Bilişsel AI Motoru, Erişilebilirlik ve Kapsayıcılığın Sonraki Adımı mı?

Grigory Sapunov, inten.to’nun CTO’su ve Andrew Gershfeld, Flint Capital’in ortağı tarafından yazılmıştır.

Erişilebilirlik ve kapsayıcılığın sonraki seviyelerini teşvik etmek için, daha sofistike bilişsel AI makineleri geliştirmeye yönelik çabalarımıza yatırım yapma zamanı geldi. Daha sofistike bilişsel AI formlarını geliştirmek, küresel erişilebilirliği genişletmek ve kapsayıcılık kapsamını genişletmek için anahtardır.

Aslında, already görülüyor ki dil kapsamı withoutprecedent. Flint Capital, recent araştırmaların, makine çevirisi dil çiftlerinin 16.000’den 100.000’e kadar bir yıl içinde sıçradığını belirtiyor. Şirket, Niutrans ve Alibaba’nın 88.000 ve 20.000 dil çifti ile en önemli katkıda bulunanlar olduğunu belirtiyor.

Bunun yanı sıra, Flint Capital, küresel bilişsel hesaplama pazarının 2027 yılına kadar 72,26 milyar dolara ulaşacağına işaret ediyor. Already büyük kazançlar görüyoruz ve yeni AI teknolojisinin ses sentezleme ve konuşma tanıma sınırlarını genişletmesiyle birlikte, mevcut sınırların ötesine geçiyoruz.

Mali ve teknolojik ilerleme açısından, AI yeteneklerini daha da geliştirmeye yönelik neden bu kadar çaba sarf edildiği açık. Ancak neden erişilebilirlik ve kapsayıcılığa odaklanıyoruz?

Şu anda, world’de yaklaşık 1 milyar engelli insan var. Ayrıca, uzmanlar, global topluluğumuzda yaklaşık 7.000 ayrı dil olduğunu tahmin ediyor. Bağlantılarımız arttıkça, erişilebilirlik ve kapsayıcılık sorunları da insan gücüyle başa çıkılamayacak kadar büyüyor.

İşte, gelişmiş bilişsel AI’nin iyileştirebileceği beberapa kapsayıcılık sorunu:

1. Dil engelleri kendini ifade etmeyi engelleyebilir.

Küresel bir ekonomi ve dünya çapında bir işgücü fikrine doğru ilerlerken, ortak dilin sınırlarını ele almalıyız.

Dünya çapındaki çalışanlar binlerce dil ve lehçeyi konuşuyor. Hatta ortak bir dili paylaşıyor olsalar bile, dil farklılıkları nedeniyle fikirlerini veya görüşlerini etkili bir şekilde ifade edemiyorlar.

Uzmanlara göre, gelişmiş bilişsel AI motorlarını benimsemek ve Sanal Asistanları (VSA’ler) dağıtmak bu soruna çözüm sunuyor. Bu makineler, belirli bir çeviri görevi kümesi için özel olarak eğitildiğinden, insan müdahalesi olmadan daha kapsayıcı ve ifade edici yetenekler sunuyor.

Bilişsel AI, ayrıca engelliler için daha büyük bir erişilebilirlik sağlıyor. Örneğin, işitme engelliler için konuşma metne hizmetleri sunabiliyor ve görsel engelliler için metni konuşmaya dönüştürebiliyor.

Gelecekte, konuşma, metin ve görsellerin birden fazla dile çevrilmesi ve daha geniş bir engelli grubuna hizmet etmesi için daha etkili bilişsel AI hizmetleri görmeyi bekliyoruz.

2. Genel MT, hassas çevirileri işleyemez.

Bir sağlık kuruluşunda hasta dosyaları oluşturmak için Google Çeviri kullanmaya çalışın. Bu, kaçınılmaz olarak karışıklığa ve yanlış çeviriye yol açacaktır ve istemeden bir hastaya zarar verebilir. Temel makine çevirisi motorları, endüstriye özgü terminolojiyi anlamaz ve küçük bir hata, hasta bakımında zincirleme bir etkiye neden olabilir.

Aynı durum, hukuk, finans ve hükümet gibi diğer hassas sektörler için de geçerlidir. İşletmelerin, hangi makine çevirisi motorunu seçtiklerine dikkat etmeleri gerekir, çünkü çok azı yüksek seviyede performans gösterebilir.

Burada, bilişsel AI’nin özelleştirilmesi devreye giriyor. Yüksek doğrulukta makine çevirisi motorları oluşturabilen şirketler, büyük bir rekabet avantajı sunuyor.

3. Ton, niyet ve zenginleştirilmiş deneyimler, belirli popülasyonlar için sınırlıdır.

Çok sayıda dil, ton, bağlam ve jesti anlamı iletmek için kullanıyor. Çince’de, bir cümlenin tonu değiştiğinde anlam tamamen değişebilir ve İspanyolca’da, ilişkinin resmiyeti, nasıl hitap edeceğinizi belirler.

Temel çeviri hizmetleri, tonu veya niyeti doğru bir şekilde okuyamaz. Bu, iletişim hatalarına veya istemeden yapılan suçlamalara neden olabilir. Örneğin, Korece’de, hitap ettiğiniz kişiye karşı saygı göstermek için onur sıfatları非常 önemlidir, bu nedenle bir çeviri hizmeti, uygun anlamı iletmek için tonun resmiyetini anlamalıdır.

Bu konudaki başka bir sorun, cinsiyet önyargısıdır. Çok sayıda dil, eril ve dişil arasında ayrım yapar, ancak AI her zaman doğru çeviri için eril veya dişil olup olmadığını belirleyecek yeterli bağlamı sahip olmayabilir.

Intento araştırması, genel NMT motorlarının %90-95 oranında eril çevirilere başvurduğunu gösteriyor. Ancak, çok dilli NLP ML modellerinde bir artış görüldüğü için, bu önyargıları düzeltmek için çalışmalar正在 yürütülüyor.

Gelecek, bilişsel AI sayesinde daha kapsayıcı olacak.

Şu anda, makine çevirisi ve bilişsel AI’nin yapabilecekleri masih sınırlı. Henüz bir şiirin tonunu veya bir şarkının duygusunu yorumlayamaz.

Ancak, daha iyi, daha nüanslı konuşma yetenekleri sunmayı öğrenebilir, ki bu already küresel markaların iş yapma şeklini değiştiriyor.

Uzmanlar, Flint Capital gibi, verilerin gösterdiği gibi, küresel bilişsel hesaplama pazarının daha önce hiç olmadığı kadar güçlü olduğunu ve yavaşlama belirtisi göstermediğini belirtiyorlar. Intento, MT motorlarının sayısının geçen yıl neredeyse iki katına çıktığını belirtiyor.

Küçük teknoloji şirketleri, bilişsel AI’nin geliştirilmesinde çalışıyor, ancak endüstri devleri gibi Google, IBM ve Microsoft da bu soruna ağırlıklarını koyuyor. Bu nedenle, yakın gelecekte bilişsel AI yeteneklerinde görülmemiş bir büyüme ve genişleme bekliyoruz.