«پردازش زبان طبیعی»

۲۴ تیر ۱۴۰۲                  زمان مطالعه 6  دقیقه

«پردازش زبان طبیعی» چگونه می‌تواند حوزه رباتیک را متحول کند (بخش سوم و پایانی)

در بخش اول این گزارش همانطور که مشاهده کردید، به توضیحی در خصوص «پردازش زبان طبیعی» پرداختیم و از ظرفیت‌های آن در جهت متحول کردن حوزه رباتیک سخن گفتیم. همچنین در بخش نخست گزارش، به بیان 4 مورد از کاربردهای «پردازش زبان طبیعی» در حوزه رباتیک پرداختیم. در بخش دوم این گزارش نیز 4 مورد دیگر از کاربردهای «پردازش زبان طبیعی» در حوزه رباتیک را مورد بررسی قرار داده و از ربات‌هایی نام بردیم که از «پردازش زبان طبیعی» کمک می‌گیرند. در بخش سوم و پایانی این گزارش قصد داریم تا در ابتدا به این نکته بپردازیم که آیا پردازش زبان طبیعی فقط در ربات‌هایی که با انسان تعامل دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرد، سپس نمونه ای از ربات‌های موجود در بازار را نام برده و در بخش پایانی گزارش به آینده NLP در حوزه رباتیک بپردازیم. پس تا پایان این گزارش همراه ما باشید.

برای مطالعه بیشتر به بخش اول مراجعه کنید

آیا پردازش زبان طبیعی در حوزه رباتیک، محدود به تعامل با انسان است؟
در پاسخ این پرسش باید بگوییم اگرچه «پردازش زبان طبیعی» عموما در ربات‌هایی که با انسان تعامل دارند، کاربرد دارد؛ اما تنها به این نوع ربات‌ها محدود نیست. پردازش زبان طبیعی می‌تواند در بسیاری دیگر از حوزه‌های رباتیک نیز کاربرد داشته باشد. از جمله این موارد می‌توان به نمونه‌های زیر اشاره کرد:
۱- تجزیه و تحلیل داده و متن‌کاوی: روش‌های «پردازش زبان طبیعی» می‌توانند در ربات‌هایی که کار تحلیل و پردازش مقادیر زیادی از داده‌های متنی را بر عهده دارند نیز استفاده شوند. به عنوان مثال، ربات‌هایی که در بازیابی اطلاعات، داده‌کاوی و یا تجزیه احساسات کابرد دارند، از پردازش زبان طبیعی برای استخراج بینش‌ها و الگوها از منابع متنی بهره می‌برند.
2- ربات‌های محقق و پژوهشگر: ربات‌هایی که برای تحقیقات علمی و مأموریت‌های اکتشافی طراحی شده‌اند معمولا از «پردازش زبان طبیعی» برای تفسیر داده‌های متنی استفاده می‌کنند. برای مثال در زمینه اکتشافات فضایی، ربات‌های مجهز به «پردازش زبان طبیعی» می‌توانند حجم زیادی از مقالات علمی، یافته‌های تحقیقاتی و متون تکنیکی را پردازش کرده و از این طریق، اطلاعات و داده‌های مرتبط را برای تجزیه و تحلیل و یا حتی تصمیم‌گیری استخراج کنند.
۳- ربات‌های تحلیلگر محتوا: این نوع ربات‌ها، ربات‌هایی اند که در تجزیه و تحلیل محتوا به‌مانند جمع‌آوری اخبار یا سیستم‌های کنترل کننده فضای مجازی فعالیت دارند و می‌توانند با کمک گرفتن از «پردازش زبان طبیعی» (NLP) داده‌های متنی را پردازش و دسته‌بندی کنند. این نوع ربات‌ها همچنين از روش‌هایی مانند طبقه‌بندی متون، تجزیه احساسات و مدل کردن عناوین برای فیلتر کردن، خلاصه برداری و یا طبقه‌بندی محتوا استفاده می‌کنند.
4-  امنیت و شناسایی کلاه‌برداری: ربات‌های فعال در حوزه امنیت، از «پردازش زبان طبیعی» برای تجزیه و تحلیل متون در جهت تشخیص الگوهای مشکوک یا فعالیت‌های مرتبط با کلاه‌برداری استفاده می‌کنند. بطور مثال از قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی می‌توان در تحلیل ارتباط‌های ایمیلی، چت‌های اینترنتی یا محتواهای تولید شده از سوی کاربران به منظور شناسایی کلاهبرداری، تهدید‌های امنیتی و یا فعالیت‌های غیرقانونی بهره برداری کرد.

