ເປັນຫຍັງເຄື່ອງຈັກ AI ສະຕິປັນຍາເປັນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປໃນການເຂົ້າເຖິງແລະການລວມ

ໂດຍ: Grigory Sapunov, CTO ຂອງ inten.to & Andrew Gershfeld, ຄູ່ຮ່ວມງານຂອງ ນະຄອນຫຼວງ Flint.

ເພື່ອສົ່ງເສີມລະດັບການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການລວມເຂົ້າກັນໃນຂັ້ນຕໍ່ໄປ, ມັນເຖິງເວລາແລ້ວທີ່ຈະເລີ່ມລົງທຶນຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຮົາເຂົ້າໃນການພັດທະນາເຄື່ອງຈັກ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ. ການພັດທະນາຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງ AI ສະຕິປັນຍາແມ່ນກຸນແຈໃນການຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງທົ່ວໂລກ ແລະ ຂະຫຍາຍຂອບເຂດຂອງການລວມເຂົ້າກັນ.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ພວກເຮົາເຫັນການຄຸ້ມຄອງພາສາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. Flint Capital ສັງເກດວ່າການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາສະແດງໃຫ້ເຫັນຈໍານວນຂອງຄູ່ພາສາການແປພາສາເຄື່ອງຈັກໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 16,000 ຫາ 100,000 ໃນປີດຽວ. ບໍລິສັດຊີ້ໃຫ້ເຫັນ Niutrans ແລະ Alibaba ເປັນຜູ້ປະກອບສ່ວນອັນດັບຕົ້ນດ້ວຍພາສາຄູ່ 88,000 ແລະ 20,000.

ນອກຈາກນັ້ນ, Flint Capital ຍັງສັງເກດເຫັນວ່າຕະຫຼາດຄອມພິວເຕີ້ມັນສະຫມອງທົ່ວໂລກຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນ. $ 72.26 ຕື້ໂດລາໂດຍ 2027. ພວກ​ເຮົາ​ເຫັນ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ອັນ​ໃຫຍ່​ຫຼວງ​ແລ້ວ​ກັບ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ AI ໃໝ່​ທີ່​ຊຸກ​ດັນ​ໃຫ້​ຂໍ້​ຈຳ​ກັດ​ທີ່​ມີ​ຢູ່​ແລ້ວ​ຂອງ​ການ​ສັງ​ເຄາະ​ສຽງ​ແລະ​ການ​ຮັບ​ຮູ້​ສຽງ​ເວົ້າ.

ຈາກທັດສະນະຄວາມກ້າວຫນ້າທາງການເງິນແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ມັນເປັນທີ່ຊັດເຈນວ່າເປັນຫຍັງຈຶ່ງມີການຊຸກຍູ້ຄວາມສາມາດ AI ຕື່ມອີກ. ແຕ່ເປັນຫຍັງຈື່ງເນັ້ນໃສ່ການເຂົ້າຫາແລະການລວມ?

ໃນປັດຈຸບັນ, ມີປະມານ ຄົນພິການ 1 ຕື້ຄົນໃນໂລກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານຄາດຄະເນວ່າມີ ປະມານ 7,000 ພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ຢູ່ໃນຊຸມຊົນທົ່ວໂລກຂອງພວກເຮົາ. ເມື່ອພວກເຮົາເຊື່ອມຕໍ່ກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການລວມຕົວເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍເກີນກວ່າທີ່ມະນຸດຈະຈັດການກັບຄົນດຽວໄດ້.

ຂໍໃຫ້ເບິ່ງບັນຫາການລວມຕົວຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ທຸລະກິດປະເຊີນກັບວ່າ AI ສະຕິປັນຍາຂັ້ນສູງສາມາດປັບປຸງໄດ້.

1. ອຸປະສັກທາງພາສາສາມາດຂັດຂວາງການສະແດງອອກຂອງຕົນເອງ.

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາສືບຕໍ່ກ້າວໄປສູ່ເສດຖະກິດໂລກແລະແນວຄວາມຄິດຂອງກໍາລັງແຮງງານທົ່ວໂລກຍັງຄົງຢູ່, ພວກເຮົາຕ້ອງແກ້ໄຂຂໍ້ຈໍາກັດຂອງພາສາທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ.

