دستیار هوشمند یک نرم افزار است که میتواند دستورات و سوالات کاربر را به صورت صوتی یا متنی دریافت کند و وظایف مختلفی را برای او انجام دهد. برای این کار، دستیار هوشمند از چندین تکنولوژی مختلف استفاده میکند. برخی از این تکنولوژیها عبارتند از:
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
این تکنولوژی به دستیار هوشمند امکان میدهد که صدای کاربر را شناسایی کرده و آن را به نوشتار تبدیل کند. برای این کار، دستیار هوشمند از الگوریتم‌های پردازش سیگنال، زبان شناسی محاسباتی و یادگیری ماشین استفاده میکند.
برای این کار، کامپیوتر باید قوانین زبان را بداند و بتواند صداهای مختلف را از هم تشخیص دهد. بعضی وقتها صدای ما روشن نیست یا با سر و صدا مخلوط میشود، پس کامپیوتر باید هوشمند باشد تا این مشکلات را حل کند. تشخیص گفتار کاربردهای زیادی دارد، مثلاً میتوانید با صحبت کردن به تلفن همراه، پیامک بفرستید یا دستورات خود را به دستگاههای الکترونیکی بدهید. همچنین تشخیص گفتار میتواند در زمینههای آموزش، پزشکی، امنیت و سرگرمی به کار رود.
تشخیص گفتار یک فرایند است که شامل چندین مرحله است:
پیش‌پردازش صوت
در این مرحله، صوت ورودی را به قطعات کوچکتر تقسیم میکنند و نویزها و اختلالات را از آن حذف میکنند.
استخراج ویژگی‌های صوت
در این مرحله، از روش‌های آماری و سیگنال پردازی برای تبدیل صوت به داده‌های عددی استفاده میکنند. این داده‌ها باید بتوانند ویژگی‌های مهم صوت را نشان دهند، مثلاً فرکانس، شدت، طول و زمان.
شناسایی واحدهای صوتی
در این مرحله، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص واحدهای کوچکتر صوت، مثلاً حروف، هجاها یا کلمات استفاده میکنند. این الگوریتمها باید بتوانند از داده‌های عددی به دست آمده در مرحله قبل، واحدهای صوتی را تفکیک کنند.
ساختاردهی و تفسیر گفتار
در این مرحله، از قوانین زبان و دانش معنایی برای ساختاردهی و تفسیر گفتار استفاده میکنند. این قوانین و دانش ممکن است شامل دستور زبان، لغات، جملات، عبارات یا مفاهیم باشند. هدف این است که گفتار را به صورت منطقی و درست به متن یا فرمان تبدیل کنند.
بسته به نوع سامانه تشخیص گفتار، این مراحل ممکن است کم یا زیاد باشند یا با هم ترکیب شوند. همچنین بسته به نوع کاربرد، سامانه تشخیص گفتار باید با چالش‌های مختلف روبرو شود، مثلاً تعداد زبان‌ها، لهجه‌ها، سبک‌ها یا سطح‌های گفتار
تولید گفتار (Speech Synthesis)
این تکنولوژی به دستیار هوشمند امکان میدهد که نوشتار را به صدا تبدیل کرده و با کاربر صحبت کند. برای این کار، دستیار هوشمند از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل نحو، تلفظ، لحن و تاکید استفاده میکند. تولید گفتار به زبان ساده، یعنی اینکه کامپیوتر بتواند متن یا فرمانی را که ما می‌نویسیم یا میدهیم را بخواند و بگوید. برای این کار، کامپیوتر باید قوانین زبان را بداند و بتواند صداهای مختلف را تولید کند.
بعضی وقتها متن یا فرمان ما روشن نیست یا با خطا مخلوط میشود، پس کامپیوتر باید هوشمند باشد تا این مشکلات را حل کند. تولید گفتار کاربردهای زیادی دارد، مثلاً میتوانید با نوشتن یک پیام، آن را به صورت صوتی به دیگران ارسال کنید یا از دستورات صوتی برای کنترل دستگاههای الکترونیکی استفاده کنید. همچنین تولید گفتار میتواند در زمینههای آموزش، پزشکی، امنیت و سرگرمی به کار رود.
مراحل تولید گفتار در دستیار هوشمند عبارتند از:
معناشناسی
در این مرحله، دستیار هوشمند معنای درخواست کاربر را تشخیص میدهد و منبع مناسب برای پاسخ را انتخاب میکند. برای مثال، اگر کاربر بپرسد «ساعت چند است؟»، دستیار هوشمند باید زمان فعلی را به عنوان منبع پاسخ در نظر بگیرد.
تولید متن
در این مرحله، دستیار هوشمند با استفاده از قواعد زبان و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یک جمله مناسب برای پاسخ به درخواست کاربر تولید میکند. برای مثال، اگر زمان فعلی ساعت ۱۰:۳۰ باشد، دستیار هوشمند میتواند جمله «الان ساعت ده و نیم است» را تولید کند.
تبدیل متن به صوت
در این مرحله، دستیار هوشمند با استفاده از تکنولوژی تبدیل گفتار به متن (Text To Speech)، جمله تولید شده را به صورت صوت خوانده و به کاربر ارسال میکند. در این فرآیند، دستیار هوشمند باید صوت را با توجه به واحدهای آوایی، ویژگی‌های صوتی، لحن و احساسات تولید کند.
