چگونه هوش مصنوعی نحوه تعامل انسان ها و ماشین ها را تغییر می دهد

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

کاوش کنید که چگونه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی تعاملات روزمره ما را با فناوری‌های مختلف بازتعریف می‌کنند.

در طول ۱۲ ماه گذشته، الگوی دیجیتال جهانی به طور قابل توجهی تکامل یافته است، به ویژه در نحوه تعامل انسان و ماشین. در واقع، این زمینه دستخوش تحولی اساسی شده است و مردم در هر سنی اکنون به سرعت با مدل‌های هوش مصنوعی (AI) آشنا می‌شوند، به ویژه ChatGPT OpenAI.

پیشرفت در پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی محاوره ای محرک های اصلی این انقلاب هستند. NLP زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر تعامل کامپیوتر و انسان با استفاده از زبان و الگوهای گفتاری روزمره متمرکز است. هدف نهایی NLP خواندن، رمزگشایی، درک و معنا بخشیدن به زبان انسان به روشی است که برای کاربران قابل درک و هضم باشد.

به‌طور دقیق‌تر، زبان‌شناسی محاسباتی یا مدل‌سازی مبتنی بر قواعد زبان انسانی را با سایر رشته‌ها مانند یادگیری ماشینی، آمار و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. در نتیجه، سیستم‌های NLP ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را به روش‌های معنادار و مناسب درک، تفسیر، تولید و پاسخ دهند.

علاوه بر این، NLP شامل چندین کار و تکنیک مهم مانند برچسب گذاری بخشی از گفتار، شناسایی موجودیت نامگذاری شده، تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، و استخراج موضوع است. این وظایف به ماشین ها کمک می کند تا پاسخ هایی از نوع زبان انسانی را درک کرده و تولید کنند. به عنوان مثال، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار شامل شناسایی گروه‌های دستوری از کلمات خاص است و شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده شامل شناسایی افراد، شرکت‌ها یا مکان‌های درون یک متن است.

NLP بازتعریف مرزهای ارتباطات

فناوری مجهز به هوش مصنوعی به تازگی در حال تبدیل شدن به بخشی از جریان اصلی دیجیتال است، اما در بخش بهتری از دهه گذشته تأثیر زیادی بر بسیاری از مردم داشته است. همراهانی مانند الکسای آمازون، دستیار گوگل و سیری اپل در تار و پود زندگی روزمره ما تعبیه شده اند و در همه چیز از یادداشت کردن یادآورها گرفته تا هماهنگ کردن خانه های هوشمند به ما کمک می کنند.

جادوی پشت این کمک‌ها ترکیبی قدرتمند از NLP و هوش مصنوعی است که به آن‌ها اجازه می‌دهد حرف‌های انسان را بفهمند و به آن واکنش نشان دهند. گفتنی است، دامنه NLP و AI اکنون در چندین حوزه دیگر در حال گسترش است. به عنوان مثال، در خدمات مشتری، ربات‌های گفتگو به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند تا خدمات مشتری خودکاری را ارائه کنند که فوراً به سؤالات مشتری پاسخ می‌دهد.

این چت بات‌های خودکار با مدیریت همزمان چندین تعامل با مشتری، زمان انتظار را کاهش می‌دهند.

ترجمه زبان مرز دیگری است که در آن NLP و هوش مصنوعی پیشرفت چشمگیری داشته اند. اپلیکیشن‌های مترجم اکنون می‌توانند متن و گفتار را در زمان واقعی تفسیر کنند، موانع زبانی را از بین ببرند و ارتباطات بین‌فرهنگی را تسهیل کنند.

مقاله ای در The Lancet اشاره می کند که چنین قابلیت های ترجمه می تواند حوزه پزشکی را دوباره تعریف کند. محققان بر این باورند که این سیستم‌ها می‌توانند در کشورهایی با کمبود ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی مستقر شوند و به پزشکان و متخصصان پزشکی خارج از کشور اجازه دهند تا ارزیابی‌های بالینی خطر را به صورت زنده ارائه دهند.

