یکی از اصطلاحاتی که اخیراً در حوزه هوش مصنوعی مکرر به گوش می‌خورد، پردازش زبان طبیعی است. این زیرشاخه از علم هوش مصنوعی همان چیزی است که به ماشین‌های هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا با استفاده از یک‌سری الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها، زبان انسان‌ها را تجزیه و تحلیل و درک کنند. اگر شما هم برای یک بار هم که شده با ربات‌های چت محبوب مثل ChatGPT کار کرده باشید، شاید با دیدن درک این ربات‌های چت و ارائه پاسخ آنها به زبان محاوره‌ای و انسانی متعجب شده باشید و از خود سؤال کرده باشید که این ربات‌های چت چگونه می‌توانند ورودی‌های ارائه شده به زبان انسانی را درک کنند و متناسب با آن پاسخ مناسب را ارائه دهند. پاسخ این سؤال پردازش زبان طبیعی است. این مدل‌های هوش مصنوعی به کمک پردازش زبان طبیعی می‌توانند زبان انسانی را درک کنند و پاسخ‌های نزدیک به زبان انسان‌ها را تولید کنند. با پیشرفت‌های روز افزون در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، یکی از سؤالاتی که در این مورد مطرح است این است که آینده این حوزه چگونه خواهد بود؟ چه چیزی در آینده منتظر پردازش زبان طبیعی است و با پیشرفت این حوزه باید منتظر چه چیزهایی در آینده باشیم؟ در این مقاله قصد داریم در مورد آینده پردازش زبان طبیعی و فرصت‌ها و چالش‌های بر سر راه آن بحث کنیم و به سؤالات احتمالی در این مورد پاسخ دهیم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

پردازش زبان طبیعی چیست:

شاید برای شروع بررسی آینده پردازش زبان طبیعی، بهتر باشد ابتدا یک آشنایی کوتاه و کلی با پردازش زبان طبیعی داشته باشیم. در تعریف کوتاه در مورد پردازش زبان طبیعی باید گفت که پردازش زبان طبیعی به فرایندی اشاره دارد که با به کار گیری تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاص این امکان را به وجود می‌آورد تا ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری بتوانند به زبان انسانی با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند. به بیان دیگر پردازش زبان طبیعی علمی است که در آن ماشین‌ها می‌توانند با پردازش ورودی متنی یا صوتی که به زبان انسانی تولید شده است آن را تجزیه و تحلیل و درک کنند و پاسخ را نیز به زبان طبیعی و قابل فهم برای انسان تولید کند.

فرصت‌های پیشروی پردازش زبان طبیعی:

بعد از یک آشنایی کوتاه در مورد پردازش زبان طبیعی در این بخش از مقاله قصد داریم فرصت‌های پیشرو پردازش زبان طبیعی را بررسی کنیم. در اینجا به تعدادی از فرصت‌های حوزه پردازش زبان طبیعی اشاره شده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه شده است:

پیشرفت در مدل‌های زبانی بزرگ:

یکی از مفاهیم مهم در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ هستند. مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3 و یا Gemini که می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده و با دقت بالایی متون پیچیده را درک کرده و تولید کنند. ترجمه ماشینی، تولید محتوا، خلاصه‌سازی متون و تحلیل احساسات از جمله وظایفی است که این نوع مدل‌ها به راحتی از پس آن برمی آیند، لذا آینده NLP به شکل مستقیمی به توسعه مدل‌های زبانی بزرگ‌تر و بهینه‌تر بستگی دارد که بتوانند به طور کارآمدتر و دقیق‌تر با زبان انسانی تعامل داشته باشند.

کاربردهای گسترده در صنایع مختلف:

پیشرفت در پردازش زبان طبیعی در بسیاری از حوزه‌ها می‌تواند انقلاب ایجاد کند و برخی از صنایع را به کلی متحول کند. در حوزه بهداشت و درمان، NLP می‌تواند سوابق پزشکی را تحلیل کند، بیماری‌ها را تشخیص داده و روش درمانی ارائه کند در حوزه تجارت می‌تواند خدماتی همچون تحلیل احساسات مشتریان و بهبود خدمات مشتری را انجام دهد. همچنین در آموزش، و بخصوص آموزش مجازی می‌تواند نقش مهمی داشته باشد.

بهبود تعامل انسان و ماشین:

یکی از اهداف اصلی و همیشگی از به کار گیری NLP بهبود تعامل انسان و ماشین بوده و هست. با پیشرفت در حوزه پردازش زبان طبیعی چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر NLP می‌توانند با کاربران به صورت طبیعی‌تری مکالمه کنند و مکالمات آن‌ها را بهتر درک کنند. این پیشرفت‌ها می‌توانند تجربه کاربری را بهبود بخشیده و استفاده از فناوری‌های مبتنی بر NLP را برای عموم مردم آسان‌تر کنند.

چالش‌های بر سر راه پردازش زبان طبیعی:

در این قسمت مقاله نیز قصد داریم مشکلات و چالش‌های بر سر راه پردازش زبان طبیعی را بررسی کنیم و در مورد هر کدام توضیحاتی را ارائه دهیم:

مدیریت پیچیدگی زبان‌های طبیعی:

مدل‌های مبتنی بر زبان‌های طبیعی پیچیدگی‌های زیادی دارند، تنوع لهجه‌ها، اصطلاحات محلی، چند وجهی بودن کلمات و ساختارهای گرامری پیچیده از جمله پیچیدگی‌های این نوع مدل‌ها به حساب می‌آیند. توسعه مدل‌هایی که بتوانند این پیچیدگی‌ها را به درستی درک کنند و با آن‌ها سازگار شوند و نرخ خطای پایینی داشته باشد، یکی از چالش‌های اصلی NLP است. 

نیاز به قدرت پردازشی بالا:

نیاز به توان پردازشی بالا برای آموزش مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی یکی دیگر از چالش‌هایی است که پردازش زبان طبیعی با آن روبرو است. این مسئله می‌تواند منجر به هزینه‌های بالا و مشکلات زیست محیطی مرتبط با مصرف انرژی شود، لذا بهینه‌سازی مدل‌ها و استفاده از فناوری‌های پردازشی مؤثرتر در مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی می‌تواند به کاهش این چالش‌ها کمک کند.

نتیجه گیری:
پردازش زبان طبیعی در حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی یکی از مهم‌ترین بخش‌ها است. امروز اگر بخواهیم پردازش زبان طبیعی را از هوش مصنوعی بگیریم، عملاً می‌توان گفت که دیگر چیزی از آن باقی نمی‌ماند و به طور کلی انعطاف پذیری خود را از دست خواهد داد. ایجاد ارتباط انسان‌ها با ماشین‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از خواستگاه‌های همیشگی بشر و انتظارات او از پیشرفت هوش مصنوعی بوده، چیزی که با پردازش زبان طبیعی در حال وقوع است. تکنولوژی هرچقدر هم که پیشرفت کند یکی از سؤالات همیشگی انسان‌ها در مورد حوزه تکنولوژی همیشه این خواهد بود که آینده تکنولوژی چیست. هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی هم به عنوان یک تکنولوژی ای که اخیراً توجه سیل عظیمی از افراد رو به خودش جلب کرده از این قاعده مستثنا نیست و همیشه یکی از سؤالات همیشگی در این حوزه این است که آینده پردازش زبان طبیعی چه خواهد بود که در این مقاله به آن پاسخ داده شد.

منبع مقاله: https://www.geeksforgeeks.org/the-future-of-natural-language-processing-trends-and-innovations/