Чому когнітивний двигун штучного інтелекту є наступним кроком у доступності та інклюзивності

Від імені: Григорій Сапунов, технічний директор inten.to та Ендрю Гершфельд, партнер Flint Capital.

Щоб створити наступний рівень доступності та інклюзивності, потрібно почати вкладати зусилля у розвиток більш досконалих когнітивних машин штучного інтелекту. Розробка більш досконалих форм когнітивного штучного інтелекту є ключем до розширення глобальної доступності та розширення сфери інклюзивності.

Фактично, ми вже бачимо безпрецедентну мовну підтримку. Flint Capital зазначає, що недавні дослідження показують, що кількість мовних пар машинного перекладу зросла з 16 000 до близько 100 000 за один рік. Компанія вказує на Niutrans і Alibaba як основних учасників з 88 000 та 20 000 мовних пар.

Крім того, Flint Capital також зазначає, що глобальний ринок когнітивних обчислень очікується зросте до 72,26 млрд доларів США до 2027 року. Ми вже бачимо великі досягнення у швидкому розвитку нових технологій штучного інтелекту, які розширюють існуючі межі синтезу голосу та розпізнавання мови.

З фінансової та технологічної точки зору зрозуміло, чому відбувається такий поштовх до розвитку можливостей штучного інтелекту. Але чому потрібно зосередитися на доступності та інклюзивності?

Наразі у світі існує близько 1 мільярда людей з обмеженими можливостями. Крім того, експерти оцінюють, що існує близько 7 000 окремих мов у нашому глобальному співтоваристві. Коли ми стаємо все більш взаємопов’язаними, проблеми доступності та інклюзивності стають надто великими для того, щоб люди могли впоратися з ними самотужки.

Давайте розглянемо кілька проблем інклюзивності, з якими стикаються підприємства, які можуть бути покращені за допомогою вдосконаленого когнітивного штучного інтелекту.

1. Мовні бар’єри можуть перешкоджати самовираженню.

Когда ми продовжимо рухатися до глобальної економіки та ідеї світової робочої сили, нам потрібно звернути увагу на обмеження спільної мови.

Існує тисячі мов і діалектів, які розмовляють працівники по всьому світу. Навіть якщо вони всі мають спільну мову (наприклад, англійську), існує безліч випадків, коли вони не можуть адекватно виразити свої ідеї чи думки через мовну різницю.

За словами експертів, прийняття вдосконалених когнітивних двигунів штучного інтелекту та розгортання ВСА є рішенням цієї проблеми. Ці машини спеціально тренуються для виконання певного набору завдань перекладу, тому вони пропонують більш інклюзивні та виразні можливості без участі людини.

Когнітивний штучний інтелект також забезпечує більшу доступність для людей з обмеженими можливостями. Наприклад, він здатний забезпечувати послуги з перетворення мови на текст для людей з порушеннями слуху. Навпаки, він також може генерувати мову з тексту для допомоги людям з порушеннями зору.

У майбутньому ми очікуємо побачити покращені послуги когнітивного штучного інтелекту, які зможуть більш ефективно виконувати переклад мови, тексту та зображень на кілька мов і таким чином, щоб служити більш широкому спектру людей з обмеженими можливостями.

2. Генеральний машинний переклад не може впоратися з чутливими перекладами.

Помістіть себе в ситуацію, коли ви намагаєтеся використовувати Google Translate для створення медичних карток у сфері охорони здоров’я. Це не тільки призведе до плутанини та неправильного перекладу, але й може ненавмисно нашкодити пацієнтові. Базові машини перекладу не розуміють термінології певної галузі, і навіть мала похибка може мати ланцюговий ефект на лікування пацієнта.

Теж саме стосується інших чутливих галузей, таких як право, фінанси та державна адміністрація. Підприємства повинні бути обережними щодо вибору машини перекладу, оскільки лише деякі з них можуть працювати на високому рівні.

Саме тут на допомогу приходить настройка когнітивного штучного інтелекту. Компанії, які можуть створювати налаштовані, високоточні машини перекладу, пропонують величезну конкурентну перевагу.

3. Тон, намір і збагачені переживання обмежені для певних популяцій.

Багато мов покладаються на тон, контекст та жести для передачі значення. У китайській мові незначна зміна інтонації повністю змінює значення фрази, а в іспанській мові формальність відносин диктує, як потрібно говорити з людиною.

Базові послуги перекладу не можуть точно читати тон чи намір. Це може призвести до комунікативних помилок або навіть ненавмисних образ. Наприклад, у корейській мові честьові звертання дуже важливі при зверненні до людини, тому для перекладної служби вкрай важливо зрозуміти формальність тону, щоб передати правильне значення.

Іншою проблемою в цьому контексті є потенційний гендерний упередження. Багато мов розрізняють чоловічий та жіночий роди, але часто немає достатнього контексту для штучного інтелекту, щоб правильно визначити, чи повинен він повернути чоловічий чи жіночий переклад.

Дослідження Intento виявили, що генеральні двигуни NMT за замовчуванням повертають чоловічі переклади щонайменше 90% часу. Однак, оскільки багато корпоративних операцій перейшли в онлайн-режим і тепер охоплюють глобальні команди, проводиться робота щодо виправлення цих упереджень.

У звіті 2021 року Intento було помічено збільшення кількості багатомовних моделей NLP ML. Це розширює можливості розгортання кінцевими користувачами та дозволяє розробникам і користувачам адаптувати штучний інтелект до конкретних потреб.

Майбутнє ще більш інклюзивне завдяки когнітивному штучному інтелекту.

Наразі все ще існує багато обмежень щодо того, що може зробити машинний переклад і когнітивний штучний інтелект. Він ще не може інтерпретувати тон поеми чи емоції пісні.

Однак він може навчитися забезпечувати кращі, більш нюансовані можливості розмови, що вже змінює, як глобальні бренди ведуть бізнес.

Експерти, такі як Flint Capital, вказують на те, як дані показують, що глобальний ринок когнітивних обчислень більш міцний, ніж будь-коли раніше, і немає ознак сповільнення. Intento зазначає, що кількість двигунів MT 几乎 подвоїлася за останні рік.

Менші технологічні компанії працюють над розробкою когнітивного штучного інтелекту, але промислові гіганти, такі як Google, IBM та Microsoft, також вкладають свої зусилля у вирішення цієї проблеми. Через це ми очікуємо побачити неперевершений ріст і розширення можливостей когнітивного штучного інтелекту в найближчому майбутньому.