تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع الأسئلة حول كيفية السماح للأشخاص بالتفاعل مع خدمات البرامج من خلال واجهات المحادثة التي تدعم الدردشة أو الصوت وجعل هذا التفاعل طبيعيًا. ففي العالم الحديث، نادرًا ما يوجد نشاط تجاري لا يحتاج إلى قناة اتصال مع عملائه.
وفقًا لـ Meta (Facebook سابقًا)، يفضل 64 بالمائة من الأشخاص إرسال الرسائل بدلًا من التحدث إلى وكيل مركز اتصال بشري عبر الهاتف. إلى جانب ذلك، يريد العملاء ردودًا في الوقت المناسب على أي أسئلة لديهم. لذلك، من المنطقي أن المزيد والمزيد من الشركات تبحث عن طريقة لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة (AI) لتبسيط هذه العمليات.
وهنا في هذا المقال، سنركز على ماهية تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثات، وكيف تعمل، والأنظمة الأساسية الموجودة لتمكين علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي من تنفيذ هذه التقنيات. لذا، إذا كنت مهتمًا ببناء روبوت ذكاء اصطناعي للمحادثة، تابع معنا.
محتوى المقالة
ما هي تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة
ما هي تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة
تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي مجموعة من التقنيات التي تعمل معًا لمساعدة روبوتات المحادثة والمساعدين الصوتيين على معالجة اللغة البشرية، وفهم المقاصد، وصياغة الاستجابات المناسبة في الوقت المناسب بطريقة تشبه البشر. ببساطة، إنه ذكاء اصطناعي يمكنك التحدث إليه عبر النص أو الصوت. على سبيل المثال، تخيل أنك في سريرك المريح جاهز للنوم ولكن الأضواء لا تزال مضاءة. بدلًا من النهوض من السرير وإطفاء الأنوار يدويًا، يمكنك فتح تطبيق Alexa على هاتفك وإصدار أمر صوتي مثل ” أليكسا، أطفئ أضواء غرفة النوم”.
أو على سبيل المثال، تريد معرفة ساعات عمل العيادة، أو التحقق مما إذا كانت لديك أعراض مرض معين، أو تحديد موعد مع طبيب. لذلك، تذهب إلى موقع العيادة الإلكتروني وتجري محادثة نصية مع روبوت بدلًا من الاتصال على الهاتف وانتظار رد مساعد بشري. وهنا يُطرح سؤال هام جدًّا، عن مدى اختلاف تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة عن روبوتات المحادثة القائمة على القواعد.
الفرق بين تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة وروبوتات المحادثة القائمة على القواعد
روبوتات المحادثة التقليدية أو القائمة على القواعد هي برامج تعتمد على سلسلة من القواعد المحددة مسبقًا لتقليد المحادثة البشرية أو أداء مهام أخرى من خلال الرسائل النصية. إنهم يتبعون صيغة شرطية صارمة. أي، إذا كانت X (حالة) ثم Y (إجراء). قد تستخدم روبوتات المحادثة هذه قواعد أبسط أو أكثر تعقيدًا، لكنها لا تستطيع الإجابة عن أسئلة خارج السيناريو المحدد.
أيضًا، لا تتعلم روبوتات المحادثة هذه من التفاعلات مع المستخدم، فهي تؤدي وتعمل فقط مع السيناريوهات المعروفة سابقًا التي كتبتها لهم.
أمّا روبوت الدردشة القائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي أيضًا برنامج مبرمج لتقليد المحادثة البشرية. ولكن على عكس الأنظمة المستندة إلى القواعد، أي يمكن أن تتحسن روبوتات المحادثة هذه بمرور الوقت من خلال البيانات وخوارزميات التعلم الآلي. في الأساس، يمكن لروبوتات الدردشة AI القيام بأمرين أساسيين يميزانهما، وهما:
- التعميم: يستطيع الروبوت فهم الأنماط وإضافة سياق إلى المحادثة، بما يتجاوز النص المحدد.
- التحسن من ردود الفعل والتعليقات البشرية: عندما يقدم المستخدم معلومات إضافية ويصحح أخطاء الروبوت، يمكنك استخدام هذه التصحيحات لأتمتة التعلم لتحسين النموذج.
لذلك، يقدم مساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة مجموعة متنوعة من الطلبات. وقد تكون هذه الطلبات راضية عن تنسيق بسيط للأسئلة والأجوبة أو قد تتطلب تدفق محادثة مرتبطًا.
مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية للمحادثة
لغة الإنسان معقدة بشكلٍ لا يصدق. على سبيل المثال، هناك مجموعة من الطرق الممكنة ليصرح فيها المستخدم بأنه يحتاج إلى إعادة تعيين كلمة المرور. بدءًا من “إعادة تعيين كلمة المرور الخاصة بي” و “لقد نسيت كلمة المرور الخاصة بي” إلى “تم حظر الوصول إلى حساب بريدي الإلكتروني” الأكثر تعقيدًا و “لا يمكنني تسجيل الدخول إلى حسابي”.
أدمغتنا مصممة لتفهم كل ذلك، لكن أجهزة الكمبيوتر ليست كذلك. لهذا السبب تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثات إلى بعض المساعدة في شكل تقنيات ذكية لتنفيذ الاتصال بطريقة تشبه الإنسان. وهنا إليك أهم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية للمحادثة:
- التعرف التلقائي على الكلام (ASR): هو تحويل الموجات الصوتية للكلام إلى تمثيل نصي للكلمات. يتم تطبيق ASR لتحليل البيانات الصوتية وتحليل الصوت إلى رموز لغة لنظام ما لمعالجتها وتحويلها إلى نص.
- التعلم الآلي (ML): هو مجال معرفي يتعامل مع إنشاء خوارزميات مختلفة لتدريب أنظمة الكمبيوتر على البيانات وتمكينها من إجراء تنبؤات دقيقة حول مدخلات البيانات الجديدة. يؤكد ML على التعديلات، وإعادة التدريب، وتحديث الخوارزميات بناءً على التجارب السابقة.
- التعلم العميق (DL): هو نهج محدد في التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية لعمل تنبؤات بناءً على كميات كبيرة من البيانات. الشبكات العصبية هي مجموعة من الخوارزميات التي تمر فيها البيانات المدخلة عبر طبقات معالجة متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية المتراكمة فوق بعضها البعض لتوفير المخرجات. حيث يمكّن التعلم العميق أجهزة الكمبيوتر من أداء وظائف أكثر تعقيدًا مثل فهم الكلام البشري.
- معالجة اللغة الطبيعية أو البرمجة اللغوية العصبية: هي قلب وروح أي نظام ذكاء اصطناعي للمحادثة. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من معالجة وفهم كلام الإنسان. حيث تعتمد البرمجة اللغوية العصبية على اللغويات والإحصاءات والتعلم الآلي للتعرف على مدخلات الكلام والنص البشري وتحويلها إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا. وهناك نوعان من الحقول الفرعية في معالجة اللغة الطبيعية:
- فهم اللغة الطبيعية (NLU): يدور حول فهم اللغة البشرية والتعرف على النية الأساسية. ويستخدم التحليل النحوي والدلالي للنص والكلام لاستخراج معنى ما يقال أو ما هو مكتوب.
- توليد اللغة الطبيعية (NLG): هي عملية إنشاء استجابة نصية للغة البشرية بناءً على بعض إدخال البيانات.
- تحويل النص إلى كلام (TTS): هو برنامج مساعد يأخذ النص كمدخل، ويحوله إلى صوت، ويرد عبر هذا الصوت الذي تم إنشاؤه آليًا.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة
يتفاعل الذكاء الاصطناعي للمحادثة مع العملاء من خلال أربع خطوات عامة سنبحثها للحصول على فكرة أفضل عن هذه التقنية:
- إنشاء المدخلات: من خلال واجهة مستخدم نصية أو صوتية مرئية للمستخدمين حتى يتمكنوا من التفاعل مع مساعد الذكاء الاصطناعي. وهنا، يقدم المستخدم المدخلات إما من خلال الصوت أو النص.
- تحليل المدخلات: إذا كان الإدخال مستندًا إلى النص، فسيتم تطبيق فهم اللغة الطبيعية (NLU) لسحب المعنى من الكلمات المقدمة. إذا كان الإدخال مستندًا إلى الكلام، فسيتم أولاً تطبيق التعرف التلقائي على الكلام لـ ASR لتحليل الصوت إلى رموز اللغة التي يمكن تحليلها.
- إدارة الحوار: وحدة إدارة الحوار (محرك الحوار) تعمل بنظام التعلم الآلي وتدير حالة الحوار وتنسق بناء استجابة المساعد للمستخدم. هنا، يتم استخدام توليد اللغة الطبيعية لإنشاء استجابة لاستعلام المستخدم.
- تعزيز التعلم: يتم هنا تحليل مدخلات المستخدم لتحسين الردود مع مرور الوقت لضمان صحة ودقة ردودهم.
أمثلة على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة
تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة على الكثير من حالات الاستخدام في مختلف المجالات لأن هدفها الأساسي هو تسهيل التواصل ودعم العملاء.
