک کرده و به‌طور مناسب پاسخ دهند. حالا بیایید مراحل این فرآیند را گام به گام بررسی کنیم.
پیش‌پردازش داده‌ها
قبل از اینکه زبان قابل مطالعه برای ماشین‌ها باشد، داده‌ها باید پیش‌پردازش شوند. در این مرحله جملات به هر کلمه جداگانه شکسته می‌شوند و کلماتی که بی‌ربط شناخته می‌شوند، مانند “the” یا “and” حذف می‌شوند. همچنین، کلمات به ساده‌ترین فرم خود تبدیل می‌شوند؛ به‌طور مثال، “walking” به “walk” تبدیل می‌شود.
تحلیل زبانی
پس از پیش‌پردازش داده‌ها، می‌توان آنها را به‌طور عمیق‌تر تحلیل کرد. این مرحله شامل دو بخش است:
- تحلیل نحوی: با استفاده از تجزیه وابستگی، کامپیوترها می‌توانند یاد بگیرند که کلمات در یک جمله چگونه به یکدیگر مرتبط هستند تا معنی ایجاد کنند. این تقریباً شبیه به این است که کلمات در یک ساختار درختی قرار گیرند، جایی که هر “شاخه” نشان می‌دهد کلمات چگونه به هم متصل شده‌اند. این ساختار به جمله به‌طور کلی معنی می‌دهد، نه فقط به کلمات فردی.
- تحلیل معنایی: در زبان انگلیسی، یک کلمه ممکن است معانی مختلفی داشته باشد. در این مرحله، کلمات برای درک معنی‌شان بر اساس زمینه تحلیل می‌شوند. به‌عنوان مثال، این تکنولوژی قادر خواهد بود “apple” (میوه) را از “Apple” (شرکت فناوری) تمیز دهد.
استفاده‌های NLP در تکنولوژی مدرن
NLP به ویژگی غالب در اکثر فرآیندهای تکنولوژی مدرن تبدیل شده است، گاهی حتی بدون آنکه ما متوجه شویم. در اینجا چند نمونه از کاربردهای آن آمده است که ممکن است شما با آنها تعامل داشته باشید:
- دستیارهای مجازی یا چت‌بات‌ها: زمانی که وارد برخی وب‌سایت‌ها می‌شوید، ممکن است یک چت‌بات یا دستیار مجازی ظاهر شود. این سیستم‌ها می‌توانند به سوالات شما پاسخ دهند یا به شما در پیدا کردن چیزی خاص کمک کنند. برای درک دستورات متنی شما و پاسخ‌دهی دقیق، از NLP برای شناسایی سوالات شما و تعیین پاسخ یا اقدام مناسب استفاده می‌کنند.
- موتورهای جستجو و پیشنهادات استریم: هر بار که چیزی را در یک موتور جستجو مانند گوگل جستجو می‌کنید، از NLP برای شناسایی آنچه که می‌خواهید پیدا کنید استفاده می‌شود. همچنین، اگر کلمه‌ای را اشتباه تایپ کرده یا عبارتی را نادرست به‌کار برده باشید، این فناوری قادر خواهد بود نسخه صحیح آن را پیدا کند.
- مترجم‌های زبان: اپلیکیشن‌هایی مانند Google Translate از NLP استفاده می‌کنند و از ترجمه ماشینی عصبی (NMT) برای ترجمه متون به زبان‌های مختلف بهره می‌برند. این ترجمه‌ها، گرچه ممکن است گاهی کمی اشتباه باشند، معمولاً دقتی نزدیک به دقت انسانی دارند.
- تولید متن و محتوا: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله مدل‌های GPT اوپن‌ای‌آی، درهای بی‌پایانی از امکانات خلاقانه را باز کرده‌اند. این ابزارها به کمک در نوشتن خلاقانه و حتی طراحی تصاویر می‌آیند. توسعه‌دهندگان می‌توانند از آنها برای نوشتن کد و رفع اشکال سایت‌ها استفاده کنند، هرچند دقت 100٪ همیشه تضمین نمی‌شود.
چالش‌های مرتبط با NLP
NLP پیشرفت‌های زیادی داشته است، اما بدون چالش نیست. چالش اصلی همچنان درک زمینه است. حتی پیشرفته‌ترین مدل‌ها هنوز در درک متون بلند مشکل دارند که می‌تواند منجر به پاسخ‌های نادرست شود.
همچنین، این موضوع که مدل‌های NLP ممکن است برخی از تعصبات را از داده‌های اینترنت که برای آموزش آنها استفاده شده است به ارث ببرند، مسئله‌ای است که هنوز هم بر آن کار می‌شود. حفظ بی‌طرفی در این مدل‌ها همچنان به عنوان یک حوزه مهم در حال توسعه است که به احتمال زیاد در سال‌های آینده بهبود خواهد یافت.
آینده NLP چه خواهد بود؟
پیش‌بینی‌هایی در مورد آینده NLP وجود دارد که می‌توان انتظار داشت در آینده نزدیک تحقق یابند. ترجمه آنی بیشتر رواج خواهد یافت و مردم قادر خواهند بود به‌طور لحظه‌ای مکالمات چندزبانه داشته باشند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی شروع به درک احساسات انسان‌ها خواهد کرد و تنها به آنچه گفته می‌شود توجه نخواهد کرد. در صنایعی مانند بهداشت و درمان یا خدمات مشتری، این می‌تواند موجب پیشرفت‌های بزرگی شود.
با ادامه توسعه واقعیت مجازی (VR) و اینترنت اشیاء (IoT)، NLP تعاملات میان انسان‌ها و ماشین‌ها را به‌شکلی طبیعی‌تر و مکالمه‌محورتر از آنچه که اکنون هست، خواهد ساخت.
