النقاط الرئيسية
- غالبًا ما يُنظر إلى التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) على أنهما مترادفان بسبب ظهور الذكاء الاصطناعي الذي يولد نصوصًا طبيعية باستخدام نماذج التعلم الآلي.
- يتضمن التعلم الآلي تطوير خوارزميات تستخدم تحليل البيانات لتعلم الأنماط وإجراء التنبؤات بشكل مستقل، بينما تركز معالجة اللغة الطبيعية على ضبط النصوص والكلام البشري وتحليلها وتوليفها.
- يُعد كل من التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية فرعين من الذكاء الاصطناعي، لكنهما يختلفان في نوع البيانات التي يحللانها. يغطي التعلم الآلي نطاقًا أوسع من البيانات، بينما تستخدم معالجة اللغة الطبيعية على وجه التحديد بيانات نصية لتدريب النماذج وفهم الأنماط اللغوية.
من الطبيعي أن نعتقد أن التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية مترادفان، خاصة مع ظهور الذكاء الاصطناعي الذي يولد نصوصًا طبيعية باستخدام نماذج التعلم الآلي. إذا كنت تتابع جنون الذكاء الاصطناعي الأخير، فمن المحتمل أنك صادفت منتجات تستخدم التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
في حين أنها متشابكة بلا شك، فمن الضروري فهم الاختلافات بينها وكيف تساهم بشكل متناغم في المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن تطوير خوارزميات ونماذج رياضية قادرة على التحسين الذاتي من خلال تحليل البيانات. وبدلاً من الاعتماد على تعليمات صريحة ومبرمجة، تستفيد أنظمة التعلم الآلي من تدفقات البيانات لتعلم الأنماط واتخاذ التوقعات أو اتخاذ القرارات بشكل مستقل. وتمكن هذه النماذج الآلات من التكيف وحل مشاكل محددة دون الحاجة إلى توجيه بشري.
ومن أمثلة تطبيقات التعلم الآلي الرؤية الحاسوبية المستخدمة في المركبات ذاتية القيادة وأنظمة اكتشاف العيوب. كما يعد التعرف على الصور مثالاً آخر. ويمكنك العثور على هذا في العديد من محركات البحث الخاصة بالتعرف على الوجوه.
فهم معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على ضبط النصوص والكلام البشري وتحليلها وتلخيصها. تستخدم معالجة اللغة الطبيعية تقنيات مختلفة لتحويل الكلمات والعبارات الفردية إلى جمل وفقرات أكثر تماسكًا لتسهيل فهم اللغة الطبيعية في أجهزة الكمبيوتر.
من الأمثلة العملية لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الأقرب إلى الجميع Alexa وSiri وGoogle Assistant. تستخدم هذه المساعدات الصوتية معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي للتعرف على صوتك وفهمه وترجمته وتقديم إجابات واضحة وسهلة الفهم لاستفساراتك.
البرمجة اللغوية العصبية مقابل التعلم الآلي: ما هو القاسم المشترك بينهما؟
يمكنك استنتاج أن التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية هما مجموعتان فرعيتان من الذكاء الاصطناعي. تستخدم كلتا العمليتين النماذج والخوارزميات لاتخاذ القرارات. ومع ذلك، تختلفان في نوع البيانات التي تحللها.
يغطي التعلم الآلي منظورًا أوسع ويشمل كل ما يتعلق بالتعرف على الأنماط في البيانات المنظمة وغير المنظمة. قد تكون هذه الصور أو مقاطع الفيديو أو الصوت أو البيانات الرقمية أو النصوص أو الروابط أو أي شكل آخر من أشكال البيانات التي يمكنك التفكير فيها. تستخدم معالجة اللغة الطبيعية بيانات النص فقط لتدريب نماذج التعلم الآلي على فهم الأنماط اللغوية لمعالجة النص إلى كلام أو الكلام إلى نص.
في حين أن مهام معالجة اللغة الطبيعية الأساسية قد تستخدم أساليب قائمة على القواعد، فإن غالبية مهام معالجة اللغة الطبيعية تستفيد من التعلم الآلي لتحقيق معالجة وفهم لغويين أكثر تقدمًا. على سبيل المثال، تستخدم بعض برامج المحادثة البسيطة معالجة اللغة الطبيعية القائمة على القواعد حصريًا دون استخدام التعلم الآلي. على الرغم من أن التعلم الآلي يتضمن تقنيات أوسع مثل التعلم العميق والمحولات وتضمين الكلمات وأشجار القرار والشبكات العصبية الاصطناعية أو المتعرجة أو المتكررة وغير ذلك الكثير، يمكنك أيضًا استخدام مجموعة من هذه التقنيات في معالجة اللغة الطبيعية.
هناك شكل أكثر تقدمًا لتطبيق التعلم الآلي في معالجة اللغة الطبيعية يتمثل في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-3، والتي لابد أنك واجهتها بطريقة أو بأخرى. نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج تعلم آلي تستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة لفهم أنماط النصوص الطبيعية. ومن السمات المثيرة للاهتمام لنماذج اللغة الكبيرة أنها تستخدم جملًا وصفية لتوليد نتائج محددة، بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والصوت والنصوص.
تطبيقات التعلم الآلي
كما ذكرنا سابقًا، فإن التعلم الآلي له العديد من التطبيقات.
- رؤية الكمبيوتر: تستخدم في اكتشاف الأخطاء والمركبات ذاتية القيادة.
- التعرف على الصور: أحد الأمثلة على ذلك هو نظام التعرف على الوجه Face ID الخاص بشركة Apple.
- المعلوماتية الحيوية لتحليل أنماط الحمض النووي.
- التشخيص الطبي.
- توصية المنتج.
- التحليل التنبئي.
- تقسيم السوق وتقسيمه وتحليله.
هذه مجرد أمثلة قليلة من التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي، ولكن هناك العديد من التطبيقات الأخرى وسيكون هناك المزيد منها في المستقبل.
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
على الرغم من أن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لها تطبيقات محددة، إلا أن حالات الاستخدام الواقعية الحديثة تدور حول التعلم الآلي.
- إكمال الجملة.
- المساعدين الأذكياء مثل Alexa و Siri و Google Assistant.
- برامج الدردشة الآلية المبنية على معالجة اللغة الطبيعية.
- تصفية البريد الإلكتروني واكتشاف البريد العشوائي.
- ترجمة اللغة.
- تحليل المشاعر وتصنيف النصوص.
- تلخيص النص.
- مقارنة النصوص: يمكنك العثور على ذلك في مساعدي القواعد النحوية مثل Grammarly وأنظمة التصحيح النظرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- التعرف على الكيانات المسماة لاستخراج المعلومات من النصوص.
على غرار التعلم الآلي، فإن معالجة اللغة الطبيعية لها العديد من التطبيقات الحالية، ولكن في المستقبل، سوف تتوسع بشكل كبير.
التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية متشابكان
تتشابه معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) في الكثير من الأمور، مع وجود اختلافات قليلة فقط في البيانات التي يعالجانها. يعتقد الكثير من الناس خطأً أنهما مترادفان لأن معظم منتجات التعلم الآلي التي نراها اليوم تستخدم نماذج توليدية. ومن الصعب أن تعمل هذه النماذج بدون مدخلات بشرية عبر تعليمات نصية أو صوتية.
اكتشاف المزيد من موقع قلم ورقم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات في بريدك الإلكتروني.
