Изследване как изкуственият интелект и обработката на естествен език предефинират ежедневните взаимодействия с различни технологии.

През последните 12 месеца глобалната цифрова парадигма се разви изключително много, особено по отношение на това как хората взаимодействат с машините. Всъщност пространството е претърпяло такава радикална трансформация, че хората от всички възрасти бързо се запознават с моделите на изкуствен интелект (AI), най-популярният ChatGPT на OpenAI.

Основната движеща сила зад тази революция е напредъкът в обработката на естествен език (NLP) и разговорния AI. НЛП е подполе на ИИ, което се фокусира върху взаимодействието между компютри и хора, използвайки ежедневни езикови и речеви модели. Крайната цел на НЛП е да чете, дешифрира, разбира и осмисля човешкия език по начин, който е разбираем и лесен за възприемане от потребителите.

По-подробно, той съчетава компютърна лингвистика – т.е. базирано на правила моделиране на човешкия език – с други области, като машинно обучение, статистика и дълбоко обучение. В резултат на това НЛП системите позволяват на машините да разбират, интерпретират, генерират и реагират на човешкия език по смислен и контекстуално подходящ начин.

Нещо повече, НЛП включва няколко ключови задачи и техники, включително маркиране на част от речта, разпознаване на имена, анализ на настроението, машинен превод и извличане на теми. Тези задачи помагат на машините да разберат и генерират отговори от човешки език. Например, маркирането на част от речта включва идентифициране на граматическата група на дадена дума, докато разпознаването на именуван обект включва идентифициране на лица, компании или местоположения в текст.

НЛП предефинира комуникационните граници

Въпреки че технологиите, поддържащи AI, едва наскоро започнаха да стават част от дигиталния мейнстрийм, те повлияха дълбоко на много хора през по-голямата част от последното десетилетие. Спътници като Alexa на Amazon, Assistant на Google и Siri на Apple са се вплели в тъканта на ежедневието ни, помагайки ни с всичко – от записване на напомняния до оркестриране на интелигентните ни домове.

Магията зад тези помощници е мощна комбинация от NLP и AI, която им позволява да разбират и реагират на човешката реч. Въпреки това обхватът на НЛП и ИИ сега се разшири в няколко други сектора. Например, в рамките на обслужването на клиенти, чатботовете вече позволяват на компаниите да предоставят автоматизирано обслужване на клиенти с незабавни отговори на клиентски запитвания.

С възможността да жонглират едновременно с множество клиентски взаимодействия, тези автоматизирани чатботове вече намалиха времето за изчакване.

Езиковият превод е друга граница, където NLP и AI са постигнали забележителен напредък. Приложенията за превод вече могат да интерпретират текст и реч в реално време, премахвайки езиковите бариери и насърчавайки междукултурната комуникация.

Документ в The Lancet отбелязва, че тези възможности за превод имат потенциала да предефинират здравния сектор. Изследователите смятат, че тези системи могат да бъдат внедрени в страни с недостатъчно доставчици на здравни услуги, позволявайки на лекари и медицински специалисти от чужбина да предоставят на живо клинични оценки на риска.

Анализът на настроението, друго приложение на НЛП, също се използва за дешифриране на емоционалните нюанси зад думите, което прави отговорите от платформи като Google Bard, ChatGPT и Jasper.ai още по-човешки.

Благодарение на нарастващата им мощ, тези технологии могат да бъдат интегрирани в системи за наблюдение на социални медии, анализ на пазарни проучвания и предоставяне на обслужване на клиенти. Чрез внимателно разглеждане на отзивите на клиентите, рецензиите и бърборенето в социалните медии, фирмите могат да съберат ценна информация за това как техните клиенти се чувстват относно техните продукти или услуги.

И накрая, AI и NLP се впуснаха в областта на генерирането на съдържание. Захранваните с изкуствен интелект системи вече могат да създават човешки текст, извеждайки всичко от новинарски статии до поезия, помагайки за създаване на съдържание на уебсайтове, генерирайки персонализирани имейли и създавайки маркетингово копие.

