لماذا يعاني الذكاء الاصطناعي في التهجئة؟

يتفوق الذكاء الاصطناعي بسهولة في اجتياز اختبار الـ SAT وهزيمة أبطال الشطرنج الكبار وإصلاح الأخطاء في الشيفرة كأنها لا شيء. ولكن عندما تواجه الذكاء الاصطناعي متنافسين من طلاب المدارس الإعدادية في مسابقة التهجئة، فإنه سيخرج من المنافسة بسرعة تفوق ما يمكنك أن تقول “انتشار”.

على الرغم من التقدم الذي شهده الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال غير قادر على التهجئة. إذا طلبت من مولِّدات النصوص إلى الصور مثل DALL-E إنشاء قائمة لمطعم مكسيكي، فقد تلاحظ بعض العناصر الشهية مثل “طااو” و “بورتو” و “انشيدا” بين سيل من الهراء الآخر.

وعلى الرغم من أن ChatGPT قد يكون قادرًا على كتابة ورقاتك البحثية بدلاً منك، إلا أنه يظهر عجزه الكوميدي عندما تطلب منه تكوين كلمة مؤلفة من 10 أحرف بدون حروف “A” أو “E” (أخبرني أنها “بالاكلافا”). وفي الوقت نفسه، عندما حاول أحد الأصدقاء استخدام الذكاء الاصطناعي في إنستجرام لإنشاء ملصق يحمل عبارة “منشور جديد”، أنشأ الذكاء الاصطناعي صورة تبدو وكأنها تظهر شيئًا لا يمكننا تكراره هنا في تك كرنش، وهي موقع عائلي.

يقول أسملش تيكا هادغو، مؤسس شركة لسان وزميل في معهد داير: “يميل مولِّدات الصور إلى أداء أفضل بكثير فيما يتعلق بالأشياء مثل السيارات ووجوه الأشخاص، وأقل فيما يتعلق بالأشياء الصغيرة مثل الأصابع والخط اليدوي”.

تختلف التكنولوجيا الأساسية لمولِّدات الصور ومولِّدات النصوص، ومع ذلك، كلا النوعين من النماذج يواجهان صعوبات مشابهة في التفاصيل مثل التهجئة. تعتمد مولِّدات الصور عمومًا على نماذج الانتشار، التي تعيد بناء صورةبكتل صغيرة تدعى البكسلات. وعلى الرغم من أن البكسلات قد تكون قادرة على تمثيل الصور بدقة عالية، إلا أنها ليست قادرة على تمثيل تفاصيل دقيقة مثل الشعيرات الدقيقة في الخط اليدوي.

من ناحية أخرى، تعتمد مولِّدات النصوص على نماذج اللغة التي تحاول تمثيل الكلمات والجمل في شكل تسلسل من الرموز. وعلى الرغم من أن هذه النماذج قادرة على توليد نصوص طويلة ومعقدة، إلا أنها غالبًا ما تواجه صعوبة في توليد التهجئة الصحيحة وفهم الصيغ اللغوية المعقدة.

تعتبر التهجئة مهمة صعبة للذكاء الاصطناعي بسبب الطبيعة التعقيدية للغة والتنوع الكبير في القواعد اللغوية والاستثناءات. إضافة إلى ذلك، فإن التهجئة قد تتطلب معرفة بسياق النص والمعاني المحتملة للكلمات، وهو تحدي إضافي يواجه الذكاء الاصطناعي.

من المهم أن نلاحظ أن التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي لا يتوقف، وقد تحققت بالفعل تقدمات كبيرة في توليد النصوص وتحسين التهجئة. إلا أنه لا يزال هناك الكثير من العمل المتبقي لتحقيق دقة واحترافية أعلى في هذا المجال. قد ترى تحسينات مستقبلية في الذكاء الاصطناعي تساعد في تجاوز صعوبات التهجئة وتحقيق نتائج أفضل في هذا الجانب.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي