تواجهنا اليوم موجة جديدة من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي التي قدمت لنا نظرة ثورية على كيفية عملنا وحياتنا.
تتمثل أحد هذه التطورات في تقنيات مثل محرك البحث جوجل وروبوت الدردشة شات جي بي تي، اللذين يشتركان في القدرة على التفاعل مع المستخدم من خلال سطر واحد من المدخلات النصية.
لكن هناك فارقا كبيرا بينهما. بينما يقدم جوجل مجموعة من نتائج البحث المتعلقة بكلمة البحث التي استخدمتها، يحلل شات جي بي تي سياق الكلمات المدخلة ويعطي ردا ملائما لطلب المستخدم.
وبالتالي، يمكن لجوجل تقديم مقالات وصفحات ويب، بينما يمكن لشات جي بي تي كتابة قصص قصيرة أو حتى كود برمجي.
تقوم آلية عمل جوجل على جمع البيانات من الإنترنت وتخزينها في قواعد بيانات ضخمة، ثم تبحث عن طلب المستخدم ضمن هذه القواعد. ومن جهته، يستخدم شات جي بي تي تقنيات تسمى التدريب المسبق لفهم السياق وإنتاج الإجابات الملائمة.
تعتمد آلية التدريب المسبق في شات جي بي تي على تدريب النماذج على بيانات مهيكلة سلفا، مثل محادثات العملاء مع خدمة العملاء، لكي يتعلم النموذج كيفية ربط المدخلات بالمخرجات.
وبفضل تلك الكمية الهائلة من البيانات، يمكن لشات جي بي تي توليد استجابات مفهومة وملائمة.
يعتمد شات جي بي تي أساساً على النسخة السابقة من هذا النموذج جي بي تي 3 (GPT-3). وقد تدرّب هذا النموذج على مجموعة بيانات تُدعى (WebText2)، وهي مكتبة ضخمة تحوي أكثر من 45 تيرابايت من البيانات النصية.
هذه الكمية الضخمة من البيانات سمحت لشات جي بي تي بتعلّم العلاقات بين الكلمات والجمل وأنماطها والكثير من تفاصيل “اللغة الطبيعية” بسرعة ودقّة. وهذا ما جعله فعالاً جداً في إنتاج محتوى متناسق ومفهوم ومناسب لطلبات المستخدم.
بشكل عام، عادةً ما تكون بيانات التدريب المستخدمة لصقل شات جي بي تي محادثة بطبيعتها ويتم تنسيقها خصيصًا لتشمل الحوارات بين البشر، مما يسمح لشات جي بي تي بتعلم كيفية توليد استجابات طبيعية وجذابة بتنسيق محادثة.
يهتم مجال معالجة اللغة الطبيعية بتمكين الحواسيب والآلات من فهم كلام البشر وتفسير مقاصده ومن ثم إنتاج نصوص مشابهة لهذا الكلام (أو ما يُدعى باللغة الطبيعية). ويُعد هذا المجال من المجالات المتطورة بسرعة والهامة جداً مؤخراً.
يمكن استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في الكثير من التطبيقات كروبوت الدردشة وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام والترجمة، حيث تستخدم الشركات هذه التقنيات لأتمتة المهام وتحسين تجربة المستخدم.
من التحديات التي تواجه هذا المجال التعامل مع تعقيدات وغموض اللغة التي يستخدمها البشر، إذ يتوجب تدريب تقنيات معالجة اللغة الطبيعية على الكثير من البيانات لتتمكن من استنتاج الأنماط وتعلم الفروق الدقيقة بين مقاصد اللغة. كما يتوجب تحديثها باستمرار بسبب ظهور تطورات جديدة دوماً على اللغات.
ربما لاحظت أن شات جي بي تي يمكنه طرح أسئلة متابعة لتوضيح مقصدك أو فهم احتياجاتك بشكل أفضل، وتقديم ردود مخصصة تأخذ في الاعتبار سجل المحادثة بأكمله.
هذه هي الطريقة التي يمكن من خلالها لشات جي بي تي إجراء محادثات متعددة الأدوار مع المستخدمين بطريقة تبدو طبيعية وجذابة.
يتضمن استخدام الخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي لفهم سياق المحادثة والحفاظ عليها عبر تبادلات متعددة مع المستخدم.
تُعد إدارة الحوار جانبًا مهمًا من جوانب معالجة اللغة الطبيعية لأنها تسمح لبرامج الكمبيوتر بالتفاعل مع الناس بطريقة تبدو وكأنها محادثة أكثر من كونها سلسلة من التفاعلات لمرة واحدة.
يمكن أن يساعد ذلك في بناء الثقة والمشاركة مع المستخدمين، ويؤدي في النهاية إلى نتائج أفضل لكل من المستخدم والمؤسسة التي تستخدم البرنامج.
