با پیشرفت هوش مصنوعی و رشد روزافزون تکنولوژی، یکی از جذاب‌ترین و چالش‌برانگیزترین مسائل، درک زبان طبیعی توسط ماشین‌ها بوده. از همون اول که هوش مصنوعی به دنیا اومد، محققان همیشه دنبال این بودن که ماشین‌ها بتونن زبان انسان‌ها رو مثل خودمون بفهمن و باهاش تعامل کنن. وقتی از یه دستیار صوتی مثل Siri یا Google Assistant چیزی می‌پرسیم، یا وقتی یه عبارت رو تو گوگل سرچ می‌کنیم، انتظار داریم که دقیقاً منظورمون رو بفهمن و جواب درست بدن. اما تا چند سال پیش، الگوریتم‌های گوگل خیلی تو این کار موفق نبودن و درک زبان طبیعی هنوز برای ماشین‌ها یه چالش بزرگ بود.
اینجا بود که بِرت وارد صحنه شد و سال 2018، گوگل با معرفی الگوریتم برت تحولی بزرگ تو دنیای پردازش زبان طبیعی ایجاد کرد. این مدل نه تنها یکی از پیچیده‌ترین مدل‌های یادگیری عمیقه، بلکه تونسته سطح درک زبان توسط ماشین‌ها رو به شدت بالا ببره. BERT این قابلیت رو داره که جمله‌ها و کلمات رو به شکلی که انسان‌ها می‌فهمن، درک کنه. برای همین، تأثیراتش رو تو خیلی از جنبه‌های زندگی روزمره‌مون می‌بینیم؛ از بهبود نتایج جستجوی گوگل گرفته تا پیشرفت در سیستم‌های ترجمه و حتی تشخیص احساسات توی شبکه‌های اجتماعی.
حالا بیایید با هم نگاهی دقیق‌تر به بِرت بندازیم و بفهمیم این الگوریتم چی هست و چطور تونسته هوش مصنوعی رو یه قدم به انسان‌ها نزدیک‌تر کنه.
BERT یعنی چی؟
الگوریتم BERT یه مدل یادگیری عمیق (Deep Learning) هست که توسط گوگل تو سال 2018 معرفی شد. این مدل برای درک زبان طبیعی طراحی شده و تفاوتش با بقیه مدل‌ها تو اینه که برخلاف خیلی از الگوریتم‌های قدیمی، BERT می‌تونه یه جمله رو به صورت دوطرفه (Bidirectional) پردازش کنه. یعنی هم به کلمات قبل از یه کلمه نگاه میکنه و هم به کلمات بعد از اون تا معنی دقیق‌تری بفهمه.
الگوریتم بِرت چطوری کار میکنه؟
الگوریتم بِرت از یه نوع معماری به اسم ترانسفورمر استفاده میکنه. ترانسفورمرها به مدل‌ها کمک می‌کنن تا بتونن ارتباطات بین کلمات مختلف رو تو یه جمله یا حتی تو چند جمله پیدا کنن. برای اینکه BERT این کار رو بهتر انجام بده، گوگل دو مرحله اصلی رو برای آموزشش در نظر گرفت:
1. پیش‌آموزش (Pre-training): اینجا BERT با حجم عظیمی از متن‌ها آموزش می‌بینه. تو این مرحله، کلمات خاصی از جمله‌ها حذف می‌شه و الگوریتم برت باید حدس بزنه که اون کلمه چی بوده. این روش باعث می‌شه که مدل بتونه رابطه بین کلمات مختلف رو خوب یاد بگیره.
2. آموزش ویژه (Fine-tuning): بعد از پیش‌آموزش، BERT می‌تونه برای کارهای مختلف مثل ترجمه، دسته‌بندی متن، یا حتی تشخیص احساسات آموزش داده بشه. این یعنی الگوریتم BERT می‌تونه خودش رو برای انواع وظایف مختلف وفق بده.
