Dlaczego silnik Cognitive AI jest następnym krokiem w dostępności i inkluzji

Przez: Grigory Sapunov, CTO inten.to oraz Andrew Gershfeld, Partner Flint Capital.

Aby zapewnić następny poziom dostępności i inkluzji, czas zacząć inwestować nasze wysiłki w rozwój bardziej zaawansowanych maszyn Cognitive AI. Rozwój bardziej zaawansowanych form Cognitive AI jest kluczem do rozszerzenia globalnej dostępności i poszerzenia zakresu inkluzji.

W rzeczywistości, już teraz widzimy bezprecedensowy zasięg językowy. Flint Capital zauważa, że niedawne badania pokazują, iż liczba par językowych w tłumaczeniach maszynowych wzrosła z 16 000 do około 100 000 w ciągu jednego roku. Firma wskazuje na Niutrans i Alibaba jako głównych contributorów, z 88 000 i 20 000 par językowych.

Ponadto, Flint Capital zauważa, że globalny rynek komputingu kognitywnego ma szansę wzrosnąć do 72,26 miliardów dolarów do 2027 roku. Już teraz widzimy ogromne zyski dzięki szybkiemu rozwojowi nowych technologii AI, które poszerzają istniejące granice syntezy i rozpoznawania mowy.

Z punktu widzenia finansowego i postępu technologicznego, jest jasne, dlaczego tak wielu ludzi stara się rozwijać możliwości AI. Ale dlaczego koncentrujemy się na dostępności i inkluzji?

Aktualnie, na świecie jest około 1 miliard osób niepełnosprawnych. Dodatkowo, eksperci szacują, że istnieje ok. 7 000 odrębnych języków w naszej globalnej społeczności. Im bardziej się łączymy, tym większymi wyzwaniami staje się dostępność i inkluzja, których ludzie nie są w stanie pokonać sami.

Spójrzmy na kilka problemów związanych z inkluzją, które firmy mogą rozwiązać dzięki zaawansowanemu Cognitive AI.

1. Bariery językowe mogą utrudniać samoekspresję.

Im bardziej poruszamy się w kierunku globalnej gospodarki i idei globalnego zespołu, tym bardziej musimy rozwiązać ograniczenia współdzielonego języka.

Istnieje tysiące języków i dialektów, których używają pracownicy na całym świecie. Nawet jeśli wszyscy dzielą ten sam język (np. angielski), istnieją niezliczone przypadki, w których nie mogą oni adekwatnie wyrazić swoich pomysłów lub opinii z powodu różnic językowych.

Według ekspertów, wdrożenie zaawansowanych silników Cognitive AI i rozmieszczenie VSAs jest rozwiązaniem tego problemu. Te maszyny są specjalnie przeszkolone do obsługi określonego zestawu zadań tłumaczeniowych, dzięki czemu oferują bardziej inkluzywne i wyraziste możliwości bez udziału ludzi.

Cognitive AI ułatwia również dostępność dla osób niepełnosprawnych. Na przykład, jest w stanie świadczyć usługi transkrypcji mowy dla osób z niepełnosprawnościami słuchu. Odwrotnie, może również generować mowę z tekstu, aby pomóc osobom z niepełnosprawnościami wzroku.

W przyszłości spodziewamy się, że usługi Cognitive AI będą jeszcze bardziej efektywne w tłumaczeniu mowy, tekstu i obrazów na wiele języków i w sposób, który służy szerszemu zakresowi niepełnosprawności.

2. Ogólne MT nie mogą obsłużyć wrażliwych tłumaczeń.

Wyobraź sobie, że próbujesz użyć Google Translate, aby utworzyć karty pacjentów w środowisku opieki zdrowotnej. Nie tylko prowadziłoby to do nieuniknionych pomyłek i błędów tłumaczeń, ale mogłoby nieumyślnie zaszkodzić pacjentowi. Podstawowe silniki tłumaczeń maszynowych nie rozumieją terminologii branżowej, a nawet niewielkie błędy mogą mieć efekt domina w opiece nad pacjentem.

To samo dotyczy innych wrażliwych branż, takich jak prawo, finanse i rząd. Firmy muszą być ostrożne w wyborze silnika tłumaczeń maszynowych, ponieważ niewiele z nich może działać na wysokim poziomie.

To jest miejsce, w którym pojawia się dostosowanie Cognitive AI. Firmy, które mogą tworzyć dostosowane, wysoko dokładne silniki tłumaczeń maszynowych, oferują ogromną przewagę konkurencyjną.

3. Ton, intencja i wzbogacone doświadczenia są ograniczone dla określonych populacji.

Wiele języków opiera się na tonie, kontekście i gestach, aby przekazać znaczenie. W języku chińskim niewielka zmiana intonacji całkowicie zmienia znaczenie zdania, a w języku hiszpańskim formalność Twojej relacji określa, w jaki sposób powinieneś mówić do kogoś.

Podstawowe usługi tłumaczeniowe nie mogą dokładnie odczytać tonu lub intencji. Może to powodować błędy w komunikacji lub nawet nieumyślne obrażenia. Na przykład, w języku koreańskim, honoratywy są niezwykle ważne, gdy się kogoś zwraca, więc jest krytyczne, aby usługa tłumaczeniowa zrozumiała formalność tonu, aby mogła przekazać odpowiednie znaczenie.

Innym problemem jest potencjał związany z uprzedzeniami płciowymi. Wiele języków różnicuje męskie i żeńskie, ale nie zawsze jest wystarczająco dużo kontekstu, aby AI mogła poprawnie rozpoznać, czy powinna zwrócić tłumaczenie męskie czy żeńskie.

Badania Intento wykazały, że ogólne silniki NMT domyślnie używają tłumaczeń męskich co najmniej 90 procent czasu. Jednakże, ponieważ wiele operacji korporacyjnych przeniosło się online i obecnie obejmuje globalne zespoły, prowadzone są prace nad korektą tych uprzedzeń.

W raporcie z 2021 roku, Intento odnotowało wzrost modeli NLP wielojęzycznych. To poszerza możliwości wdrożeniowe dla użytkowników końcowych i pozwala deweloperom oraz użytkownikom na adaptację AI do określonych potrzeb.

Przyszłość jest bardziej inkluzywna niż kiedykolwiek dzięki Cognitive AI.

Aktualnie, nadal istnieją ograniczenia dotyczące tego, co tłumaczenia maszynowe i Cognitive AI mogą zrobić. Nie mogą jeszcze interpretować tonu wiersza ani emocji w piosence.

Jednakże, mogą one nauczyć się, jak zapewnić lepsze, bardziej nuansowane możliwości konwersacyjne, co już zmienia, w jaki sposób globalne marki prowadzą interesy.

Eksperci, tacy jak Flint Capital, wskazują, że dane pokazują, że globalny rynek komputingu kognitywnego jest bardziej rozbudowany niż kiedykolwiek wcześniej, a nie ma oznak spowolnienia. Intento zauważa, że liczba silników MT prawie podwoiła się w ciągu minionego roku.

Mniejsze firmy technologiczne pracują nad rozwojem Cognitive AI, ale giganci branży, tacy jak Google, IBM i Microsoft, również angażują się w to wyzwanie. Dlatego spodziewamy się, że zobaczymy bezprecedensowy wzrost i rozwój możliwości Cognitive AI w najbliższej przyszłości.