اكتشف كيف تستخدم المساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) وتحويل النص إلى كلام (TTS) لأتمتة المهام وتعزيز الإنتاجية وتحويل الصناعات.
المساعد الافتراضي هو وكيل برمجي متطور قادر على فهم الأوامر اللغوية الطبيعية لأداء المهام أو الإجابة على الأسئلة أو أتمتة الخدمات للمستخدم. على عكس أدوات سطر الأوامر البسيطة، تستفيد هذه الأنظمة من الذكاء الاصطناعي (AI) لمحاكاة التفاعل البشري، مما يجعل الأنظمة الرقمية أكثر سهولة واستخدامًا. في حين اعتمدت الإصدارات الأولى على نصوص برمجية صارمة ومبرمجة مسبقًا، يستخدم المساعدون الحديثون خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي (ML) للتعلم من سلوك المستخدم، مما يوفر دعمًا أكثر تخصيصًا واستباقية عبر أجهزة مختلفة، من الهواتف الذكية إلى المكبرات الصوتية الذكية.
تعتمد وظائف المساعد الافتراضي على مجموعة من التقنيات المتكاملة التي تسمح له بإدراك ومعالجة والاستجابة للعالم.
على الرغم من أن هذه المصطلحات غالبًا ما تستخدم بشكل متبادل، إلا أنها تمثل مستويات مختلفة من القدرات والاستقلالية.
أحدثت المساعدات الافتراضية تحولًا في قطاعي المستهلكين والشركات من خلال أتمتة التفاعلات الروتينية وتمكين التحكم بدون استخدام اليدين.
الجيل القادم من المساعدين يتجاوز الصوت والنص ليصبح نماذج متعددة الوسائط. من خلال دمج الرؤية الحاسوبية (CV)، يمكن للمساعد الافتراضي "رؤية" وفهم العالم المادي، مما يسمح بطرح أسئلة مثل "ما هي المكونات الموجودة في ثلاجتي؟" أو "هل باب المرآب مفتوح؟"
يمكن للمطورين إضافة الوعي البصري إلى المساعد باستخدام نماذج الكشف عن الكائنات. تتيح أحدث تقنيات Ultralytics للأنظمة تحديد الكائنات وتحديد مواقعها في تدفقات الفيديو في الوقت الفعلي بدقة عالية.
يوضح المثال التالي كيفية استخدام ultralytics حزمة لمعالجة الصور، توفر
السياق البصري الذي يحتاجه المساعد الافتراضي للإجابة على الأسئلة المتعلقة بمشهد ما:
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO26 model (latest generation for high-speed inference)
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference on an image to identify objects for the assistant
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# The results contain detected objects (classes and coordinates)
# allowing the assistant to 'see' the bus and people
results[0].show()
نظرًا لأن هذه الأنظمة تعالج المزيد من البيانات الشخصية، من التسجيلات الصوتية إلى موجزات الفيديو، فإن الالتزام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وضمان خصوصية البيانات القوية يظل أمرًا بالغ الأهمية للمطورين والمؤسسات على حد سواء.