أيهم أكثر كفاءة لـ انشاء شات بوت ذكي، معالجة اللغة الطبيعية NLP أم التعلم الآلي Machine learning ؟
قبل بضع سنوات، كان من الصعب تخيل كيفية الإعتماد على شات بوت به مساعد صوتي
ذكي AI voice assistant في تنفيذ الأوامر التي تطلبها منه.
ولكن الآن، يعتمد أكثر من 40 مليون شخص جديد سنوياً على تكنولوجيا الأوامر الصوتية.
الأمر بات يشمل الهواتف الذكية ومكبرات الصوت والمكانس الكهربائية والخلاطات
والعديد من المنتجات الأخرى. حتى أنظمة الإضاءة تتم معالجتها الآن كجزء من النظام التقني للمنازل الذكية.
بدأت آبل هذا الطريق من خلال المساعد الصوتي Siri والذي ركز على إعطاء
المستخدمين المعلومات اليومية الروتينية من خلال المحادثة، مثل حالة الطقس والخرائط
والتقويم.
ثم جاءت بعدها جوجل التي ركزت على البحث الصوتي من خلال المحرك الخاص بها.
ثم توالت الابتكارات حتى وصلنا إلى تطور الـ شات بوت Chatbot إلى شات بوتس ذكية.
المحادثات التفاعلية الآلية بين البشر والمساعدين الصوتيين، يمكن أن تعتمد على أكثر من
تقنية، أبرزهم التعلم الآلي Machine learning ومعالجة اللغة الطبيعية NLP،
لكن أيهم يقدم المساعدة للمستخدمين بشكل أكثر ملاءمة وكفاءة ؟
إقرأ أيضًا: أكثر 5 أخطاء شيوعاً لمواقع التجارة الإلكترونية عند استخدام الشات بوتس
كيف يقوم المساعد الصوتي أو الشات بوت بتوفير الإجابة على الأوامر التي يتلقاها ؟
تعتمد البوتات في الأساس أثناء تحليل البيانات التي تتلقاها على الذكاء الاصطناعي AI.
الذكاء الاصطناعي AI يقوم بتوفير المعلومات عن طريق واحدة من تلك التقنيات، إما
التعلم الآلي أو معالجة اللغة الطبيعية .
لكن أيهما يشكل المستقبل ؟
التعلم الآلي Machine learning
يعمل التعلم الآلي من خلال ربط شبكات عصبية وعدة مصادر للمعلومات عن تلقيه
الأوامر بالإضافة إلى قوالب جاهزة للرد على الأسئلة.
هذه المعلومات التي يراكمها البوت، يقوم بتحليلها آلاف المرات ويقوم بمطابقة المعلومات
التي يحصل عليها من تلك التحليلات بالأمر الذي يتلقاه منك ويتعلم من الأخطاء وبالتالي يوفر إجابات دقيقة بمرور الوقت.
يمكن أن يتم تعليم وتدريب الروبوت من قبل مبرمج متخصص أو بدون، لكن الأفضل أن
يكون الأمر تحت سيطرة مبرمج لضمان حدوث التعلم بشكل أسرع وأكثر دقة وبالتالي
رفع كفارة الروبوت عند التعامل مع البشر بمفرده.
معالجة اللغة الطبيعية NLP
تعد معالجة اللغة الطبيعية عملية أكثر تعقيدًا.
في الحالة الأولى، التعلم الآلي يحدث من خلال مزيج من الحسابات الرياضية والمنطق.
في حين معالجة اللغة تحتاج للخوارزميات الكمبيوتر والأكواد وأيضا تعليم الروبوت لغوياً
لمعالجة وفهم اللغة الطبيعية لترجمة النص والإجابة على الأسئلة وفقا لذلك.
لكن الفهم الكامل واستنساخ معنى اللغة مهمة صعبة للغاية. اللغة البشرية هو نظام منظم معقد لنقل المعلومات ذات المعنى.
أيضا، هناك حاجة إلى موارد مالية ضخمة لتطوير هذا النوع من التكنولوجيا.