- الذكاء الاصطناعي للمحادثة في الرعاية الصحية: يمكن أن تستفيد صناعة الرعاية الصحية بشكل كبير من استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة لأنه يساعد المرضى على فهم مشاكلهم الصحية وتوجيههم بسرعة إلى المهنيين الطبيين المناسبين. ويمكنه أيضًا تقليل الحمل على مراكز الاتصال والقضاء على حالات انقطاع المكالمات.
فمع الضربة الشديدة لـ Covid-19، بدأ سكان العالم في البحث عن معلومات حول المرض وأعراضه. امتلأت الخطوط الساخنة للطوارئ بالمكالمات الهاتفية، لذلك تُرك الكثير من الناس دون أي مساعدة. فقررت المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض إنشاء مساعد AI للمحادثة الخاص بها يسمى Clara للسماح للجميع بمعرفة المزيد عن فيروس كورونا، والتحقق من أعراضهم، ومعرفة ما إذا كان ينبغي اختبارهم لـ COVID-19. وساعد الروبوت بشكل كبير في زيادة وعي الناس بالمرض وما يجب فعله إذا اعتقد الشخص أن لديه علامات على الحالة. - الذكاء الاصطناعي للمحادثة في السفر: الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو مستقبل السفر عالي الكفاءة. حيث يمكن للعملاء التواصل مع روبوتات المحادثة للعثور على مصدر إلهام حول مكان الإجازة، وإكمال حجوزات الفنادق وشركات الطيران، وإجراء المدفوعات. على سبيل المثال، المضيف الظاهري إدوارد من إدوارديان هوتيلز لندن. يستخدم روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي هذا الرسائل النصية لتزويد نزلاء الفندق بالمعلومات الشخصية والمساعدة. حيث يمكنك العثور على أقرب مطعم نباتي إذا كنت ترغب في ذلك أو يوجهك إلى مكان وجود المناشف في غرفتك.
- الذكاء الاصطناعي للمحادثة في البنوك: في عام 2018، قدم Bank of America مساعده المالي الافتراضي المدعوم بالذكاء الاصطناعي المسمى Erica.
يساعد الروبوت المصرفي الذكي العملاء في عمليات بسيطة مثل عرض كشوف الحساب، ودفع الفواتير، وتلقي تحديثات السجل الائتماني، وطلب المشورة المالية. وخلال الربع الثالث من عام 2019، قام العملاء الرقميون لبنك أمريكا بتسجيل الدخول إلى حساباتهم 2 مليون مرة وسددوا 138 مليون فاتورة. بحلول نهاية العام، ورد أن Erica لديها 19.5 مليون تفاعل وحققت كفاءة بنسبة 90٪ في الإجابة على أسئلة المستخدمين. وهذه ليست سوى ثلاثة أمثلة من بين آلاف.
تحديات الذكاء الاصطناعي للمحادثة
إذا كنت تفكر في بناء نظام ذكاء اصطناعي للمحادثة، فستكون هناك عقبات في طريقك يجب أن تكون جاهزًا للتغلب عليها:
- تعقيد اللغة: أولاً وقبل كل شيء، اللغة صعبة. هناك الكثير من اللغات المختلفة لكل منها قواعدها اللغوية وصياغتها. بالإضافة إلى ذلك، تمتلئ هذه اللغات باللهجات العامية التي تنقل تعقيد فهم الكلام إلى مستوى جديد تمامًا. إلى جانب ذلك، هناك أيضًا أخطاء إملائية وضوضاء يجب فصلها عن الإشارات المهمة. لذا، تؤثر هذه العوامل وغيرها على الاتصال بين الإنسان والآلة ويصعب التعامل معها.
- الأمن والخصوصية: لتقديم الاستجابات المناسبة، يحتاج الذكاء الاصطناعي للمحادثات إلى الكثير من البيانات، مما يجعله عرضة لانتهاكات الخصوصية والأمان. وبالتالي، تعد حماية بياناتك وجعل نظامك متوافقًا مع جميع معايير الأمان المطلوبة مهمة صعبة ولكنها إلزامية. إذن، يجب تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة لضمان خصوصية البيانات الحساسة.
- اعتماد التكنولوجيا: من الخطأ الادعاء بأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي شيء يبدأ الناس فقط في استخدامه. لكن ما هو طبيعي بالنسبة لشخص ما يمكن أن يكون مشكلة بالنسبة لشخص آخر. فلا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها لزيادة عدد الأشخاص الذين يشعرون بالراحة عند استخدام هذه التكنولوجيا ولعدد أكبر من حالات الاستخدام. ومن المهم تثقيف ومساعدة جمهورك المستهدف الذين ليسوا على دراية بالتكنولوجيا للتعرف عليها بشكل أفضل.
أخيرًا، نظرًا لأن عالمنا أصبح أكثر رقمنةً يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة لتمكين الاتصال بين أجهزة الكمبيوتر والبشر.
