Giriş
Son illərdə süni intellekt (SI) insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsində mühüm irəliləyişlərə səbəb olub, xüsusilə SI ilə gücləndirilmiş chatbotların inkişafı ilə. Bu danışıq agentləri, insan kimi cavablar yaratmaq və başa düşmək qabiliyyətinə sahib olan bu texnologiyalar, Təbii Dilin Emalı (TDE) sahəsinin inkişafına əsaslanır. TDE, insan ünsiyyəti ilə maşın başa düşməsi arasındakı boşluğu bağlayan bir dayaqlıdır, bu da kompüterlərin təbii dillərdə mətn və ya nitqi işləyə, şərh edə və yarada bilməsinə imkan verir.
Bu məqalə, AI ilə gücləndirilmiş chatbotlar kontekstində TDE-nin heyrətamiz inkişafını, qayda əsaslı sistemlərdən qabaqcıl transformator əsaslı arxitekturalara qədər, mühüm mərhələləri, texnologiyaları və onların gələcəkdəki əhəmiyyətini araşdırır.
Təbii Dilin Emalı Nədir?
Təbii Dilin Emalı (TDE), maşınların insan dilini mənalı bir şəkildə başa düşməsi, şərh etməsi və yaratması üçün imkan verən süni intellektin (SI) bir alt sahəsidir. Bu texnologiya, insan ünsiyyəti ilə maşın başa düşməsi arasındakı boşluğu bağlayır, buna görə kompüterlərə İngilis, İspan və ya Mandarin kimi təbii dillərdə mətn və nitqi işləmək mümkün olur. TDE, dil tərcüməsi, hissiyat analizi, nitqin tanınması və mətnin xülasəsi kimi müxtəlif tapşırıqları əhatə edir (Adamopoulou & Moussiades, 2020).
Təbii Dilin Emalının Fəsilləri
AI ilə Gücləndirilmiş Chatbotlar Nədir?
AI ilə gücləndirilmiş chatbotlar, süni intellektdən istifadə edərək insan kimi söhbətləri simulyasiya edən proqram tətbiqləridir. Bu chatbotlar, istifadəçi girişlərini başa düşmək və uyğun cavablar vermək üçün maşın öyrənməsi, TDE və bəzən kompüter görmə texnologiyalarından istifadə edir. Müxtəlif sahələrdə, məsələn, müştəri dəstəyi, səhiyyə, elektron ticarət və təhsil kimi sahələrdə istifadə olunur. Alexa, Siri və ya ChatGPT kimi virtual köməkçilərdə istifadə olunan inkişaf etmiş chatbotlar, yüksək kontekstual və dinamik qarşılıqlı əlaqələr təqdim etmək üçün TDE-dən güclü şəkildə istifadə edirlər (Shum et al., 2018).
Təbii Dilin Emalında İnkişafın Tarixi
-
İlkin Dövrlər: Qayda Əsaslı Sistemlər
Chatbotların kökləri 1960-cı illərə gedib çıxır, bu dövrün ən tanınmış nümayəndəsi ELIZA oldu. Joseph Weizenbaum tərəfindən hazırlanmış ELIZA, söhbətləri simulyasiya etmək üçün şablon uyğunlaşdırma istifadə edən qayda əsaslı bir sistem idi. Bu sistem əvvəlcədən təyin olunmuş qaydalar və skriptlərdən istifadə edərək, açar sözlərə əsaslanan cavablar verirdi. Lakin, ELIZA həqiqi başa düşmə qabiliyyətinə malik deyildi və mürəkkəb və ya incə qarşılıqlı əlaqələri idarə etməkdə çətinlik çəkirdi.
Eyni şəkildə, PARRY (1972) bu imkanları bir az daha irəlilətmişdi, lakin bu da hələ də sərt, əvvəlcədən proqramlaşdırılmış məntiq ilə məhdudlaşırdı.
Əsas Nümunə: ELIZA (Weizenbaum, 1966) danışıq AI-nin potensialını nümayiş etdirərək, amma yalnız skriptləşdirilmiş qarşılıqlı əlaqələrlə məhdudlaşırdı.
-
Statistik TDE-nin Yüksəlişi (1990-cı illər – 2000-ci illər)
1990-cı illər statistik metodların TDE-də istifadəsinə başlanması ilə yeni bir mərhələni işarə etdi. Maşın öyrənməsi texnikaları, sərt qaydaların yerini alaraq sistemlərin böyük verilənlər dəstələrindən öyrənməsinə və müxtəlif girişləri uyğunlaşdırmasına imkan verdi.
Gizli Markov Modelləri (HMM) və n-gramlar kimi texnologiyalar, dil modelinin qurulması, nitq tanınması və hissiyat analizi kimi tapşırıqlarda irəliləyişləri təmin etdi (Manning et al., 1999).
Əsas Texnologiyalar:
-
Gizli Markov Modelləri (HMM): Nitq və dil tanınmasının inkişafı.
-
N-gramlar: Ehtimallara əsaslanan dil modelinin qurulması.
Əsas Töhfə: Bu dövr, təyin olunmuş sistemlərdən verilənlərə əsaslanan yanaşmalara keçid üçün əsas yaradıb.
-
Dərin Öyrənmə İnqilabı (2010-cu illər)
2010-cu illərdə dərin öyrənmə sahəsindəki inqilab TDE-ni dəyişdi. Təkrarlanan Neyron Şəbəkələri (RNN) və Uzun Qısa Məzmun (LSTM) şəbəkələri kimi neyron şəbəkə arxitekturaları, sıralı verilənlərdə, məsələn, cümlələr və ya söhbətlərdə kontekstual asılılıqları ələ almağa imkan verdi.
