Последние 12 месяцев наблюдалось чрезвычайно развивающейся цифровой парадигмы, особенно в отношении того, как люди взаимодействуют с машинами. Фактически, пространство претерпело такую радикальную трансформацию, что люди всех возрастов в настоящее время быстро становятся знакомыми с моделями искусственного интеллекта (ИИ), наиболее широко открытым CHATGPT.
Основной движущей силой этой революции были достижения, достигнутые в обработке естественного языка (NLP) и разговорного ИИ. NLP - это подполе ИИ, который фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми, используя повседневные языки и речевые модели. Конечная цель NLP - читать, расшифровать, понимать и разобраться в человеческом языке таким образом, чтобы это было понятно и легко переваривать для пользователей.
Чтобы уточнить, он объединяет вычислительную лингвистику-то есть моделирование на основе правил человеческого языка-с другими областями, такими как машинное обучение, статистика и глубокое обучение. В результате системы НЛП позволяют машинам понимать, интерпретировать, генерировать и реагировать на человеческий язык значимым и контекстуально подходящим способом.
Более того, NLP включает в себя несколько ключевых задач и методов, в том числе часть тегации речи, распознавание сущности, анализ настроений, машинный перевод и извлечение тем. Эти задачи помогают машинам понять и генерировать ответы типа человеческого языка. Например, часть речи включает в себя определение грамматической группы данного слова, в то время как распознавание именованных объектов включает в себя выявление людей, компаний или местоположений в тексте.
НЛП переопределяет границы связи
Несмотря на то, что AI-поддержка Tech только недавно начала стать частью цифрового мейнстрима, она глубоко повлияла на многих людей на протяжении большей части последнего десятилетия. Такие компаньоны, как Amazon's Alexa, Assistant Google и Apple Siri, вплетаются в ткань нашей повседневной жизни, помогая нам во всем, от того, чтобы записать напоминания до организации наших умных домов.
Магия этих помощников - это мощная смесь NLP и ИИ, позволяющая им понимать и реагировать на человеческую речь. Тем не менее, объем NLP и ИИ теперь расширился до нескольких других секторов. Например, в рамках обслуживания клиентов чат -боты теперь позволяют компаниям предоставлять автоматизированное обслуживание клиентов с немедленными ответами на запросы клиентов.
С возможностью совмещать несколько взаимодействий с клиентами одновременно, эти автоматизированные чат -боты уже сократили время ожидания.
Перевод языка - это еще одна граница, где NLP и AI добились замечательных успехов. Приложения перевода теперь могут интерпретировать текст и речь в режиме реального времени, демонтируя языковые барьеры и способствуя межкультурному общению.
В статье в Лансете отмечается, что эти возможности перевода могут переопределить сектор здравоохранения. Исследователи считают, что эти системы могут быть развернуты в странах с недостаточным количеством медицинских работников, что позволяет врачам и медицинским работникам из -за рубежа провести живые оценки клинического риска.
Анализ настроений, еще одно применение NLP, также используется для расшифровки эмоциональных оттенков, стоящих за словами, давая реакцию на такие платформы, как Google Bard, Chatgpt и Jasper.ai еще более похожий на человека.
Недавние: внедрение биткойнов в Мексике, повышенное в Lightning Partnership с розничным гигантом
Благодаря их растущему мастерству, эти технологии могут быть интегрированы в системы мониторинга социальных сетей, анализ исследования рынка и предоставление обслуживания клиентов. Изучая отзывы клиентов, обзоры и болтовню в социальных сетях, предприятия могут получить ценную информацию о том, как их клиенты относятся к своим продуктам или услугам.
Наконец, ИИ и НЛП отправились в сферу генерации контента. Системы с AI теперь могут создавать человеческий текст, выпуская все, от новостных статей до поэзии, помогая создавать контент веб-сайта, генерировать персонализированные электронные письма и сбивая маркетинговую копию.