تستخدم معالجة اللغة في عدة مهام منها عرض الإعلانات المناسبة عبر الإنترنت من
خلال تحليل تفضيلات العملاء عن طريق تحليل لغتهم، وتحليل الحالة المزاجية للسوق،
وفهم محادثات وآراء العملاء، والبوتات التي تتلقي الأوامر الصوتية، والألعاب وغيرها.
في حين أن التعلم الآلي يكون مفيد أكثر في التطبيقات التي توفر أرقام وحقائق واضحة.
عدد الاختناقات المرورية اليوم، وحجم الطلب على السلع، أو نمو الشركة أو معرفة الوقت.
ما هي مميزات وعيوب كل تقنية ؟
1- شات بوت التعلم الآلي Machine learning
– يمكن لتقنية التعلم الآلي التعامل مع قواعد البيانات الصغيرة وتحليل واستخراج المعلومات منها بشكل يتفوق على معالجة اللغة الطبيعية .
– نظرًا للتطور المباشر للوظائف التي يقدمها التعلم الآلي، أصبح هناك فهم أعمق للبيانات وأساسيات الخوارزميات.
– نتائج أفضل بتكلفة أقل، حيث يمكن تدريب الآلة والعمل على برمجتها بدون الحاجة إلى معالجات بيانات باهظة الثمن.
– أهم عيوب لهذه التقنية، هي الحاجة إلى تصميم خوارزميات خاصة وتصميم المهام والوظائف التي سيقوم بها البوت من قبل المبرمجين.
2- شات بوت معالجة اللغة الطبيعية NLP
– معالجة اللغة الطبيعية يمكن استخدامها في العديد من المجالات لقدرتها على التعامل مع
البشر وفهم لغتهم من خلال الكم الهائل من البيانات الذي تتلقاه وتقوم بتحليله.
– القدرة على التوسع، حيث يمكنها احتواء كم كبير من المعلومات بشكل متزايد مما يزيد
من قدرتها على تقديم حلول أسرع وأدق.
ـ ليس هناك حاجة إلى تصميم المهام وتطويرها، البيانات تنتقل مباشرة إلى الشبكة ويتم معالجتها.
ـ من عيوب المعالجة اللغوية العصبية، الحاجة للتغذية المستمرة بالبيانات لكل المهام التي
يقوم بها الشات بوت وهو ما يستغرق وقتاً كبيرا والحصول عليه باهظ الثمن.
ـ أيضاً التكلفة الكبيرة لتدريب شبكة المعلومات التي تغذي البوت بالإجابات في فترة زمنية
معقولة على كمية كبيرة من البيانات، لفعل ذلك أنت بحاجة إلى أفضل معالجات البيانات.
أيضا، لاستخدام بطاقات فيديو قوية، وذاكرة RAM كبيرة وكلها أمور باهظة التكلفة لكي تقوم بـ انشاء شات بوت من خلال تقنية لم تثبت بعد مدى فاعليتها في تحقيق الأهداف المطلوبة منها.
إقرأ أيضًا: أفضل 4 منصات لانشاء روبوت دردشة ( شات بوت Chatbot ) لفيسبوك ماسنجر عالميا وعربيا
في نهاية الأمر عملية تطوير شات بوت ذكي لا تزال تكتسب زخما وهي في طور التجربة.
ويرى الخبراء أنه على الرغم من نجاح عديد التجارب الخاصة بالمساعدين الصوتيين
voice assistants، إلا أن تجارب الـ شات بوت الذكي التي اكتملت انتهت بالفشل.
أغلب تلك التجارب اعتمد على تقنية اللغة الطبيعية ، لكن المشكلة في ذلك هو أن الشركات
المطورة للبوتس عموما لا تقوم بتوظيف العدد الكافي من المبرمجين اللغويين.
لذا من الأفضل إذا كان لدى عملك الحاجة لـ انشاء شات بوت ذكي، أن تختار إنشاءه من
خلال التعلم الآلي ، حيث لدى الشركات غالبا مطورين أكثر للتقنية وهي تستهلك وقت أقل.
أو الإعتماد على الشات بوت الذي يعمل من خلال المحادثات الدقيقة المعدة مسبقا في
صورة أزرار خيارات أمام المستخدم وهي الحل الأكثر فعالية لإنشاء الـ شات بوت حتى الآن.