ມີ​ຫຼາຍ​ພັນ​ພາ​ສາ​ແລະ​ພາ​ສາ​ທີ່​ເວົ້າ​ໂດຍ​ພະ​ນັກ​ງານ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາທັງຫມົດແບ່ງປັນພາສາທໍາມະດາ (ເຊັ່ນພາສາອັງກິດ), ມີຕົວຢ່າງທີ່ນັບບໍ່ຖ້ວນໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດສະແດງຄວາມຄິດເຫັນຫຼືຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງພຽງພໍຍ້ອນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພາສາ.

ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ການຮັບຮອງເອົາເຄື່ອງຈັກ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາຂັ້ນສູງແລະການນໍາໃຊ້ VSAs ແມ່ນການແກ້ໄຂບັນຫານີ້. ເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອຈັດການກັບຊຸດການແປພາສາໂດຍສະເພາະ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາສະເຫນີຄວາມສາມາດລວມແລະສະແດງອອກໂດຍບໍ່ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດ.

AI ສະຕິປັນຍາຍັງອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການເຂົ້າເຖິງຫຼາຍກວ່າເກົ່າສຳລັບຄົນພິການ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ມັນສາມາດໃຫ້ບໍລິການການປາກເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຄວາມພິການທາງຫູ. ກົງກັນຂ້າມ, ມັນຍັງສາມາດສ້າງສຽງເວົ້າຈາກຂໍ້ຄວາມເພື່ອຊ່ວຍຜູ້ພິການທາງສາຍຕາ.

ໃນອະນາຄົດ, ພວກເຮົາຄາດວ່າຈະເຫັນການປັບປຸງການບໍລິການ AI ສະຕິປັນຍາທີ່ສາມາດປະຕິບັດການແປຄຳເວົ້າ, ຂໍ້ຄວາມ ແລະຮູບພາບເປັນຫຼາຍພາສາຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະໃນລັກສະນະທີ່ໃຫ້ບໍລິການຄວາມພິການທີ່ກວ້າງຂຶ້ນ.

2. Generic MT ບໍ່ສາມາດຈັດການກັບການແປທີ່ລະອຽດອ່ອນໄດ້.

ຈິນຕະນາການພະຍາຍາມໃຊ້ Google Translate ເພື່ອສ້າງຕາຕະລາງຄົນເຈັບໃນການຕັ້ງຄ່າການດູແລສຸຂະພາບ. ບໍ່ພຽງແຕ່ນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນແລະການແປພາສາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ມັນກໍ່ອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນເຈັບໂດຍບໍ່ຕັ້ງໃຈ. ເຄື່ອງຈັກແປພາສາເຄື່ອງຈັກພື້ນຖານບໍ່ເຂົ້າໃຈຄໍາສັບສະເພາະອຸດສາຫະກໍາ, ແລະຄວາມຜິດພາດຂະຫນາດນ້ອຍໃດໆສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການດູແລຄົນເຈັບ.

ດຽວກັນກັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ອ່ອນໄຫວອື່ນໆເຊັ່ນ: ກົດຫມາຍ, ການເງິນແລະລັດຖະບານ. ທຸລະກິດຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບເຄື່ອງຈັກແປພາສາທີ່ເຂົາເຈົ້າເລືອກເພາະວ່າມີຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ສາມາດປະຕິບັດໃນລະດັບສູງ.

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການປັບຕົວຂອງ AI ສະຕິປັນຍາເຂົ້າມາ. ບໍລິສັດທີ່ສາມາດສ້າງເຄື່ອງຈັກແປພາສາເຄື່ອງທີ່ປັບແຕ່ງໄດ້, ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງສະເຫນີຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

3. ໂຕນ, ຄວາມຕັ້ງໃຈ ແລະປະສົບການທີ່ອຸດົມສົມບູນແມ່ນຈໍາກັດສໍາລັບປະຊາກອນສະເພາະ.

ຫຼາຍພາສາແມ່ນອີງໃສ່ນ້ຳສຽງ, ເນື້ອໃນ ແລະທ່າທາງເພື່ອບົ່ງບອກຄວາມໝາຍ. ໃນພາສາຈີນ, ການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍຂອງ intonation ປ່ຽນຄວາມຫມາຍຂອງປະໂຫຍກຢ່າງສົມບູນ, ແລະໃນພາສາສະເປນ, ຮູບແບບຂອງຄວາມສໍາພັນຂອງເຈົ້າກໍານົດວິທີທີ່ທ່ານຄວນເວົ້າກັບໃຜຜູ້ຫນຶ່ງ.

