Kāpēc kognitīvā AI dzinējs ir nākamais solis pieejamības un iekļaušanas jomā

Autors: Grigorijs Sapunovs, CTO of plāno & Endrjū Geršfelds, partneris Krama galvaspilsēta.

Lai veicinātu nākamā līmeņa pieejamību un iekļaušanu, ir pienācis laiks sākt ieguldīt savus centienus sarežģītāku kognitīvo AI iekārtu izstrādē. Izsmalcinātāku kognitīvā AI formu izstrāde ir atslēga globālās pieejamības paplašināšanai un iekļaušanas jomas paplašināšanai.

Patiesībā mēs jau tagad redzam bezprecedenta valodu pārklājumu. Flint Capital atzīmē, ka jaunākie pētījumi liecina, ka mašīntulkošanas valodu pāru skaits ir strauji pieaudzis no 16,000 100,000 līdz aptuveni XNUMX XNUMX vienā gadā. Uzņēmums norāda uz Niutrans un Alibaba kā galvenajiem atbalstītājiem ar 88,000 20,000 un XNUMX XNUMX valodu pāriem.

Papildus tam Flint Capital arī atzīmē, ka tiek prognozēts, ka globālais kognitīvās skaitļošanas tirgus pieaugs līdz 72.26 $ 2027 miljardu. Mēs jau redzam milzīgus ieguvumus, strauji attīstoties jaunai AI tehnoloģijai, kas paplašina esošās balss sintēzes un runas atpazīšanas robežas.

No finansiālā un tehnoloģiskā progresa viedokļa ir skaidrs, kāpēc ir tik liela virzība uz papildu AI iespējām. Bet kāpēc koncentrēties uz pieejamību un iekļaušanu?

Šobrīd ir aptuveni 1 miljards invalīdu pasaulē. Turklāt eksperti lēš, ka tādi ir apmēram 7,000 dažādu valodu mūsu globālajā sabiedrībā. Tā kā mēs kļūstam ciešāk saistīti, pieejamības un iekļaušanas izaicinājumi kļūst pārāk lieli, lai cilvēki varētu tikt galā vieni.

Apskatīsim dažas iekļaušanas problēmas, ar kurām saskaras uzņēmumi, kuras var uzlabot uzlabotais kognitīvais AI.

1. Valodas barjeras var kavēt pašizpausmi.

Tā kā mēs turpinām virzīties uz globālu ekonomiku un ideja par pasaules darbaspēku joprojām pastāv, mums ir jārisina kopīgās valodas ierobežojumi.

Visā pasaulē darbinieki runā tūkstošiem valodu un dialektu. Pat ja viņiem visiem ir kopīga valoda (piemēram, angļu), ir neskaitāmi gadījumi, kad viņi nevar adekvāti izteikt savas idejas vai viedokļus valodu atšķirības dēļ.

Pēc ekspertu domām, progresīvu kognitīvo AI dzinēju ieviešana un VSA izvietošana ir šīs problēmas risinājums. Šīs mašīnas ir plaši apmācītas, lai īpaši veiktu tulkošanas uzdevumu nišas kopumu, tāpēc tās piedāvā iekļaujošākas un izteiksmīgākas iespējas bez cilvēka līdzdalības.

Kognitīvā AI arī atvieglo lielāku pieejamību personām ar invaliditāti. Piemēram, tas spēj nodrošināt runas pārveidošanas pakalpojumus tiem, kam ir dzirdes traucējumi. Un otrādi, tas var arī ģenerēt runu no teksta, lai palīdzētu vājredzīgajiem.

Nākotnē mēs sagaidām uzlabotus kognitīvos AI pakalpojumus, kas var efektīvāk veikt runas, teksta un attēlu tulkošanu vairākās valodās un tādā veidā, kas kalpos plašākam invaliditātes lokam.

