باحثون يدعون إلى استثمار الذكاء الاصطناعي في تطوير اللغة العربية
تاريخ النشر: 4th, January 2024 GMT
عمّان ـ العُمانية: دعا المشاركون في «المؤتمر الأردني الدولي الأول للّغة العربية في عصر الذكاء الاصطناعي» إلى تشجيع المؤسسات التعليمية والجامعات على البحث والنشر في مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي باللغة العربية.
وأوصى المؤتمر الذي عقده مجمع اللغة العربية الأردني على مدار يومين إلى تطوير الأدوات والبرمجيات التكنولوجية المستخدمة في معالجة اللغة العربية بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي كان له دور للإسهام في تطوير حلول فعّالة لتحسين فهم اللغة العربية واستخداماتها.
واتفق المؤتمرون على أهمية تدريب المعلمين على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوظيفها في الغرفة الصفّية لتحقيق الاستفادة القصوى منها في تعزيز عمليتَي التعلم والتعليم، ونشر الوعي وتعميق فهم العاملين في مجال اللسانيات وعلوم اللغة العربية بمبادئ الذكاء التوليدي وتطبيقاته في مجال اللغة الطبيعية من خلال عقد المؤتمرات وحلقات العمل المتخصصة.
وبيّن المشاركون بالمؤتمر الحاجة الملحّة للنهوض بمهام مجامع اللغة العربية في تحديد محاور البحوث والتطبيقات التي تخدم اللغة العربية في مجالات التحليل النحوي والصرفي والدلالي المحوسب، والسعي إلى ترسيخ مبادرة إنتاج النموذج التوليدي الشامل للغة العربية وعلومها، من خلال تكاتف خبرات الباحثين اللغويين الذين يعملون في مجال الحوسبة الذكية.
ونبّه الباحثون في توصياتهم بأهمية السعي لإنشاء المدوّنات المحوسبة للمعاجم العربية الشهيرة من مثل: «أساس البلاغة»، و«لسان العرب»، و«المحيط في اللغة»، و«معجم تهذيب اللغة».. بهدف جمع وتشكيل ذخيرة لغوية ثرية بمفردات الكلم العربية ومعانيها، وتتبّع التغير الطارئ على دلالة الألفاظ عبر العصور، والتي ستشكل النواة التي ترتكز عليها النماذج اللغوية الكبيرة للذكاء التوليدي.
وأوصوا بضرورة الاستثمار في البحث العلمي والتطوير المستمر لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في تطوير اللغة العربية، وتحسين الأدوات والتقنيات الحالية بشكل مستمر لتلبية الاحتياجات المتغيرة والتحديات اللغوية المستمرة.
وكان اليوم الأول للمؤتمر قد اشتمل على جلستين، ناقشت الأولى موضوع الذكاء الاصطناعي وفهم اللغة، وشارك فيها د.جعفر عبابنة ومأمون الحطاب، بينما تناولت د.هند الخليفة «النماذج اللغوية الضخمة للّغة العربية: الإمكانات والتحديات»، وتحدث د.محمد زكي خضر عن «تحديات استعمال اللغة العربية في أنظمة الذكاء الاصطناعي».
أما د.زهر الساعي فشاركت مع الطالبتين لجين عصفور وليان حياصات بورقة حملت عنوان «تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تعزيز اللغة العربية: مراجعة أدبية»، بينت فيها التحديات التي تواجه اللغة العربية في عصر الذكاء الاصطناعي، لافتة إلى أهمية فهم الكيفية التي يمكن بها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تحدث تحولًا جذريًا في تطوير اللغة العربية وتحسينها، مؤكدة ضرورة الاستثمار في البحث والتطوير المستقبلي، وتعزيز التعاون الدولي والتبادل المعرفي، وتطوير أدوات وبرمجيات تكنولوجية متقدمة وتعزيز الوعي والتثقيف الرقمي، ودعم التعليم والتدريب.
وفي الجلسة الثانية التي ترأّستها د.الساعي، قدم د.حسن مظفر الرزو ورقة بعنوان «المدونة اللغوية المحوسبة: معجم القاموس المحيط للفيروز آبادي أنموذجًا»؛ قال فيها إن تقنيات الذكاء التوليدي المحوسب تفرض مسألة توفّر ذخيرة لغوية محوسبة لغرض الاستمداد من مادتها في ممارسة مختلف أنماط المعالجات التي ستشكل النواة التي ترتكز عليها النماذج اللغوية الكبيرة للذكاء التوليدي.
أما د.صديق بسو فشارك بورقة بحثية حملت عنوان «التحليل الآلي للمشاعر في النصوص الأدبية»، بيّن فيها مراحل جمع وبناء مجموعة كبيرة من التعليقات العربية، وشرح التقنيات المستخدمة في تنظيف ومعالجة البيانات المجمعة، مصنفًا «الشعور» إلى 3 فئات: إيجابي وسلبي ومحايد، ومتكئًا على دراسة 6 خوارزميات لتصنيف النصوص.
