تُعدّ تقنية الإجابة الذكية على الأسئلة تقنيةً تستخدم الذكاء الاصطناعي لتمكين الحواسيب من الإجابة تلقائيًا على أسئلة اللغة الطبيعية استنادًا إلى معلومات أو قواعد معرفية مُعطاة. تشمل هذه المهمة مجالات متعددة، مثل فهم اللغة الطبيعية، واسترجاع المعلومات، وتمثيل المعرفة، وتوليد النصوص. والهدف هو تمكين الآلات ليس فقط من مطابقة الكلمات المفتاحية، بل أيضًا من فهم دلالات الأسئلة وتوليد إجابات فعّالة من المعلومات ذات الصلة.

يستند تطوير أنظمة الإجابة الذكية على الأسئلة إلى أبحاث طويلة الأمد في معالجة اللغة الطبيعية، واسترجاع المعلومات، وفهم القراءة الآلية. اعتمدت أنظمة الإجابة المبكرة على الأسئلة بشكل أساسي على مطابقة القواعد، والاستعلامات من قواعد المعرفة، وأساليب استرجاع المعلومات، والتي كانت قدرتها محدودة على التعامل مع المشكلات المعقدة في المجالات المفتوحة. مع تطور التعلم العميق، بدأ الباحثون في استخدام الشبكات العصبية لتحسين قدرة الآلات على فهم دلالات النصوص والعلاقات السياقية. في عام 2016، نشر باحثون من جامعة ستانفورد ورقة بحثية... SQuAD: أكثر من 100,000 سؤال لفهم الآلة للنصوص اقترح العمل مجموعة بيانات SQuAD، التي قامت ببناء معيار واسع النطاق لفهم القراءة مع التعليقات البشرية، وعززت تطوير فهم القراءة الآلية (MRC) وأبحاث الإجابة على الأسئلة الاستخراجية، وأصبحت واحدة من الدراسات التمثيلية المهمة في مجال الإجابة الذكية على الأسئلة.

تجمع أنظمة الإجابة الذكية الحديثة عادةً بين تقنيات استرجاع المعلومات، ونماذج اللغة المدربة مسبقًا (مثل BERT)، ونماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وتقنيات توليد تعزيز الاسترجاع (RAG) لاستخراج المعلومات ذات الصلة من النصوص، وقواعد البيانات، أو قواعد المعرفة، وتوليد إجابات تلبي احتياجات المستخدم. وقد طُبقت هذه التقنية على نطاق واسع في مجالات مثل خدمة العملاء الذكية، ومحركات البحث، والمساعدة التعليمية، وقواعد المعرفة المؤسسية، واسترجاع معلومات البحث العلمي، مما يوفر دعمًا تقنيًا هامًا للتفاعل اللغوي الطبيعي بين الإنسان والحاسوب.