Por que um mecanismo de IA cognitiva é o próximo passo em acessibilidade e inclusão

Por: Grigory Sapunov, CTO da intenção.de e Andrew Gershfeld, sócio da Capital de Flint.

Para promover o próximo nível de acessibilidade e inclusão, é hora de começar a investir nossos esforços no desenvolvimento de máquinas de IA cognitivas mais sofisticadas. Desenvolver formas mais sofisticadas de IA cognitiva é a chave para expandir a acessibilidade global e ampliar o escopo da inclusão.

Na verdade, já vemos uma cobertura linguística sem precedentes. A Flint Capital observa que pesquisas recentes mostram que o número de pares de idiomas de tradução automática disparou de 16,000 a cerca de 100,000 em um único ano. A empresa aponta para Niutrans e Alibaba como principais contribuidores com 88,000 e 20,000 pares de idiomas.

Além disso, a Flint Capital também observa que o mercado global de computação cognitiva deve crescer para $ 72.26 bilhões até 2027. Já vemos enormes ganhos com o rápido desenvolvimento da nova tecnologia de IA que ultrapassa os limites existentes de síntese de voz e reconhecimento de fala.

Do ponto de vista do avanço financeiro e tecnológico, fica claro por que há tanta pressão para aumentar os recursos de IA. Mas por que focar em acessibilidade e inclusão?

Atualmente, existem cerca de 1 bilhão de pessoas com deficiência no mundo. Além disso, os especialistas estimam que existem cerca de 7,000 idiomas distintos em nossa comunidade global. À medida que nos tornamos mais conectados, os desafios de acessibilidade e inclusão tornam-se grandes demais para os humanos lidarem sozinhos.

Vejamos alguns problemas de inclusão enfrentados pelas empresas que a IA cognitiva avançada pode melhorar.

1. As barreiras linguísticas podem dificultar a auto-expressão.

À medida que avançamos em direção a uma economia global e persiste a ideia de uma força de trabalho mundial, temos de lidar com as limitações da linguagem compartilhada.

Existem milhares de idiomas e dialetos falados por funcionários em todo o mundo. Mesmo que todos compartilhem um idioma comum (como o inglês), há inúmeras instâncias em que eles não podem expressar suas ideias ou opiniões de forma adequada devido a uma diferença de idioma.

De acordo com os especialistas, adotar mecanismos avançados de IA cognitiva e implantar VSAs é a solução para esse problema. Essas máquinas são treinadas extensivamente para lidar especificamente com um conjunto de nicho de tarefas de tradução, de modo que oferecem recursos mais inclusivos e expressivos sem envolvimento humano.

A IA cognitiva também facilita maior acessibilidade para pessoas com deficiência. Por exemplo, é capaz de serviços de fala para texto para pessoas com deficiência auditiva. Por outro lado, também pode gerar fala a partir de texto para auxiliar os deficientes visuais.

No futuro, esperamos ver serviços aprimorados de IA cognitiva que possam realizar a tradução de fala, texto e imagens de maneira mais eficaz em vários idiomas e de uma maneira que atenda a uma gama mais ampla de deficiências.

2. Generic MT não pode lidar com traduções sensíveis.

Imagine tentar usar o Google Translate para criar prontuários de pacientes em um ambiente de saúde. Isso não apenas levaria inevitavelmente a confusão e erros de tradução, mas também poderia prejudicar involuntariamente o paciente. Os mecanismos básicos de tradução automática não entendem a terminologia específica do setor, e qualquer pequeno erro pode ter um efeito cascata no atendimento ao paciente.

O mesmo vale para outras indústrias sensíveis, como direito, finanças e governo. As empresas devem ser cautelosas sobre qual mecanismo de tradução automática escolher, porque poucos podem funcionar em alto nível.

É aqui que entra a personalização da IA ​​cognitiva. As empresas que podem criar mecanismos de tradução automática personalizados e altamente precisos oferecem uma enorme vantagem competitiva.

3. Tom, intenção e experiências enriquecidas são limitadas para populações específicas.

Muitos idiomas dependem de tom, contexto e gesto para transmitir significado. Em chinês, uma ligeira mudança de entonação muda completamente o significado de uma frase e, em espanhol, a formalidade de seu relacionamento determina como você deve falar com alguém.

Os serviços básicos de tradução não podem ler com precisão o tom ou a intenção. Isso pode causar erros de comunicação ou até ofensas não intencionais. Por exemplo, em coreano, os honoríficos são extremamente importantes ao se dirigir a alguém, por isso é fundamental que um serviço de tradução entenda a formalidade do tom para que possa transmitir o significado adequado.

Outro problema nesse sentido é o potencial de viés de gênero. Muitos idiomas diferenciam entre masculino e feminino, mas nem sempre há contexto suficiente para a IA discernir corretamente se deve retornar uma tradução masculina ou feminina.

A pesquisa da Intento descobriu que os mecanismos NMT genéricos são padronizados para traduções masculinas pelo menos 90 por cento do tempo. No entanto, uma vez que tantas operações corporativas passaram para o online e agora abrangem equipes globais, o trabalho está sendo feito para corrigir esses vieses.

Em um artigo do 2021 relatório, a Intento viu um aumento nos modelos multilíngues de NLP ML. Isso expande os recursos de implantação do usuário final e permite que desenvolvedores e usuários adaptem a IA a necessidades específicas.

O futuro está mais inclusivo do que nunca graças à IA cognitiva.

Atualmente, ainda existem muitas limitações sobre o que a tradução automática e a IA cognitiva podem fazer. Ainda não consegue interpretar o tom de um poema ou a emoção de uma canção.

No entanto, ela pode aprender como fornecer recursos de conversação melhores e mais sutis, o que já está mudando a forma como as marcas globais fazem negócios.

Especialistas como a Flint Capital apontam como os dados mostram que o mercado global de computação cognitiva está mais robusto do que nunca e não há sinais de desaceleração. A Intento observa que o número de motores MT quase dobrou no ano passado.

Empresas de tecnologia menores estão trabalhando no desenvolvimento de IA cognitiva, mas titãs da indústria como Google, IBM e Microsoft também estão apoiando esse problema. Por causa disso, esperamos ver um crescimento e expansão inigualáveis ​​nas capacidades cognitivas de IA em um futuro próximo.