การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) – หรือที่เรียกว่า การประมวลผลภาษามนุษย์ – เป็นสาขาหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและโต้ตอบกับภาษาของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ กล่าวอย่างง่าย NLP ใช้วิธีการ เรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการตีความ โต้ตอบ และ เข้าใจ ภาษาธรรมชาติที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน

นี่ถือเป็นหนึ่งในโจทย์ที่ซับซ้อนที่สุดของ AI เนื่องจากภาษาคือเครื่องมือที่มนุษย์ใช้สื่อความคิดและสื่อสารอย่างละเอียดอ่อน ซึ่งต้องการให้เครื่องจักรสามารถ “เข้าใจ” ความหมายแฝงในประโยคได้

ภาษาธรรมชาติในที่นี้หมายถึงภาษามนุษย์ เช่น ภาษาเวียดนาม ภาษาอังกฤษ ภาษาจีน ฯลฯ แตกต่างจากภาษาคอมพิวเตอร์ เป้าหมายของ NLP คือการเขียนโปรแกรมให้คอมพิวเตอร์สามารถ ประมวลผลและเข้าใจ ภาษานี้ได้โดยอัตโนมัติ และบางครั้งยังสามารถ สร้างประโยค เหมือนมนุษย์ได้ด้วย

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณพูดคุยกับผู้ช่วยเสมือนหรือแชทบอท ถามคำถามกับ Siri, Alexa หรือแปลข้อความด้วย Google Translate – แอปพลิเคชันเหล่านี้ล้วนใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติอยู่เบื้องหลัง

ทำไมการประมวลผลภาษาธรรมชาติจึงสำคัญ?

ในยุคดิจิทัล ปริมาณ ข้อมูลภาษา (ข้อความ, เสียง, การสนทนา) เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากแหล่งต่างๆ เช่น อีเมล ข้อความ โซเชียลมีเดีย วิดีโอ เป็นต้น แตกต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น ตัวเลข ตาราง) ข้อมูลภาษาในรูปแบบข้อความและเสียงเป็น ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง ซึ่งยากต่อการประมวลผลโดยอัตโนมัติหากไม่มี NLP

เทคโนโลยี การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ข้อมูลไม่มีโครงสร้างเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ, เข้าใจเจตนา บริบท และอารมณ์ ในถ้อยคำของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ NLP จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถ สื่อสาร และ ให้บริการ มนุษย์ได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำคัญ เพราะเปิดโอกาสให้เกิดการโต้ตอบอย่างเป็นธรรมชาติระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ แทนที่จะต้องเรียนรู้ภาษาคอมพิวเตอร์ เราสามารถสั่งงานหรือถามคำถามกับคอมพิวเตอร์ด้วยภาษาพื้นเมืองของเราเอง NLP ช่วยทำให้งานที่ซับซ้อนเกี่ยวกับภาษาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย พร้อมทั้งยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ในแทบทุกสาขา

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้านับพันบนโซเชียลมีเดียเพื่อสกัด insight สำคัญ หรือแชทบอทที่ใช้ NLP สามารถตอบลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงอย่างสม่ำเสมอ การนำ NLP มาใช้ให้ถูกวิธีช่วยให้บริษัท ปรับปรุงกระบวนการ, เพิ่มประสิทธิภาพ, และแม้กระทั่ง ปรับแต่งบริการ ให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละราย

ในชีวิตประจำวัน NLP ปรากฏอยู่รอบตัวเรา เครื่องมือค้นหาเช่น Google เข้าใจสิ่งที่คุณต้องการแม้คำค้นจะไม่ชัดเจน ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Amazon Alexa, Apple Siri หรือ Microsoft Cortana สามารถฟังและตอบสนองผู้ใช้ ช่วยทำงานต่างๆ ตั้งแต่โทรศัพท์ เปิดเพลง ไปจนถึงค้นหาข้อมูล

