لماذا محرك الذكاء الاصطناعي المعرفي هو الخطوة التالية في إمكانية الوصول والشمول

بقلم: غريغوري سابونوف ، كبير موظفي التكنولوجيا في inten.to وأندرو غيرشفيلد ، شريك في فلينت كابيتال.

لتعزيز المستوى التالي من إمكانية الوصول والإدماج ، حان الوقت لبدء استثمار جهودنا في تطوير آلات الذكاء الاصطناعي المعرفية الأكثر تطوراً. يعد تطوير أشكال أكثر تعقيدًا من الذكاء الاصطناعي المعرفي هو المفتاح لتوسيع إمكانية الوصول العالمية وتوسيع نطاق الشمول.

في الواقع ، نشهد بالفعل تغطية لغوية غير مسبوقة. يلاحظ Flint Capital أن الأبحاث الحديثة تظهر أن عدد أزواج لغات الترجمة الآلية قد ارتفع من من 16,000 إلى حوالي 100,000 في عام واحد. تشير الشركة إلى Niutrans و Alibaba باعتبارهما من كبار المساهمين بـ 88,000 و 20,000 زوج لغوي.

علاوة على ذلك ، تشير Flint Capital أيضًا إلى أن سوق الحوسبة المعرفية العالمي من المتوقع أن يرتفع إلى 72.26 مليار دولار بحلول 2027. لقد شهدنا بالفعل مكاسب ضخمة مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تدفع بالحدود الحالية لتركيب الصوت والتعرف على الكلام.

من وجهة نظر التقدم المالي والتكنولوجي ، من الواضح سبب وجود مثل هذا الدفع لمزيد من قدرات الذكاء الاصطناعي. لكن لماذا التركيز على إمكانية الوصول والإدماج؟

حاليا ، هناك حوالي مليار شخص معاق في العالم. بالإضافة إلى ذلك ، يقدر الخبراء أن هناك حوالي 7,000 لغة متميزة في مجتمعنا العالمي. كلما أصبحنا أكثر ارتباطًا ، أصبحت تحديات إمكانية الوصول والإدماج أكبر من قدرة البشر على التعامل معها بمفردهم.

دعنا نلقي نظرة على بعض مشاكل الشمولية التي تواجهها الشركات والتي يمكن للذكاء الاصطناعي المعرفي المتقدم تحسينها.

1. حواجز اللغة يمكن أن تعيق التعبير عن الذات.

مع استمرارنا في التحرك نحو الاقتصاد العالمي واستمرار فكرة وجود قوة عاملة عالمية ، يتعين علينا معالجة قيود اللغة المشتركة.

هناك الآلاف من اللغات واللهجات التي يتحدث بها الموظفون في جميع أنحاء العالم. حتى لو كانوا جميعًا يتشاركون لغة مشتركة (مثل اللغة الإنجليزية) ، فهناك حالات لا حصر لها عندما لا يتمكنون من التعبير عن أفكارهم أو آرائهم بشكل مناسب بسبب اختلاف اللغة.

وفقا للخبراء، اعتماد محركات الذكاء الاصطناعي المعرفية المتقدمة ونشر VSAs هو الحل لهذه المشكلة. يتم تدريب هذه الآلات على نطاق واسع للتعامل على وجه التحديد مع مجموعة متخصصة من مهام الترجمة ، لذا فهي توفر قدرات أكثر شمولاً وتعبيريةً دون تدخل بشري.

يسهل الذكاء الاصطناعي المعرفي أيضًا إمكانية الوصول بشكل أكبر للأشخاص ذوي الإعاقة. على سبيل المثال ، إنه قادر على خدمات تحويل الكلام إلى نص لمن يعانون من ضعف السمع. على العكس من ذلك ، يمكنه أيضًا توليد الكلام من النص لمساعدة ضعاف البصر.

في المستقبل ، نتوقع أن نرى خدمات الذكاء الاصطناعي المعرفية المحسنة التي يمكنها أداء ترجمة الكلام والنص والصور بشكل أكثر فاعلية إلى لغات متعددة وبطريقة تخدم نطاقًا أوسع من الإعاقات.

2. الترجمة الآلية العامة لا يمكنها التعامل مع الترجمات الحساسة.

