为什么认知人工智能引擎是下一步的可及性和包容性解决方案

作者：Grigory Sapunov，inten.to 的首席技术官；Andrew Gershfeld，Flint Capital 的合伙人。

为了促进下一个层次的可及性和包容性，我们需要开始投资开发更复杂的认知人工智能机器。开发更复杂的认知人工智能是扩大全球可及性和增加包容性的关键。

事实上，我们已经看到前所未有的语言覆盖范围。Flint Capital 指出，最近的研究显示，机器翻译语言对的数量已经从 16,000 个增加到大约 100,000 个，仅仅在一年内就增加了 88,000 个语言对，Niutrans 和阿里巴巴是主要贡献者。

此外，Flint Capital 还指出，全球认知计算市场预计将在 2027 年达到 722.6 亿美元的规模。我们已经看到巨大的增长，随着新的人工智能技术的快速发展，现有的语音合成和语音识别技术的极限正在被突破。

从财务和技术进步的角度来看，为什么会有推动人工智能能力的趋势已经很明显。但为什么要专注于可及性和包容性呢？

目前，全球大约有 10 亿残疾人。此外，专家估计全球有大约 7,000 种不同的语言。随着我们变得更加相互联系，可及性和包容性的挑战变得太大，人类无法独自处理。

让我们来看看企业面临的一些包容性问题，这些问题可以通过先进的认知人工智能来改善。

1. 语言障碍会阻碍自我表达。

当我们继续向全球经济和全球劳动力迈进时，我们必须解决共享语言的局限性。

全球员工使用的语言和方言有数千种。即使他们都使用一种共同的语言（例如英语），仍然有无数次他们无法有效地表达自己的想法或意见，因为语言差异。

根据专家的说法，采用先进的认知人工智能引擎和部署虚拟助手是解决这个问题的方法。这些机器经过专门的训练，可以处理特定的翻译任务，因此它们提供了更具包容性和表达性的功能，而无需人工干预。

认知人工智能还可以为残疾人提高可及性。例如，它可以为听力障碍人士提供语音转文本服务。相反，它还可以为视力障碍人士生成语音。

在未来，我们可以期待看到更先进的认知人工智能服务，它们可以更有效地执行多种语言的语音、文本和图像翻译，并服务于更广泛的残疾人群体。

2. 通用机器翻译无法处理敏感翻译。

想象一下在医疗保健环境中使用谷歌翻译来创建患者图表。不仅会不可避免地导致混淆和误译，而且还可能无意中伤害患者。基本的机器翻译引擎不理解行业特定的术语，任何小错误都可能对患者护理产生连锁反应。

同样，在法律、金融和政府等其他敏感行业中也是如此。企业必须谨慎选择机器翻译引擎，因为很少有能够以高水平发挥作用的引擎。

这就是定制化认知人工智能的用途。能够创建定制化、精确的机器翻译引擎的公司提供了巨大的竞争优势。

3. 特定人群的语气、意图和丰富的体验是有限的。

许多语言依赖于语气、上下文和手势来传达意义。在中文中，语调的轻微变化完全改变了短语的含义，在西班牙语中，关系的正式性决定了如何与某人交谈。

基本的翻译服务无法准确地读取语气或意图。这可能导致沟通失误或无意的冒犯。例如，在韩语中，敬语在称呼某人时非常重要，因此翻译服务必须了解语气的正式性，以便传达适当的含义。

另一个问题是性别偏见的可能性。许多语言区分阳性和阴性，但并非总是有足够的上下文让人工智能正确区分是否应该返回阳性或阴性翻译。

Intento 的研究发现，通用神经机器翻译引擎至少 90% 的时间默认为阳性翻译。然而，随着全球运营的在线化和全球团队的增加，正在进行工作以纠正这些偏见。

在一份 2021 年的报告中，Intento 看到了多语言自然语言处理模型的增长。这扩大了最终用户的部署能力，并允许开发人员和用户将人工智能适应特定需求。

未来将比以往任何时候都更加包容，多亏了认知人工智能。

目前，机器翻译和认知人工智能仍然存在许多限制。它还无法解释诗歌的语气或歌曲的情感。

然而，它可以学习如何提供更好、更细致的对话功能，这已经改变了全球品牌的商业方式。

像 Flint Capital 这样的专家指出，数据显示全球认知计算市场比以往任何时候都更强大，而且没有减缓的迹象。Intento 指出，机器翻译引擎的数量在过去一年中几乎增加了一倍。

较小的科技公司正在开发认知人工智能，但像谷歌、IBM 和微软这样的行业巨头也正在投入这项工作。因此，我们预计在不久的将来，认知人工智能的能力将会经历前所未有的增长和扩张。