مساعد افتراضي

التقنيات الأساسية

يقوم المساعدون الافتراضيون بدمج العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية للعمل:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكين VA من فهم المعنى الكامن وراء نص المستخدم أو الكلمات المنطوقة، بما في ذلك القصد والكيانات. يتضمن ذلك تقنيات من الترميز الأساسي إلى النمذجة اللغوية المعقدة.
• التعرّف على الكلام: يحول اللغة المنطوقة إلى نص مقروء آليًا، ويشكل مدخلات لمكونات البرمجة اللغوية العصبية. أدى التقدم في التعلم العميق (DL) إلى تحسين دقة هذه الأنظمة بشكل كبير.
• إدارة الحوار: تدير تدفق المحادثة، وتحافظ على السياق عبر الأدوار، وتطرح أسئلة توضيحية، وتحدد الإجراء أو الاستجابة المناسبة. غالبًا ما تستفيد الأنظمة الحديثة من نماذج التسلسل إلى التسلسل المتطورة.
• التعلم الآلي (ML): يُستخدم لجوانب مختلفة، بما في ذلك تحسين دقة البرمجة اللغوية العصبية وتخصيص تجارب المستخدم بناءً على التفاعلات السابقة(نظام التوصيات)، وتعلم مهارات جديدة أو استراتيجيات تنفيذ المهام.

الملاءمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعد المساعدون الافتراضيون أحد مجالات التطبيق الرئيسية التي تقود البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي التخاطبي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والتفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI). وهي تتطلب تكاملًا متطورًا بين قدرات الذكاء الاصطناعي المتعددة وكميات هائلة من بيانات التدريب لتعمل بفعالية. إن الدفع نحو المزيد من المساعدين الطبيعيين والمدركين للسياق والاستباقيين يغذي الابتكار في مجالات مثل التخصيص وفهم نوايا المستخدم بدقة أعلى. على الرغم من اعتمادها على اللغة في المقام الأول، إلا أن المساعدين المساعدين المساعدين المستقبليين قد يدمجون الرؤية الحاسوبية، وربما باستخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO لمهام مثل اكتشاف الكائنات لفهم السياق المرئي، مما يزيد من سد الفجوة بين المساعدين الرقميين والعالم المادي، وربما يساعد في الذكاء الاصطناعي في إعدادات الرعاية الصحية أو تطبيقات السيارات. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تسهيل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها، بما في ذلك خيارات التدريب السحابي، والتي يمكن أن تصبح مكونات لمثل هذه الأنظمة المتقدمة. كما أن معالجة المخاوف المتعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، مثل خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي، أمر بالغ الأهمية في تطويرها، مما يتطلب المزيد من الشفافية في الذكاء الاصطناعي.

التطبيقات الواقعية

يتم تضمين المساعدين الافتراضيين في العديد من الأجهزة والمنصات:

• الهواتف الذكية ومكبرات الصوت الذكية: توفير التحكم بدون استخدام اليدين، والإجابة عن الأسئلة، وتشغيل الوسائط (على سبيل المثال، Siri على iPhone، وAlexa على أجهزة Echo).
• أتمتة خدمة العملاء: التعامل مع استفسارات العملاء الأولية، وتوجيه المكالمات، وتقديم الدعم عبر المواقع الإلكترونية أو التطبيقات، وأحياناً استخدام أنظمة متقدمة مثل Google Duplex لمهام مثل حجز المواعيد.
• تحسين الإنتاجية: إدارة التقويمات، وإعداد التذكيرات، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني أو الرسائل، والتكامل مع برامج مكان العمل. تهدف أدوات مثل Microsoft Copilot إلى المساعدة في مهام العمل المختلفة.
• إمكانية الوصول: مساعدة المستخدمين ذوي الإعاقة من خلال توفير التفاعل الصوتي مع التكنولوجيا والمعلومات.

المساعد الافتراضي مقابل روبوت المحادثة

في حين أن كلاً من المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة الآلية يشاركان في المحادثة، إلا أنهما يختلفان في النطاق والقدرة:

• النطاق: عادةً ما يكون لـ VAs نطاقًا أوسع من الوظائف، وغالبًا ما تكون مدمجة في أنظمة التشغيل (iOS, Android) أو أنظمة الأجهزة، مما يسمح لها بتنفيذ إجراءات عبر تطبيقات مختلفة والتحكم في إعدادات الجهاز. عادةً ما تكون روبوتات الدردشة الآلية أكثر تخصصاً، وهي مصممة لمهام محادثة محددة ضمن سياق معين، مثل موقع إلكتروني لدعم العملاء أو تطبيق مراسلة.
• تنفيذ المهام: تم تصميم روبوتات المحادثة المساعدة بشكل عام لأداء مهام تتجاوز المحادثة، مثل التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية أو إدارة المعلومات الشخصية أو التفاعل مع البرامج الأخرى. تركز روبوتات المحادثة في المقام الأول على التفاعلات التخاطبية أو توفير المعلومات أو توجيه المستخدمين من خلال مهام سير عمل محددة (على سبيل المثال، الإجابة عن الأسئلة الشائعة أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل بسيط).
• التكامل: غالبًا ما تعمل روبوتات الدردشة الآلية كمحاور مركزية للتفاعل مع مختلف الخدمات والأجهزة، في حين أن روبوتات الدردشة الآلية عادةً ما تكون مدمجة في تطبيق أو موقع ويب واحد.

يمكن أن تتلاشى الخطوط الفاصلة، خاصةً مع ازدياد تطور روبوتات الدردشة الآلية باستخدام تقنيات مثل LLMs، ولكن الفرق الأساسي يكمن في اتساع نطاق المهام وقدرات التكامل المرتبطة عادةً بـ VAs. ويعتمد تطوير كلاهما على التطورات التي تمت مناقشتها في البرامج التعليمية الشاملة في Ultralytics .