لماذا محرك الإي الأي المعرفي هو الخطوة التالية في إمكانية الوصول والشمول

بواسطة: Grigory Sapunov، الرئيس التنفيذي للتقنية في inten.to & Andrew Gershfeld، الشريك في Flint Capital.

为了促进下一个层次的无障碍和包容性，是时候开始将我们的努力投入到开发更复杂的认知人工智能机器中。开发更复杂的认知人工智能形式是扩大全球无障碍和扩大包容范围的关键。

事实上，我们已经看到前所未有的语言覆盖范围。Flint Capital 指出，最近的研究表明，机器翻译语言对的数量从 16,000 到约 100,000 在一年内。该公司指出，Niutrans 和 Alibaba 是主要贡献者，分别有 88,000 和 20,000 语言对。

此外，Flint Capital 还指出，全球认知计算市场预计将激增到 $72.26 billion by 2027。我们已经看到巨大的收益，随着新的人工智能技术的快速发展，这些技术正在推动现有的人工智能技术的极限，例如语音合成和语音识别。

从财务和技术进步的角度来看，很明显为什么会有进一步发展人工智能能力的推动。但为什么要关注无障碍和包容性？

目前，世界上大约有 1 billion 人有残疾。此外，专家估计全球有 约 7,000 种不同的语言。随着我们变得更加相互联系，无障碍和包容性的挑战变得太大，人类无法独自处理。

让我们来看看几个企业面临的包容性问题，这些问题可以通过先进的认知人工智能来改善。

1. 语言障碍可能会阻碍自我表达。

随着我们继续朝着全球经济和全球劳动力的理念发展，我们必须解决共享语言的局限性。

全球员工使用成千上万种语言和方言。即使他们都共享一种共同语言（例如英语），也会有无数次他们无法有效地表达自己的想法或意见，因为语言不同。

根据专家说，采用先进的认知人工智能引擎和部署虚拟助手是解决这个问题的方法。这些机器经过广泛的训练，以处理特定的翻译任务，因此它们提供了更包容和更具表现力的能力，而无需人类的参与。

认知人工智能还可以为残障人士提供更大的便利。例如，它可以为听力障碍人士提供语音转文本服务。相反，它还可以生成文本以协助视力障碍人士。

在未来，我们预计会看到更先进的认知人工智能服务，可以更有效地执行多种语言的语音、文本和图像翻译，并且能够服务于更广泛的残障人士。

2. 通用机器翻译无法处理敏感翻译。

试想一下，在医疗保健环境中使用谷歌翻译来创建患者图表。不仅会不可避免地导致混淆和误译，而且还可能无意中伤害患者。基本的机器翻译引擎不理解行业特定的术语，任何小错误都可能对患者护理产生连锁反应。

同样适用于其他敏感行业，如法律、金融和政府。企业必须谨慎选择机器翻译引擎，因为很少有能够以高水平执行的引擎。

这就是定制认知人工智能的用途。能够创建自定义、高精度机器翻译引擎的公司具有巨大的竞争优势。

3. 语气、意图和丰富的体验对于特定人群来说是有限的。

许多语言依赖于语气、上下文和手势来传达意义。在中文中，语调的轻微变化完全改变了短语的意义，而在西班牙语中，关系的正式性决定了如何与某人交谈。

基本翻译服务无法准确地读取语气或意图。这可能会导致沟通失误甚至无意的冒犯。例如，在韩语中，敬语在称呼某人时非常重要，因此翻译服务必须理解语气的正式性，以便传达适当的意义。

另一个相关的问题是性别偏见的可能性。许多语言区分阳性和阴性，但并非总是有足够的上下文让人工智能准确判断是否应该返回阳性或阴性翻译。

Intento 研究发现，通用神经机器翻译引擎至少 90% 的时间 默认为阳性翻译。然而，由于许多企业运营已经转移到在线，并且现在涵盖了全球团队，正在努力纠正这些偏见。

在 2021 年报告 中，Intento 看到了多语言 NLP 机器学习模型的激增。这扩大了最终用户的部署能力，并允许开发人员和用户将人工智能适应特定的需求。

由于认知人工智能，未来比以往任何时候都更加包容。

目前，机器翻译和认知人工智能仍然存在许多限制。它仍然无法解释诗歌的语气或歌曲的情感。

然而，它可以学习如何提供更好的、更细致的对话功能，这已经改变了全球品牌的商业运营方式。

像 Flint Capital 这样的专家指出，数据显示全球认知计算市场比以往任何时候都更强大，而且没有减缓的迹象。Intento 指出，机器翻译引擎的数量 几乎翻倍。

较小的科技公司正在开发认知人工智能，而像谷歌、IBM 和微软这样的行业巨头也在这个问题上投入了大量资金。因此，我们预计在不久的将来会看到认知人工智能能力的前所未有的增长和扩张。