Bu dövr həmçinin Word2Vec və GloVe kimi söz yerləşdirmə texnologiyalarını təqdim etdi ki, bu da sözləri yüksək ölçülü vektor sahələrində onların kontekstual əlaqələrinə əsaslanaraq təmsil etməyə imkan verdi. Bu yeniliklər chatbotların semantik incəlikləri başa düşməsini və daha uyğun cavablar verməsini təmin etdi.
Əsas Texnologiyalar:
-
RNN və LSTM-lər: Sıralı dil işləməsinin yaxşılaşdırılması.
-
Word Embeddings: Word2Vec (Mikolov et al., 2013) kimi modellərlə sözlərin təmsilinin inqilabı.
Əsas Məqalə: Mikolov et al. (2013), Word2Vec-i təqdim edərək chatbotların sözlər arasındakı kontekstual əlaqələri effektiv şəkildə başa düşməsini təmin etdi.
-
Transformator Modelləri və Təlim Olunmuş Arxitekturalar (2018–Bu Gün)
Transformator modelinin (Vaswani et al., 2017) təqdim edilməsi, TDE-də inqilabi bir irəliləyiş oldu. Transformatorlar, öz-özünə diqqət mexanizmlərini istifadə edərək dili əvvəllər heç bir bənzəri olmayan səmərəlilik və dəqiqliklə işləyirdi. Bu arxitektura, paralel hesablama üçün imkan verərək böyük verilənlər dəstələrində performansı əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdı.
Önceden təlim edilmiş dil modelləri, məsələn, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) və GPT (Generative Pretrained Transformers), dil başa düşülməsi və yaradılmasında yeni göstəricilər təyin etdi. GPT-3, 175 milyard parametrə sahib olaraq, çoxdönəmli söhbətlərdə iştirak etmək, mətn xülasəsi vermək və mürəkkəb suallara cavab vermək kimi inanılmaz bacarıqlara sahib oldu.
Əsas Texnologiyalar:
-
Transformatorlar: Öz-özünə diqqət mexanizmləri ilə TDE-də inqilab.
-
GPT-3: Dərin kontekstual başa düşmə ilə böyük miqyaslı söhbət AI.
Əsas Məqalələr: Vaswani et al. (2017) və Brown et al. (2020) müasir TDE mənzərəsini təyin etdilər.
-
Gələcək: Multi-modal və Çoxdilli Chatbotlar
Gələcəkdə AI ilə gücləndirilmiş chatbotlar, multi-modal və çoxdilli imkanlara sahib olmağa doğru irəliləyəcək. Multi-modal modellər, yalnız mətn deyil, həmçinin şəkillər, nitq və digər giriş növlərini işləyərək daha zəngin və daha interaktiv söhbətlər təqdim etməyi hədəfləyir. Məsələn, gələcək chatbotlar, daha dinamik və kontekstual cavablar təqdim etmək üçün vizual tanıma ilə danışıq AI-ni birləşdirə bilər.
Çoxdilli cəhətdən isə, transformatorlardakı irəliləyişlər chatbotların müxtəlif dillərdə sərbəst işləməsinə imkan verir. Bu modellər, hər bir dil üçün ayrıca təlim almadan çoxlu dillərdə mətn başa düşmə və yaradılma bacarığına sahibdir.
Əsas Texnologiyalar:
-
Multi-modal Modellər: Mətn, şəkil və səs işləməsini birləşdirir.
-
Çoxdilli Transformatorlar: Çoxdilli qarşılıqlı əlaqələri səmərəli dəstəkləyir.
Gələcək Yönlər: İzah edilə bilən AI, sıfırdan öyrənmə və etik AI sahələrindəki yeniliklər, chatbot davranışındakı bias və şəffaflıq kimi məsələləri həll etməkdə əsas rol oynayacaq.
Nəticə
TDE-nin inkişafı, AI ilə gücləndirilmiş chatbotları sadə qayda əsaslı sistemlərdən mürəkkəb danışıq agentlərinə çevirməkdə mühüm rol oynayıb. Bu irəliləyişlər yalnız insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsini inkişaf etdirmir, həm də müştəri xidməti, səhiyyə və təhsil kimi sahələrdə yeni imkanlar açır.
TDE-nin inkişafı davam etdikcə, chatbotlar daha empatik, kontekstual olaraq məlumatlı və multi-modal, çoxdilli söhbətlərə daxil ola biləcək hala gələcək. Lakin, biasın azaldılması, etik məsələlər və danışıq axıcılığının inkişafı hələ də əsas diqqət sahələri olaraq qalır.
TDE-nin səyahəti hələ tamamlanmayıb və növbəti nəsil chatbotlar, insan və maşın arasındakı ünsiyyəti daha da qarışdıraraq texnologiya ilə qarşılıqlı əlaqə üsulumuzu inqilab edəcək.
İstinadlar
Adamopoulou, E. və Moussiades, L., “Chatbots: Tarix, texnologiya və tətbiqlər”, Machine Learning With Applications, 2: 100006 (2020).
Shum, H. Y., He, X., & Li, D. (2018). From Eliza to Xiaoice: Challenges and Opportunities with Social Chatbots. Frontiers of IT & EE.
Weizenbaum, J. (1966). ELIZA — A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Communications of the ACM, 9(1), 36–45.
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and Their Compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems, 26.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shinn, N., & Wu, J. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv:2005.14165.
Bu məqalə, TDE və AI ilə gücləndirilmiş chatbotlar barədəki bilik və təcrübələrimi paylaşmaq məqsədilə yazılmışdır.
Məqaləni oxuduğunuz üçün təşəkkür edirəm. Fikirləriniz və rəyinizi eşitmək istərdim!