تخيل محاولة استخدام الترجمة من Google لإنشاء مخططات للمرضى في إعداد الرعاية الصحية. لن يؤدي هذا حتمًا إلى الارتباك وسوء الترجمة فحسب ، بل قد يؤذي المريض عن غير قصد. لا تفهم محركات الترجمة الآلية الأساسية المصطلحات الخاصة بالصناعة ، وأي خطأ صغير يمكن أن يكون له تأثير مضاعف على رعاية المرضى.

الشيء نفسه ينطبق على الصناعات الحساسة الأخرى مثل القانون والتمويل والحكومة. يجب أن تكون الشركات حذرة بشأن محرك الترجمة الآلية الذي تختاره لأن القليل منها يمكنه الأداء على مستوى عالٍ.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه تخصيص الذكاء الاصطناعي المعرفي. تقدم الشركات التي يمكنها إنشاء محركات ترجمة آلية مخصصة وعالية الدقة ميزة تنافسية هائلة.

3. النبرة والنية والتجارب المثرية محدودة لمجموعات سكانية معينة.

تعتمد العديد من اللغات على النبرة والسياق والإيماءة لنقل المعنى. في اللغة الصينية ، يؤدي تغيير طفيف في التنغيم إلى تغيير معنى العبارة تمامًا ، وفي الإسبانية ، تحدد شكليات علاقتك كيف يجب أن تتحدث إلى شخص ما.

لا تستطيع خدمات الترجمة الأساسية قراءة النغمة أو القصد بدقة. يمكن أن يتسبب هذا في أخطاء فادحة في الاتصال أو حتى جرائم غير مقصودة. على سبيل المثال ، في اللغة الكورية ، تعتبر الكلمات الشرفية مهمة للغاية عند مخاطبة شخص ما ، لذلك من الأهمية بمكان أن تفهم خدمة الترجمة شكليات النغمة حتى تتمكن من نقل المعنى الصحيح.

مشكلة أخرى على هذا المنوال هي احتمال التحيز الجنساني. تفرق العديد من اللغات بين المذكر والمؤنث ، ولكن لا يوجد دائمًا سياق كافٍ للذكاء الاصطناعي لكي يميز بشكل صحيح ما إذا كان يجب أن يعيد ترجمة المذكر أو المؤنث.

وجد بحث Intento أن محركات NMT العامة تتجه بشكل افتراضي إلى الترجمات الذكورية 90 بالمائة على الأقل من الوقت. ومع ذلك ، نظرًا لأن العديد من عمليات الشركات قد انتقلت عبر الإنترنت وتضم الآن فرقًا عالمية ، يتم العمل على تصحيح هذه التحيزات.

في باقة تقرير 2021، شهد Intento ارتفاعًا طفيفًا في نماذج NLP ML متعددة اللغات. يعمل هذا على توسيع إمكانات نشر المستخدم النهائي ويسمح للمطورين والمستخدمين بتكييف الذكاء الاصطناعي مع احتياجات محددة.

المستقبل أكثر شمولية من أي وقت مضى بفضل الذكاء الاصطناعي المعرفي.

حاليًا ، لا يزال هناك الكثير من القيود على ما يمكن أن تفعله الترجمة الآلية والذكاء الاصطناعي المعرفي. لا يمكنها حتى الآن تفسير نغمة القصيدة أو العاطفة في الأغنية.

ومع ذلك ، يمكنه تعلم كيفية توفير قدرات محادثة أفضل وأكثر دقة ، وهو ما يغير بالفعل كيفية قيام العلامات التجارية العالمية بأعمالها.

يشير الخبراء مثل Flint Capital إلى كيفية القيام بذلك تظهر البيانات أن سوق الحوسبة المعرفية العالمي أصبح أكثر قوة من أي وقت مضى ، ولا توجد علامات على التباطؤ. يلاحظ إنتنتو أن عدد محركات MT تضاعف تقريبا في العام الماضي.

تعمل شركات التكنولوجيا الصغيرة على تطوير الذكاء الاصطناعي المعرفي ، لكن عمالقة الصناعة مثل Google و IBM و Microsoft يلقون بثقلهم وراء هذه المشكلة أيضًا. لهذا السبب ، نتوقع أن نرى نموًا وتوسعًا لا مثيل له في قدرات الذكاء الاصطناعي المعرفية في المستقبل القريب.