ماذا يعني الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لعملك

أصبح تحليل النص ضروريًا للمؤسسة الحديثة. إنه يتيح العمليات الداخلية الشائعة مثل البحث وتصنيف المستندات والتطبيقات الخارجية مثل روبوتات المحادثة.
"الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" لعملك
الذكاء الاصطناعي

ماذا يعني “الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير” لعملك؟

أصبح تحليل النص ضروريًا للمؤسسة الحديثة. إنه يتيح العمليات الداخلية الشائعة مثل البحث وتصنيف المستندات والتطبيقات الخارجية مثل روبوتات المحادثة. ومع ذلك ، هناك سوء فهم شائع لمقاربات الذكاء الاصطناعي التي تجعل التحليل النصي ممكنًا – وكيف تؤثر على قابلية التفسير. إذن ما هي الاختلافات الجوهرية بين التعلم الآلي / التعلم العميق والنهج القائم على التحليل الدلالي؟

التعلم الآلي / التعلم العميق مقابل التحليل الدلالي

يتمثل الاختلاف الأساسي بين ML / DL والنهج القائم على التحليل الدلالي في مستوى الفهم الذي يوفره كل نهج. باستخدام التعلم الآلي الكلاسيكي وخوارزميات التعلم العميق ، لا يعتبر النص له بنية ومعنى. بدلاً من ذلك ، النص هو مجرد سلسلة من الرموز (الكلمات الأساسية) التي تظهر مع تردد معين.

تتعرف هذه الخوارزميات على الأنماط الأكثر تكرارا وملاءمة من الناحية الإحصائية ولكنها لا “تفهم” أي شيء عن النص. نتيجة لذلك ، يعتبر النص الذي لا معنى له أو غير الصحيح من الناحية التركيبية مطابقًا للنص المكتوب بشكل صحيح.

بدلاً من ذلك ، يحلل المنهج الدلالي النص بشكل مشابه للإنسان من خلال محاكاة بعض العمليات المعرفية التي نستخدمها غريزيًا لفهم معنى النص. للقيام بذلك ، يجب أن يكون لدى البرنامج معرفة غنية وعميقة بالعالم واللغة (يتم تخزينها عادةً في رسم بياني معرفي) واستخدام خوارزمية مكتوبة خصيصًا لفهم النص.

إنه نهج أكثر تحديدًا وتعقيدًا – يتطلب المزيد من الاستثمار الأولي – ولكنه النهج الوحيد الذي يمكنه تجاوز مجرد حساب متواليات الكلمات لفهم البنية والعلاقات والمعنى كما يفعل الإنسان. لهذا السبب ، يمكن الوثوق في التحليل الدلالي وفهمه بسهولة من قبل البشر. وهذا ما يسمى “الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير” (على عكس الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي).

كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على مؤسستك؟

يساعدك الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على فهم كيفية وصول البرنامج إلى قرار ولماذا هو يقدم مخرجات محددة من خلال توضيح الخطوات التي يتخذها للوصول إلى هناك. نظرًا للتحديات المستمرة التي تواجهها الشركات فيما يتعلق بالتحيز والدقة وغير ذلك ، يجب أن يكون فهم الإجراءات الداخلية لنظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك أولوية قصوى.

ما هي أهمية النشاط البشري لتدريب الخوارزمية؟

بسيط: إنه أساسي. بدون الذكاء البشري (والمعرفة) ، لا يمكن للخوارزمية أن تعمل ، إلا في الحالات البسيطة. حتى أكثر برامج الذكاء الاصطناعي تطوراً لا يمكن أن تعمل بدون مساعدة الخبراء الذين لديهم معرفة تقنية خاصة. البرمجيات التي يمكنها برمجة نفسها ، وتعلم أشياء معقدة من تلقاء نفسها والحفاظ على نفسها غير موجودة حتى الآن.

ما مدى موثوقية الآلات عند تحليل النصوص المعقدة؟

نظرًا لتعقيد واتساع نطاق الموضوعات التي يمكن تناولها ، لا توجد إجابة واحدة. بشكل عام ، لا يمكن للآلات أن تصل بعد إلى مستوى موثوقية الأشخاص. بالنسبة لأكثر المشاكل تعقيدًا ، لا أتوقع أن يتحقق ذلك في أي وقت قريب.

من ناحية أخرى ، الناس ليسوا مثاليين ولا بد أن يرتكبوا أخطاء بسبب التعب أو الإلهاء أو نقص المعرفة. لذا في حين أن البرنامج لا يمكن أن يحل محل التحليل اليدوي للنص بشكل كامل ، فإنه يمكن أن يكمله. حتى في ظل أفضل الظروف اليدوية ، يمكن للبرنامج تقليل عمل التحليل البشري بنسبة 90-95٪. وبالنسبة لمجموعة متنوعة من السيناريوهات ، يبلغ متوسط ​​التخفيض حوالي 30-40٪ مع وجود فرصة لتحقيق نمو كبير خلال السنوات الأربع إلى الخمس القادمة.

أين قدمت التكنولوجيا الدلالية أكبر مساهمة؟

التكنولوجيا الدلالية هي التقنية الوحيدة القادرة على معالجة المشكلات التي تتطلب فهمًا (أو حتى فهمًا جزئيًا) لمحتوى النص ، سواء في رسالة بريد إلكتروني قصيرة أو تقرير مكون من 50 صفحة. يمكنه فهم معنى الكلمات والعبارات ، وتحديد العلاقات بين المفاهيم و / أو الكيانات وتقديم استنتاجات من العناصر المستخرجة من النص.

من حيث المبدأ ، لا يمكن حل المشكلات غير التافهة المتعلقة بفهم النص إلا باستخدام التكنولوجيا الدلالية. هذا لا يعني أنه يمكن حل جميع مشاكل هذا النوع ، بل يعني أن التقنيات الأخرى تتوقف عند مستوى أقل من التعقيد.

:شارك هذا

اترك ردّاً