ایا تاسو کله هم فکر کړی چې لوی برانډونه څنګه پوهیږي چې مصرف کونکي د محصول، کمپاین، یا حتی یوې وروستۍ پیښې په اړه څه احساس کوي؟ ښه، دا د جادو په څیر ښکاري، مګر ځواب د احساساتو تحلیل کې دی، یوه ټیکنالوژي چې د مصنوعي استخباراتو (AI) لخوا پرمخ وړل کیږي چې په ټولنیزو رسنیو کې څرګند شوي احساساتو پوهیدو لپاره یوه اړینه وسیله ګرځیدلې ده.
خو دا څنګه کار کوي؟
د احساساتو تحلیل د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په ساحه کې یو تخنیک دی، چې د AI یوه څانګه ده، چې هڅه کوي په متنونو کې څرګند شوي نظرونه وپیژني، استخراج کړي او طبقه بندي کړي. په بل عبارت، دا هغه څه "لولي" چې تاسو آنلاین پوسټ کوئ او هڅه کوي چې تشریح کړي چې ایا تاسو د یوې موضوع په اړه مثبت، منفي یا بې طرفه یاست.
دا تخنیک په پراخه کچه په پلیټ فارمونو لکه ټویټر، انسټاګرام، فیسبوک، او حتی د یوټیوب ویډیو تبصرو یا ګوګل بیاکتنو کې کارول کیږي. شرکتونه، حکومتونه، څیړنیزې ادارې، او د بازار موندنې مسلکیان دا وسیله کاروي ترڅو په انټرنیټ کې د مختلفو موضوعاتو په اړه د مصرف کونکي "مزاج" اندازه کړي، د محصول له پیل څخه تر ولسمشرۍ ټاکنو پورې. د دې کولو لپاره، مصنوعي استخبارات د ماشین زده کړې ماډلونه کاروي چې د ډیرو معلوماتو سره روزل شوي. پدې معلوماتو کې د متنونو مثالونه شامل دي چې دمخه یې د "مثبت،" "منفي،" یا "بې طرفه" په توګه لیبل شوي، سیسټم سره مرسته کوي چې د مختلفو احساساتو سره تړلي ژبني نمونې زده کړي.
د دې د پوهیدو لپاره په عمل کې، موږ کولی شو مثالونه وکاروو، لکه عبارت "زه دا فلم خوښوم، دا حیرانونکی و!" کوم چې معمولا د مثبت په توګه طبقه بندي کیږي. برعکس، "خدمت ډیر خراب و" د منفي په توګه تشریح کیږي. ډیر بې طرفه عبارتونه، لکه "ما نن محصول ترلاسه کړ ،" ښکاره احساسات نه لري او د بې طرفه په توګه طبقه بندي شوي. مګر دا دومره ساده ندي لکه څنګه چې ښکاري، ځکه چې AI هم اړتیا لري چې د ننګونو سره معامله وکړي لکه:
- طنز او طنز: "واه، څومره ښه خدمت... نه!" په څیر عبارتونه لږ پرمختللي ماډلونه مغشوش کوي.
- سلېنګ او سیمه ییزې خبرې: غیر رسمي اصطلاحات له سیمې څخه تر سیمې پورې خورا توپیر لري او تطابق ته اړتیا لري.
- شرایط: ورته کلمه کولی شي د هغې د کارونې پورې اړه ولري. د مثال په توګه، "سړه" کولی شي د تودوخې یا د یو شخص چلند تشریح کړي.
د دې پیچلتیاوو سره د مقابلې لپاره، خورا عصري حلونه د ژورو عصبي شبکو پر بنسټ ماډلونه کاروي، لکه BERT او GPT (د GPT-4 په شمول)، کوم چې د جملو بشپړ شرایط تحلیلوي.
د ټیکنالوژۍ په کارولو سره، شرکتونه کولی شي د احساساتو تحلیل ترسره کړي ترڅو په ریښتیني وخت کې د دوی د برانډ شهرت وڅاري. که چیرې یو نوی پیل شوی محصول په ټولنیزو رسنیو کې نیوکې ترلاسه کړي، شرکت کولی شي په چټکۍ سره غبرګون وښيي، د لویو بحرانونو څخه مخنیوی وکړي. د ټاکنو کمپاینونو په جریان کې، ګوندونه د خپلو ویناوو او ستراتیژیو د تنظیم لپاره د رایې ورکوونکو احساسات تحلیلوي. سربیره پردې، د اتومات پیرودونکو خدماتو سیسټمونه دمخه دا ټیکنالوژي کاروي ترڅو ډیر عاجل یا مهم پیغامونه لومړیتوب ورکړي. حتی د عامې روغتیا ادارې د ټولنیزو رسنیو څارنه کوي ترڅو د نښو نښانو ذکرونو پراساس د ناروغۍ خپریدو کشف کړي.
خو د ټولو ټیکنالوژیو په څیر، دا یو هم خپل نیمګړتیاوې لري. که څه هم ګټور دی، د مصنوعي ذهانت په واسطه د احساساتو تحلیل بشپړ نه دی. ژبني ابهام، جعلي خبرونه، او د محتوا لاسوهنه کولی شي پایلې تحریف کړي. سربیره پردې، د محرمیت او ډیجیټل څارنې په اړه اخلاقي بحثونه شتون لري، ځکه چې دا سیسټمونه د کاروونکو معلومات تحلیلوي، ډیری وختونه د دوی له پوهې پرته. د دې دلیل لپاره، پایلې باید په احتیاط او انساني څارنې سره تشریح شي. مصنوعي ذهانت یو پیاوړی وسیله ده، مګر دا لاهم د تجربه لرونکو شنونکو انتقادي او شرایطو ته اړتیا لري.
د تولیدي مصنوعي ذهانت ټیکنالوژیو او څو ماډل ماډلونو (کوم چې متن، انځور، آډیو او ویډیو یوځای پوهیږي) پرمختګ سره، تمه کیږي چې د احساساتو تحلیل به په زیاتیدونکي توګه دقیق او پیچلی شي. ډیر ژر، دا به ممکنه وي چې نه یوازې پوه شي چې خلک څه وايي، بلکې دا هم چې دوی دا څنګه وايي - د غږ ټون، د مخ څرګندونې، او حتی په وینا کې وقفې په پام کې نیولو سره.
انټرنیټ د انسان د چلند یوه ښه هنداره ده، او د احساساتو تحلیل، د مصنوعي استخباراتو په مرسته، د دې انعکاس د زیاتیدونکي وضاحت سره د پوهیدو زده کړه کوي.
د ګلیبر روډریګز لخوا، د مصنوعي ذهانت، ستراتیژۍ، ټیکنالوژۍ او واک بازار موندنې متخصص.
