دراسة علمية ترصد علاقة الذكاء الاصطناعي بالبنية الصوتية للريفية

كشفت دراسة علمية حديثة نُشرت في مجلة Nature، عن صعوبات كبيرة تواجه أنظمة التعرف التلقائي على الكلام في فهم اللغة الأمازيغية الريفية (تاريفيت)، مسلطة الضوء على تحديات لغوية وتقنية تعيق تطوير تكنولوجيا رقمية شاملة لهذه اللغة.
وأجرى الدراسة الباحثان محمد افقير وGeorgia Zellou، حيث اعتمدا على تجربة شملت 37 متحدثاً أصلياً للريفية، طُلب منهم نطق كلمات بأسلوبين مختلفين: نطق واضح وآخر عادي. وهدفت الدراسة إلى اختبار مدى قدرة أنظمة التعرف الصوتي، التي تم تدريبها أساساً على اللغة العربية، على فهم لغة تاريفيت التي تُعد من اللغات ذات الموارد الرقمية المحدودة.
وأظهرت النتائج أن وضوح النطق يلعب دوراً حاسماً في تحسين دقة التعرف على الكلام، خاصة في الكلمات التي تحتوي على تراكيب صوتية "صاعدة". في المقابل، سجلت الأنظمة نسب خطأ مرتفعة عند التعامل مع تراكيب صوتية "هابطة" أو مع الحروف المشددة في بداية الكلمات، وهي خصائص صوتية تُعد نادرة ومعقدة على المستوى اللغوي.
الدراسة أبرزت أيضاً وجود اختلافات فردية كبيرة بين المتحدثين في مدى نجاح الأنظمة في فهم كلامهم، دون أن يكون لعوامل مثل السن أو الجنس تأثير واضح، ما يشير إلى أن طريقة النطق الفردية والبنية الصوتية الخاصة بكل متحدث تلعب دوراً أساسياً في هذا المجال.
ويرى الباحثان أن هذه النتائج تفتح الباب أمام فهم أعمق للعلاقة بين البنية الصوتية للغات وأداء تقنيات الذكاء الاصطناعي، مؤكدين أن تحسين هذه الأنظمة يتطلب مراعاة الخصوصيات اللغوية، خاصة بالنسبة للغات الأقل تمثيلاً مثل تاريفيت.
وتكتسي هذه الدراسة أهمية خاصة في سياق الجهود العالمية الرامية إلى تطوير تكنولوجيا لغوية أكثر شمولاً وعدلاً، حيث تكشف "فجوة رقمية لغوية" ما تزال تعاني منها العديد من اللغات، من بينها الأمازيغية، وهو ما يستدعي استثمارات أكبر في البحث العلمي وتطوير قواعد بيانات صوتية تعكس التنوع اللغوي الحقيقي.