به گزارش خبرگزاری ایمنا، پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از شاخه‌های مهم و پیشرو در حوزه هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان‌ها می‌پردازد، هدف اصلی این حوزه، درک، تحلیل و تولید زبان طبیعی به گونه‌ای است که ماشین‌ها بتوانند به‌طور مؤثر با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند، از جمله کاربردهای گسترده NLP می‌توان به ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن، تشخیص گفتار و سیستم‌های پرسش و پاسخ اشاره کرد.

توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ با چالش‌های متعددی همراه است، از جمله درک معنای دقیق سوالات، مدیریت ابهامات زبانی و دسترسی به داده‌های معتبر، با این حال پیشرفت‌های جدید در مدل‌های زبانی بزرگ همچون GPT و BERT توانسته‌اند عملکرد این سیستم‌ها را به‌طور چشمگیری بهبود بخشند، این مدل‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی، توانایی درک پیچیدگی‌های زبان انسان را پیدا کرده‌اند و می‌توانند پاسخ‌هایی دقیق و متناسب با نیاز کاربران ارائه دهند.

سیستم‌های پرسش و پاسخ نه‌تنها در بهبود دسترسی به اطلاعات نقش مهمی ایفا می‌کنند، بلکه در حوزه‌هایی همچون آموزش، سلامت، تجارت و فناوری نیز کاربردهای گسترده‌ای دارند، با ادامه پیشرفت‌ها در حوزه NLP، انتظار می‌رود این سیستم‌ها در آینده نزدیک به ابزاری ضروری برای تعامل انسان و ماشین تبدیل شوند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)؛ سلاح جدید سازمان‌ها برای غلبه بر سونامی داده‌ها

حمید رستگار پناه، عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد به خبرنگار ایمنا با اشاره به هوش مصنوعی گفت: در آزمون‌های کلاسی برای اینکه بچه‌ها نتوانند از هوش مصنوعی برای پاسخ به سوالات استفاده کنند، شش مسئله را با هم ترکیب کردیم، حدود ۳۰ درصد از دانش‌آموزان از هوش مصنوعی استفاده نکرده بودن و ۳۰ درصد دیگر نیز از هوش مصنوعی کمک گرفته بودند، یعنی از هوش مصنوعی پرسیده بودند که این مسئله چگونه حل می‌شود و هوش مصنوعی آن‌ها را راهنمایی کرده بود.

وی افزود: امروز ما حجم وسیعی از داده‌ها را داریم، بحث این است که مدیران نمی‌توانند همه اطلاعات را در آن واحد در ذهن داشته باشند و تصمیم‌گیری کنند، چالشی که سازمان‌ها با آن روبه‌رو هستند این است که چگونه می‌توانند این حجم عظیم داده‌ها را به اطلاعات تبدیل کنند، برای حل این چالش، دو مفهوم وجود دارد: یکی داده‌کاوی و دیگری هوش مصنوعی که می‌توانند سازمان‌ها را در حل این چالش راهنمایی کنند.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد ادامه داد: هوش مصنوعی، طراحی و توسعه سیستم‌هایی است که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که درگذشته انسان انجام می‌داد، این سیستم‌ها قدرت تصمیم‌گیری دارند و برای انجام وظایف نیاز به هوش انسان دارند، این وظایف می‌توانند شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی، تشخیص، تصمیم‌گیری و خلاقیت باشند.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد تاکید کرد: از بین این وظایفی که هوش مصنوعی انجام می‌دهد، تخصص من در مورد درک زبان طبیعی یا بهتر بگویم، پردازش زبان طبیعی است، ما یک زبان طبیعی داریم، همان زبانی که با آن مکالمه می‌کنیم و یک زبان مصنوعی داریم که زبان‌های برنامه‌نویسی هستند، در زبان‌های مصنوعی، وقتی می‌خواهیم با کامپیوتر تعامل کنیم، باید تمام قواعد را رعایت کنیم.

رستگار پناه تصریح کرد: در زبان برنامه‌نویسی یک فاصله کم یا زیاد نمی‌شود، اما در زبان‌های طبیعی ما خیلی راحت می‌توانیم تعامل داشته باشیم، انسان‌ها گاهی جملاتی می‌گویند که ایهام دارند، دو پهلو هستند یا حتی طعنه‌آمیزند، ویژگی‌هایی که در زبان طبیعی داریم، موجب می‌شود با یکدیگر ارتباط برقرار کنیم. حال می‌خواهیم ببینیم چگونه می‌توانیم با کامپیوتر به زبان طبیعی خودمان تعامل داشته باشیم.

