• صاحب المنشور: رياض الدين الأندلسي
  
  ملخص النقاش:
  

  تحظى تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي بتطور هائل خلال العقود الأخيرة؛ حيث باتت قادرة على معالجة البيانات المعقدة وتوليد نتائج دقيقة للغاية. إلا أنه عند مقارنة هذه التقنيات بأداء الإنسان البيولوجي، تظهر فجوة كبيرة خاصة فيما يتعلق بفهم اللغة البشرية وفروقاتها الثقافية والاجتماعية الواسعة.

يعاني مجال تعلم آلات التعرف علي النصوص NLP - Natural Language Processing - بعدم قدرتها الكاملة لفهم السياق الاجتماعي والثقافي للمفردات والكلمات والعبارات التي يستخدمها الناس أثناء التفاعل اليومي. تلعب العوامل الاجتماعية والاقتصادية والدينية والقيم الشخصية دوراً رئيسياً في تشكيل مفردات الأشخاص وعادات كتابتهم واستخدامهم للغة بطرق غير مباشرة وغير مرئية للمعارف الحاسوبية الحالية.

بعض الأمثلة على عيوب برمجيات فهم اللغة natural language understanding NLU:

1- التحيز اللغوي

تُعدّ البرمجيات الحالية عرضة لتحيزات لغوية بسبب بيانات التدريب الضخمة المستخدمة لتدريب نماذج اللغات الضخمة. مثلاً قد ينتج نموذج تم تدريبه باستخدام نصوص كتبها رجال فقط نتائج متحيزة ضد النساء أو الأقليات الأخرى. لذلك أصبح ضروريا تقديم بيانات تعليم أكثر شمولا واحتراماً للتعددية الثقافية.

مثال توضيحي:

```

النص المدخل إلى النظام: "أفضل وظيفة هي عمل الخباز."

الإخراج المتوقع حسب نظام نيهو الحالي: نظرا لأن معظم خبراء الطهي الذين يتم تكريمهم هم ذكور فإنه سيُفترض أن الوصف يشير إلي رجل يعمل كخباز محترف. بينما الواقع يقول بأن المرأة حلت محل الرجل بهذا الدور أيضا مؤخرا وبشكل ملحوظ بالرغم من عدم وجود دليل مباشر بالأمر.

2- القصور الفني في إدارة المعاني ضمنيًا ضمن الجمل:

تعجز أدوات الـNLP حاليا عن إفهام جميع أنواع العلاقات بين الأفعال والمفعولات سواء كانت علاقة سببية أم ظرفية وما شابه ذلك مما يؤدي لسوء تقدير دلالات الجملة ومرامي المرسل منها

#####مثلا :

"قررت جين ترك العمل لأنها تشعر بالإرهاق". هنا يفشل برنامج تفكيrite Text الآن في إدراك السببية الأساسية للسلوك الذي اتخذته الشخصية الرئيسية القصة بدون أي مساعدات خارجية خارجية أخرى كالاستشهاد بمواقف مشابهة سابقًا داخل نفس المحادثة للحصول على مضمون أكثر ثراء للعلاقات الداخلية للجملة . فعلى سبيل المثال إذا اشتركت سلسلة من الرسائل الإلكترونية تبادلتهم سابقا حول شعور شخص بكسل ثم أعقبها بسؤاله للاستقالة فإن البرنامج الصحيح سيكون قادر حينذاك على الربط بين هذة المفرادات السابق ذكرها والاستنتاج المستند لها بأن سبب قرار الشخص الأخير ليس له علاقه مطلقا بعامل آخر مختلف تمام الاختلاف عنه وهو الرغبة بالتغيير لوظیفه الجديدة مثلاً.

هذا مجرد لمحات بسيطة لحالات قليلة لكن واقع الأمر أبعد بكثير عنها ويتطلب الكثير من البحث العلمي لبناء طرق جديدة أكثر تعمقاً لرصد الظواهر الثقافية المختلفة والتي تعتبر خاصية أساسية لدى الناطق الأصيل لإتقانه لإيقاع لغته الأصلية خاصتاً وأن الغرض الرئيسي هو المساعدة العملية للإنسان وليس مجرد مجاراة أجهزة كمبيوتر اجرائيتها البحتة.