في حين أفصح أكاديمي أن اللغة العربية في عصر الثورة الرقمية تواجه تحديات كبيرة، وأكد أهمية اللغة العربية في العصر الرقمي كواحدة من أكثر اللغات انتشارًا في العالم، ويتحدث بها 400 مليون نسمة في 22 دولة، رسم خارطة طريق لمعالجة تحديات المحتوى العربي في الذكاء الاصطناعي، تشتمل على 8 حلول ممكنة.
ضرورة لضمان الاستمرار
شدد الأكاديمي محمد الهلال على أهمية معالجة التحديات، وأنها ليست مجرد خيار، بل ضرورة لضمان استمرار اللغة العربية كأداة تواصل ثقافية وعلمية واقتصادية قوية في عصر الصورة الرقمية، لذلك هناك حاجة ملحة للتعامل مع هذه التقنيات بطريقة تحفظ هويتنا الثقافية ولغتنا الأم من الاندثار أو التهميش، حيث إن استخدام الذكاء الاصطناعي بات أداة لتعزيز الابتكار في اللغة العربية، مع التركيز على حماية تراثنا الثقافي العريق، مضيفًا أنه مع التحول الرقمي المتسارع أصبحت اللغة العربية تواجه تحديات كبيرة، مثل نقص المحتوى الرقمي، وضعف الأدوات التقنية الداعمة لها مقارنة باللغات الأخرى، مثل الإنجليزية والصينية.
رقمنة التراث العربي
قال الهلال: «رقمنة الكتب والمخطوطات القديمة هي إحدى أهم الإنجازات التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات OCR، الخاصة بالتعرف البصري على الحروف، وتحويل النصوص القديمة إلى محتوى رقمي يمكن البحث فيه بسهولة. وعلى الرغم من الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، يجب توخي الحذر لضمان أن تكون التقنيات المستخدمة متوافقة مع القيم الثقافية والمجتمعية، ويجب تطوير خوارزميات قادرة على فهم السياقات الثقافية والدينية التي تتميز بها اللغة العربية»، مؤكدًا ضرورة التعاون في بناء منصة موحدة تجمع اللهجات المختلفة، وقواعد البيانات يمكن عبرها تطوير نموذج ذكاء اصطناعي أكثر شمولية.
الحلول:
01 - بناء قواعد بيانات مصنفة وعالية الجودة.
02 - تعزيز الموارد مفتوحة المصدر.
03 - تحسين تمثيل اللغة العربية في النماذج العالمية.
04 - إنشاء منصات تعاونية لتطوير المحتوى العربي
05 - رقمنة النصوص التراثية المعقدة.
06 - زيادة الاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي الموجهة للعربية.
07 - تطوير محتوى تعليمي باللغة العربية.
08 - تصميم نماذج لفهم النصوص غير المشكلة.
التحديات:
01 - قلة البيانات المصنفة: تفتقر اللغة العربية إلى قواعد بيانات موثوقة، مما يضعف نماذج الذكاء الاصطناعي.
02 - تعقيد البنية اللغوية: اللغة العربية ذات نظام لغوي معقد، مما يصعّب معالجة نصوصها مقارنة بالإنجليزية.
03 - تعدد اللهجات: اختلاف اللهجات العربية يعقّد فهم النماذج اللغة العامية.
04 - قلة الموارد المفتوحة: هناك نقص في الموارد المفتوحة المصدر للغة العربية.
05 - صعوبة النصوص التراثية: النصوص التراثية تمثل تحديًا في المعالجة.
06 - قلة الاستثمار: التمويل في الذكاء الاصطناعي يتركز على اللغات الأكثر استخدامًا، مما يؤخر تطوير العربية.
07 - ضعف التعاون الإقليمي: تفتقر المؤسسات العربية إلى مبادرات موحدة لتطوير المحتوى العربي.
ضرورة لضمان الاستمرار
شدد الأكاديمي محمد الهلال على أهمية معالجة التحديات، وأنها ليست مجرد خيار، بل ضرورة لضمان استمرار اللغة العربية كأداة تواصل ثقافية وعلمية واقتصادية قوية في عصر الصورة الرقمية، لذلك هناك حاجة ملحة للتعامل مع هذه التقنيات بطريقة تحفظ هويتنا الثقافية ولغتنا الأم من الاندثار أو التهميش، حيث إن استخدام الذكاء الاصطناعي بات أداة لتعزيز الابتكار في اللغة العربية، مع التركيز على حماية تراثنا الثقافي العريق، مضيفًا أنه مع التحول الرقمي المتسارع أصبحت اللغة العربية تواجه تحديات كبيرة، مثل نقص المحتوى الرقمي، وضعف الأدوات التقنية الداعمة لها مقارنة باللغات الأخرى، مثل الإنجليزية والصينية.
رقمنة التراث العربي
قال الهلال: «رقمنة الكتب والمخطوطات القديمة هي إحدى أهم الإنجازات التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات OCR، الخاصة بالتعرف البصري على الحروف، وتحويل النصوص القديمة إلى محتوى رقمي يمكن البحث فيه بسهولة. وعلى الرغم من الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، يجب توخي الحذر لضمان أن تكون التقنيات المستخدمة متوافقة مع القيم الثقافية والمجتمعية، ويجب تطوير خوارزميات قادرة على فهم السياقات الثقافية والدينية التي تتميز بها اللغة العربية»، مؤكدًا ضرورة التعاون في بناء منصة موحدة تجمع اللهجات المختلفة، وقواعد البيانات يمكن عبرها تطوير نموذج ذكاء اصطناعي أكثر شمولية.
الحلول:
01 - بناء قواعد بيانات مصنفة وعالية الجودة.
02 - تعزيز الموارد مفتوحة المصدر.
03 - تحسين تمثيل اللغة العربية في النماذج العالمية.
04 - إنشاء منصات تعاونية لتطوير المحتوى العربي
05 - رقمنة النصوص التراثية المعقدة.
06 - زيادة الاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي الموجهة للعربية.
07 - تطوير محتوى تعليمي باللغة العربية.
08 - تصميم نماذج لفهم النصوص غير المشكلة.
التحديات:
01 - قلة البيانات المصنفة: تفتقر اللغة العربية إلى قواعد بيانات موثوقة، مما يضعف نماذج الذكاء الاصطناعي.
02 - تعقيد البنية اللغوية: اللغة العربية ذات نظام لغوي معقد، مما يصعّب معالجة نصوصها مقارنة بالإنجليزية.
03 - تعدد اللهجات: اختلاف اللهجات العربية يعقّد فهم النماذج اللغة العامية.
04 - قلة الموارد المفتوحة: هناك نقص في الموارد المفتوحة المصدر للغة العربية.
05 - صعوبة النصوص التراثية: النصوص التراثية تمثل تحديًا في المعالجة.
06 - قلة الاستثمار: التمويل في الذكاء الاصطناعي يتركز على اللغات الأكثر استخدامًا، مما يؤخر تطوير العربية.
07 - ضعف التعاون الإقليمي: تفتقر المؤسسات العربية إلى مبادرات موحدة لتطوير المحتوى العربي.
