Pse një motor njohës i AI është hapi tjetër në aksesueshmëri dhe përfshirje

Nga: Grigory Sapunov, CTO i synoj.të & Andrew Gershfeld, Partner i Kapitali Flint.

Për të nxitur nivelin tjetër të aksesueshmërisë dhe përfshirjes, është koha të fillojmë të investojmë përpjekjet tona në zhvillimin e makinerive më të sofistikuara njohëse të AI. Zhvillimi i formave më të sofistikuara të AI njohëse është çelësi për zgjerimin e aksesit global dhe zgjerimin e fushës së përfshirjes.

Në fakt, ne tashmë shohim një mbulim gjuhësor të paprecedentë. Flint Capital vë në dukje se kërkimet e fundit tregojnë se numri i çifteve të gjuhëve të përkthimit me makinë është rritur nga 16,000 deri në rreth 100,000 në një vit të vetëm. Firma tregon për Niutrans dhe Alibaba si kontribuesit kryesorë me 88,000 dhe 20,000 çifte gjuhësore.

Në krye të kësaj, Flint Capital vë në dukje gjithashtu se tregu global i informatikës njohëse parashikohet të rritet në $ 72.26 miliardë nga 2027. Ne tashmë shohim përfitime të mëdha me zhvillimin e shpejtë të teknologjisë së re të AI që shtyn kufijtë ekzistues të sintezës së zërit dhe njohjes së të folurit.

Nga pikëpamja e avancimit financiar dhe teknologjik, është e qartë pse ka një shtytje të tillë për më tej aftësitë e AI. Por pse të fokusohemi në aksesueshmërinë dhe përfshirjen?

Aktualisht, ka rreth 1 miliard njerëz me aftësi të kufizuara në botë. Përveç kësaj, ekspertët vlerësojnë se ka rreth 7,000 gjuhë të ndryshme në komunitetin tonë global. Ndërsa bëhemi më të lidhur, sfidat e aksesueshmërisë dhe përfshirjes rriten shumë të mëdha që njerëzit t'i trajtojnë vetëm.

Le të shohim disa probleme të përfshirjes me të cilat përballen bizneset që mund të përmirësojë AI njohëse e avancuar.

1. Barrierat gjuhësore mund të pengojnë vetë-shprehjen.

Ndërsa vazhdojmë të ecim drejt një ekonomie globale dhe ideja e një fuqie punëtore mbarëbotërore vazhdon, ne duhet të adresojmë kufizimet e gjuhës së përbashkët.

Ka mijëra gjuhë dhe dialekte të folura nga punonjësit në mbarë botën. Edhe nëse të gjithë ndajnë një gjuhë të përbashkët (siç është anglishtja), ka raste të panumërta kur ata nuk mund të shprehin në mënyrë adekuate idetë ose opinionet e tyre në mënyrë efektive për shkak të një dallimi gjuhësor.

Sipas ekspertëve, adoptimi i motorëve të avancuar njohës të AI dhe vendosja e VSA-ve është zgjidhja për këtë problem. Këto makina janë trajnuar gjerësisht për të trajtuar në mënyrë specifike një grup të veçantë detyrash përkthimi, kështu që ato ofrojnë aftësi më gjithëpërfshirëse dhe shprehëse pa përfshirjen njerëzore.

Inteligjenca artificiale njohëse gjithashtu lehtëson akses më të madh për ata me aftësi të kufizuara. Për shembull, është i aftë për shërbime të të folurit në tekst për ata me dëmtime dëgjimi. Në të kundërt, ai gjithashtu mund të gjenerojë të folur nga teksti për të ndihmuar personat me shikim të dëmtuar.

Në të ardhmen, ne presim të shohim shërbime të përmirësuara njohëse të AI që mund të kryejnë në mënyrë më efektive përkthimin e të folurit, tekstit dhe imazheve në shumë gjuhë dhe në një mënyrë që i shërben një gamë më të gjerë aftësish të kufizuara.