الگوریتم بِرت توانایی انجام چه کارهایی رو داره؟
BERT یه ابزار همه‌کاره تو دنیای پردازش زبان طبیعیه. ازش تو خیلی از کارها استفاده می‌شه، مثل:
– جستجوی گوگل: گوگل از الگوریتم بِرت استفاده میکنه تا بهتر بفهمه شما تو سرچ‌هاتون دقیقاً دنبال چی هستید. مثلاً اگه شما سرچ کنید “رستوران خوب نزدیک من”، BERT کمک میکنه گوگل بفهمه که شما منظور دقیقتون چی بوده و نتایج بهتری رو بهتون نشون بده.
– ترجمه ماشینی: BERT می‌تونه به مدل‌های ترجمه ماشینی کمک کنه تا ترجمه‌هایی دقیق‌تر و طبیعی‌تر ارائه بدن.
– تشخیص احساسات: توی شبکه‌های اجتماعی یا سیستم‌های پشتیبانی، BERT می‌تونه بفهمه که کاربران دارن خوشحال، ناراحت یا عصبانی صحبت می‌کنن.
چرا الگوریتم BERT انقدر مهمه؟
الگوریتم BERT از همون ابتدا به یکی از محبوب‌ترین مدل‌های پردازش زبان طبیعی تبدیل شد، و دلیل این محبوبیت فقط به خاطر نام جدید یا تکنیک‌های پیشرفته‌ی مورد استفاده‌اش نبود، بلکه به خاطر توانایی منحصربه‌فردی بود که در درک زبان طبیعی به نمایش گذاشت. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در زمینه پردازش زبان توسط ماشین‌ها، درک دقیق مفهوم و معنای کلمات و جملات در زمینه‌های مختلف است. زبان انسان‌ها پر از ابهام، اصطلاحات و تغییرات معنایی است که فهمیدن اون‌ها برای ماشین‌ها بسیار دشواره. اما BERT این مشکل رو با رویکرد خاص خودش به نحوی حل کرد که تاثیرات اون در حوزه‌های مختلف بسیار چشم‌گیر بوده.
درک دوطرفه یا Bidirectional
یکی از دلایل اصلی که الگوریتم برت خیلی مهمه، توانایی منحصر به فردش در درک دوطرفه (bidirectional) جملاته. مدل‌های پردازش زبان قدیمی‌تر، مثل Word2Vec یا GloVe، فقط قادر بودن جملات رو از یک جهت (چپ به راست یا راست به چپ) بخونن و تحلیل کنن. این به این معناست که اون‌ها نمی‌تونستن به‌طور کامل تمام اطلاعات موجود در یک جمله رو برای درک بهتر مفهوم بررسی کنن.
اما الگوریتم BERT می‌تونه هم‌زمان به کلمات قبل و بعد از یک کلمه توجه کنه و از تمام زمینه‌ی جمله برای فهمیدن معنی دقیق استفاده کنه. این یعنی وقتی BERT یک کلمه رو می‌بینه، نمیاد فقط به کلمات قبلی یا بعدی نگاه کنه، بلکه از کل جمله استفاده میکنه تا معنای کلمه رو بفهمه.
این ویژگی درک دوطرفه باعث می‌شه الگوریتم BERT بتونه حتی کلمات چند معنایی رو به‌درستی تشخیص بده. مثلاً کلمه “سیب” ممکنه به عنوان یک میوه یا برند به کار بره، ولی با توجه به جمله‌ای که این کلمه توش اومده، BERT می‌فهمه که منظور کدوم معنی بوده. این قابلیت برای خیلی از کارهای پردازش زبان، مثل ترجمه یا خلاصه‌سازی متون، یه انقلاب محسوب می‌شه.
پیش آموزش و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
یکی دیگه از دلایل اهمیت BERT، رویکرد پیش‌آموزش (pre-training) و انتقال یادگیریه. BERT با استفاده از حجم زیادی از داده‌های متنی آموزش داده می‌شه، اما این فقط شروع ماجراست. بعد از اینکه این مدل به صورت کلی آموزش دید، می‌شه اونو برای کارهای خاصی مثل تحلیل احساسات، ترجمه یا حتی پاسخ‌دهی به سوالات به صورت ویژه آموزش داد (fine-tuning). این یعنی BERT می‌تونه به صورت عمومی زبان رو یاد بگیره و بعدش برای وظایف خاص، به سرعت تطبیق پیدا کنه.
