الوجبات السريعة الرئيسية
تم بناء نماذج الذكاء الاصطناعي العامة متعددة اللغات على افتراضات تتمحور حول اللغة الإنجليزية والتي تتعطل عند تطبيقها على صوت عربي بتقنية الذكاء الاصطناعي بسبب هيكلها اللغوي الفريد (نظام الجذر والنمط).
إن التنوع الهائل لأكثر من 25 لهجة عربية، والتي غالبًا ما تكون مختلفة مثل الإسبانية عن الإيطالية، يجعل النماذج المدربة على اللغة العربية الفصحى الحديثة (MSA) غير فعالة لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي مثل نسخ مركز الاتصال باللغة العربية.
تتطلب الاتصالات الحديثة في دول مجلس التعاون الخليجي، والتي يتم تحديدها من خلال تبديل الرموز (المزج بين العربية والإنجليزية) و «أرابيزي»، تخصصًا التعرف على الكلام باللغة العربية التي يمكنها التعامل مع التحولات متعددة اللغات وداخل الجملة.
الدقة «الجيدة بما فيه الكفاية» للنماذج العامة (غالبًا ما يكون معدل الخطأ في الكلمات 30-40٪) غير مجدية من الناحية التشغيلية وتخلق مخاطر امتثال ومالية كبيرة لمؤسسات دول مجلس التعاون الخليجي.
في السباق العالمي لبناء أنظمة تعمل بالصوت، ترسخ خيال مناسب: أن إضافة لغة جديدة هي مسألة بسيطة لتغذية المزيد من البيانات في نموذج عالمي متعدد اللغات. هذا النهج الواحد الذي يناسب الجميع، على الرغم من فعاليته على الورق، يفشل تمامًا عند تطبيقه على صوت عربي بتقنية الذكاء الاصطناعي. اللغة ليست مجرد عمود آخر في مجموعة البيانات؛ إنها نظام معقد ومتنوع وغني ثقافيًا يحطم الافتراضات الموجودة في بنيات الذكاء الاصطناعي المرتكزة على اللغة الإنجليزية.
بالنسبة لـ 450 مليون ناطق بالعربية في جميع أنحاء العالم، تكون النتيجة تجربة رقمية محبطة حيث تجبرهم التكنولوجيا على التكيف مع قيودها [1]. بناء تقنية الصوت العربي إن ما يخدم العالم العربي حقًا يتطلب نهجًا مخصصًا ومستقرًا - وليس فكرة لاحقة متعددة اللغات.
















%20for%20Arabic%20Conversational%20AI%20%20%20.png)

.avif)