اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


الأهداف التي يسعى مجال معالجة اللغة الطبيعية إلى تحقيقها في حاجة إلى التقويم

يركز الباحثون أكثر من اللازم على قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحقيق النجاح في اختبارات ذات قيمة غير مؤكدة. في حين يجدر بهم اختبار قدرتها على استيعاب العالم.

2020-08-13 12:30:37

2020-08-13 12:39:45

13 أغسطس 2020
Article image
مصدر الصورة: إم إس تك عبر أنسبلاش
في أي اجتماع سنوي معتاد لجمعية اللسانيات الحاسوبية (إيه سي إل)، يتضمن البرنامج مجموعة من العناوين الرنانة مثل: دراسة لمرمز ذاتي تباينيّ هيكليّ للتصريف التشكيلي السياقي. لا تقتصر هذه المسحة التقنية المبهرجة على العناوين، بل تمتد إلى الأبحاث نفسها، وأحاديث الباحثين، بل حتى الدردشات التي تدور في العديد من أروقة الأحداث والمناسبات الأكاديمية. ولكن، في مؤتمر هذا العام الذي انعقد في يوليو، كان هناك شيء ما بدا مختلفاً، وليس فقط من ناحية الشكل الافتراضي؛ فقد كانت أحاديث الحضور تتصف بدرجة غير معتادة من التعمّق حول الأساليب والأهداف الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية (ويُشار لها اختصاراً: إن إل بي)، وهي فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعنى ببناء الأنظمة القادرة على تحليل اللغات البشرية أو توليدها. أما الأوراق البحثية التي قُدمت ضمن التوجه العام الجديد هذا العام فتطرح تساؤلات من النمط التالي: هل الأساليب الحالية كافية حقاً لتحقيق الأهداف الجوهرية لهذا المجال؟ وبالأحرى، ما هي هذه الأهداف فعلياً؟ أعتقد أنا وزملائي في إيليمينتال كوجنيشن -وهي شركة لأبحاث الذكاء الاصطناعي مقرها في كل من كونيكتيكت ونيويورك- أن هذه الهواجس مبررة. وفي الواقع، فنحن نعتقد أن هذا المجال يحتاج إلى تحول شامل، ليس فقط من ناحية تصميم الأنظمة، بل في ناحية أقل وضوحاً أيضاً، وهي: التقييم. نشأ الطابع الحالي للبرمجة اللغوية العصبية من حوالي عقد كامل من التحسينات المطردة ضمن منظومة معيارية للتقييم. وبشكل عام، كانت قدرة الأنظمة على الاستيعاب تُقاس عن طريق مجموعات بيانات معيارية قياسية تتضمن الآلاف من الأسئلة، التي يرتبط كل منها بمقطع يحتوي على الإجابة. وعندما اكتسحت الشبكات العصبونية العميقة هذا المجال في

ادخل بريدك الإلكتروني واحصل على المقال مجاناً.

اكتشف أفضل محتوى عربي على الإنترنت لتطوير ذاتك وتحسين مهاراتك وجودة حياتك وتحقيق طموحاتك في أسرع وقت.