แม้แต่ฟีเจอร์ การทำนายคำ เมื่อคุณพิมพ์ข้อความ หรือ การตรวจสอบการสะกดคำอัตโนมัติ ก็ล้วนเป็นผลจาก NLP อย่างชัดเจน การประมวลผลภาษาธรรมชาติกลายเป็น เทคโนโลยีหลัก ที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันอัจฉริยะมากมายรอบตัวเรา ช่วยให้เครื่องจักร “เข้าใจ” ภาษา ได้ดียิ่งขึ้นกว่าที่เคย

การใช้งาน NLP ที่แพร่หลาย

ด้วยความสามารถในการ “เข้าใจ” ภาษา NLP ถูกนำไปใช้ในหลายสาขาอย่างกว้างขวาง ด้านล่างนี้คือ ตัวอย่างการใช้งานเด่นของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:

• ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอท: 

NLP ช่วยสร้างผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri, Alexa หรือแชทบอทบนเว็บไซต์, Facebook Messenger ที่สามารถ เข้าใจคำถาม ของผู้ใช้และ ตอบกลับ โดยอัตโนมัติ ช่วยตอบคำถามที่พบบ่อย สนับสนุนการนัดหมาย ช็อปปิ้ง หรือแก้ไขปัญหาลูกค้าได้อย่างรวดเร็วทุกที่ทุกเวลา

• วิเคราะห์ความคิดเห็นและอารมณ์: 

บริษัทใช้ NLP เพื่อ วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้า บนโซเชียลมีเดีย แบบสำรวจ หรือรีวิวสินค้า อัลกอริทึม NLP สามารถตรวจจับ อารมณ์ (บวก/ลบ), ทัศนคติ หรือแม้กระทั่ง การเสียดสี ในข้อความ ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจ ความคิดเห็นลูกค้า และแนวโน้มตลาดเพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการได้อย่างทันท่วงที

• การแปลภาษา (แปลอัตโนมัติ): 

การแปลภาษาโดยเครื่อง เป็นแอปพลิเคชันคลาสสิกของ NLP โปรแกรมแปลภาษา (เช่น Google Translate) ใช้ NLP เพื่อ แปลงข้อความหรือคำพูดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษา โดยพยายามรักษาความหมายและบริบทให้ถูกต้อง ด้วย NLP คุณภาพการแปลอัตโนมัติได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้ข้ามข้อจำกัดด้านภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• การประมวลผลเสียงพูด: 

การรู้จำเสียงพูด (speech recognition) แปลง เสียงพูดเป็นข้อความ ช่วยให้คุณ สั่งงานด้วยเสียง กับโทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ (เช่น ฟีเจอร์ Voice-to-text, โทรออกด้วยเสียง)

ในทางกลับกัน NLP ยังช่วย สังเคราะห์เสียงพูด จากข้อความ (text-to-speech) สร้างเสียงอ่านที่เป็นธรรมชาติสำหรับหนังสือเสียง ผู้ช่วยเสมือน ฯลฯ ระบบควบคุมด้วยเสียงในรถยนต์และบ้านอัจฉริยะก็อาศัยเทคโนโลยีเหล่านี้

• การจัดหมวดหมู่และสกัดข้อมูล: 

NLP สามารถจัดหมวดหมู่ข้อความโดยอัตโนมัติตามหัวข้อ (เช่น แยกอีเมลสแปมหรือไม่ใช่สแปม, แยกข่าวตามสาขา) และ สกัดข้อมูล ที่สำคัญ ในธุรกิจ NLP ใช้จัดระเบียบเอกสารและข้อมูล ในการแพทย์ช่วยสกัดข้อมูลจากแฟ้มประวัติผู้ป่วย หรือในกฎหมายช่วยกรองเอกสารจำนวนมหาศาล

• การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ: 

สร้างภาษาธรรมชาติ หรือการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดลภาษาสมัยใหม่ (เช่น GPT-3, GPT-4) สามารถเขียนบทความ ร่างอีเมล แต่งกลอน หรือเขียนโค้ดตามคำขอของผู้ใช้

สิ่งนี้เปิดโอกาสให้เกิดแอปพลิเคชันน่าสนใจ เช่น ช่วย สร้างสรรค์เนื้อหา, ตอบกลับอัตโนมัติในบริการลูกค้า หรือแม้แต่ร่างวิทยานิพนธ์สำหรับนักศึกษา แน่นอนว่าเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่องต้องได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์เพื่อความถูกต้องและจริยธรรม

โดยรวมแล้ว ทุกโจทย์ที่เกี่ยวข้องกับ ภาษาธรรมชาติ (ข้อความ คำพูด) สามารถนำ NLP มาใช้เพื่อทำให้งานเป็นอัตโนมัติหรือเพิ่มประสิทธิภาพ ตั้งแต่ การค้นหาข้อมูล, การตอบคำถาม, การวิเคราะห์เอกสาร, ไปจนถึง การสนับสนุนการศึกษา (เช่น การให้คะแนนข้อสอบอัตโนมัติ, ครูสอนพิเศษเสมือน) – การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง

NLP ทำงานอย่างไร?

เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ NLP ผสมผสานเทคนิคต่างๆ ของ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และ ภาษาศาสตร์ โดยพื้นฐานแล้ว ระบบ NLP ต้องผ่านขั้นตอนหลักดังนี้หลังจากประมวลผลภาษา:

การเตรียมข้อมูลภาษา (Preprocessing): 

เริ่มต้นด้วยการแปลงข้อความหรือเสียงพูดเป็นข้อมูลดิบสำหรับคอมพิวเตอร์ เช่น สำหรับข้อความ NLP จะ แยกประโยค แยกคำ (tokenization), แปลงเป็นตัวพิมพ์เล็ก (lowercasing), ลบเครื่องหมายวรรคตอนและคำที่ไม่สำคัญ (เช่น “the”, “is” ที่ไม่ส่งผลต่อความหมายมาก)

จากนั้นอาจใช้ stemming/lemmatization เพื่อเปลี่ยนคำให้เป็นรูปแบบพื้นฐาน (เช่น “running” เป็น “run”) สำหรับเสียงพูด ขั้นตอนแรกคือ รู้จำเสียงพูด เพื่อแปลงเป็นข้อความ ผลลัพธ์ของขั้นตอนนี้คือข้อมูลภาษาที่ สะอาดและเป็นมาตรฐาน พร้อมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การสกัดคุณลักษณะ (feature extraction): 

คอมพิวเตอร์ไม่เข้าใจความหมายของคำโดยตรง ดังนั้น NLP ต้อง แปลงภาษาเป็นตัวเลข ขั้นตอนนี้แปลงข้อความเป็น คุณลักษณะเชิงตัวเลข หรือ เวกเตอร์

เทคนิคที่นิยมได้แก่โมเดล Bag of Words, TF-IDF (นับความถี่ของคำ) หรือเทคนิคสมัยใหม่อย่าง word embedding (เช่น Word2Vec, GloVe) ซึ่งกำหนดเวกเตอร์ให้แต่ละคำเพื่อแสดงความหมาย เวกเตอร์เหล่านี้ช่วยให้อัลกอริทึม เข้าใจ ความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ (เช่น “king” ใกล้เคียงกับ “queen” มากกว่า “car” ในพื้นที่เวกเตอร์)

การวิเคราะห์และเข้าใจบริบท: 

เมื่อได้ข้อมูลเชิงตัวเลขแล้ว ระบบจะใช้โมเดลและอัลกอริทึมเรียนรู้ของเครื่องเพื่อ วิเคราะห์ไวยากรณ์ (syntax) และ ความหมาย (semantics)

