تواجه عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي على اللغة العربية عدة تحديات رئيسية. أولها هو نقص البيانات الضخمة والدقيقة التي تعتبر ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. على الرغم من أن اللغة العربية هي واحدة من أكثر اللغات انتشارًا في العالم، إلا أنها لا تزال أقل تأثيرًا في مجال التكنولوجيا الحديثة مقارنة باللغات الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، هناك تعقيدات في إدارة الأصوات الداخلية للألفاظ والكلمات العربية، والتي تختلف في نطقها وتعبيرها عبر مناطق وثقافات مختلفة داخل الوطن العربي. هذا التفاوت يتطلب فهمًا عميقًا للروابط الثقافية والجغرافية المرتبطة بكل شكل عربي خاص لضمان الحصول على عينات تمثيلية واقعية أثناء عمليات التصنيف التدريبية. علاوة على ذلك، هناك حاجة ملحة لوضع خطة واستراتيجية مشتركة للاتفاق على نظام كتابي موحد يضمن فهم الجميع لهذا النظام الجديد بغض النظر عن مكان تواجدهم جغرافيًا. وعلى الرغم من هذه التحديات، تؤكد سارة الموريتاني أن مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي باستخدام اللغة الأم يبقى مشجعًا للغاية نظرًا لمساحة الفرص الواعدة التي تحملها رحلة البحث المستقبليات.
إقرأ أيضا:فتح الأندلس القصة الحقيقية بين المنطق والخرافة
