تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية: وحلول مقترحة

يشهد الذكاء الاصطناعي تقدمًا سريعًا في العالم، ولكن تطبيقاته باللغة العربية ما زالت تواجه تحديات كبيرة على الرغم من الجهود المبذولة في هذا المجال، وفي هذا المقال نستعرض أبرز  تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية إضافةً إلى أهم الحلول المطروحة للتغلب على هذه التحديات.

ما هي التحديات الأساسية التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية؟

تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي باللغة العربية مجموعة من المعوقات الأساسية التي تؤثر سلبًا على تقدمها وتطويرها، وفيما يأتي أبرز تحديات الذكاء الاصطناعي باللغة العربية:

 نقص أنظمة الذكاء الاصطناعي المتاحة باللغة العربية

من أبرز تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي بالعربية، هي هيمنة اللغة الإنجليزية في مجال الذكاء الاصطناعي، وقد أدت هذه الهيمنة إلى عدم وجود اهتمام كافٍ لتطوير النماذج الخاصة بالعربية؛ مما ساهم في نقص النماذج المتخصصة التي يمكن أن تفي باحتياجات المتحدثين بالعربية وتلبي متطلباتهم. [1]

وعلى الرغم من تقدم بعض نماذج الذكاء الاصطناعي مثل، جيس (Jais )، الذي يمثل خطوة مهمة نحو تحسين معالجة اللغة العربية، إلا أن هناك حاجة ماسة لتطوير نماذج محلية أكثر فعالية لتلبية متطلبات اللغة العربية بكل تنوعها. [1]

اختلاف اللهجات والتنوع الكبير في محتوى اللغة العربية

تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في اللغة العربية تحديات كبيرة تتعلق بتنوع اللهجات وافتقار النماذج المتقدمة إلى معالجة هذه التباينات في اللغة بشكل فعّال، إذ أنه على الرغم من أن تقنيات مثل، شات جي بي تي (ChatGPT)، و جوجل جيميناي (Google Gemini) قد أحرزت تقدمًا في فهم النصوص باللغة العربية الفصحى، إلا أن التحديات تكمن في التعامل مع اللهجات المختلفة والتنوع الثقافي في اللغة العربية. [1]

إذ تتميز اللغة العربية بثراء لغوي كبير، إلا أن هذا الثراء يمثل تحديًا حقيقيًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي، فتنوع الصرف والنحو في اللغة العربية، بالإضافة إلى تعدد اللهجات، يخلقون تعقيدات كبيرة في عملية معالجة اللغة، إضافةً إلى أن نقص الموارد اللغوية العربية الرقمية، مثل البيانات المُعلمة، يحد من قدرة النماذج على التعلم والتطور. [2]

 المعرفة المحدودة بتطورات الذكاء الاصطناعي

تعتبر المعرفة المحدودة بتطورات الذكاء الاصطناعي أحد العوامل الأساسية في تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية، وفيما يأتي أسباب هذه المعرفة المحدودة:

قلة البيانات

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على كميات ضخمة من البيانات التي يجب تدريبها عليها؛ لكي تتعلم وتطور قدرتها على فهم اللغة البشرية. هذه البيانات تعمل كمرشد للنموذج، لتساعده على ربط الكلمات والجمل بمعانيها الصحيحة، أما في حالة اللغة العربية، فهناك نقص كبير في هذه البيانات. [2]

 هذا النقص يجعل من الصعب على نماذج الذكاء الاصطناعي استيعاب التعقيدات اللغوية للعربية، مثل الصرف والنحو واللهجات المتعددة. ونتيجة لذلك، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع اللغة العربية غالباً أقل دقة وكفاءة مقارنة بتلك التي تعمل باللغات الأخرى مثل الإنجليزية مما يشكل أحد تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية. .[1] [2]

الأبحاث المحدودة

هناك نقص في الأبحاث والموارد المتعلقة بمعالجة اللغة العربية مقارنةً باللغات الأخرى مثل الإنجليزية. هذه الندرة في الأبحاث تعرقل تقدم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على التعامل مع تعقيدات اللغة العربية.[2]

إذ تتمثل المشكلة في أن الأبحاث المتاحة حول معالجة اللغة العربية قليلة نسبياً، مما يعني أن هناك قلة في الأدوات والنماذج التي يمكن استخدامها لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، فإن معظم الأبحاث الحالية تركز على مشاكل محددة مثل تحليل النصوص أو الترجمة الآلية، دون تغطية جوانب أخرى مهمة مثل فهم اللهجات المختلفة أو معالجة النصوص غير الرسمية. [2]

كيف يمكن التغلب على تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في العالم العربي؟

لتخطي التحديات التي تواجه تبني الذكاء الاصطناعي، من الضروري اتباع استراتيجيات فعالة، وفيما يأتي توضيح لكيف نواجه تحديات الذكاء الاصطناعي؟  [3]

• تعزيز جمع البيانات: يجب على الشركات تحسين عمليات جمع البيانات، وتخزينها من خلال الاستثمار في تقنيات مثل إنترنت الأشياء (IoT)؛ مما يساعد في توفير البيانات المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• خفض التكاليف: من الضروري تطوير نماذج عمل تسهم في خفض تكاليف الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، مما يساهم في تحقيق ذلك من خلال الشراكات مع شركات التقنية الكبرى وتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي كمزود خدمة سحابية.
• تطوير القدرات التقنية: يمكن للدول والشركات الاستثمار في تدريب القوى العاملة المحلية، وتعزيز القدرات التقنية من خلال البرامج التعليمية والتدريبية.

وجديرٌ بالذكر أنه رغم التقدم الملحوظ في الذكاء الاصطناعي، لا تزال تطبيقاته باللغة العربية تواجه تحديات كبيرة تتعلق بنقص النماذج المتخصصة، وتنوع اللهجات ونقص البيانات والأبحاث في هذا المجال؛ وللتغلب على تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي باللغة العربية، من الضروري تعزيز جمع البيانات، وخفض التكاليف، وتطوير القدرات التقنية. إذ أنه بتبني هذه الاستراتيجيات، يمكن تحقيق تقدم ملحوظ في تحسين فعالية الذكاء الاصطناعي باللغة العربية، وتعزيز قدراته لتلبية احتياجات المتحدثين بالعربية بشكل أفضل.