وی توضیح داد: در سیستم‌های پرسش و پاسخ، یکی از مباحثی که در مورد زبان طبیعی مطرح می‌شود، سیستم‌هایی هستند که می‌توانند سوالی از کاربر بپرسند و بر اساس متونی که در اختیار دارند، پاسخ دهند، سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس مدل‌های زبانی بزرگ کار می‌کنند. روش‌های نخستین که داشتیم، بر پایه روش‌های سنتی بود. در روش‌های سنتی، برای فهم زبان طبیعی، یک سری قوانین می‌نوشتیم به‌عنوان نمونه، می‌گفتیم، در زبان فارسی اگر فعل اول جمله بیاید، این جمله امری است یا اگر کلمه پرسشی ابتدا بیاید، این جمله سوالی است.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد گفت: در روش‌های بر پایه آمار، بر اساس احتمال کار می‌کنند و تشخیص می‌دهند که به چه احتمالی کلمات ممکن است چه نقشی در جمله داشته باشند، با ورود مدل‌های یادگیری عمیق و ظهور شبکه‌های عصبی، سیستم‌ها تغییر کردند، مکانیزم‌های توجه وارد شدند و امروز می‌بینیم که مدل‌های زبانی پیشرفته یا مدل‌های بزرگ بر پایه ترانسفورمرها هستند.

رستگار پناه بیان کرد: هدف پردازش زبان طبیعی این است که زبان انسان را بفهمد، تحلیل کند و در نهایت بتواند جملاتی تولید کند، مدل‌های زبانی بزرگ تحول عظیمی ایجاد کرده‌اند، این مدل‌ها بر اساس یادگیری طراحی شده‌اند و نیاز به حجم عظیمی از داده‌ها دارند که ابتدا به آن‌ها داده شود و سپس می‌توانند به سوالات سازمان‌ها پاسخ دهند.

وی ادامه داد: سیستم‌های پرسش و پاسخ یکی از نمونه‌های پیشرفته فناوری اطلاعات در حوزه زبان هستند که می‌توانند سوالات کاربر را بگیرند، درک کنند و سپس پاسخ تولید کنند، این سیستم‌ها می‌توانند پاسخ‌های دقیقی به کاربران ارائه دهند. فرض کنید می‌خواهید یک گوشی خریداری کنید، در اینترنت جست‌وجو می‌کنید که بهترین گوشی در این رنج قیمت چیست، موتورهای جست‌وجو اطلاعات زیادی ارائه می‌دهند و سپس خودتان تصمیم می‌گیرید، اما در سیستم‌های پرسش و پاسخ، یک سوال مشخص از کاربر پرسیده می‌شود و سیستم بر اساس ویژگی‌های مورد نظر، پاسخ می‌دهد.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد گفت: سیستم‌های خودکار دسترسی بیست‌وچهار ساعته و هفت روز هفته را در اختیار کاربران قرار می‌دهند، بعضی سازمان‌ها امروزه مجموعه‌ای از پشتیبان‌ها را تهیه کرده‌اند که تنها در ساعت‌های اداری پاسخگو هستند، اما سیستم‌های خودکار این ویژگی را دارند که به سرعت پاسخ دهند و رضایت کاربر را افزایش دهند، همچنین هزینه‌های ناشی از استخدام نیروی انسانی برای پشتیبانی کاهش پیدا کند.

رستگار پناه بیان کرد: سیستم‌های پرسش و پاسخ سطوح مختلفی دارند، نخستین سطح پاسخ به سوالات متداول است؛ ساده‌ترین سیستم پرسش و پاسخ این است که شما به‌عنوان مدیر سازمان، مجموعه‌ای از سوالات و جواب‌هایشان را در اختیار سیستم قرار دهید، سیستم به هر صورتی که سوال پرسیده شود، هدف سوال را استخراج می‌کند و جواب متناظر را ارائه می‌دهد، این سیستم می‌تواند به‌صورت نوشتاری یا گفتاری باشد.

وی ادامه داد: سطح دوم این است که اسنادی همچون آئین‌نامه‌ها، بخشنامه‌ها و دستورالعمل‌ها را سازمان ارائه دهد؛ یک سیستم پرسش و پاسخ می‌تواند روی این اسناد کار کند، کاربران و حتی کارمندان اگر سوالی بپرسند، سیستم سوال را بررسی می‌کند و پاسخ را از داخل اسناد استخراج می‌کند.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد گفت: سطح سوم این است که سیستم پایگاه داده سازمان و اطلاعات مشتری را داشته باشد، به‌عنوان نمونه فرض کنید در یک سازمان، مشتری می‌خواهد بداند میزان بدهی‌اش چقدر است یا وضعیت پرونده‌اش چگونه است، سیستم پرسش، سوال کاربر را می‌گیرد، آن را به دستورات پایگاه داده تبدیل می‌کند و اجرا می‌کند.