ບໍລິການແປພາສາພື້ນຖານບໍ່ສາມາດອ່ານສຽງ ຫຼື ເຈດຕະນາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດການສື່ສານ ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການກະທໍາຜິດໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນພາສາເກົາຫຼີ, ກຽດສັກສີແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ເວົ້າກັບໃຜຜູ້ຫນຶ່ງ, ສະນັ້ນມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບການບໍລິການການແປພາສາທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຮູບແບບຂອງສຽງເພື່ອໃຫ້ສາມາດບົ່ງບອກຄວາມຫມາຍທີ່ເຫມາະສົມ.

ບັນຫາອີກອັນໜຶ່ງຢູ່ຕາມເສັ້ນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນທ່າແຮງສໍາລັບຄວາມລໍາອຽງທາງເພດ. ຫຼາຍພາສາມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງເພດຊາຍ ແລະເພດຍິງ, ແຕ່ບໍ່ມີບໍລິບົດພຽງພໍສະເໝີໄປສໍາລັບ AI ທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າມັນຄວນຈະກັບຄືນມາເປັນຜູ້ຊາຍ ຫຼືເພດຍິງ.

ການຄົ້ນຄວ້າ Intento ໄດ້ພົບເຫັນວ່າເຄື່ອງຈັກ NMT ທົ່ວໄປເລີ່ມຕົ້ນກັບການແປພາສາຜູ້ຊາຍ ຢ່າງຫນ້ອຍ 90 ເປີເຊັນຂອງເວລາ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນັບຕັ້ງແຕ່ການດໍາເນີນງານຂອງບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ເຄື່ອນຍ້າຍໄປທາງອິນເຕີເນັດແລະໃນປັດຈຸບັນກວມເອົາທີມງານທົ່ວໂລກ, ກໍາລັງເຮັດວຽກເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມລໍາອຽງເຫຼົ່ານີ້.

ຢູ່​ໃນ ລາຍງານ 2021, Intento ໄດ້ເຫັນການເພີ່ມຂຶ້ນໃນຮູບແບບ NLP ML ຫຼາຍພາສາ. ນີ້ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ ແລະຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບ AI ໃຫ້ກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະ.

ອະນາຄົດແມ່ນລວມເຂົ້າກັນຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍຂອບໃຈກັບ Cognitive AI.

ໃນປັດຈຸບັນ, ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຄື່ອງແປເຄື່ອງຈັກແລະສະຕິປັນຍາ AI ສາມາດເຮັດໄດ້. ມັນ​ຍັງ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ຕີ​ຄວາມ​ຫມາຍ​ສຽງ​ຂອງ​ບົດ​ກະ​ວີ​ຫຼື​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​ໃນ​ເພງ​ໄດ້​.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນສາມາດຮຽນຮູ້ວິທີການສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການສົນທະນາທີ່ດີກວ່າ, ລະອຽດອ່ອນກວ່າ, ເຊິ່ງກໍາລັງປ່ຽນແປງວິທີການທຸລະກິດຍີ່ຫໍ້ທົ່ວໂລກ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ Flint Capital ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວິທີການ ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນ ວ່າ​ຕະ​ຫຼາດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ມັນ​ສະ​ຫມອງ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​ແມ່ນ​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ກ​່​ວາ​ທີ່​ເຄີຍ​ມີ​ມາ​, ແລະ​ບໍ່​ມີ​ສັນ​ຍານ​ຂອງ​ການ​ຊັກ​ຊ້າ​. Intento ສັງເກດວ່າຈໍານວນຂອງເຄື່ອງຈັກ MT ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເກືອບສອງເທົ່າ ໃນປີທີ່ຜ່ານມາ.

ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຂະຫນາດນ້ອຍກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການພັດທະນາຂອງ AI ສະຕິປັນຍາ, ແຕ່ titans ອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນ Google, IBM ແລະ Microsoft ກໍາລັງຖິ້ມນ້ໍາຫນັກຂອງພວກເຂົາຢູ່ເບື້ອງຫຼັງບັນຫານີ້ເຊັ່ນກັນ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ພວກເຮົາຄາດວ່າຈະເຫັນການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນແລະການຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ AI ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້.