أفضل أدوات اللغة العربية AI.. من “Qalam” إلى “Lisan”

AI بالعربي – متابعات

مقدمة

خلال السنوات الأخيرة، لم يعد الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على اللغات العالمية مثل الإنجليزية والصينية، بل أصبح يطرق أبواب اللغة العربية بقوة. ومع ظهور منصات مثل Qalam وLisan، بدأنا نشهد سباقًا محمومًا لتطوير أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تفهم النصوص العربية بمختلف لهجاتها. في هذا التقرير نستعرض أبرز هذه الأدوات وكيف تعكس تحولات السوق، لتكشف كيف تتحول اللغة العربية من متلقٍ للتكنولوجيا إلى مركز اختبار حقيقي لقدرات الذكاء الاصطناعي.

Qalam: التحرير والتصحيح في ثوب ذكي

أداة Qalam تمثل جيلًا جديدًا من محررات النصوص العربية. فهي لا تكتفي بتصحيح الأخطاء الإملائية والنحوية، بل تقترح أيضًا بدائل أسلوبية لتناسب السياق.

• التوجه: يستهدف Qalam الطلاب والصحفيين والباحثين الذين يبحثون عن دقة لغوية.

• القيمة المضافة: دعم القواعد العربية بشكل معمّق، بما في ذلك الإعراب وتصحيح التراكيب.

• التجربة العملية: في بيئة صحفية، ساعدت الأداة على تسريع التحرير بنسبة 30% دون التضحية بالمعنى.

هذا يعكس اتجاهًا أكبر: لم تعد الأدوات مجرد مصححات آلية، بل أصبحت شركاء في عملية الكتابة نفسها.

Lisan: الترجمة والفهم متعدد اللهجات

بينما يركز Qalam على التصحيح، يتجه Lisan نحو الترجمة والفهم المتعدد. الأداة قادرة على تفسير النصوص العربية بمختلف لهجاتها – من الخليجية إلى المغاربية – وترجمتها إلى لغات عالمية.

• التوجه: يخدم المؤسسات الإعلامية والشركات متعددة الجنسيات.

• القيمة المضافة: القدرة على فهم التعبيرات العامية المعقدة.

• التجربة العملية: في اختبارات مع محتوى من تويتر، نجح Lisan في تفسير السياقات الساخرة التي عادة ما تفشل فيها الأنظمة الأخرى.

هذا يؤكد أن المعركة في مجال الذكاء الاصطناعي لم تعد حول مجرد الترجمة، بل حول الفهم الثقافي العميق.

أدوات أخرى تكمّل المشهد

• Noon AI: أداة تعليمية تركز على تمكين الطلاب من تحسين كتاباتهم بالعربية عبر الشرح الفوري للقواعد.

• Tarteel: تطبيق مخصص لفهم النصوص القرآنية بالذكاء الاصطناعي، يعكس الجانب الروحي والديني للتقنية.

• ArabGPT: نموذج عام يدعم المحادثة بالعربية الفصحى، مع محاولات لدمج اللهجات تدريجيًا.

التحديات المشتركة

رغم التقدم الكبير، تواجه أدوات اللغة العربية عقبات تقنية:

• تنوع اللهجات: من الصعب بناء قاعدة بيانات موحدة.

• التشكيل والإعراب: ما يزال التنبؤ بالحركات الدقيقة تحديًا أمام الخوارزميات.

• قلة البيانات: مقارنة بالإنجليزية، تفتقر العربية إلى مجموعات ضخمة من البيانات المهيكلة.

السوق العربي: بين التعليم والإعلام

اللافت أن المؤسسات التعليمية في الخليج بدأت في اعتماد أدوات مثل Qalam لدعم الطلبة، فيما تتجه القنوات الإخبارية العربية لاستخدام Lisan في ترجمة المحتوى العاجل. هذا الاستخدام المزدوج يعكس حقيقة أن الذكاء الاصطناعي العربي لا يخدم قطاعًا واحدًا، بل يتحول إلى بنية تحتية رقمية تشمل التعليم، الإعلام، والتجارة الإلكترونية.

واجهة رقمية لأداة Qalam في تحرير النصوص

عرض مرئي لأداة Lisan أثناء الترجمة

جربت كل أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية في ٢٠٢٤، ودي الخلاصة!

س: ما الفرق بين Qalam وLisan؟
ج: Qalam يركز على التصحيح والتحرير، بينما Lisan متخصص في الترجمة وفهم اللهجات.

س: هل هذه الأدوات تدعم اللهجات العربية؟
ج: نعم، خصوصًا Lisan الذي يُعرف بقدرته على فهم اللهجات الخليجية والمغاربية.

س: ما أبرز التحديات أمام الذكاء الاصطناعي العربي؟
ج: قلة البيانات، صعوبة التشكيل، وتنوع اللهجات.

س: هل يمكن استخدامها في التعليم؟
ج: بالتأكيد، Qalam مثلًا أصبح أداة مهمة في دعم الطلاب في كتابة المقالات والأبحاث.

الخلاصة

المنافسة بين أدوات مثل Qalam وLisan تعكس دخول اللغة العربية عصرًا جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي. فبين التصحيح، الترجمة، والفهم الثقافي، تتحول هذه الأدوات إلى جسور رقمية تربط المستخدم العربي بالعالم، وتجعل الذكاء الاصطناعي شريكًا يوميًا في التعليم والإعلام والعمل.

اقرأ أيضًا: مقارنة نارية بين Vivo V60 وHonor 400 Lite.. من يتربع على عرش الفئة المتوسطة في 2025؟