الاستفادة من الحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين التواصل العالمي في Panasonic Connect

السيد أوتسوبو، هل يمكنك أن تشرح لنا دورك الحالي في الشركة ونطاق مسؤولياتك؟

أنا عضو في قسم البحث والتطوير في Panasonic Connect. بصفتي المدير الأول، أتولى مسؤولية البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي لاستخدامه في مجموعة متنوعة من القطاعات والمؤسسات. وأروّج أيضاً لتكنولوجياتنا ومبادراتنا في مجال الذكاء الاصطناعي أمام العملاء الآخرين.

شركة Panasonic Connect Corporation هي عضو في مجموعة Panasonic Group. بدأنا كشركة داخلية تابعة لشركة Panasonic Corporation ومسؤولة عن الحلول المخصصة للشركات (B2B)، ثم أصبحت كيانًا قانونيًا مستقلًا عندما أعيد تنظيم الشركة، وأصبحت شركة قابضة. يشمل عملاؤنا بشكل أساسي الشركات والوكالات الحكومية.

رسالتنا هي إحداث تغيير في المجتمع (من القاعدة إلى القمة) وربط هذا التغيير بالتنمية المستقبلية. بدأنا أولاً بأجهزة حديثة، وعملنا مباشرة مع مجموعة واسعة من العملاء. بعدها، لاحظنا أنّ عملاءنا لم يكونوا يبحثون عن أجهزة، بل عن حلول. 

للعملاء في قطاعات سلسلة التوريد، والخدمات العامة، والبنية التحتية لنمط الحياة، والترفيه، كنا نوفر في الأصل التكنولوجيا لأجهزة مثل أجهزة العرض والبرمجيات. الآن نقدم أيضًا خدمات استشارية لفهم العمليات التجارية التي يعتمدها العملاء.

أنا مسؤول عن قسم البحث والتطوير التكنولوجي، ما يعني أنني أشارك في البحث والتطوير مع التركيز على المجالات التكنولوجية التالية: 

• المجال الرقمي: مثل ما يُعرف بـ "داخل أجهزة الكمبيوتر الشخصية والسحابة"
• الإدراك الحسي: ما يراه البشر ويسمعونه في هذا العالم المادي الذي نعيش فيه
• الذكاء الاصطناعي والمحاكاة: لأغراض البحث/الاستكشاف في مجال أجهزة الاستشعار
• الروبوتات: التكنولوجيا التي نطورها كخدمات للعملاء الذين يحتاجونها

ونعمل أيضًا على خطة لتوسيع نطاق خدماتنا. على سبيل المثال، تقدم شركة Blue Yonder، وهي شركة أمريكية استحوذنا عليها في العام 2021، خدمات برمجيات أنظمة البنية التحتية للشركات في مجال سلسلة التوريد. نوسّع نطاق الخدمة حالياً من خلال دمج البيانات التي نجمعها في هذا المجال.

هل يمكنك مناقشة التحديات من ناحية اللغة؟

تتمتع Panasonic Connect بقاعدة عملاء عالمية، ومع الاستحواذ على Blue Yonder، أصبح لدينا الآن عدد أكبر من العملاء في الخارج.

بالإضافة إلى ذلك، يشجع رئيسنا التنفيذي، ياسويوكي هيغوتشي، على تنفيذ الإصلاحات الإدارية والداخلية. أعلنا أيضاً عن إطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي، ConnectAI. ونتعاون مع العديد من الخبراء الخارجيين لتغيير طريقة إجراء البحوث والتطوير.

رئيسي في العمل متواجد في ألمانيا منذ العام الماضي، وأنا على اتصال دائم به لمناقشة الاستراتيجيات التكنولوجية واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي المقبلة. علاوةً على ذلك، يتزايد عدد زملائي الباحثين الذين يعملون على مستوى عالمي، بما في ذلك أعضاء من أفريقيا والصين.

في بيئة كهذه، لا بدّ أن تنشأ مشاكل في التواصل على أساس يومي. ومن المهم أن نحافظ على حماس الباحثين، بخاصة من حيث إدارة قسم البحث والتطوير. البحث هو مجال صعب: قد يتحقق النجاح مرة من أصل عشر محاولات، إن تحقق.

في هذه الحالة، من الضروري توصيل نية التعليمات الصادرة عن المشرف إلى أعضاء الفريق بشكل صحيح. إذا لم نتواصل بشكل مناسب عند تغيير سياسات البحث، مثلاً، قد تؤدي كلمة واحدة خاطئة إلى نتيجة غير متوقعة بسبب اختلاف كبير في التصور والمفهوم.

ومن الجدي بالذكر أيضاً أنّ مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي يتطوّر بسرعة كبيرة. نعيش حالياً في عالم تصبح فيه التكنولوجيا التي صدرت قبل أسبوع واحد عتيقة، وتتطوّر تكنولوجيا جديدة. فلمواكبة كل جديد، يجب أن أقرأ العديد من الأوراق البحثية كل يوم وأقدمها في المؤتمرات. وقد أبطأت قراءتي وكتابتي باللغة الإنكليزية عملي بشكل كبير.

في مواجهة مثل هذه التحديات اللغوية، أفترض أنك تستخدم وظيفة الترجمة في DeepL Pro. هل يمكنك إخبارنا غيّرت هذه الخطوة عملك؟

إنّ استخدام DeepL قد أدى إلى تغيير عالمنا، حقاً.