این قابلیت BERT به شدت از کارایی و دقت اون توی پروژه‌های مختلف کمک میکنه. به جای اینکه هر بار برای هر کار جدید از اول مدل بسازیم، می‌تونیم از مدل‌های از پیش آموزش دیده BERT استفاده کنیم و اون‌ها رو برای نیازهای خاص خودمون تنظیم کنیم. این مفهوم انتقال یادگیری باعث شد که توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی توی حوزه زبان طبیعی سریع‌تر و موثرتر بشه.
بهبود قابل توجه نتایج در کارهای متنوع
BERT توانایی این رو داره که توی خیلی از وظایف پیچیده و مختلف پردازش زبان طبیعی عملکرد بی‌نظیری داشته باشه. از دسته‌بندی متن‌ها و تحلیل احساسات گرفته تا پاسخ‌دهی به سوالات پیچیده و حتی ترجمه‌های دقیق‌تر، BERT به وضوح ثابت کرده که یکی از بهترین ابزارهای حال حاضر توی این حوزه است. برای مثال، توی سیستم‌های جستجو مثل گوگل، BERT کمک میکنه تا موتور جستجو بتونه منظور دقیق کاربر رو از جستجوی خودش بفهمه و نتایج مناسب‌تری رو نمایش بده. این یعنی وقتی شما یه سوال پیچیده رو توی گوگل سرچ می‌کنید، BERT می‌تونه متوجه بشه که دقیقاً دنبال چه چیزی هستید و نتایج بهتری رو به شما پیشنهاد بده.
همچنین توی زمینه‌های دیگه مثل ترجمه ماشینی، BERT به بهبود کیفیت ترجمه کمک شایانی کرده. برخلاف مدل‌های قدیمی که ترجمه‌ها رو کلمه به کلمه انجام می‌دادن، BERT می‌تونه با در نظر گرفتن کل جمله، ترجمه‌های دقیق‌تر و روان‌تری رو ارائه بده.
افزایش دقت و کارایی در پردازش زبان
از اونجایی که BERT می‌تونه با استفاده از کل جمله یا حتی چند جمله پشت سر هم معنای دقیق‌تری از کلمات رو استخراج کنه، دقت و کارایی سیستم‌های پردازش زبان طبیعی که از BERT استفاده می‌کنن به طرز چشمگیری افزایش پیدا کرده. این یعنی مدل‌هایی که با BERT ساخته می‌شن، می‌تونن وظایف پیچیده‌تری رو با دقت بالاتر و در زمان کوتاه‌تری انجام بدن. مثلاً توی سیستم‌های پشتیبانی مشتری، BERT می‌تونه کمک کنه تا سیستم بهتر بفهمه مشتری چی می‌خواد و سریع‌تر جواب‌های مناسبی بده.
جمع‌بندی
BERT یکی از قدرتمندترین مدل‌های پردازش زبان طبیعیه که به ماشین‌ها کمک میکنه بهتر از قبل زبان انسان‌ها رو بفهمن. از جستجوی گوگل گرفته تا ترجمه‌های بهتر و حتی تشخیص احساسات، این الگوریتم تقریباً تو همه زمینه‌ها استفاده می‌شه. شاید خیلی‌ها وقتی ازش استفاده می‌کنن متوجه نشن، ولی BERT پشت خیلی از تکنولوژی‌های مدرن امروزیه که زندگی روزمره ما رو راحت‌تر کرده. حالا اگه دفعه بعد تو گوگل یه چیزی سرچ کردین و دیدین جواب دقیق‌تری گرفتین، یادتون باشه که یه تشکر کوچیک به BERT بدهکارید! 😉
