سامسونج تبني منحنى تعلم جديد، الجزء الثاني: كيفية بناء الذكاء الاصطناعي للهجات المتنوعة

 تحفة الذكاء الاصطناعي: التنقل ببساطه مابين  اللهجات برغم تعقيد اللهجات العربية

انطلقت سامسونج للإلكترونيات في الخليج في رحلة رائدة لجلب اللغة العربية بكل تنوعها إلى الذكاء الاصطناعي الخاص بأجهزة Galaxy، مما يكسر الحواجز ويعزز التواصل العالمي. يتناول الجزء الثاني من سلسلة “المنحنى التعليمي” التحديات والنجاحات في تطوير ذكاء اصطناعي قادر على فهم والاستجابة للعديد من اللهجات العربية.

تبسيط و سلاسه للغه العربيه بالغة التعقيد

تُعد اللغة العربية واحدة من أكثر اللغات انتشارًا في العالم، وتتميز بتنوعها الغني مع وجود أكثر من 30 لهجة متميزة منتشرة في 20 دولة. بينما تُستخدم العربية الفصحى في السياقات الرسمية، تسيطر اللهجات العامية على المحادثات اليومية، ولكل منها نطقها ومفرداتها وقواعدها الخاصة. واجه فريق معهد سامسونج للأبحاث والتطوير في الأردن (SRJO) مهمة ضخمة لابتكار نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنقل بين هذه الفروقات اللهجية، وذلك باستخدام تقنيات معقدة لالتقاط ومعالجة الفروق الدقيقة لكل لهجة لضمان استجابات ذكاء اصطناعي دقيقة وملائمة للسياق. كما يوضح محمد حمدان، قائد مشروع ASR، “هدفنا هو تطوير نموذج يفهم كل هذه اللهجات ويستطيع الإجابة بالعربية الفصحى”.

كسر حواجز اللغه

تتعدد التحديات في دمج اللغة العربية في الذكاء الاصطناعي. بخلاف اللغات الأخرى، يتغير الهيكل الصوتي والنحوي للعربية بناءً على السياق. على سبيل المثال، يمكن أن يختلف نطق الكلمة بناءً على الفاعل والفعل في الجملة. هذه التعقيدات تتطلب نموذج ذكاء اصطناعي عالي التكيف قادر على تمييز وتطبيق هذه الفروقات بدقة.

كان التحدي الفريد هو التعامل مع التشكيل العربي، الذي يعد ضرورياً للنطق ولكنه غالباً ما يكون مفقوداً في النصوص اليومية. هذا جعل تحويل النص الخام إلى أصوات مهمة صعبة. صمم فريق حويلة نموذجاً عصبياً لتوقع واستعادة هذه التشكيلات المفقودة بدقة عالية، مما يعزز قدرة النموذج على توليد نطق صحيح.

بناء قاعدة بيانات قوية

جمع التسجيلات الصوتية المتنوعة وتحويلها إلى نصوص كان أمراً حاسماً لعملية التعرف التلقائي على الكلام (ASR). عمل فريق آية حسن، الذي يتكون من متحدثين أصليين للهجات، على تحويل اللهجات المحكية إلى نصوص بدقة، مما يلتقط التنوع اللغوي الضروري لـ ASR. يقول حمدان: “بناء نظام ASR يدعم عدة لهجات في نموذج واحد هو تحدٍ معقد”. تطلب ذلك اختيار البيانات بعناية وتقنيات نمذجة متقدمة.

عمل فريق SRJO أيضاً على جمع تسجيلات صوتية متنوعة للهجات من مصادر مختلفة، وكان يجب تحويلها إلى نصوص، مع التركيز على الأصوات والكلمات والعبارات الفريدة. يقول آية حسن: “قمنا بتجميع فريق من المتحدثين الأصليين باللهجات الذين كانوا ملمين بفروقها وتنوعها. استمعوا إلى التسجيلات وحولوا الكلمات المنطوقة يدوياً إلى نصوص”.

كان هذا العمل حاسماً لتعزيز عملية التعرف التلقائي على الكلام حتى تتمكن الذكاء الاصطناعي لـ Galaxy من التعامل مع تنوع اللهجات العربية. التعرف التلقائي على الكلام يعد محورياً في تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Galaxy من الفهم والاستجابة في الوقت الفعلي.

ثمرة الابتكار

بعد تخطيط وتطوير واختبار مكثف، تم دمج اللغة العربية بنجاح في الذكاء الاصطناعي لـ Galaxy، مما يجعلها متاحة لملايين المتحدثين بالعربية. هذا الإنجاز لا يعزز التواصل عبر الحدود فحسب، بل يضع أيضاً سابقة لمشاريع دمج اللغة المستقبلية. يواصل الفريق تحسين نماذجه، دافعين حدود ما يمكن أن تحققه الذكاء الاصطناعي.

تعزيز الفهم الصحيح

تعمل النماذج العصبية بشكل مشابه للدماغ البشري. لتوقع التشكيل، يحتاج النموذج إلى دراسة الكثير من النصوص العربية، تعلم قواعد اللغة، وفهم كيفية استخدام الكلمات في سياقات مختلفة. كان التدريب المكثف من الفريق هو المفتاح لتعزيز دقة نموذج تحويل النص إلى كلام بالعربية.

نظره عامه على المستقبل

في الحلقة التالية، سنستكشف كيفية تحسين بيانات اللغة في فيتنام وما يتطلبه تدريب نموذج ذكاء اصطناعي فعال. العربية هي واحدة من العديد من اللغات المدعومة الآن بواسطة الذكاء الاصطناعي لـ Galaxy، والمتاحة للتنزيل عبر تطبيق الإعدادات على الأجهزة التي تعمل بتحديث One UI 6.1 من سامسونج.

لا تزال  سامسونج تلهم العالم وتشكل المستقبل بأفكار وتقنيات تحويلية. تعيد الشركة تعريف الصناعات من التلفزيونات إلى الأجهزة المنزلية، وتوفر تجربة متصلة سلسة عبر نظام SmartThings البيئي الخاص بها والتعاون المفتوح مع الشركاء. لأحدث الأخبار، زوروا غرفة أخبار سامسونج على