كيف ستشكل البرمجة اللغوية العصبية مستقبل عالم التقنية؟
معالجة اللغة الطبيعية ، أو البرمجة اللغوية العصبية هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي له العديد من الآثار الهامة على الطرق التي تتفاعل بها أجهزة الكمبيوتر والبشر. أصبحت لغة البشر ، التي تطورت على مدى آلاف وآلاف السنين ، شكلاً من أشكال التواصل الدقيقة التي تحمل ثروة من المعلومات التي غالباً ما تتعدى الكلمات وحدها. ستصبح البرمجة اللغوية العصبية تقنية مهمة في سد الفجوة بين الاتصال البشري والبيانات الرقمية. فيما يلي 5 طرق لاستخدام معالجة اللغة الطبيعية في السنوات القادمة.
01 من 05
الترجمة الآلية
وبما أن المعلومات العالمية متاحة على الإنترنت ، فإن مهمة جعل هذه البيانات متاحة بشكل متزايد. إن التحدي المتمثل في جعل معلومات العالم متاحة للجميع ، عبر الحواجز اللغوية ، قد تجاوز ببساطة القدرة على الترجمة البشرية. تتطلع شركات مبتكرة مثل Duolingo إلى توظيف عدد كبير من الأشخاص للمساهمة ، من خلال تزامن جهود الترجمة مع تعلم لغة جديدة. لكن الترجمة الآلية توفر بديلاً أكثر تنسيقاً لمواءمة معلومات العالم. تعد Google شركة في طليعة الترجمة الآلية ، باستخدام محرك إحصائي خاص لخدمة الترجمة من Google. إن التحدي الذي يواجه تقنيات الترجمة الآلية ليس في ترجمة الكلمات ، بل في الحفاظ على معنى الجمل ، وهي قضية تكنولوجية معقدة تقع في قلب البرمجة اللغوية العصبية.
02 من 05
محاربة البريد المزعج
لقد أصبحت عوامل تصفية الرسائل غير المرغوب فيها مهمة كخط الدفاع الأول ضد مشكلة البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها. ولكن معظم الأشخاص الذين يستخدمون البريد الإلكتروني على نطاق واسع قد تعرضوا لمعاناة بسبب رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها التي لا تزال مستلمة ، أو رسائل البريد الإلكتروني المهمة التي تم اكتشافها عن طريق الخطأ في الفلتر. إن القضايا السلبية الكاذبة والإيجابية الكاذبة لمرشحات البريد المزعج هي في صميم تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية ، ومرة أخرى تغلي إلى التحدي المتمثل في استخراج المعنى من سلاسل النصوص. التكنولوجيا التي تلقت الكثير من الاهتمام هي تصفية الرسائل غير المرغوب فيها Bayesian ، وهي تقنية إحصائية يتم فيها قياس حدوث الكلمات في البريد الإلكتروني مقابل حدوثها المعتاد في مجموعة من الرسائل غير المرغوب فيها والرسائل غير المرغوبة.
03 من 05
استخراج المعلومات
العديد من القرارات الهامة في الأسواق المالية تبتعد بشكل متزايد عن الرقابة والسيطرة البشرية. أصبح التداول الخوارزمي أكثر شعبية ، وهو شكل من أشكال الاستثمار المالي الذي تسيطر عليه بالكامل التكنولوجيا. لكن العديد من هذه القرارات المالية تتأثر بالأخبار والصحافة التي لا تزال معروضة في الغالب باللغة الإنجليزية. عندئذ ، أصبحت مهمة رئيسية في البرمجة اللغوية العصبية تأخذ هذه الإعلانات النصية العادية ، واستخراج المعلومات ذات الصلة في صيغة يمكن أخذها في الاعتبار في قرارات التداول الخوارزمية. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لأخبار الاندماج بين الشركات تأثير كبير على قرارات التداول ، والسرعة التي يمكن بها دمج تفاصيل الاندماج ، واللاعبين ، والأسعار ، والذين يكتسبون من ، في خوارزمية التداول ، يمكن أن يكون لها آثار ربح في الملايين من الدولارات.
04 من 05
تلخيص
يُعد التحميل الزائد للمعلومات ظاهرة حقيقية في عصرنا الرقمي ، كما أن وصولنا إلى المعرفة والمعلومات يتجاوز بالفعل قدرتنا على فهمه. هذا هو الاتجاه الذي لا يظهر أي علامة على التباطؤ ، وبالتالي أصبحت القدرة على تلخيص معنى الوثائق والمعلومات ذات أهمية متزايدة. وهذا مهم ليس فقط في السماح لنا بالقدرة على التعرف على المعلومات ذات الصلة واستيعابها من كميات هائلة من البيانات. النتيجة المرغوبة الأخرى هي فهم المعاني العاطفية الأعمق ، على سبيل المثال ، استنادًا إلى البيانات المجمعة من وسائل التواصل الاجتماعي ، هل يمكن لشركة ما تحديد المشاعر العامة لأحدث منتجاتها؟ سيصبح هذا الفرع من البرمجة اللغوية العصبية مفيدا بشكل متزايد كأصول تسويقية قيمة.
05 من 05
سؤال الإجابة
تضع محركات البحث ثروة من المعلومات في العالم في متناول أيدينا ، ولكنها لا تزال بدائية بشكل عام عندما يتعلق الأمر بالإجابة الفعلية على أسئلة محددة يطرحها البشر. لقد لاحظت Google الإحباط الذي تسبب فيه هذا الأمر للمستخدمين ، الذين غالبًا ما يحتاجون إلى تجربة عدد من نتائج البحث المختلفة للعثور على الإجابة التي يبحثون عنها. كان التركيز الكبير لجهود Google في البرمجة اللغوية العصبية هو التعرف على أسئلة اللغة الطبيعية واستخلاص المعنى وتوفير الإجابة ، وقد أظهر تطور صفحة نتائج Google هذا التركيز. على الرغم من التحسن بالتأكيد ، لا يزال هذا يمثل تحديًا كبيرًا لمحركات البحث ، وهو أحد التطبيقات الرئيسية لأبحاث معالجة اللغات الطبيعية.