2. Vispārējā MT nevar apstrādāt sensitīvus tulkojumus.

Iedomājieties, ka mēģināt izmantot Google tulkotāju, lai izveidotu pacientu diagrammas veselības aprūpes iestādēs. Tas ne tikai neizbēgami radītu apjukumu un nepareizu tulkojumu, bet arī varētu netīši kaitēt pacientam. Pamata mašīntulkošanas programmas nesaprot nozarei specifisko terminoloģiju, un jebkura neliela kļūda var ietekmēt pacientu aprūpi.

Tas pats attiecas uz citām jutīgām nozarēm, piemēram, tiesību aktiem, finansēm un valdību. Uzņēmumiem ir jābūt piesardzīgiem attiecībā uz to, kuru mašīntulkošanas programmu viņi izvēlas, jo tikai daži spēj veikt augstu darba līmeni.

Šeit tiek izmantota kognitīvā AI pielāgošana. Uzņēmumi, kas var izveidot pielāgotas, ļoti precīzas mašīntulkošanas programmas, piedāvā milzīgas konkurences priekšrocības.

3. Tonis, nolūks un bagātināta pieredze ir ierobežota konkrētām iedzīvotāju grupām.

Daudzas valodas paļaujas uz toni, kontekstu un žestiem, lai nodotu nozīmi. Ķīniešu valodā neliela intonācijas maiņa pilnībā maina frāzes nozīmi, un spāņu valodā attiecību formalitāte nosaka, kā jums ar kādu jārunā.

Pamata tulkošanas pakalpojumi nevar precīzi nolasīt signālu vai nolūku. Tas var izraisīt komunikācijas kļūdas vai pat netīšus pārkāpumus. Piemēram, korejiešu valodā goda raksti ir ārkārtīgi svarīgi, uzrunājot kādu, tāpēc tulkošanas dienestam ir ļoti svarīgi saprast toņa formalitāti, lai tas varētu izteikt pareizo nozīmi.

Vēl viena problēma šajā sakarā ir dzimumu aizspriedumu iespējamība. Daudzas valodas atšķir vīriešu un sieviešu dzimtes valodu, taču ne vienmēr ir pietiekami daudz konteksta, lai mākslīgais intelekts varētu pareizi noteikt, vai tam ir jāatgriež vīrišķais vai sievišķais tulkojums.

Intento pētījumi ir atklājuši, ka vispārīgie NMT dzinēji pēc noklusējuma izmanto vīriešu valodas tulkojumus vismaz 90 procentus laika. Tomēr, tā kā daudzas korporatīvās darbības ir pārvietotas tiešsaistē un tagad aptver globālas komandas, tiek strādāts, lai novērstu šīs novirzes.

Jo 2021 ziņojums, Intento novēroja daudzvalodu NLP ML modeļu pieaugumu. Tas paplašina galalietotāju izvietošanas iespējas un ļauj izstrādātājiem un lietotājiem pielāgot AI īpašām vajadzībām.

Pateicoties kognitīvajam AI, nākotne ir iekļaujošāka nekā jebkad agrāk.

Pašlaik joprojām ir daudz ierobežojumu attiecībā uz to, ko var darīt mašīntulkošana un kognitīvā AI. Tā vēl nevar interpretēt dzejoļa toni vai dziesmas emocijas.

Tomēr tas var iemācīties nodrošināt labākas, niansētākas sarunvalodas iespējas, kas jau tagad maina globālo zīmolu uzņēmējdarbību.

Tādi eksperti kā Flint Capital norāda, kā dati liecina ka globālais kognitīvās skaitļošanas tirgus ir spēcīgāks nekā jebkad agrāk un nav pazīmju, kas liecinātu par palēnināšanos. Intento atzīmē, ka MT dzinēju skaits ir gandrīz dubultojies pagājušajā gadā.

Mazāki tehnoloģiju uzņēmumi strādā pie kognitīvā mākslīgā intelekta izstrādes, taču arī tādi nozares titāni kā Google, IBM un Microsoft aizraujas ar šo problēmu. Tāpēc tuvākajā nākotnē mēs sagaidām nepārspējamu izaugsmi un paplašināšanos kognitīvo AI spēju jomā.