یک دستیار هوشمند بگیر
فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding)
فهم زبان طبیعی یکی از زیرشاخه‌های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) است که به درک معنا و مفهوم داده‌های زبانی توسط کامپیوتر می‌پردازد. فهم زبان طبیعی از جمله سخت‌ترین مسائل هوش مصنوعی است و هدف آن این است که کامپیوتر بتواند زبان نوشته شده یا سخنرانی را همانند انسان‌ها درک کند. برای مثال، اگر کاربر بگوید «چطور به خانه برگردم؟»، فهم زبان طبیعی باید بتواند علاوه بر تشخیص کلمات، مقصود کاربر را هم شناسایی کند و مناسب‌ترین پاسخ را ارائه دهد. فهم زبان طبیعی در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی نقش دارد، مانند ترجمه ماشینی، پاسخ به سؤالات، بازشناسی گفتار، دستیار هوشمند، استخراج اطلاعات و خلاصه‌سازی متن.
این تکنولوژی به دستیار هوشمند امکان میدهد که معنای نوشتار یا گفتار کاربر را درک کرده و منطق، هدف و نیازهای آن را شناسایی کند. برای این کار، دستیار هوشمند از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل دستور زبان، استخراج اطلاعات، استنتاج منطقی و چالش پاسخگوئي استفاده مي كند.
فهم زبان طبیعی شامل مراحل زیر میشود:
تجزیه و تحلیل سطح واژگان
در این مرحله، کامپیوتر کلمات را از یکدیگر جدا کرده و نوع و معنای هر کلمه را تشخیص میدهد. برای مثال، اگر جمله «من به خانه رفتم» باشد، کامپیوتر باید بفهمد که «من» ضمیر شخص اول، «به» حرف اضافه، «خانه» اسم مفرد و «رفتم» فعل گذشته است.
تجزیه و تحلیل سطح جمله
در این مرحله، کامپیوتر ساختار دستوری جمله را تعیین میکند و رابطه بین کلمات را شناسایی میکند. برای مثال، اگر جمله «من به خانه رفتم» باشد، کامپیوتر می‌فهمد که «خانه» جزئی از عبارت حرف اضافه «به خانه» است و «به خانه» جزئی از عبارت فعلی «رفتم به خانه» است و «رفتم به خانه» جزئی از جمله «من به خانه رفتم» است.
تجزیه و تحلیل سطح متن
در این مرحله، کامپیوتر معنای کلی متن را درک میکند و رابطه بین جملات را تشخیص میدهد. برای مثال، اگر دو جمله «من به خانه رفتم» و «آنجا خالی بود» باشد، کامپیوتر باید بفهمد که «آنجا» به «خانه» اشاره دارد و دو جمله با هم در ارتباط هستند.
استنباط و استخراج اطلاعات
در این مرحله، کامپیوتر با استفاده از دانش خود یا منابع خارجی، پاسخ به سؤالات یا درخواست‌های کاربر را تولید میکند. برای مثال، اگر کاربر بپرسد «چرا خانه خالی بود؟»، کامپیوتر باید با استنباط از متن یا جستجو در منابع دیگر، پاسخ مناسب را ارائه دهد.
تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
این تکنولوژی به دستیار هوشمند امکان میدهد که پاسخ مناسب به نوشتار یا گفتار کاربر را به صورت نوشتار یا گفتار تولید کرده و بازخورد بدهد. تولید زبان طبیعی یک فرایند نرم‌افزاری است که داده‌های خام یا ساخت یافته را به متون حاوی زبان طبیعی تبدیل میکند. این فرایند شبیه به این است که انسان‌ها ایده‌های خود را به صورت نوشتاری یا شفاهی بیان کنند. تولید زبان طبیعی میتواند برای اهداف مختلف استفاده شود، مانند تولید گزارش، شرح تصویر، بات مکالمه و نوشتن خلاق.
تولید زبان طبیعی ممکن است با استفاده از قواعد دستور زبان، الگوهای متنی یا مدل‌های آماری پیاده‌سازی شود. NLG در مقابل درک زبان طبیعی قرار دارد، که در آن سیستم کامپیوتری سعی دارد معنای جملات ورودی را فهمیده و نمایش مناسب برای آن‌ها انتخاب کند.
تولید زبان طبیعی از الگوریتم‌های مختلفی استفاده میکند، بسته به نوع ورودی و خروجی مورد نظر. برخی از الگوریتم‌های رایج عبارتند از:
الگوریتم‌های مبتنی بر قالب (Template-based)
این الگوریتمها با استفاده از قالب‌های آماده و پرکردن جای خالی‌های آن‌ها با داده‌های ورودی، متن را تولید میکنند. این روش ساده و سریع است، اما کمتر خلاق و منعطف است.
الگوریتم‌های مبتنی بر قاعده (Rule-based)
این الگوریتمها با استفاده از قواعد دستور زبان و معناشناسی، متن را تولید میکنند. این روش دقیق و منطقی است، اما نیاز به دانش گسترده از زبان و تعریف قواعد دارد.
الگوریتم‌های مبتنی بر آمار (Statistical)
این الگوریتمها با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های زبان طبیعی، مدل‌های آماری را آموزش داده و با استفاده از آن‌ها، متن را تولید میکنند. این روش خلاق و منعطف است، اما نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی دارد.
در این مطلب سعی کردیم برای شما بگوییم که دستیار هوشمند با استفاده از تکنولوژی‌های مختلف مثل تشخیص صدا، تحلیل احساسات و تولید زبان طبیعی، میتونه با کاربرانش ارتباط برقرار کنه و به نیازها و علاقه‌هایشان پاسخ بدهد. این تکنولوژیها همگی بخشی از حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند که در حال پیشرفت روزافزون می‌باشند. دستار هوشمند یک مثال از کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره است که میتواند خدمات جالب و مفیدی رو به مشتریان ارائه بدهد.
پیامی ارسال کنید