تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على ITSM: الاختلافات بين البرمجة اللغوية العصبية و NLU وسبب أهميتها في تكنولوجيا المعلومات (ثلاثة أجزاء)

في مشاركتي السابقة ، قمت بمشاركة أمثلة لكيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) الآن في تكنولوجيا المعلومات.

نظرنا أيضًا في كيفية استخدام البيانات التاريخية والملاحظة لتعليم نماذج التعلم الآلي لمعالجة الدورة الكاملة لتقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات.

في هذا المنشور ، أناقش الأهمية الافتراضية للعوامل الافتراضية التي تجمع بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وفهم اللغة الطبيعية (NLU) مع إمكانية تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات الأفضل للموظفين.

NLP & NLU: ما الفرق؟

يشير المصطلحان NLP و NLU إلى أنظمة تسمح لأجهزة الكمبيوتر والبشر بالتفاعل باستخدام اللغة الطبيعية بدلاً من الكلمات الأساسية والرموز. على الرغم من وجود العديد من بنيات النظام التي تميز NLU عن NLP (أي التعلم الآلي ، التعلم المتعمق ، الشبكات العصبية ، وما إلى ذلك) ، بشكل عام ، NLU هو شكل متقدم من NLP (superset) يمكن اعتباره

عند التفكير في الذكاء الاصطناعي لمبادرة ITSM ، من المهم فهم قيمة البرمجة اللغوية العصبية والخطيرة اللغوية العصبية. يوفر كل نهج فرصًا فريدة للوكالات الافتراضية من حيث مشاركة الموظفين.

للحصول على تمييز واضح بين NLP و NLU ، من المفيد تصنيفها من حيث القدرات الكمية والنوعية.

معالجة اللغة الطبيعية

البرمجة اللغوية العصبية هي شكل من أشكال المعالجة اللغوية الكمية والإحصائية القائمة على البيانات على أساس الحسابات التقريبية والاحتمالية. على الرغم من أن المقاربات القائمة على البيانات لمعالجة اللغة دقيقة إلى حد ما ، إلا أنها تعتمد على النظرية الرياضية أكثر من الاعتماد على اللغة والفهم البشري.

بهذه الطريقة ، تحظى البرمجة اللغوية العصبية بالأولوية في اكتشاف الأنماط في البيانات ، مما يسمح للوكلاء الافتراضيين بالمشاركة في مربعات حوار بسيطة ومكتوبة. ومع ذلك ، نظرًا لأن الوكلاء الافتراضيين الذين يعتمدون على البرمجة اللغوية العصبية لا يمكنهم سوى فهم جزء من اللغة المنطوقة اليومية ، فإنهم يميلون إلى إساءة فهم الأسئلة غير العادية أثناء الابتعاد عن السيناريو. ونتيجة لذلك ، فإن وكالات VL التي تعتمد فقط على موظفي مقرها في البرمجة اللغوية العصبية ستنظر فقط في مجموعة من الاستبيانات وتتطلب خدمة مستمرة.

فهم اللغة الطبيعية

تضيف NLU نهجًا لغويًا نوعيًا لمعالجة اللغة يعتمد على البرمجة اللغوية العصبية. تفهم الوكالات الافتراضية القائمة على NLU الغرض من المستخدم ، ونتيجة لذلك ، يمكن أن تجري محادثات بطلاقة - وهي مهارة مطلوبة في صناعة الخدمات. على سبيل المثال ، قد يتطلب طلب إعادة تعيين كلمة المرور البسيط بعض الأسئلة التوضيحية حول إصدار التطبيق أو الدور أو نظام التشغيل. يمكن فقط NLP تحديد الغرض من استرداد كلمة المرور. يمكن لـ NLP + NLU تشخيص المشكلة وحلها.

أفضل معًا:

مع الوكلاء الافتراضيين الذين يعتمدون على البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للنظام الاستجابة بالنصوص البرمجية إذا قدم الموظفون متطلبات منظمة للغاية وغير متوقعة.

في البداية ، يجب تدريب الوكلاء الافتراضيين على التعرف على التعريفات والمصطلحات والإجابات القياسية.

في الوقت نفسه ، في بيئة ديناميكية مثل مكتب خدمة تكنولوجيا المعلومات ، يجب على الوكلاء الافتراضيين أيضًا الحصول على بيانات غير منظمة وغير متوقعة ، وتحويلها إلى بيانات منظمة ، واتخاذ الإجراءات المناسبة. على سبيل المثال ، يمكن للوكالات الافتراضية القائمة على NLU الكشف عن الكلمات المضللة والاختصارات والمفردات لتحديد نوايا المستخدم بشكل أفضل ، مما يسمح لها بالوصول إلى محادثات أكثر تخصيصًا وطبيعية.

يعزز النهج الهجين لمعالجة اللغة باستخدام كل من تقنيات NLP و NLU قدرة الوكيل الافتراضي على التفاعل بشكل طبيعي مع الأشخاص.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للوكلاء الافتراضيين الأكثر فعالية الوصول إلى مصادر وأنظمة بيانات متعددة ، مثل العوامل البشرية ، للتعامل مع الاستفسارات و / أو الإجابة على الأسئلة. على سبيل المثال ، لمساعدة الموظف في الوصول إلى Salesforce ، يجب على الوكيل الظاهري إدارة جميع الحسابات اللازمة من خلال خطوات الإنشاء والتحقق ، وأتمتة تكوين المستخدم في Salesforce ، وتسجيل تذكرة مكتب خدمة على نظام ITSM. أهداف المراقبة.

إن القدرة على تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات للموظفين في الامتثال في الوقت الحقيقي لعمليات الأعمال تمكن مؤسسات تكنولوجيا المعلومات من خفض أسعار MTTR وتذاكر السفر دون تلبية احتياجات العملاء أو تقويض إدارة تكنولوجيا المعلومات والتحكم المناسبين.

بالنسبة لمنصبي التالي ، سأستكشف أهمية الوكلاء الافتراضيين الذين يعتمدون على البرمجة اللغوية العصبية و NLU في تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات لتلبية احتياجات القوى العاملة المتنقلة والعالمية المتزايدة باستمرار.