Бъдещето на AI и NLP

Поглеждайки към хоризонта, много експерти смятат, че бъдещето на AI и NLP е доста вълнуващо. Димитрий Михайлов, съосновател и главен научен директор за базираната на AI платформа за медицинска диагностика Acoustery, каза пред Cointelegraph, че интегрирането на мултимодален вход, включително изображения, аудио и видео данни, ще бъде следващата важна стъпка в AI и NLP, добавяйки:

„Това ще даде възможност за по-изчерпателни и точни преводи, като се вземат предвид визуални и слухови знаци заедно с текстова информация. Анализът на настроението е друг фокус на експертите по изкуствен интелект и това би позволило по-прецизно и нюансирано разбиране на емоциите и мненията, изразени в текст. Разбира се, всички компании и изследователи ще работят върху активирането на възможности в реално време, така че повечето човешки преводачи, опасявам се, ще започнат да губят работата си.

По подобен начин Алекс Нюман, дизайнер на протоколи в Human Protocol, платформа, предлагаща децентрализирани услуги за етикетиране на данни за AI проекти, вярва, че NLP и AI са на прага на значително увеличаване на индивидуалната производителност, което е от решаващо значение предвид очакваното свиване на работната сила поради AI. автоматизация.

Нюман вижда анализа на настроението като ключов двигател, с по-усъвършенствана интерпретация на данните, която се извършва чрез невронни мрежи и системи за дълбоко обучение. Той също така предвижда отворен код на платформи за данни, за да се погрижат по-добре за тези езици, които традиционно са били недостатъчно обслужвани от преводачески услуги.

Меган Скай, редактор на техническо съдържание за Astar Network — базиран на изкуствен интелект многоверижен децентрализиран приложен слой на Polkadot — вижда небето като граница за иновациите в ИИ и НЛП, особено със способността на ИИ да сглобява самостоятелно нови итерации и да разширява своите собствена функционалност, добавяйки:

„Анализът на настроенията, базиран на AI и NLP, вероятно вече се случва на платформи като YouTube и Facebook, които използват графика на знанието, и може да бъде разширен до блокчейна. Например, ако нов специфичен за домейн AI е конфигуриран да приема прясно индексирани блокове като поток от изходни входни данни и ние имахме достъп до или разработихме алгоритъм за базиран на блокчейн анализ на настроението.“

Скот Дикстра, главен технически директор за базирано на изкуствен интелект хранилище на данни Space and Time, вижда бъдещето на НЛП в пресечната точка на периферните и облачните изчисления. Той каза на Cointelegraph, че в близко до средносрочен план повечето смартфони вероятно ще дойдат с вграден модел с голям език, който ще работи във връзка с масивен основен модел в облака. „Тази настройка ще позволи лек AI асистент в джоба ви и тежък AI в центъра за данни“, добави той.

Пътят напред е постлан с предизвикателства

Въпреки че бъдещето на ИИ и НЛП е обещаващо, то не е без предизвикателства. Например, Михайлов посочва, че AI и NLP моделите разчитат в голяма степен на големи обеми от висококачествени данни за обучение и представяне.

Въпреки това, поради различни закони за поверителност на данните, получаването на етикетирани или специфични за домейн данни може да бъде предизвикателство в някои индустрии. Освен това различните индустрии имат уникални речници, терминологии и контекстуални вариации, които изискват много специфични модели. „Недостигът на квалифицирани специалисти за разработване на тези модели представлява значителна бариера“, смята той.

Скай повтаря това мнение, като отбелязва, че макар системите с изкуствен интелект да могат потенциално да работят автономно в почти всяка индустрия, логистиката на интеграцията, модифицирането на работните процеси и образованието представляват значителни предизвикателства. Освен това AI и NLP системите изискват редовна поддръжка, особено когато качеството на отговорите и ниската вероятност за грешка са важни.

И накрая, Нюман вярва, че проблемът с достъпа до нови източници на данни, свързани с всяка индустрия, която иска да използва тези технологии, ще става все по-очевиден с всяка изминала година, добавяйки:

„Има много данни там; просто не винаги е достъпно, свежо или достатъчно подготвено за машинно обучение. Без данни, които отразяват особеностите на индустрията, нейния език, правила, системи и специфики, AI няма да може да оцени никакъв контекст и да работи ефективно.“

Следователно, тъй като все повече и повече хора продължават да гравитират към използването на гореспоменатите технологии, ще бъде интересно да се види как съществуващата цифрова парадигма продължава да се развива и узрява, особено като се има предвид бързата скорост, с която използването на AI изглежда се просмуква в различни индустрии.