یکی دیگر از کاربردهای NLP، تجزیه و تحلیل احساسات، نیز برای رمزگشایی احساسات زیربنایی در پشت کلمات استفاده می‌شود و پاسخ‌های پلتفرم‌هایی مانند Google Bard، ChatGPT و Jasper.ai را انسانی‌تر می‌کند.

اخیرا: شراکت لایتنینگ با غول خرده فروشی پذیرش بیت کوین را در مکزیک تسریع می کند

این فناوری‌ها را می‌توان در سیستم‌های نظارت بر رسانه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل تحقیقات بازار و ارائه خدمات به مشتریان به دلیل قابلیت‌های پیشرفته‌شان ادغام کرد. با بررسی دقیق بازخورد مشتریان، بررسی‌ها و مکالمات رسانه‌های اجتماعی، کسب‌وکارها می‌توانند بینش ارزشمندی از احساس مشتریان در مورد محصولات و خدمات خود به دست آورند.

در نهایت هوش مصنوعی و NLP نیز وارد حوزه تولید محتوا شده اند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی متنی شبیه انسان ایجاد می‌کنند، همه چیز را از مقاله‌های خبری گرفته تا شعر به وجود می‌آورند، به ایجاد محتوا برای وب‌سایت‌ها، تولید ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده و ایجاد نسخه‌های بازاریابی کمک می‌کنند.

آینده هوش مصنوعی و NLP

با نگاهی به افق، بسیاری از کارشناسان معتقدند آینده هوش مصنوعی و NLP بسیار هیجان انگیز خواهد بود. دیمیتری میخائیلوف، یکی از بنیانگذاران و مسئول علمی پلتفرم تشخیصی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی Acoustery، به کوین تلگراف گفت که ادغام ورودی های چندوجهی، از جمله داده های تصویر، صوتی و تصویری، چیز بزرگ بعدی در هوش مصنوعی و NLP است. یک قدم باشد و اضافه کند:

“این امکان ترجمه جامع‌تر و دقیق‌تری را فراهم می‌کند که نشانه‌های دیداری و شنیداری را در کنار اطلاعات متنی در نظر می‌گیرد. تجزیه و تحلیل احساسات یکی دیگر از تمرکزهای متخصصان هوش مصنوعی است که به ما امکان می‌دهد احساسات و نظرات بیان شده را با دقت و جزئیات بیشتری درک کنیم. البته، بیشتر مترجمان انسانی شروع به از دست دادن شغل خود خواهند کرد زیرا همه شرکت ها و محققان برای تحقق قابلیت های بلادرنگ تلاش خواهند کرد.

به طور مشابه، الکس نویمان، طراح پروتکل در Human Protocol، پلتفرمی که خدمات برچسب‌گذاری غیرمتمرکز داده را برای پروژه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند، معتقد است که NLP و AI آماده هستند تا بهره‌وری شخصی را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند. این امر با توجه به کاهش مورد انتظار نیروی کار به دلیل هوش مصنوعی بسیار مهم است. اتوماسیون.

نویمان تحلیل احساسات را به عنوان یک محرک کلیدی با تفسیرهای پیچیده تر از داده ها از طریق شبکه های عصبی و سیستم های یادگیری عمیق می بیند. او همچنین منبع باز پلت فرم داده را برای ارائه بهتر زبان هایی که به طور سنتی توسط خدمات ترجمه به خوبی ارائه نشده اند، در نظر گرفته است.