ตัวอย่างเช่น ขั้นตอนวิเคราะห์ไวยากรณ์จะกำหนดบทบาทของคำในประโยค (เช่น ประธาน, กริยา, กรรม) ส่วนการวิเคราะห์ความหมายช่วยให้เข้าใจความหมายของประโยคในบริบทเฉพาะ NLP สมัยใหม่ใช้โมเดล เรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เพื่อทำงานเหล่านี้ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ เข้าใจความหมายของประโยค ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น

การสร้างภาษา หรือการกระทำ: 

ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ ขั้นตอนสุดท้ายอาจเป็น การแสดงผลลัพธ์ ให้ผู้ใช้ เช่น สำหรับคำถาม ระบบ NLP จะ ค้นหาคำตอบ ที่เหมาะสมจากข้อมูลและตอบกลับ (ในรูปแบบข้อความหรือเสียง) หรือสำหรับคำสั่ง NLP จะสั่งให้เครื่องทำงานบางอย่าง (เช่น เปิดเพลงเมื่อได้ยินคำสั่ง “Play music”)

ในกรณีของ การแปลภาษา ขั้นตอนนี้คือการสร้างประโยคแปลในภาษาปลายทาง ส่วนแชทบอทจะสร้างคำตอบที่เป็นธรรมชาติตามความเข้าใจจากขั้นตอนก่อนหน้า

กระบวนการจริงอาจซับซ้อนกว่านี้มากและขั้นตอนต่างๆ อาจไม่แยกจากกันอย่างชัดเจน ปัจจุบันหลายระบบ NLP ใช้โมเดลแบบ end-to-end คือ โครงข่ายประสาทเทียม ที่เรียนรู้ตั้งแต่ต้นจนจบโดยตรง แทนการประมวลผลแยกขั้นตอน อย่างไรก็ตาม การแบ่งขั้นตอนช่วยให้เราเข้าใจ การทำงานของ NLP ที่เปลี่ยนภาษามนุษย์เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์เข้าใจและตอบสนองได้อย่างเหมาะสม

แนวทางหลักในการพัฒนา NLP

ในประวัติศาสตร์การพัฒนา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ มีหลายยุคของแนวทางที่แตกต่างกัน ตั้งแต่ปี 1950 จนถึงปัจจุบัน เราสามารถแบ่งเป็นสาม แนวทางหลัก ใน NLP:

NLP แบบกฎ (Rule-based)

นี่คือแนวทางแรกสุด โปรแกรมเมอร์จะเขียน ชุดกฎภาษา ในรูปแบบ if-then (ถ้า-แล้ว) เพื่อให้เครื่องประมวลผลประโยค

ตัวอย่างเช่น ระบบตอบกลับอัตโนมัติยุคแรกๆ สามารถตอบได้เฉพาะประโยคที่ถูกตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า แนวทางนี้ ไม่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง จึงมีข้อจำกัดมาก – ระบบเข้าใจได้เฉพาะสิ่งที่มนุษย์สอนอย่างตายตัว ไม่สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเองได้ NLP แบบกฎต้องการผู้เชี่ยวชาญภาษาศาสตร์เขียนกฎ และขยายระบบได้ยากเพราะภาษามีความหลากหลายสูง

NLP แบบสถิติ (Statistical)

เริ่มบูมในทศวรรษ 1990 NLP หันมาใช้ การเรียนรู้ของเครื่องเชิงสถิติ แทนการเขียนกฎด้วยมือ โดยใช้ อัลกอริทึมเรียนรู้ของเครื่อง ให้เครื่องเรียนรู้ โมเดลภาษา จากข้อมูล วิธีนี้ช่วยให้ประมวลผลภาษาธรรมชาติได้ ยืดหยุ่นและแม่นยำขึ้น เพราะเครื่องสามารถคำนวณความน่าจะเป็นเพื่อเลือกความหมายที่เหมาะสมของคำหรือประโยคตามบริบท

ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมติดป้ายประเภทคำ (POS tagging) จะเรียนรู้จากข้อมูลที่ติดป้ายไว้ล่วงหน้าเพื่อประเมินความน่าจะเป็นว่าคำนั้นเป็นคำนามหรือคำกริยาในบริบทหนึ่งๆ NLP แบบสถิติช่วยสร้างแอปพลิเคชันอย่าง การตรวจสอบการสะกดคำ, การแนะนำคำ (เช่น T9 บนโทรศัพท์มือถือรุ่นเก่า) ที่ทำงานได้ดี

NLP แบบเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning)

ตั้งแต่ปลายทศวรรษ 2010 เป็นต้นมา การเรียนรู้เชิงลึก ด้วยโมเดล โครงข่ายประสาทเทียม กลายเป็นแนวทางหลักใน NLP ด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ตและพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น โมเดล deep learning สามารถเรียนรู้การแทนภาษาระดับนามธรรมสูงได้

โมเดล Transformer (เปิดตัวปี 2017) เป็นก้าวสำคัญ: โมเดลนี้เรียนรู้ ความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำในประโยค ผ่านกลไก self-attention ช่วยให้เข้าใจบริบทได้ดีขึ้น Google เปิดตัวโมเดล BERT ที่พัฒนาจาก Transformer เพื่อปรับปรุงคุณภาพการค้นหาอย่างมาก

ต่อมา โมเดล autoregressive เช่น GPT-2, GPT-3 ถูกฝึกให้ทำนายคำถัดไป เปิดทางสู่ความสามารถ สร้างข้อความอย่างลื่นไหล ที่ไม่เคยมีมาก่อน ปัจจุบันด้วย deep learning เรามี โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4, LLaMA, PaLM ฯลฯ ที่สามารถเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติได้อย่างเป็นธรรมชาติ และบางงานเทียบเท่ามนุษย์

นอกจากนี้ แนวโน้มสมัยใหม่คือการใช้ โมเดลพื้นฐาน (foundation models) – โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกล่วงหน้าด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล โมเดลเหล่านี้ (เช่น GPT-4 ของ OpenAI หรือ Granite ของ IBM) สามารถปรับแต่งอย่างรวดเร็วสำหรับงาน NLP ต่างๆ ตั้งแต่ การสังเคราะห์ข้อความ ที่มีความหมายไปจนถึง การสกัดข้อมูลเชิงลึก

การใช้โมเดลที่มีอยู่ช่วยประหยัดเวลาฝึกสอนและเพิ่มประสิทธิภาพ พร้อมเปิดทางสู่เทคนิคใหม่ เช่น การตอบสนองโดยเข้าถึงข้อมูลภายนอก (retrieval-augmented generation) เพื่อเพิ่มความแม่นยำของคำตอบ แสดงให้เห็นว่า NLP กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและต่อเนื่องในเชิงเทคนิค

ความท้าทายและแนวโน้มใหม่ใน NLP

แม้จะประสบความสำเร็จมากมาย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ยังเผชิญกับความท้าทายสำคัญ ภาษามนุษย์มีความหลากหลายและซับซ้อนมาก: ประโยคเดียวกันอาจมีความหมายต่างกันตามบริบท รวมถึง สแลง, สำนวน, การเล่นคำ, การเสียดสี การช่วยให้เครื่อง เข้าใจความหมายที่ถูกต้อง ในทุกสถานการณ์จึงไม่ใช่เรื่องง่าย

ตัวอย่างเช่น ประโยค "ลูกแอปเปิ้ลไม่ไกลต้น" – เครื่องต้องเข้าใจว่านี่คือสำนวนที่มีความหมายเชิงเปรียบเทียบ ไม่ใช่พูดถึงลูกแอปเปิ้ลจริงๆ หรือเพื่อให้ตอบคำถามผู้ใช้ได้ถูกต้อง ระบบ NLP ต้องมี ความรู้พื้นฐาน ที่กว้างขวางและความสามารถในการ อนุมาน ไม่ใช่แค่เข้าใจคำทีละคำ