من جهته، استعرض د.محمد أبو شريعة في ورقته حول «التعرف الآلي على كلام اللغة العربية الفصحى باستخدام طرق التعلم العميق»، حوسبة اللغة العربية، والفصحى خاصة، من خلال تقنية التعرف الآلي على الكلام، مبينًا أن هذه التقنية تقوم على تحويل الكلام المنطوق والمحكي إلى سلسلة نصوص مكتوبة في اللغة ذات الاهتمام، موضحًا خطوات تصميم وتطوير وتقييم نظام التعرف الآلي على كلام اللغة العربية الفصحى ومكوناته باستخدام طرق متنوعة كنموذج «ماركوف» المخفي الإحصائي. واختُتمت الجلسة بورقة د.أسل القضاة التي جاءت بعنوان «التعرف الآلي على كلام اللغة العربية الفصحى لذوي الاضطرابات الصوتية»، واستهلتها باستعراض مشكلة الاضطرابات الصوتية وتعريفها وأنواعها، كما وضحت مجالات الذخائر النصية المتوفرة للاضطرابات الصوتية، والذخيرة النصية والصوتية التي وظفتها في ورقتها البحثية، والقاموس اللفظي الذي جرى تطويره واستخدامه في هذه الورقة البحثية.
واشتمل اليوم الثاني للمؤتمر على جلستين، الأولى شارك فيها د.محمد عطير بورقة حملت عنوان «الذكاء الاصطناعي في تطوير تطبيقات اللغة العربية: تحديات وحلول»، وضح فيها ضرورة تقديم مراجعة شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال اللغة العربية، مع التركيز على التحديات التي تواجه هذه التطبيقات والحلول المقترحة لها، مستعرضًا جملة من التحديات التي تواجه تطبيقات اللغة العربية، ومنها محدودية البيانات المتاحة للتدريب والتعلم، وتنوع القواعد النحوية والصرفية للغة العربية، وصعوبة فهم النصوص العربية المكتوبة بخط اليد.
أما د.أنس الهناندة فحملت ورقته عنوان «اللغة العربية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي: الفرص والتحديات وآفاق المستقبل»، وأوضح فيها العلاقة بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي واللغة العربية، والفرص الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في تعلم اللغة العربية وخدمتها من حيث استخدامات نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تهدف إلى فهم المحتوى وتدقيقه، والإنجازات العربية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تساعد على سد الفجوة بين اللغة العربية والتكنولوجيا الحديثة مع عرض للآفاق المستقبلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واللغة العربية.
وشارك الباحث المغربي د.عمر مهديوي بورقة حول «البعد اللساني الهندسي في حوسبة اللغة العربية في ضوء الذكاء الاصطناعي» شاركه في إنجازها د.محمد أبو شقير، وتوقف الباحثان عند العلاقة بين اللساني والمهندس من أجل بناء تطبيقات ذكية للغة العربية، مشيرًا إلى حدود التقاطع بينهما في المعالجة الهندسية للغة العربية.
وقدم د.مجدي صوالحة ورقة بعنوان «التحليل الصرفي لنصوص اللغة العربية في عصر الذكاء الاصطناعي: القواعد والمعايير والموارد اللغوية والتقنيات الحديثة»، بيّن فيها أهمية القواعد اللغوية التي يحتاجها المحلل الصرفي لإنتاج تحليل دقيق للنصوص والمعايير التي يجب اتباعها في المدخل والتحليل والنتائج، مستعرضًا أهم هذه المعايير ومجموعات العناوين الصرفية والنحوية لترميز نوع الكلمة وخصائصها الصرفية في رمز يُسهل استخدامه في البرامج الحاسوبية، كما يُسهل تطبيقه في إنتاج ذخائر لغوية محلّلة.
وفي ورقة بحثية مشتركة لكلّ من د.رعد محمد الخطيب ود.محمد أبو شقير ود.عمر مهديوي حملت بعنوان «مجذع لغوي عربي خفيف ذكي مبني على خوارزميات اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي»، استعرض الخطيب خوارزميات الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات المستخدمة بالتقييم واشتقاق الأفعال العربية والنتائج والمقارنات.
وتضمنت الجلسة الثانية لليوم الختامي للمؤتمر ورقة للدكتور عبد المجيد نصير بعنوان «خواطر حول تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأردن، في الأخلاقيات والتعليم»، بينما قدم د.ياسر محمد الطرشاني ورقة حملت عنوان «التحديات الأخلاقية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ووسائل علاجها لخدمة العربية»، ركز فيها على التحديات الأخلاقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اللغة العربية، واقترح استراتيجيات ووسائل عملية للمحافظة على الأخلاق الإسلامية عند استخدام هذه التطبيقات.
من جانبه، قدم د.جلال الكايد ورقة بحثية بعنوان «ضوابط وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي في ترجمة العقود القانونية باللغة العربية»، شرح فيها الطبيعة القانونية لأنظمة الذكاء الاصطناعي ومفهومها، والأساس التشريعي لهذه الأنظمة، كما استعرض التطور التشريعي لأنظمة الذكاء الاصطناعي والضوابط والأخلاقيات.
المصدر: لجريدة عمان
كلمات دلالية: تطبیقات الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی اللغة العربیة فی العربیة ا فی تطویر فی مجال د محمد
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
حالة الطقس ودرجات الحرارة المتوقعة اليوم الخميس 6 مارس 2025