في بلد يضم 22 لغة رسمية ومئات اللهجات، يمثل بناء ذكاء اصطناعي شامل تحديًا هائلاً. من سائقي التوصيل إلى الخدمات الحكومية، تستكشف الهند كيف يمكن للتكنولوجيا كسر الحواجز اللغوية ودمج الملايين في الثورة الرقمية.
محتويات المقالة:
- مقدمة: مشكلة سائق التوصيل اللغوية
- تحدي البيانات: الوقود النادر للذكاء الاصطناعي
- مشروع «باشيني»: مبادرة حكومية طموحة
- تطبيقات عملية: من الحكومة إلى الصحة
- حل Zepto: تمكين السائقين بلغاتهم
- خطر تهميش اللهجات
- مستقبل مخصص: مساعدة المدخنين على الإقلاع
- خاتمة: عندما يتحدث التطبيق لغتك
مقدمة: مشكلة سائق التوصيل اللغوية
قضى فينيت ساوانت العامين الماضيين يتنقل في شوارع مومباي على دراجته البخارية كسائق توصيل. يقول: «التواجد على الطريق دائمًا ما يكون مرهقًا للغاية وخاصة في مدن مثل مومباي». لكن عندما بدأ، كانت حواجز اللغة مشكلة إضافية. لغته الأولى هي الماراثية ويتحدث الإنجليزية «قليلاً جدًا». كان هذا يسبب له مشاكل في وظيفته الجديدة، حيث كانت جميع التعليمات باللغة الإنجليزية. كان يضطر إلى أن يطلب من زملائه مساعدته في فهم ما يجب عليه فعله.
لم تكن هذه مشكلة فردية. فصاحب عمله، شركة Zepto، التي تعد بـ«أسرع توصيل للبقالة عبر الإنترنت في الهند»، لم يكن من المثالي أن يكافح سائقوها مع تعليمات التسليم.
تحدي البيانات: الوقود النادر للذكاء الاصطناعي
إن صعوبات السيد ساوانت شائعة. يقول البروفيسور بوشباك بهاتاشاريا، من معهد التكنولوجيا الهندي في مومباي، أحد كبار الخبراء في استخدام الذكاء الاصطناعي في اللغات الهندية: «الهند لديها 22 لغة رسمية ومئات اللهجات. بدون تكنولوجيا تفهم هذه اللغات وتتحدث بها، يتم استبعاد الملايين من الثورة الرقمية». يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات مثل صفحات الويب والكتب. في اللغات واسعة الانتشار مثل الهندية والإنجليزية، من السهل نسبيًا الحصول عليها، ولكن بالنسبة للغات الأخرى، الأمر أكثر صعوبة.
يقول البروفيسور بهاتاشاريا: «التحدي الرئيسي لإنشاء نماذج لغوية هندية هو توفر البيانات. أنا أتحدث عن البيانات المكررة. البيانات ذات الجودة الخشنة متوفرة. لكن هذه البيانات ليست ذات جودة عالية جدًا، فهي تحتاج إلى تصفية. المشكلة في الهند هي أنه بالنسبة للعديد من اللغات الهندية، وخاصة اللهجات القبلية والإقليمية، هذه البيانات ببساطة غير موجودة أو غير مرقمنة».
مشروع «باشيني»: مبادرة حكومية طموحة
للمساعدة في معالجة المشكلة، ساهم البروفيسور بهاتاشاريا في مشروع «باشيني»، وهو مشروع حكومي لتطوير مجموعات البيانات عالية الجودة اللازمة لتدريب الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى مجموعات البيانات، قام «باشيني» ببناء نماذج لغوية للذكاء الاصطناعي وخدمات ترجمة بـ 22 لغة. بدأ المشروع في عام 2022، وهو مهمة ضخمة، لكنه حقق بالفعل الكثير من التقدم. يستضيف «باشيني» حاليًا 350 نموذجًا لغويًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي عالجت أكثر من مليار مهمة.
تطبيقات عملية: من الحكومة إلى الصحة
تعمل أكثر من 50 إدارة حكومية مع «باشيني»، بالإضافة إلى 25 حكومة ولاية. على سبيل المثال، تُستخدم تقنية «باشيني» في روبوتات المحادثة متعددة اللغات للخدمات العامة ولترجمة الخطط الحكومية إلى اللغات المحلية. يأمل أميتاب ناج، الرئيس التنفيذي لشركة Digital India، قسم «باشيني»، أنه في غضون العامين أو الثلاثة أعوام القادمة، سيتمكن المستخدمون في المناطق الريفية من الوصول إلى الخدمات الحكومية والأدوات المالية وأنظمة المعلومات بلغاتهم الأصلية من خلال الصوت.
حل Zepto: تمكين السائقين بلغاتهم
لتسهيل هذه العملية، عقدت Zepto شراكة مع Reverie Language Technologies قبل عام لتقديم خدمة ترجمة بالذكاء الاصطناعي لسائقيها. منذ ذلك الحين، تمكن سائقو التوصيل من الاختيار بين ست لغات على تطبيق Zepto. يقول السيد ساوانت: «لم أعد مضطرًا للتخمين. في السابق، كنت أستغرق وقتًا أطول في القراءة وأحيانًا أرتكب أخطاء. الآن إذا كتب العميل ’دق الجرس‘، أحصل على هذه التعليمات باللغة الماراثية. لذا، لست مضطرًا للسؤال أو التحقق مرة أخرى. كل شيء واضح».
خطر تهميش اللهجات
بينما ستجعل تكنولوجيا الترجمة التواصل أسهل، هناك «احتمال لتهميش اللهجات الأقل شيوعًا»، كما يقول فيفيكاناندا باني، المؤسس المشارك لشركة Reverie. ويضيف: «سيكون التحدي هو التأكد من أن الفوائد المذهلة للتقدم اللغوي المدفوع بالذكاء الاصطناعي لا تؤدي عن طريق الخطأ إلى تقليص التنوع الغني للغة البشرية».
مستقبل مخصص: مساعدة المدخنين على الإقلاع
حاليًا، يمكن أن يكون تصميم أي برنامج ذكاء اصطناعي للتعامل مع عمليات معقدة مثل الرعاية الصحية أمرًا صعبًا للغاية. يعمل كشيتيج جادهاف، الأستاذ المساعد في مركز كويتا للصحة الرقمية في معهد التكنولوجيا الهندي في مومباي، على برنامج ذكاء اصطناعي من شأنه أن يساعد الناس على الإقلاع عن التدخين. سيقوم الذكاء الاصطناعي «أولاً بتحديد نوع المحادثة التي يحتاجها الشخص وبناءً على ذلك سيصيغ الأسئلة ويظهر التعاطف والعواطف». وكل ذلك، كما يأمل، سيتم في النهاية بـ 22 لغة.
خاتمة: عندما يتحدث التطبيق لغتك
مرة أخرى في شوارع المدينة، زاد فينيت ساوانت عدد الطرود التي يسلمها من عشرة إلى حوالي 30 طردًا يوميًا، ويرجع الفضل في ذلك جزئيًا إلى وظيفة الترجمة في تطبيق التوصيل. يعتقد أنه سيساعد المزيد من الناس مثله. يقول: «إنه يجعلنا نشعر بأننا ننتمي. ليس كل شخص يفهم اللغة الإنجليزية. عندما يتحدث التطبيق لغتنا، نشعر بثقة أكبر، ونعمل بشكل أفضل».