رستگار پناه افزود: کاربردهای سیستم‌های پرسش و پاسخ در صنعت و سازمان‌های دولتی بسیار گسترده است، نخستین کاربرد، داشتن یک دستیار مجازی در صنعت است. شرکت‌ها می‌توانند یک دستیار مجازی داشته باشند که خدمات پشتیبانی ارائه دهد. مشتریان سوال‌های خود را مطرح و سیستم به‌طور خودکار پاسخ می‌دهد، سیستم‌های توصیه‌ای نیز می‌توانند کالاهایی را که مورد نیاز مشتریان است، بر اساس سوابقشان ارائه دهند که این کار بر اساس پروفایل کاربر انجام و تبلیغات نیز هدفمند می‌شود.

وی ادامه داد: در سازمان‌های دولتی، سیستم‌های پرسش و پاسخ می‌توانند برای پاسخ‌دهی به امور مشترکان استفاده شود، بسیاری از سازمان‌ها همچون آب، برق و گاز با مشترکان در ارتباط هستند، این مشترکان ممکن است سوالاتی داشته باشند، به‌عنوان نمونه، وضعیت برق در یک محله چگونه است.

عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد نجف‌آباد گفت: بسیاری از سازمان‌ها ساعت‌ها وقت صرف می‌کنند تا نامه‌ها یا دستورالعمل‌های خاصی را پیدا کنند، سیستم‌های بر پایه هوش مصنوعی می‌توانند با جست‌وجوی کلمات کلیدی، بخشنامه‌ها و اسناد مرتبط را به کاربر ارائه دهند.

رستگار پناه گفت: یکی دیگر از کاربردها، تحلیل نظرات و شکایات در داخل سازمان است، سیستم‌های بر پایه هوش مصنوعی می‌توانند فرایندها را تشخیص دهند و راهکارهایی برای بهبود آن‌ها ارائه کنند، همچنین می‌توانند به مدیران در تصمیم‌گیری کمک کنند، هوش مصنوعی در حال تغییر قواعد بازی است، با استفاده از این فناوری، می‌توانیم آینده‌ای داشته باشیم که در آن فناوری‌ها نه‌تنها به‌عنوان ابزار، بلکه به‌عنوان شریک استراتژیک برای توسعه و نوآوری در صنایع مختلف عمل کنند.

آینده‌ای که در آن ماشین‌ها شریک استراتژیک انسان‌ها می‌شوند

به گزارش ایمنا، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های پرسش و پاسخ (QA) تحولات چشمگیری در نحوه تعامل انسان با فناوری ایجاد کرده‌اند، این فناوری‌ها با استفاده از پیشرفت‌های جدید در یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ، توانسته‌اند درک و پردازش زبان انسان را به سطحی بی‌سابقه برسانند که سیستم‌های پرسش و پاسخ به‌عنوان یکی از کاربردهای کلیدی NLP، نه‌تنها دسترسی به اطلاعات را تسهیل کرده‌اند، بلکه دقت و سرعت پاسخ‌گویی به سوالات کاربران را نیز به‌طور قابل توجهی بهبود بخشیده است.

چالش‌هایی همچون مدیریت ابهامات زبانی، درک زمینه‌های فرهنگی و زبانی مختلف و اطمینان از صحت و به‌روز بودن اطلاعات هنوز وجود دارند، این چالش‌ها نیازمند ادامه تحقیقات و توسعه روش‌های نوین در حوزه NLP هستند، علاوه‌بر این مسائل اخلاقی و حریم خصوصی نیز در استفاده از این سیستم‌ها باید مورد توجه قرار گیرند، چراکه این فناوری‌ها به حجم عظیمی از داده‌های شخصی و حساس دسترسی دارند.

در آینده انتظار می‌رود سیستم‌های پرسش و پاسخ با ادغام فناوری‌های پیشرفته‌تری همچون پردازش چندزبانه، درک تصویر و صوت و هوش مصنوعی تعاملی، به ابزارهایی جامع‌تر و هوشمندتر تبدیل شوند، این پیشرفت‌ها نه‌تنها در حوزه‌های آموزشی، پزشکی و تجاری کاربرد خواهند داشت، بلکه می‌توانند به ایجاد دستیاران مجازی پیشرفته‌تر و سیستم‌های پشتیبانی مشتری هوشمندتر نیز کمک کنند.