برای مطالعه بیشتر به بخش دوم مراجعه کنید

نمونه‌ای از ربات‌های موجود در بازار
حال که به کاربرد NLP در دیگر حوزه‌های رباتیک پرداختیم، در این بخش قصد داریم تا به معرفی نمونه‌ای از ربات‌های موجود در بازار بپردازیم. یک نمونه از ربات‌هایی که از قابلیت‌های «پردازش زبان طبیعی» استفاده می‌کند و در دسترس عموم نیز قرار دارد «ربات Moxie » ساخت شرکت « Embodied » است. ماکسی یک ربات همراه است که برای پشتیبانی از پیشرفت مهارت‌های اجتماعی، احساسی و شناختی کودکان طراحی شده است. این ربات از پردازش زبان طبیعی برای گفت‌وگو با کودکان، فهمیدن صحبت‌های آن‌ها و پاسخ دادن به آنها استفاده می‌کند. این ربات قادر است تا با کودکان به صورت سازنده تعامل کند، برای آن‌ها قصه بگوید، با آن‌ها بازی کرده و حتی محتواهای آموزشی برای کودکان تولید کند. ماکسی طبق بازخوردی که از صحبت‌ها و رفتار کودک می‌گیرد، رفتارش را با توجه به کاربر خودش تطبیق می‌دهد و صحبت‌های هدفمندتری تولید می‌کند.


ربات Moxie
آینده پردازش زبان طبیعی در حوزه رباتیک
در پایان این گزارش همانطور که قول داده بودیم، قصد داریم تا به آینده « پردازش زبان طبیعی» در حوزه رباتیک بپردازیم. آینده «پردازش زبان طبیعی» در رباتیک هم هیجان انگیز و هم بسیار امیدوارانه است. بعضی ویژگی‌های کلیدی که آینده این فناوری را مشخص می‌کنند به شرح زیر هستند:
۱- افزایش تعامل انسان با ربات: «پردازش زبان طبیعی» در آینده به پیشرفت نقش خود در تعامل میان انسان و ربات ادامه خواهد داد. ربات‌ها در آینده در فهمیدن و استنباط زبان طبیعی ماهرتر خواهند شد و ارتباط گرفتن با آن‌ها ذاتی‌تر و کم مشکل‌تر می‌شود. این اتفاق سبب خواهد شد تا ما انسان‌ها بتوانیم ارتباط طبیعی‌تر و پرمعناتری با آن‌ها داشته باشیم.
۲- فهم محتوایی: سیستم‌های «پردازش زبان طبیعی» در آینده بر روی بهتر فهمیدن زبان در قالب معنایی خودش تمرکز خواهند کرد که همین امر نیز باعث می‌شود ربات‌ها محتواهای وسیع‌تری از مکالمه را مدنظر قرار دهند و پاسخ‌های مرتبط‌تری بدهند و در نتیجه، این امر سبب بهبود رضایت و تجربه کاربران خواهد شد.
۳- ارتباطات چندمُدلی:  در آینده«پردازش زبان طبیعی» می‌تواند در رباتیک با داده‌های دیگر سنسورها و مدل‌ها مانند بینایی، تشخیص حرکات بدن و تشخیص احساسات ادغام شده و همین امر نیز ربات‌ها را قادر می‌سازد تا نه تنها به اشاره‌های متنی و صدایی، بلکه به اشاره‌های غیرصوتی مثل حالت چشم‌ها و بروز احساسات نیز واکنش نشان دهند.


رسانه های اجتماعی


دپارتمان هوش مصنوعی
long
برچسب‌ها

«پردازش زبان طبیعی»