Будущее ИИ и НЛП
Глядя на горизонт, многие эксперты считают, что будущее ИИ и НЛП будет довольно захватывающим. Dimitry Mihaylov, соучредитель и директор по науке на основе AI на основе AI-платформы Acoustery, сообщил Cointelegraph, что интеграция мультимодального ввода, включая изображения, аудио и видеоданные, станет следующим важным шагом в ИИ и НЛП, добавив:
«Это позволит обеспечить более полные и точные переводы, рассматривая визуальные и слуховые сигналы наряду с текстовой информацией. Анализ настроений является еще одним направлением экспертов по искусственному интеллекту, и это позволит более точное и нюансированное понимание эмоций и мнений, выраженных в тексте. Конечно, все, все, все, все, все, все, все, все, все, все, все, все, все, все Компании и исследователи будут работать над тем, чтобы обеспечить возможности в реальном времени, поэтому большинство человеческих переводчиков, я боюсь, начнут потерять свою работу ».
Точно так же, Алекс Ньюман, дизайнер протокола в Human Protocol, платформу, предлагающую децентрализованные услуги маркировки данных для проектов искусственного интеллекта, считает, что NLP и ИИ находятся на грани значительного повышения индивидуальной производительности, что имеет решающее значение, учитывая ожидаемую усадку рабочей силы из -за искусственного интеллекта из -за искусственного интеллекта из -за искусственного интеллекта из -за искусственного интеллекта из -за ИИ, что имеет решающее значение. автоматизация.
Ньюман рассматривает анализ настроений как ключевой драйвер, с более сложной интерпретацией данных, происходящей через нейронные сети и системы глубокого обучения. Он также предполагает, что открытый источник платформ данных лучше обслуживает те языки, которые традиционно были недооценены в результате перевода.
Меган Скай, редактор технического контента для ASTAR Network-многочастотный децентрализованный прикладной слой на Polkadot-рассматривает небо как предел для инноваций в ИИ и НЛП, особенно с способностью AI самостоятельно подбирать новые итерации. расширить свою собственную функциональность, добавив:
"Анализ настроений на основе ИИ и НЛП, скорее всего, уже происходит на таких платформах, как YouTube и Facebook, которые используют график знаний, и могут быть расширены на блокчейн. Например, если новый AI, специфичный для домена Поток исходных входных данных, и мы имели доступ или разработали алгоритм для анализа настроений на основе блокчейна ».
Скотт Дайкстра, главный технический директор по пространству и времени на основе AI на основе AI, видит будущее NLP на пересечении Edge и Cloud Computing. Он сказал Cointelegraph, что в ближней и средней перспективе большинство смартфонов, вероятно, поставляются со встроенной моделью с крупным языком, которая будет работать в сочетании с массовой основополагающей моделью в облаке. «Эта настройка позволит получить легкого помощника искусственного интеллекта в вашем кармане и тяжеловеса в центре обработки данных», - добавил он.
Дорога впереди проложена задачами
Хотя будущее ИИ и НЛП является многообещающим, оно не без проблем. Например, Михайлов отмечает, что модели ИИ и НЛП в значительной степени зависят от больших объемов высококачественных данных для обучения и производительности.
Тем не менее, из-за различных законов о конфиденциальности данных, получение меченных или специфичных для домена данных может быть сложным в некоторых отраслях. Кроме того, в разных отраслях есть уникальные словарь, терминологии и контекстуальные вариации, которые требуют очень специфических моделей. «Нехватка квалифицированных специалистов для разработки этих моделей представляет собой значительный барьер», - по мнению он.
Скай повторяет это мнение, отмечая, что, хотя системы ИИ потенциально могут автономно работать практически в любой отрасли, логистика интеграции, модификации рабочих процессов и образования представляют существенные проблемы. Кроме того, системы ИИ и НЛП требуют регулярного технического обслуживания, особенно когда важны качество ответов и низкая вероятность ошибок.
Журнал: Биткойн 2023 в Майами приходит в борьбу с «дерьмовымикойнами на биткойнах»
Наконец, Ньюман считает, что проблема доступа к новым источникам данных, имеющих отношение к каждой отрасли, стремящейся использовать эти технологии, станет все более и более очевидной с каждым годом, добавляя:
«Там есть много данных; это просто не всегда доступно, свежее или достаточно подготовленное для машинного обучения. Без данных, которые отражают подробности отрасли, ее языка, правил, систем и специфики, ИИ иметь возможность ценить любой контекст и эффективно работать ».
Поэтому, поскольку все больше и больше людей продолжают тяготеть к использованию вышеупомянутых технологий, будет интересно посмотреть, как существующая цифровая парадигма продолжает развиваться и созревать, особенно с учетом быстрой скорости, с которой использование ИИ, кажется, просачивается в различные отрасли.
Источник
