שילוב של בינה מלאכותית כדי "ללמד" וייטנאמית
מנהל של מיזם השקעות זרות ישירות (FDI) בווייטנאם רוצה ללמוד וייטנאמית במהירות ולהיות מסוגל לקרוא 90% מתוכן המסמכים הנפוצים. הבעיה היא שהוא עסוק מדי ויש לו רק כשעה (בין השעות 12:00-13:00 בכל יום) ללימוד. אז כיצד יש ליישם טכנולוגיה בתוכנת לימוד שפות כדי לעזור לו ללמוד שפות זרות במהירות?
למעלה מוצגת בעיית תפקיד המנהיגות של חברת השקעות זרות ישירות שהוצגה בפני פרופסור חבר, ד"ר דין דין, מנהל המרכז לבלשנות חישובית, אוניברסיטת המדעים , האוניברסיטה הלאומית של וייטנאם, הו צ'י מין סיטי.
כמי שכתב נושאי מחקר מדעיים רבים ופרסומים בינלאומיים על יישום בינה מלאכותית (AI) בתרגום מכונה, בלשנות ביקורתית והוראת וייטנאמית לזרים, פרופסור חבר דיאן מאמין כי יישום הבינה המלאכותית הכרחי ביותר לפתרון בעיות בבלשנות.
באופן ספציפי, הצעד הראשון בלמידת כל שפה הוא ללמד את צלילי השפה. המחסום כאן הוא שלווייטנאמית יש צלילים וקצב, וכאשר מלמדים לומדים שפות שאינן צלילים כמו אנגלית, צרפתית וכו', זה יהיה קשה מאוד. לדוגמה, במקום לשאול: "הלכת לישון כבר?", הלומדים יגידו "הלכת לישון כבר?", כי הם לא יכולים להבחין בין הצלילים. יש צורך ללמד אותם היכן לשים את הצליל בעת הגייה, כיצד להחזיק את הפה, ואיך ההגייה הנכונה או השגויה שונה.
בשלב זה, תוכנת יישומי בינה מלאכותית בהוראת שפות זרות יכולה לדמות את צורת הפה של צחצוח שיניים, להשמיע צלילים ללומדים לחיקוי. לאחר מכן, הלומדים משמיעים את הצלילים, מקליטים אותם בתוכנה, משתמשים בטכנולוגיה כדי להשוות את הגיית הלומד להגייה הסטנדרטית מהתוכנה, ולשפר את ההגייה במהירות. כל השלבים הנ"ל חייבים ליישם בינה מלאכותית.
דוגמה נוספת, על פי המילון הווייטנאמי של המכון לבלשנות בעריכתו של פרופסור הואנג פה המנוח, אוצר המילים הווייטנאמי המקורי מכיל כ-34,000 מילים. חישובים מראים שיש צורך ללמד את המכונה כ-10% מהמילים, שווה ערך ל-3,400 מילים של מידע יישום, כך שהמכונה תוכל לקרוא כ-90% מהטקסטים הווייטנאמיים הנפוצים. כדי לקבל את טבלת הנתונים הזו, פרופסור חבר דיאן היה צריך להשתמש בבינה מלאכותית, ולתייג את מערכת אוצר המילים בקורפוס הווייטנאמי.
ניתן לומר שבינה מלאכותית שינתה את אופן ההוראה והלמידה במגזר החינוך . למעשה, יישומי בינה מלאכותית רבים נולדו כדי לתמוך בתהליך ההוראה והלמידה כדי להפוך למהיר ויעיל יותר.
הסיפור המעניין של שילוב מדעי המחשב ובלשנות שהוזכרו לעיל מראה שתהליך האימון והיישום של בינה מלאכותית בפועל הוא הכרחי מאוד, אך אינו קל. יש להפריד את הנתונים לשכבות זיהוי רבות, שבכל שכבה יש לעבד כל משתנה עם מזהים ספציפיים שונים.
כאשר מכונות לומדות שפה...
בינה מלאכותית לא רק עוזרת לבני אדם ללמוד שפות, היא גם עוזרת למערכות התומכות טוב יותר באינטליגנציה לשונית. מכונות מאומנות ומשתפרות מדי יום.
בדומה לסיפורו של פרופסור חבר דיאן, להלן דוגמה חיה נוספת לאופן שבו עוזר אינטליגנטי מבין שפה אנושית.
זהו תהליך של מחקר ופיתוח של העוזרת הקולית הווייטנאמית קיקי במכוניות, כדי לזהות קולות היטב עם מבטאים אזוריים רבים ושונים. במדעי המחשב, זיהוי קולי הוא ענף חשוב של בינה מלאכותית (AI), הממיר קולות אנושיים לפורמט שימושי ומובן על ידי יישומי מחשב. טכנולוגיה זו היא גשר בין מכונות לבני אדם. עוזרי קול הפכו ליישומים הכרחיים ברחבי העולם . הפופולריים ביותר הם: סירי של אפל, העוזרת של גוגל, אמזון אלקסה, או קיקי בווייטנאם.
מר נגוין הואנג חאן דוי, שכתב את שורות הקוד הראשונות עבור קיקי, שיתף כי כדי לאמן מודל בינה מלאכותית חכם מספיק כדי לזהות קולות ולהגיב למשתמשים עם מידע נכון, נתוני שפה ממלאים תפקיד מפתח.
לדוגמה, פונקציה חשובה מאוד עבור משתמשי העוזר הוייטנאמי קיקי במכוניות היא ניווט. לכן, צוות פיתוח המוצר חייב להכין נתונים ואוצר מילים כדי לתמוך "בצורה חלקה" בפקודות מהמשתמשים. לאחר תהליך איסוף הנתונים ואימון המודל, המדד המציג את איכות זיהוי הקול בגרסה המאוחרת יותר השתפר ב-40% בהשוואה למקור.
זיהוי קולי במכוניות אינו מוגבל רק לבעיות ניווט ומיקום, אלא מכסה גם בעיות רבות אחרות.
לדוגמה, השימוש הספציפי בקיקי במכוניות דורש רעש רב מהמנוע, מהרוח או מציוד התנועה בכביש, מה שמשפיע ישירות על איכות זיהוי הקול של קיקי במכונית. לכן, צוות קיקי נדרש לנסות לפתור את תנאי הרועש על ידי שיפור הנתונים באמצעות דיבור בתנאים רועשים כדי להתאים בצורה הטובה ביותר לחיים האמיתיים.
בנוסף, עם טכניקות חדשות בעולם כמו למידה עצמית בפיקוח, קיקי מנסה "ללמוד" אפילו מנתונים לא מתויגים, כדי לשפר עוד יותר את המודל. יציבותו של עוזר קולי וייטנאמי זה משתפרת עם הכשרה מתמשכת ושדרוגי מוצר.
ברור שההתקדמות הטכנולוגית מתרחשת כל יום, כל שעה. ChatGPT, שהושק בסוף 2022, ענה באופן חלקי על השאלה כיצד ביג דאטה עובד. הטכנולוגיה "צועדת" אל אמצע החיים, במיוחד בחינוך, בשפה, תחומים שבעבר היו תלויים במידה רבה בבני אדם. בינה מלאכותית מגדירה מחדש את האופן שבו אנו לומדים, עובדים, חיים... כפי שצוין בדוגמאות הספציפיות לעיל.
[מודעה_2]
מָקוֹר
תגובה (0)