روبوتات المحادثة الذكية هي برامج برمجية تحاكي المحادثة البشرية. تستقبل مدخلات المستخدمين باللغة الطبيعية (نص أو كلام) وتحاول الرد بشكل مفيد. وفقًا لمايكروسوفت، روبوتات المحادثة الذكية هي تطبيقات “تحاكي وتفهم المحادثات البشرية”.

على سبيل المثال، يمكن لروبوتات المحادثة الإجابة على الأسئلة، وتقديم التوصيات، أو أتمتة مهام مثل حجز المواعيد. توضح شركة IBM بالمثل أن روبوت المحادثة “يحاكي المحادثة البشرية”، وتشير إلى أن روبوتات المحادثة الحديثة غالبًا ما تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتفسير الأسئلة وصياغة الإجابات. باختصار، تتيح روبوتات المحادثة الذكية للناس التفاعل مع الحواسيب باستخدام اللغة العادية، مما يجسر الفجوة بين الكلام البشري ومنطق الآلة.

التقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي

تجمع روبوتات المحادثة الذكية بين عدة تقنيات متقدمة في الذكاء الاصطناعي:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكن روبوت المحادثة من تحليل وتفسير مدخلات النص أو الكلام. على سبيل المثال، تقوم خوارزميات NLP بتقسيم الجملة إلى وحدات (كلمات أو عبارات) وتساعد الروبوت على فهم القواعد والسياق.
• التعلم الآلي والتعلم العميق: يتعلم روبوت المحادثة من أمثلة اللغة والمحادثات لتحسين ردوده مع مرور الوقت. من خلال التدريب على حوارات حقيقية ونصوص مكتوبة، يتعلم النظام الأنماط (مثل الأسئلة الشائعة وكيفية الإجابة عليها).
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): شبكات عصبية ضخمة جدًا (غالبًا مبنية على بنى المحولات) مدربة على مجموعات نصية هائلة. تحتوي نماذج اللغة الكبيرة على مليارات المعاملات ويمكنها فهم وتوليد نص يشبه النص البشري. فهي تلتقط أنماطًا لغوية عبر لغات ومجالات متعددة.

معًا، تتيح هذه التقنيات لروبوتات المحادثة التعامل مع الأسئلة المفتوحة وتوليد إجابات طبيعية.

كيف يفهم روبوت المحادثة المستخدمين

عندما ترسل رسالة، يطبق روبوت المحادثة فهم اللغة الطبيعية (NLU) عليها. يقوم بتقسيم المدخلات إلى أجزاء (وحدات) ويحدد النية (ما يريده المستخدم) وأي كيانات ذات صلة (تفاصيل مهمة مثل الأسماء، التواريخ، أو الأماكن).

على سبيل المثال، إذا سألت “ما حالة الطقس في باريس غدًا؟”، يتعرف روبوت المحادثة على النية (استعلام عن توقعات الطقس) ويستخرج الكيانات (“باريس” و “غدًا”). تستخدم روبوتات المحادثة الحديثة التعلم العميق حتى تتمكن من تفسير المعنى حتى لو كانت الصياغة غير رسمية أو غامضة أو تحتوي على أخطاء إملائية.

تدريب روبوتات المحادثة الذكية

تعتمد روبوتات المحادثة الذكية على نماذج لغوية مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية. أثناء التدريب، يعالج النموذج مليارات الكلمات ويضبط معاييره الداخلية لـ التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة بناءً على السياق.

عمليًا، يُغذى النموذج بمجموعات نصية ضخمة (مثل ويكيبيديا بأكملها أو الإنترنت) ويتعلم القواعد والحقائق والعبارات الشائعة من تلك البيانات.

بعد التدريب، يمكن لروبوت المحادثة توليد ردود جديدة من خلال التنبؤ بكلمة واحدة في كل مرة، مستندًا إلى الأنماط التي تعلمها. ومن المهم أن النموذج لا يحفظ النص حرفيًا؛ بل يشفر المعرفة ضمنيًا في معاييره.

لذا يمكن لروبوت محادثة مدرب جيدًا أن يجيب على سؤال من خلال تركيب إجابة بناءً على أنماطه المكتسبة، حتى لو لم يرَ ذلك السؤال بالضبط أثناء التدريب.

المحولات ونماذج اللغة الكبيرة

الشكل: بنية شبكة المحول (المشفّر على اليسار، وفك التشفير على اليمين). يعالج المشفّر المدخلات ويولد فك التشفير المخرجات. تستخدم روبوتات المحادثة الحديثة المحولات كهيكل أساسي لها.

تحول شبكة المحول الكلمات إلى متجهات رقمية وتستخدم الانتباه متعدد الرؤوس لربط كل كلمة في الجملة بكل كلمة أخرى في الوقت نفسه. هذا يسمح للنموذج بالتقاط السياق عبر كامل المدخلات.

