آلية الانتباه هي استخدام وحدات معالجة الشبكة العصبية للتركيز على عنصر واحد بدلاً من المحتوى بأكمله. إنه شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المستخدم في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية والتعرف على الكلام. باستخدام هذه التقنية، يمكن للنموذج أن يتعلم التركيز وتفسير اللغة البشرية والمرئيات والأصوات بدقة.
تستخدم هذه التقنية تقنية تسمى "الانتباه الذاتي" والتي تتضمن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم التركيز بشكل انتقائي على مجالات المدخلات التي لها التأثير الأكبر على المخرجات. على سبيل المثال، إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل صورة ما، فقد يركز انتباهه على حواف الكائن أو حدوده. يتيح ذلك للنموذج التركيز على العوامل الرئيسية وتقليل الضوضاء وتحسين دقة التعرف.
أصبحت آلية الانتباه جزءًا مهمًا من الذكاء الاصطناعي الحديث الذي سمح بزيادة الدقة في العديد من المهام، مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وترجمة الكلام إلى نص.
بالإضافة إلى ذلك، أصبحت هذه التقنية حاسمة في رفع نتائج الأداء في بعض مهام الذكاء الاصطناعي - مثل التعليق على الصور، والترجمة الآلية، والإجابة على الأسئلة. ويعتقد أن النماذج القائمة على الاهتمام تتفوق على نماذج التعلم العميق التقليدية في هذه المهام.
في المستقبل، ستصبح الأساليب القائمة على الاهتمام أكثر أهمية مع استمرار تزايد تعقيد مجالات الذكاء الاصطناعي، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية. ومن المتوقع أيضًا أن تجد النماذج القائمة على الاهتمام استخدامات جديدة في العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي.
