Dzisiaj wiele zastosowań AI jest podstawą różnych sektorów przemysłowych, a najnowsze opracowanie przeze mnie Uniwersytetu Państwowego w Nowosybirsku, w Laboratorium Stosowanych Technologii Cyfrowych, stanowi istotny postęp. Ich program AI, stworzony z praktycznym zamiarem, ma na celu sporządzanie wstępnych transkryptów dyskusji akademickich i obron prac doktorskich. Te szkice dopuszczają do 20% błędów ortograficznych, co pokazuje początkową elastyczność odnośnie precyzji gramatycznej.
W interesującym zwrocie akcji program UI został wyzwany do udziału w „Total Dictation,”, co skłoniło deweloperów do udoskonalenia jego zdolności gramatycznych i ortograficznych, aby spełnić wyższe standardy.
Wyniki były obiecujące: AI poradził sobie na równi z przeciętnym rosyjskim uczestnikiem, uzyskując ocenę 3+ w teście dyktanda. Lyudmila Budneva, starsza wykładowczyni na NSU, która przejrzała prace AI, zaznaczyła, że głównym problemem programu było trudności w rozróżnianiu wyraźnie wymawianych słów. AI przeoczył sześć spośród 276 słów, pięć na końcach zdań, nie stawiając kropki, ale prawidłowo zwiększając następne zdanie — co wskazuje na rozpoznanie swoich ograniczeń.
Błędne interpretacje prowadziły również do kreatywnych błędów, takich jak zamiana „the highest” na bez sensowne „to be present” i błędne napisanie „consider – don’t want” zamiast „read – don’t want,” podkreślając kłopoty z gramatyką.
Mimo tych niedociągnięć, pierwsza próba AI w rywalizacji literackiej z ludźmi była obiecująca. Podekscytowani wynikiem, deweloperzy mają na celu wykorzystanie danych statystycznych w celu udoskonalenia wydajności AI, co może otworzyć drogę do zaawansowanych zastosowań w transkrypcji mówionego języka z wysoką dokładnością.
Zrozumienie i transkrypcja mówionego języka to złożone zadanie dla AI z powodu niuansów ludzkiej mowy, takich jak akcenty, dialekty, wady mowy i gwary. Choć tradycyjne oprogramowanie do rozpoznawania mowy uległo znacznemu usprawnieniu, dokładne interpretowanie znaczenia i kontekstu wypowiedzianych słów pozostaje wyzwaniem.
Postęp dokonany przez program AI Uniwersytetu Państwowego w Nowosybirsku stanowi istotne kroki w pokonywaniu tej złożoności. Poprzez udział w „Total Dictation,” AI zademonstrowało swoje zdolności poza środowiskiem akademickim i zmierzyło się z umiejętnościami językowymi ogółu społeczeństwa.
Kluczowe wyzwania związane z AI w zrozumieniu mówionego języka:
– Akcenty i dialekty: Zmienności w wymowie mogą istotnie wpływać na zdolność AI do dokładnego zrozumienia mówionego języka.
– Homofony: Słowa brzmiące podobnie, ale mające inne znaczenie, mogą powodować znaczne błędy transkrypcyjne.
– Zrozumienie kontekstu: Zrozumienie kontekstu, w jakim używane są słowa, jest kluczowe dla odpowiedniej transkrypcji i interpretacji.
– Język potoczny: Slang i idiomatyczne zwroty są szczególnie trudne do prawidłowego przetworzenia przez AI.
Kontrowersje:
– Kwestie prywatności: AI do przetwarzania języka często wymaga dużej ilości danych, w tym nagrań głosowych, co może rodzić problemy z prywatnością.
– Zależność od technologii: Nadmierne poleganie na AI w zadaniach językowych może wpłynąć na umiejętności językowe ludzi i możliwości zatrudnienia w dziedzinach związanych z tłumaczeniem i transkrypcją.
Zalety AI w przetwarzaniu języka:
– Wydajność: AI potrafi transkrybować mówiony język znacznie szybciej niż ludzie.
– Dostępność: Może sprawić, że treści staną się bardziej dostępne dla osób z zaburzeniami słuchu lub potrzebami związanymi z nauką języka.
– Wzmacnianie siły roboczej: AI może pomóc zawodowcom z różnych branż poprzez obsługę rutynowych zadań przetwarzania języka.
Wady:
– Brak empatii: AI nie rozumie subtelności emocjonalnych w mowie, co może być istotne w niektórych kontekstach, takich jak terapia czy negocjacje.
– Niedokładność: Jak pokazano w artykule, AI może nadal popełniać błędy, zwłaszcza w przypadku złożonej gramatyki i składni.
Dla dalszych ogólnych informacji na temat Sztucznej Inteligencji i jej obecnej sytuacji w przetwarzaniu języka, można odwiedzić:
– Badania IBM
– OpenAI
– DeepMind
Należy pamiętać, że linki prowadzą do stron głównych odpowiednich organizacji znanych ze swojej pracy w dziedzinie AI, a konkretne informacje związane z kontekstem mogą wymagać wyszukania ich na stronie internetowej lub za pomocą funkcji wyszukiwania.