مگان اسکای، ویرایشگر محتوای فنی در شبکه Astar، یک لایه برنامه غیرمتمرکز چند زنجیره ای مبتنی بر هوش مصنوعی در Polkadot، معتقد است که محدودیت های نوآوری هوش مصنوعی و NLP خالی است. به طور خاص، ما محدودیت‌های توانایی هوش مصنوعی برای خودسازی تکرارهای جدید و گسترش قابلیت‌های آن را می‌بینیم. عملکرد خود را اضافه کنید و اضافه کنید:

تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی و NLP می‌تواند در پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب و فیس‌بوک که از نمودارهای دانش استفاده می‌کنند انجام شود، و می‌توان آن را به بلاک چین نیز تعمیم داد. به عنوان مثال، دامنه‌ی خاص جدید فرض کنید هوش مصنوعی ما به‌گونه‌ای پیکربندی شده است که بلوک‌های جدید ایندکس‌شده را بپذیرد. جریان داده‌های ورودی منبع، و ما به الگوریتم‌های تحلیل احساسات مبتنی بر بلاک چین دسترسی پیدا کرده یا توسعه می‌دهیم.»

اسکات دایکسترا، CTO مخزن داده مبتنی بر هوش مصنوعی Space and Time، آینده NLP را در تقاطع لبه و رایانش ابری می بیند. او به کوین تلگراف گفت که در نزدیک به میان مدت، اکثر گوشی های هوشمند احتمالاً دارای مدل های زبانی در مقیاس بزرگ خواهند بود که با مدل های زیرین مقیاس بزرگ در فضای ابری کار می کنند. او افزود: «این راه‌اندازی به ما امکان می‌دهد یک دستیار هوش مصنوعی سبک وزن در جیب خود و یک هوش مصنوعی سنگین وزن در مرکز داده داشته باشیم».

راه پیش رو با چالش ها هموار شده است

آینده هوش مصنوعی و NLP امیدوارکننده است، اما بدون چالش نیست. به عنوان مثال، میخائیلوف اشاره می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی و NLP برای آموزش و عملکرد به شدت بر مقادیر زیادی از داده‌های با کیفیت بالا متکی هستند.

با این حال، قوانین مختلف حفظ حریم خصوصی داده‌ها می‌تواند دستیابی به داده‌های برچسب‌دار یا خاص دامنه را در برخی صنایع دشوار کند. علاوه بر این، هر صنعت دارای واژگان، اصطلاحات و تغییرات زمینه ای خاص خود است که به مدل های بسیار خاصی نیاز دارد. او گفت: «فقدان متخصصان واجد شرایط برای توسعه این مدل‌ها یک مانع بزرگ است.

Skye این مفهوم را تکرار کرد و اشاره کرد که در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که تقریباً در هر صنعت به طور مستقل عمل کنند، لجستیک یکپارچه‌سازی، تغییرات گردش کار و آموزش چالش‌های مهمی را ایجاد می‌کند. علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی و NLP به تعمیر و نگهداری منظم نیاز دارند، به‌ویژه زمانی که کیفیت پاسخ و احتمال خطای پایین حیاتی است.

مجله: بیت کوین ۲۰۲۳ در میامی با “Fuckcoin روی بیت کوین” روبرو می شود

در نهایت، نیومن معتقد است که موضوع دسترسی به منابع داده جدید مربوط به هر صنعت با در نظر گرفتن استفاده از این فناوری ها هر سال که می گذرد آشکارتر می شود.

“داده های زیادی در خارج وجود دارد. بدون داده هایی که جزئیات را منعکس می کند، هوش مصنوعی نمی تواند هیچ زمینه ای را درک کند و به طور موثر عمل کند.”

بنابراین، با توجه به اینکه بیشتر و بیشتر مردم به سمت استفاده از فناوری‌های فوق جذب می‌شوند، جالب است که ببینیم الگوی دیجیتال موجود چگونه تکامل می‌یابد و به بلوغ می‌رسد، به ویژه با توجه به اینکه به نظر می‌رسد استفاده از هوش مصنوعی به سرعت در حال نفوذ است. ببین ادامه داره یا نه برای صنایع مختلف

نویسنده: Shiraz Jagati