گرامرلی چگونه کار می ‌کند؟

یکی از دغدغه‌های زبان‌آموزان و کاربرانی که باید متون خود را به زبان انگلیسی بنویسند، اطمینان از رعایت قواعد گرامری و نوشتن جملات صحیح است. برنامه گرامرلی از پیش‌روترین نرم‌افزارهایی است که در این شرایط به کمک شما می‌آید. گرامرلی در سال 2009 و در اکراین راه اندازی شد. این برنامه که یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است می‌تواند اشتباهات نگارشی، گرامری، املایی و …. متن انگلیسی شما را اصلاح کند و آن را تبدیل به یک نوشته تمیز و بدون اشتباه کند.

برای هرکسی که از گرامرلی استفاده می‌کند ممکن است این سوال پیش آمده باشد که فناوری پشت این نرم‌افزار چیست؟ آن همه اصلاح و پیشنهاد و بهبود کلمات از کجا می‌آید؟ یک تیم از جادوگران؟ مجموعه‌ای از ربات‌هایی که روی کلمات وسواس دارند؟ یا یک ویرایش‌گر انسانی که احتمالا سرش نیز بسیار شلوغ است؟!
اگر فکر می‌کنید “روبات‌ها” مسئولیت اصلاح نوشته‌های شما را برعهده دارند به نوعی درست فکر کرده‌اید. گرامرلی از یک سیستم پیشرفته قدرت می‌گیرد که با استفاده از قوانین، الگوها و تکنیک‌های هوش مصنوعی همچون یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی نوشته شما را بهبود می‌بخشد. زبان انسان سطوح مختلفی دارد که می‌تواند مورد تجزیه و تحلیل و پردازش قرار گیرد؛ از واج‌ها و تکواژها و کلمات موجود در یک جمله یا ساختار گرامری گرفته تا پاراگراف‌ها و متن‌های کامل. سیستم هوش مصنوعی گرامرلی، یادگیری ماشین را با انواع رویکردهای پردازش زبان طبیعی ترکیب می‌کند. پردازش زبان طبیعی شاخه ای از هوش مصنوعی است که با یاددهی به ماشین ها برای درک و پردازش زبان انسانی (به عنوان مثال انگلیسی) باعث می‌شود کارهایی همچون ترجمه ماشین ، تجزیه و تحلیل احساسات، امتیاز‌دهی مقاله و در مورد گرامرلی بهبود نوشتار متن به بهترین نحو انجام گیرد.

آموزش سیستم هوش مصنوعی

یک بخش مهم در ساختن سیستم هوش مصنوعی، آموزش آن است. از این لحاظ هوش مصنوعی مانند کودکان است. بچه‌ها از طریق تقویت مثبت یا منفی و مشاهده اطرافیان یاد می‌گیرند چگونه رفتار کنند. همانند بچه ها، اگر می‌خواهید سیستم هوش مصنوعی شما مفیدتر و کاربردی شود، باید مراقب باشید که چه چیزی را آموزش می‌دهید و وقتی اوضاع بد پیش رفت چگونه مداخله کنید.
اولین قدم انتخاب داده‌های آموزشی با کیفیت بالا برای یادگیری سیستم است. در مورد گرامرلی، این داده‌ها ممکن است به صورت مجموعه بزرگی از جملات باشد. جملاتی که که محققان آن‌ها را سازمان‌دهی و برچسب‌گذاری می‌کنند به طوری که الگوریتم‌های هوش مصنوعی بتوانند آنها را درک کنند. برای مثال، اگر می‌خواهید هوش مصنوعی شما نحوه استفاده صحیح از کاما را بیاموزد، باید جملاتی را که در آن کاما به شکل اشتباهی به کار رفته نشان دهید. با این روش سیستم می‌تواند یاد بگیرد که کاما در چه شرایطی غلط است، سپس شکل صحیح آن را در جملات نشان دهید. بدین ترتیب هوش مصنوعی یاد می‌گیرد که چگونه خطاهای کاما را بیابد و آن‌ها را برطرف سازد.
از سوی دیگر سیستم‌های هوش مصنوعی نیز نیاز به بازخورد از طرف انسان دارند. به عنوان مثال، وقتی گرامرلی پیشنهادی به کاربران می‌دهد و درصد بالایی این پیشنهاد را رد می‌کنند زبان‌شناسان و محققان گرامرلی الگوریتم های موجود در پشت این پیشنهاد را بازبینی و اصلاح می‌کنند تا دقیق تر و مفیدتر شوند.

درست همانند انسان‌ها هوش مصنوعی نیز گاهی اوقات خطا می‌کند. این امر به ویژه هنگامی اتفاق می‌افتد که هوش مصنوعی با شرایطی روبرو شود که تجربه قبلی در آن نداشته باشد. گرامرلی آموزش دیده است تا متنی را که به طور طبیعی نوشته شده است اصلاح کند، بنابراین در کشف اشتباهاتی که به طور طبیعی هنگام نوشتن افراد رخ می‌دهد خوب عمل می‌کند اما در یافتن جملاتی که به عمد اشتباه نوشته شده‌اند، کارایی زیادی ندارد.