مدل ها و حوزه های فنی هوش مصنوعی

علیرضا هاشمی ، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات گرایش تجارت الکترونیک

مدل ها و حوزه های مهم در هوش مصنوعی هستند که با پردازش و درک زبان طبیعی انسان‌ها سروکار دارند. هر کدام از این حوزه‌ها نقش و کاربردهای متفاوتی دارند که در ادامه توضیح داده می‌شوند:

1- مدل‌سازی زبان طبیعی NLM (Natural Language Modeling)

تعریف : NLM به فرآیند ساخت و استفاده از مدل‌های آماری یا یادگیری ماشین برای پیش‌بینی توالی کلمات یا درک ساختار زبان می‌پردازد. هدف اصلی NLM، درک چگونگی استفاده از کلمات و روابط آن‌ها در زبان است.

کاربردها:

• پیش‌بینی کلمات:
• مورد استفاده در ابزارهای تکمیل خودکار (Auto-complete) و پیشنهاد کلمه.
• مثال: پیش‌بینی کلمه بعدی هنگام تایپ در موتورهای جستجو.
• ترجمه ماشینی:
• استفاده در ترجمه بین زبان‌ها.
• مثال: Google Translate.
• تشخیص خطا:
• شناسایی و اصلاح اشتباهات املایی و دستوری.
• پایه‌سازی برای مدل‌های پیشرفته:
• مدلNLM اساس بسیاری از مدل‌های NLP مانند GPT و BERT است.

فناوری‌ها:

• مدل‌های آماری اولیه مانند n-gram models.
• مدل‌های یادگیری عمیق مانند RNN، LSTM و Transformer.
• مدل‌های پیشرفته مانند GPT (Generative Pre-trained Transformer) و BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

2- پردازش زبان طبیعی NLP (Natural Language Processing)

تعریف:

مدل NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر روی تعامل میان کامپیوتر و زبان انسانی تمرکز دارد. هدف اصلی NLP ا ین است که ماشین‌ها بتوانند زبان طبیعی انسان را درک کنند، پردازش کنند و تولید نمایند.

کاربردها:

1. تحلیل متن:

• استخراج اطلاعات مفید از داده‌های متنی.
• مثال: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای بررسی نظرات مشتریان.

2. درک زبان طبیعی:

• تبدیل متن به داده‌های ساختاریافته برای درک بهتر توسط ماشین.
• مثال: سیستم‌های پاسخ‌گویی به سوالات (Question Answering).

3. تولید زبان طبیعی(NLG):

• تولید متن یا گفتار طبیعی.
• مثال: تولید گزارش‌های خودکار از داده‌ها.

4. تشخیص گفتار:

• تبدیل گفتار به متن.
• مثال: Siri و Google Assistant.

5. ترجمه ماشینی:

• ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر.
• مثال: Microsoft Translator.

6. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی:

• طراحی ربات‌های هوشمند برای تعامل با کاربران.
• مثال: ChatGPT.

7. تشخیص و خلاصه‌سازی متن:

• خلاصه کردن اسناد بلند به صورت خودکار.
• مثال: ابزارهای خلاصه‌ساز اخبار.

فناوری‌ها

• روش‌های کلاسیک: TF-IDF، Bag of Words.
• مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق: Transformer-based models مانند GPT، BERT، و T5.
• ابزارها و کتابخانه‌ها: NLTK، spaCy، Hugging Face Transformers.

تفاوت NLM و NLP

چگونگی همکاری NLM و NLP

• مدل NLM به عنوان زیربنای NLP :
  مدل‌های زبان (Language Models) به عنوان پایه و اساس بسیاری از کاربردهای NLP عمل می‌کنند. به عنوان مثال، یک مدل زبانی پیش‌بینی کلمات می‌تواند به سیستم ترجمه ماشینی کمک کند تا جمله‌ها را روان‌تر ترجمه کند.
• بهبود تعامل انسان و ماشین:
  ترکیب NLM و NLP باعث می‌شود ماشین‌ها بتوانند نه تنها زبان را پردازش کنند بلکه به طور طبیعی‌تر و هوشمندانه‌تر با انسان‌ها تعامل کنند.