مجلة أمريكية تكشف تأثير تقدم الذكاء الاصطناعى على المحادثات الإلكترونية

قالت مجلة فوربس الأمريكية إن أدوات ذكاء المحادثة وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي طالما كانت متشابكة بإحكام، ويتمثل التحدي الأساسي لذكاء المحادثة في استخلاص رؤى ذات مغزى من كميات كبيرة من بيانات المحادثة غير المنظمة، ولطالما كانت تقنية الذكاء الاصطناعي هي الطريقة الأكثر فاعلية للقيام بذلك.

وقالت المجلة في السنوات القليلة الماضية على وجه الخصوص، كان هناك ارتفاع غير عادي في قدرة ودقة أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الصوت والفيديو والنص، وفيما يتعلق بالتحديد بذكاء المحادثة، هناك تطورات في ثلاثة مجالات رئيسية خلقت إمكانيات جديدة، وهي التعرف الآلي على الكلام، وفهم وتحويل النص غير المهيكل، والتحليل العاطفي للفيديو.

ويشير التعرف الآلي على الكلام إلى التقنية المستخدمة لتحويل اللغة المنطوقة إلى نص، ويعتمد على الخوارزميات التي تحلل الخصائص الصوتية للكلام، مثل درجة الصوت والإيقاع والمحتوى الصوتي، لتحويله إلى تنسيق رقمي يمكن معالجته بواسطة الآلات.

ويعد التعرف الآلي على الكلام جزءًا مهمًا من أدوات استخبارات المحادثة، حيث يتم تدريب معظم نماذج معالجة اللغة الطبيعية المستخدمة في هذه الأدوات للعمل على نص عادي، ويمكن لعدد قليل جدًا منها العمل مع بيانات الصوت الخام مباشرة، وهذا يعني أنه بالنسبة لكل أداة تقريبًا، يجب "ترجمة" الصوت الخام الذي يتم إدخاله إلى نص يمكن فهمه بواسطة الآلة.

وتحسنت دقة أنظمة هذه الآلة بشكل كبير في السنوات الأخيرة مما يجعلها أكثر موثوقية، وهذا يقوي مجموعة واسعة من أدوات ذكاء المحادثة لأن أحد أكبر التحديات في تطبيق البرمجة اللغوية العصبية للمحادثات الصوتية هو الحصول على بيانات مصدر دقيقة للعمل بها من الصوت الخام، وقد يكون من الصعب نسخ اللغة المنطوقة بدقة بسبب الاختلافات في اللهجات وأساليب التحدث.

يمكن أن تتسبب هذه الأخطاء في فشل مهام البرمجة اللغوية العصبية أو ينتج عنها نتائج غير صحيحة. على سبيل المثال، إذا تم نسخ الاسم "John" بشكل غير صحيح على أنه كلمة "Join" ، فإن نظام البرمجة اللغوية العصبية قد يجيب بشكل غير صحيح على سؤال مثل "أي الأشخاص ذكرناهم في هذه المحادثة؟".

وأدت التطورات الحديثة في خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات التعرف على الكلام إلى تحسينات كبيرة في جودة النسخ، مما جعل من الممكن للآلات نسخ وتفسير الكلام البشري بدقة في الوقت الفعلي، وانخفض معدل أخطاء الكلمات لموفري النسخ بنسبة تصل إلى 6% في العامين الماضيين.

ومن خلال الاستفادة من هذه التحسينات في جودة النسخ، يمكن لأدوات ذكاء المحادثة أن تفهم وتحلل المحادثات البشرية بشكل أكثر دقة، وتوفر توصيات أكثر ملاءمة وتخصيصًا وتقدم تجربة مستخدم أكثر سلاسة وسهولة.