2. Generic MT nuk mund të trajtojë përkthime të ndjeshme.

Imagjinoni të përpiqeni të përdorni Google Translate për të krijuar grafikët e pacientëve në një mjedis të kujdesit shëndetësor. Jo vetëm që kjo do të çonte në mënyrë të pashmangshme në konfuzion dhe përkthim të gabuar, por mund të dëmtonte pa dashje një pacient. Motorët bazë të përkthimit me makinë nuk e kuptojnë terminologjinë specifike të industrisë dhe çdo gabim i vogël mund të ketë një efekt të valëzuar në kujdesin ndaj pacientit.

E njëjta gjë vlen edhe për industri të tjera të ndjeshme si ligji, financat dhe qeveria. Bizneset duhet të jenë të kujdesshëm në lidhje me motorin e përkthimit me makinë që ata zgjedhin sepse pak mund të performojnë në një nivel të lartë.

Këtu hyn personalizimi i AI njohëse. Kompanitë që mund të krijojnë motorë të personalizuar dhe shumë të saktë të përkthimit me makinë ofrojnë një avantazh të madh konkurrues.

3. Toni, synimi dhe përvojat e pasuruara janë të kufizuara për popullata specifike.

Shumë gjuhë mbështeten në tonin, kontekstin dhe gjestin për të përcjellë kuptimin. Në kinezisht, një ndryshim i lehtë i intonacionit ndryshon plotësisht kuptimin e një fraze, dhe në spanjisht, formaliteti i marrëdhënies suaj dikton se si duhet të flisni me dikë.

Shërbimet bazë të përkthimit nuk mund të lexojnë me saktësi tonin ose qëllimin. Kjo mund të shkaktojë gabime komunikimi apo edhe shkelje të paqëllimshme. Për shembull, në koreanisht, nderimet janë jashtëzakonisht të rëndësishme kur i drejtohen dikujt, kështu që është thelbësore që një shërbim përkthimi të kuptojë formalitetin e tonit në mënyrë që të mund të përcjellë kuptimin e duhur.

Një problem tjetër në këtë drejtim është potenciali për paragjykime gjinore. Shumë gjuhë bëjnë dallimin midis gjinisë mashkullore dhe femërore, por nuk ka gjithmonë kontekst të mjaftueshëm për AI për të dalluar saktë nëse duhet të kthejë një përkthim mashkullor apo femëror.

Hulumtimi i Intento ka gjetur se motorët e përgjithshëm NMT parazgjedhin për përkthimet mashkullore të paktën 90 për qind të rasteve. Megjithatë, meqenëse kaq shumë operacione të korporatave kanë lëvizur në internet dhe tani përfshijnë ekipe globale, po punohet për të korrigjuar këto paragjykime.

Në një Raporti 2021, Intento pa një rritje në modelet shumëgjuhëshe NLP ML. Kjo zgjeron aftësitë e vendosjes së përdoruesit fundor dhe lejon zhvilluesit dhe përdoruesit të përshtatin AI me nevojat specifike.

E ardhmja është më gjithëpërfshirëse se kurrë falë inteligjencës artificiale njohëse.

Aktualisht, ka ende shumë kufizime se çfarë mund të bëjnë përkthimi me makinë dhe AI ​​njohëse. Nuk mund të interpretojë ende tonin e një poezie apo emocionin në një këngë.

Megjithatë, ai mund të mësojë se si të ofrojë aftësi më të mira, më të nuancuara bisedore, gjë që tashmë po ndryshon mënyrën se si markat globale bëjnë biznes.

Ekspertët si Flint Capital tregojnë se si tregojnë të dhënat se tregu global i informatikës njohëse është më i fuqishëm se kurrë më parë dhe nuk ka shenja të ngadalësimit. Intento vëren se numri i motorëve MT është pothuajse dyfishuar në vitin e kaluar.

Kompanitë më të vogla të teknologjisë po punojnë në zhvillimin e AI njohëse, por titanët e industrisë si Google, IBM dhe Microsoft po hedhin peshën e tyre edhe pas këtij problemi. Për shkak të kësaj, ne presim të shohim rritje dhe zgjerim të pashembullt në aftësitë njohëse të AI në të ardhmen e afërt.