على عكس النماذج التسلسلية القديمة (مثل RNNs)، تعالج المحولات كل الكلمات بالتوازي وتتدرب بسرعة أكبر. من خلال تكديس العديد من طبقات المحولات، نحصل على نموذج لغة كبير (LLM) مثل GPT-4 أو PaLM من جوجل. تم تدريب هذه النماذج لفهم وتوليد اللغة على نطاق واسع، ويمكنها حتى الترجمة، والتلخيص، أو الإجابة على الأسئلة بفضل عدد معلماتها الهائل.

توليد الردود

عند الرد، قد يستخدم روبوت المحادثة الذكي إحدى الطريقتين:

• الاسترجاع: يختار روبوت المحادثة إجابة من مجموعة محددة من الردود المحتملة (مثل قاعدة بيانات للأسئلة الشائعة). كانت روبوتات المحادثة الأولى تعمل بهذه الطريقة. عند التعرف على سؤال، يعيد الروبوت الإجابة المخزنة. هذه الطريقة سريعة وموثوقة للأسئلة المتوقعة لكنها لا تستطيع التعامل مع الأسئلة خارج قاعدة بياناتها.
• النماذج التوليدية (الذكاء الاصطناعي): ينشئ روبوت المحادثة إجابة جديدة كلمة بكلمة باستخدام نموذج اللغة الخاص به. في كل خطوة يتنبأ بالكلمة التالية الأكثر احتمالًا بناءً على المحادثة حتى الآن. هذا يسمح للروبوت بصياغة ردود فريدة والإجابة على أسئلة جديدة لم يرها من قبل. ومع ذلك، لأنه يعتمد على الاحتمالات المكتسبة، قد ينتج أحيانًا إجابات غير صحيحة أو غير منطقية.

التغذية الراجعة البشرية وسياق المحادثة

بعد التدريب الأولي، غالبًا ما يتم تحسين روبوتات المحادثة من خلال التغذية الراجعة البشرية. يقوم المدربون بمراجعة مخرجات الروبوت وتوجيهه للتحسين – يعززون الإجابات الجيدة ويصححون السيئة. تُعرف هذه العملية بالتعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، وتساعد النظام على تجنب المحتوى غير المناسب أو المتحيز. على سبيل المثال، قد يشير البشر إلى إجابة بأنها "ضارة" أو "خارج الموضوع" ليتعلم النموذج تجنب مثل هذه الردود.

كما يتتبع روبوت المحادثة الذكي سياق المحادثة. يمكنه تذكر أجزاء سابقة من الحوار واستخدام تلك المعلومات لجعل الردود متماسكة. على سبيل المثال، إذا طرحت أسئلة متابعة، يعرف الروبوت أنك تشير إلى الموضوع السابق ويمكنه الإجابة وفقًا لذلك. يتيح هذا السياق المستمر محادثات متعددة الجولات وتفاعلات أكثر طبيعية.

أمثلة على روبوتات المحادثة الذكية

العديد من المساعدين الافتراضيين المعروفين هم روبوتات محادثة ذكية. يستجيب كل من Siri من آبل و Alexa من أمازون للأوامر الصوتية، بينما يتحدث كل من Gemini من جوجل و ChatGPT من OpenAI عبر النص. كما تستخدم الشركات روبوتات المحادثة على المواقع والتطبيقات للتعامل مع استفسارات العملاء، وجدولة المواعيد، أو توجيه التسوق. تعتمد كل هذه الأنظمة على نفس تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية لمعالجة اللغة وتوليد الردود.

التحديات والقيود

روبوتات المحادثة الذكية قوية لكنها غير كاملة. لأنها تحاول دائمًا الإجابة، قد تختلق أحيانًا معلومات خاطئة أو مضللة بثقة. كما يشير أحد الخبراء، فإن روبوت المحادثة هو في الأساس “آلة تقوم بحسابات رياضية” لإنتاج الكلمات. لا يفهم المعنى أو النية كما يفعل الإنسان.

وبالتالي، قد تعطي روبوتات المحادثة إجابات مختلفة لنفس السؤال في أوقات مختلفة، وقد تسيء تفسير الاستفسارات الغامضة أو المعقدة. يجب على المستخدمين التحقق من صحة المخرجات المهمة من روبوتات المحادثة، خاصة في الحالات الحرجة.

>>> انقر لمعرفة المزيد:

ما هو التعلم الآلي؟

ما هو نموذج اللغة الكبير؟

تعمل روبوتات المحادثة الذكية من خلال دمج معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم الآلي ونماذج اللغة واسعة النطاق. تقوم بتحليل مدخلات المستخدم لاكتشاف النية، ثم تسترجع إجابة جاهزة أو تولد واحدة جديدة باستخدام نموذج مدرب.

تستخدم روبوتات المحادثة الحديثة نماذج لغة كبيرة قائمة على المحولات ومدربة على مجموعات نصية ضخمة، مما يمكنها من التحدث في مجموعة واسعة من المواضيع بطلاقة تشبه الإنسان. والنتيجة هي أداة قادرة على إجراء حوار طبيعي بشكل مدهش. ومع تحسن هذه النماذج بزيادة البيانات والتدريب الأفضل، ستصبح روبوتات المحادثة الذكية أكثر قدرة - لكنها تظل أدوات إحصائية في جوهرها، لذا يبقى الإشراف البشري أمرًا مهمًا.