อีกความท้าทายคือ ภาษาถิ่นและหลายภาษา แต่ละภาษามีลักษณะเฉพาะ (เช่น ภาษาเวียดนามต่างจากภาษาอังกฤษในระบบอักษรและโครงสร้างประโยค; ภาษาญี่ปุ่นและจีนไม่มีการเว้นวรรคคำ ฯลฯ)

NLP ต้องปรับตัวให้เหมาะกับแต่ละภาษา ปัจจุบันแนวโน้มคือการพัฒนาโมเดลหลายภาษา หรือแม้แต่ มัลติโหมด (multimodal NLP – ประมวลผลข้อความ รูปภาพ และเสียงพร้อมกัน) เพื่อให้เครื่องเข้าใจภาษาในบริบทที่กว้างขึ้น

ในแง่แนวโน้ม NLP สมัยใหม่ มุ่งสู่การสร้างระบบที่ ฉลาดและ “เข้าใจ” มากขึ้น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์และข้อมูลฝึกสอนมากขึ้น เช่น GPT-4, GPT-5 ฯลฯ คาดว่าจะพัฒนาความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติได้ดียิ่งขึ้น

พร้อมกันนี้ นักวิจัยให้ความสนใจในการทำให้ NLP อธิบายได้ (explainable NLP) หมายความว่าเราสามารถเข้าใจว่าคอมพิวเตอร์ตัดสินใจอย่างไรบนพื้นฐานของลักษณะภาษาใด แทนที่จะเป็น “กล่องดำ” ที่ไม่สามารถตรวจสอบได้ ซึ่งสำคัญมากเมื่อ NLP ถูกใช้ในสาขาที่มีความอ่อนไหว เช่น การแพทย์ กฎหมาย ที่ต้องรู้เหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของเครื่อง

อีกแนวโน้มที่โดดเด่นคือการผนวก ความรู้จากโลกจริง เข้ากับ NLP โมเดลใหม่ๆ สามารถรวมการประมวลผลภาษาเข้ากับ ฐานความรู้ หรือ ข้อมูลภายนอก เพื่อเข้าใจบริบทได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น ระบบถามตอบ สามารถค้นหาข้อมูลจาก Wikipedia หรืออินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์เพื่อตอบคำถามอย่างแม่นยำ แทนที่จะพึ่งพาแค่สิ่งที่เรียนรู้มา NLP ยังใกล้เคียงกับ AI ทั่วไป มากขึ้นด้วยการวิจัยข้ามสาขากับ วิทยาศาสตร์ความรู้ความเข้าใจ และ ประสาทวิทยาศาสตร์ เพื่อจำลองวิธีที่มนุษย์เข้าใจภาษาอย่างแท้จริง

>>> คุณทราบหรือไม่:

Machine Learning คืออะไร?

Deep Learning คืออะไร?

สรุปแล้ว การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นและจะยังคงเป็นสาขาหลักของ AI ที่มีศักยภาพมหาศาล ตั้งแต่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เข้าใจภาษามนุษย์ จนถึงการ ทำงานอัตโนมัติ ในงานภาษาต่างๆ NLP กำลังสร้างผลกระทบลึกซึ้งในทุกด้านของชีวิตและเทคโนโลยี

ด้วยการพัฒนา การเรียนรู้เชิงลึก และ ข้อมูลขนาดใหญ่ เราสามารถคาดหวังเครื่องจักรที่ฉลาดและสื่อสารได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้นในอนาคตอันใกล้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติคือกุญแจสำคัญที่จะลดช่องว่างระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ นำเทคโนโลยีเข้าใกล้ชีวิตมนุษย์อย่าง เป็นธรรมชาติ และ มีประสิทธิภาพ