هذان المصطلحان هما جوهر ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولكن ماذا يعنيان، وكيف يختلفان؟

الماخذ الرئيسية

  • غالبًا ما يُنظر إلى التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) على أنهما مترادفان بسبب ظهور الذكاء الاصطناعي الذي يولد نصوصًا طبيعية باستخدام نماذج التعلم الآلي.
  • يتضمن التعلم الآلي تطوير الخوارزميات التي تستخدم تحليل البيانات لتعلم الأنماط وصنعها التنبؤات بشكل مستقل، في حين تركز البرمجة اللغوية العصبية على ضبط النصوص البشرية وتحليلها وتوليفها خطاب.
  • يعتبر كل من التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية مجموعتين فرعيتين من الذكاء الاصطناعي، لكنهما يختلفان في نوع البيانات التي يحللانها. يغطي التعلم الآلي نطاقًا أوسع من البيانات، بينما يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على وجه التحديد البيانات النصية لتدريب النماذج وفهم الأنماط اللغوية.

من الطبيعي الاعتقاد بأن التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) مترادفان، خاصة مع ظهور الذكاء الاصطناعي الذي يولد نصوصًا طبيعية باستخدام نماذج التعلم الآلي. إذا كنت تتابع موجة الذكاء الاصطناعي الأخيرة، فمن المحتمل أنك واجهت منتجات تستخدم التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية.

instagram viewer

على الرغم من أنها متشابكة بلا شك، فمن الضروري فهم الفروق بينها وكيف تساهم بشكل متناغم في المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن تطوير الخوارزميات والنماذج الرياضية القادرة على التحسين الذاتي من خلال تحليل البيانات. بدلاً من الاعتماد على تعليمات واضحة ومشفرة، تستفيد أنظمة التعلم الآلي من تدفقات البيانات لتعلم الأنماط وإجراء التنبؤات أو القرارات بشكل مستقل. تمكن هذه النماذج الآلات من التكيف وحل مشكلات معينة دون الحاجة إلى توجيه بشري.

مثال على تطبيق التعلم الآلي هو رؤية الكمبيوتر المستخدمة في المركبات ذاتية القيادة وأنظمة اكتشاف العيوب. التعرف على الصور هو مثال آخر. يمكنك أن تجد هذا في كثير محركات البحث للتعرف على الوجوه.

فهم معالجة اللغات الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على ضبط وتحليل وتجميع النصوص والكلام البشري. تستخدم البرمجة اللغوية العصبية تقنيات مختلفة لتحويل الكلمات والعبارات الفردية إلى جمل وفقرات أكثر تماسكًا لتسهيل فهم اللغة الطبيعية في أجهزة الكمبيوتر.

ومن الأمثلة العملية لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الأقرب للجميع هي Alexa وSiri وGoogle Assistant. يستخدم هؤلاء المساعدون الصوتيون البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الآلي للتعرف على صوتك وفهمه وترجمته وتقديم إجابات واضحة وصديقة للإنسان على استفساراتك.

البرمجة اللغوية العصبية مقابل. ML: ما هو القاسم المشترك بينهما؟

النقطة التي يمكنك استنتاجها هي أن التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) هما مجموعتان فرعيتان من الذكاء الاصطناعي. تستخدم كلتا العمليتين النماذج والخوارزميات لاتخاذ القرارات. ومع ذلك، فهي تختلف في نوع البيانات التي تقوم بتحليلها.

يغطي التعلم الآلي رؤية أوسع ويتضمن كل ما يتعلق بالتعرف على الأنماط في البيانات المنظمة وغير المنظمة. قد تكون هذه الصور أو مقاطع الفيديو أو الصوت أو البيانات الرقمية أو النصوص أو الروابط أو أي شكل آخر من أشكال البيانات التي يمكنك التفكير فيها. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية فقط البيانات النصية لتدريب نماذج التعلم الآلي على فهم الأنماط اللغوية لمعالجة تحويل النص إلى كلام أو تحويل الكلام إلى نص.

في حين أن مهام البرمجة اللغوية العصبية الأساسية قد تستخدم أساليب قائمة على القواعد، فإن غالبية مهام البرمجة اللغوية العصبية تستفيد من التعلم الآلي لتحقيق معالجة أكثر تقدمًا للغة واستيعابها. على سبيل المثال، تستخدم بعض روبوتات الدردشة البسيطة البرمجة اللغوية العصبية القائمة على القواعد حصريًا بدون تعلم الآلة. على الرغم من أن تعلم الآلة يتضمن تقنيات أوسع مثل التعلم العميق، والمحولات، وتضمين الكلمات، وأشجار القرار، الشبكات العصبية الاصطناعية أو التلافيفية أو المتكررة، وغيرها الكثير، يمكنك أيضًا استخدام مزيج منها التقنيات في البرمجة اللغوية العصبية.

يوجد شكل أكثر تقدمًا لتطبيق التعلم الآلي في معالجة اللغة الطبيعية نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT-3، والذي لا بد أنك واجهته بطريقة أو بأخرى. LLMs هي نماذج للتعلم الآلي تستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة لفهم أنماط النص الطبيعية. من السمات المثيرة للاهتمام لماجستير القانون في القانون أنهم يستخدمون جملًا وصفية لتوليد نتائج محددة، بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والصوت والنصوص.

تطبيقات التعلم الآلي

كما ذكر آنفا، التعلم الآلي لديه العديد من التطبيقات.

  • الرؤية الحاسوبية: تستخدم في اكتشاف الأخطاء والمركبات ذاتية القيادة.
  • التعرف على الصور: مثال على ذلك معرف الوجه من أبل نظام الاعتراف.
  • المعلوماتية الحيوية لتحليل أنماط الحمض النووي.
  • تشخيص طبي.
  • توصية المنتج.
  • التحليل التنبؤي.
  • تجزئة السوق وتجميعها وتحليلها.

هذا مجرد عدد قليل من التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي، ولكن هناك العديد من التطبيقات، وسوف يكون هناك المزيد في المستقبل.

تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية

على الرغم من أن معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لها تطبيقات محددة، إلا أن حالات الاستخدام الواقعية الحديثة تدور حول التعلم الآلي.

  • إتمام الجملة.
  • المساعدون الأذكياء مثل Alexa وSiri وGoogle Assistant.
  • روبوتات الدردشة القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP).
  • تصفية البريد الإلكتروني والكشف عن البريد العشوائي.
  • ترجمة اللغة.
  • تحليل المشاعر وتصنيف النص.
  • تلخيص النص.
  • مقارنة النصوص: يمكنك العثور على ذلك في مساعدي القواعد النحوية مثل Grammarly وأنظمة وضع العلامات النظرية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
  • التعرف على الكيان المسمى لاستخراج المعلومات من النصوص.

على غرار التعلم الآلي، فإن معالجة اللغة الطبيعية لديها العديد من التطبيقات الحالية، ولكن في المستقبل، سوف يتوسع ذلك بشكل كبير.

التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية متشابكان

هناك الكثير من القواسم المشتركة بين معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML)، مع وجود اختلافات قليلة فقط في البيانات التي يعالجونها. يعتقد الكثير من الأشخاص خطأً أنهما مترادفان لأن معظم منتجات التعلم الآلي التي نراها اليوم تستخدم نماذج توليدية. لا يمكن أن تعمل هذه بدون مدخلات بشرية عبر التعليمات النصية أو الكلامية.