سأناقش فائدتَين أساسيتَين. أولاً، وكما يلاحظ كل من يستخدم الخدمة، فإن الترجمة طبيعية تماماً كما لو كنت تكتب باللغة اليابانية. لا أرصد تقريبًا أي ترجمة غير سلسة من الإنكليزية إلى اليابانية أو العكس، علماً أنّ هذه المشكلة شائعة عند استخدام الخدمات المجانية التقليدية. 

ثانياً، سرعة الترجمة. لا شكّ أنّ خدمة الترجمة من DeepL سريعة، ولكن أُجرى عليها أيضاً الكثير من الابتكارات في واجهة المستخدم. على سبيل المثال، أصبح من الممكن الآن التواصل بلغات مختلفة بطريقة مذهلة. ما عليك سوى كتابة المُختصَر "Control CC" لتبدأ ترجمة النص المحدد على الفور.

أستخدم متصفّح Wiki للتواصل مع مديري وتجنّب سوء الفهم. أكتب الجمل باللغة اليابانية، ولكن لدي DeepL في ملحق المتصفّح، لذا يمكن ترجمة الجمل المكتوبة باللغة اليابانية مباشرة إلى اللغة الإنجليزية. رئيسي في العمل يملك أيضًا حساباً على DeepL، ولا أعرف ما إذا يرى المحتوى باللغة الإنكليزية أو الألمانية، ولكن يمكنه أيضًا رؤية شاشة متصفّح Teams وشاشة Wiki باللغة التي يفضلها.

شهدنا تغييراً كبيراً ومذهلاً بفضل القدرة على التواصل بوضوح وسرعة بعدة لغات.

كانت Panasonic Connect من أوائل الشركات التي جربت DeepL Write Pro. هل يمكنك إخبارنا المزيد عن طريقة استخدام هذه الأداة في شركتكم؟

أستخدم اللغة الإنكليزية في الغالب عندما أكتب أوراق بحثية. وأعمل على تقييم DeepL Write Pro مع أعضاء يكتبون أوراقًا بحثية أيضًا، وأول ما قالوه هو أن الأداة مفيدة بالفعل.

سألتهم كيف يكتبون عادة الأوراق باللغة الإنجليزية، والكثير منهم يكتبون الجمل باللغة اليابانية ثم يترجمونها إلى الإنجليزية. العملية المعتمَدة سابقاً كانت تقتضي طلب خدمة تحرير بشرية مدفوعة الأجر، لتنقيح النص الإنجليزي وإرساله إلى مجلة دولية. 

ولكن، عندما استخدمنا DeepL Write لتعديل ورقة حرّرناها مِن قَبل، وجدنا أنّ أداة DeepL Write قدمت اقتراحات تحرير أكثر بـ 5-6 مرات من الخدمة المدفوعة، التي أجرت 2-3 تصحيحات لكل صفحة. أجد الاقتراحات البديلة لتحسين النص فعالة للغاية.

استخدم عضو آخر في فريقي خدمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لترجمة وتحرير الأوراق التي يكتبها للمجلات الأجنبية. عندما تناقشت معه لتقييم DeepL Write، أخبرني أنّ المشكلة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (العام) هي أنه إذا غيّرت الفروق الدقيقة قليلاً، يتغيّر النص إلى شيء مختلف تمامًا عن الترجمة السابقة. 

وهذا يعني فقدان تتبع التغييرات والتوافق بين الأجزاء المعدلة، ما يجعل من الصعب التحكم في النصوص. عندما نعدّل النص باستخدام DeepL Write، يمكننا أن نرى بوضوح أي قسم يتوافق مع القسم آخر، ويمكننا التصحيح بحسب المقصود. بالنسبة إلينا، هذا هو أحد أقوى ميزات DeepL Write.

كيف ترى العالم إذا أُزيلت حواجز اللغة؟

تشمل أبحاثنا وتطويراتنا الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونحن مهتمون جدًا بالاتجاهات التكنولوجية التي ندرسها حاليًا. أعتقد أنّ المستقبل القريب سيشهد تطوراً إضافياً في مجال الذكاء الاصطناعي. 

أحد التطورات المحتملة هو إمكانية إجراء استنتاجات منطقية، وأعتقد أن ذلك سيتحقق في المستقبل القريب جدًا. ستصبح النتائج مستندة بشكل أكبر إلى المنطق. 

ثانياً، أعتقد أن التخصيص أمر ممكن. يمكن للذكاء الاصطناعي الاستجابة لما يقوله الشخص، وللفروق الدقيقة التي يعنيها، وفي الوقت نفسه، تبقى البيانات محمية. أعتقد أن التوازن بين التخصيص والأمان سيتحقق على الأرجح نتيجة للتطور التكنولوجي.

بالإضافة إلى ذلك، مع تطوّر الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، سيتحسّن فهمه للسياق. أعتقد أننا سنشهد في السنوات القليلة المقبلة تطوراً في طريقة تفسير سياق الترجمة، ثم التعبير عنه بشكل مناسب.

ومع ذلك، لن نتمكن من التواصل بشكل حقيقي عبر المجتمعات المتنوعة إلا عندما يتمكن الأشخاص من مختلف اللغات والثقافات من فهم معنى التعابير الضمنية أو الدقيقة ثقافيًا. هذه التعابير، التي هي ضمنية في أذهاننا ومفاهيمنا، تختلف باختلاف الثقافة. 

وإذا استطعنا فهمها، سنتجاوز حقاً للتنوع والتواصل المباشر. بعد هدم حاجز اللغة، ستكون القيم والثقافة هي الخطوة التالية، وأنا أتطلع إلى ذلك. من الناحية التقنية، أعلم أنّ المهمة صعبة، لكنني أنتظر بفارغ الصبر التقدم الذي سنحرزه في هذا المجال.