يواصل الذكاء الاصطناعي (AI) إبراز قدراته في مجالات متعددة. ومع انتشار التعلّم الآلي والتعلّم العميق، أصبح إنشاء مُجيب آلي أو مساعد افتراضي مثل Siri أو Alexa أو Jarvis ممكنًا للعديد من عشّاق التقنية والشركات الناشئة.
في هذا الدليل، سنستعرض عملية بناء مُجيب آلي يمكنه الرد على المكالمات، وأتمتة المكالمات، وتحسين تجربة العميل عمومًا. وسنسلط الضوء أيضًا على أفضل ثمانية برامج أو تطبيقات يمكن أن تساعد في إنشاء مثل هذا النظام.
فهم الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي وتقاطعهما
قبل البدء، من المهم التمييز بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي. فالذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع للآلات القادرة على أداء مهام نعدّها "ذكية"، بينما يركّز التعلّم الآلي، بوصفه جزءًا من الذكاء الاصطناعي، على أن تتعلّم الآلات وتتكيّف من خلال الخبرة. أما التعلّم العميق فهو فرع أكثر تعقيدًا يستخدم الشبكات العصبية متعددة الطبقات (المعروفة بهياكل "عميقة") لفهم أنماط البيانات.
خطوات إنشاء نظام مُجيب آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي
يتطلّب بناء نظام ذكي فهمًا واستخدامًا لمجموعة من الأدوات والخوارزميات ونماذج اللغة. إليك دليلاً خطوة بخطوة:
- افهم سيناريو الاستخدام لديك: حدّد المهام التي يحتاج مساعدك الآلي إلى تنفيذها. هل سيجيب عن الأسئلة، يُجري مكالمات هاتفية، أم يدير البريد الصوتي؟
- اختر لغة البرمجة المناسبة: تُستخدم لغة Python على نطاق واسع في علوم البيانات لبساطتها ودعم مكتباتها الواسع، وهي مثالية لبناء روبوتات الدردشة أو المساعدين الآليين.
- اختر نموذج اللغة: يمكن تخصيص نماذج اللغة مثل GPT (المحوّل المدرّب مسبقًا) من OpenAI أو النماذج من Hugging Face لإنشاء روبوتات دردشة. هذه النماذج تفهم السياق وتولّد نصوصًا أقرب إلى لغة البشر.
- استخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكّن تقنيات NLP الذكاءَ الاصطناعي من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. مكتبات مثل NLTK وSpacy ومكتبة Transformers من Hugging Face ستساعدك كثيرًا.
- ادمج تحويل النص إلى كلام: لجعل المساعد يتحدّث، تحتاج تقنية تحويل النص إلى كلام (TTS). كل من واجهة برمجة تطبيقات Google Text-to-Speech وAmazon Polly خياران ممتازان.
- طوّر قدرات الإجابة على الأسئلة: درّب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات مناسبة ليجيب عن الأسئلة في سياق محدد.
- انشر النموذج: استخدم واجهات برمجة التطبيقات لدمج نموذجك في التطبيقات. قد يشمل ذلك وصله بنظام الهاتف للرد على المكالمات، إنشاء روبوت دردشة لموقع ويب، أو بناء تطبيق مستقل.
- اختبر وحسّن: أخيرًا، اختبر النظام، واجمع الملاحظات، واستمر في معايرة نموذجك لتحسين الأداء.
أفضل 8 برامج أو تطبيقات لإنشاء مُجيب آلي بالذكاء الاصطناعي
- OpenAI: توفّر واجهات برمجة تطبيقات لنموذج اللغة ChatGPT القادر على توليد نصوص بطابع بشري، وهي نقطة انطلاق ممتازة لبناء مساعد افتراضي.
- Microsoft Azure Bot Service: يوفّر بيئة متكاملة لبناء البوتات، مدعومة بخدمات التعلّم الآلي من Microsoft، لميزات أكثر تقدّمًا.
- Hugging Face: مكتبة Transformers لديهم مصدر ثري لمهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة وتوليد النصوص.
- Amazon Lex: تتكامل هذه الخدمة مع Alexa وتوفّر ميزات لبناء واجهات محادثة.
- Dialogflow (Google): مثالي لبناء مساعدين صوتيين ونصّيين، مع تكاملات جاهزة مع منصات عدّة.
- IBM Watson Assistant: يوفّر Watson قدرات NLP قوية، ما يجعله أداة ممتازة لبناء مساعدين صوتيين.
- Rasa: برنامج مفتوح المصدر يوفّر خيارات ضبط دقيقة لتلبية احتياجات روبوت الدردشة لديك.
- Wit.ai (Facebook): يُسهّل بناء واجهات مفعّلة بالصوت، ومجاني للاستخدام العام.
تذكّر الاطلاع على أسعار هذه المنصات ومراعاة احتياجات مشروعك قبل اتخاذ قرارك.
يمكن أن يكون إنشاء مُجيب آلي بالذكاء الاصطناعي محرّكًا حقيقيًا للتغيير؛ فهو يرتقي بخدمة العملاء ويؤتمت المهام الروتينية. ويمثّل تقاطعًا مثيرًا بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي والتعلّم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، ويوفّر هذا الدليل أساسًا للانطلاق في هذه الرحلة. يمكنك العثور على مقتطفات شِفرة وأمثلة وإرشادات مفصّلة على منصات مثل GitHub لتعينك في رحلة بناء مُجيبك الآلي المخصّص.
تذكّر، الرحلة لا تنتهي عند مرحلة الإنشاء. أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلّم وتتطوّر باستمرار، وصيانتها وتحسينها لا يقلّان أهميةً عن بنائها.
