Combinando IA para "ensinar" vietnamita
O líder de uma empresa de investimento estrangeiro direto (IED) no Vietnã quer aprender vietnamita rapidamente e conseguir ler 90% do conteúdo de documentos comuns. O problema é que ele está muito ocupado e tem apenas cerca de 1 hora (das 12h às 13h todos os dias) para estudar. Então, como a tecnologia pode ser aplicada a um software de aprendizado de idiomas para ajudá-lo a aprender línguas estrangeiras rapidamente?
Acima está o problema da posição de liderança da empresa de FDI apresentado ao Professor Associado, Dr. Dinh Dien, Diretor do Centro de Linguística Computacional, Universidade de Ciências , Universidade Nacional do Vietnã, Cidade de Ho Chi Minh.
Como alguém com muitos tópicos de pesquisa científica e publicações internacionais sobre a aplicação de inteligência artificial (IA) em tradução automática, linguística crítica e ensino de vietnamita para estrangeiros, o professor associado Dien acredita que a aplicação de IA é muito necessária para resolver problemas em linguística.
Especificamente, o primeiro passo para aprender qualquer idioma é ensinar os sons da língua. A barreira aqui é que o vietnamita tem tons e ritmos. Ao ensinar para alunos de línguas não tonais, como inglês, francês, etc., será muito difícil. Por exemplo, em vez de perguntar: "Você já foi para a cama?", os alunos dirão: "Você já foi para a cama?", porque não conseguem distinguir os tons. É necessário ensiná-los onde posicionar o jogo ao pronunciar, como segurar a boca e como diferenciar a pronúncia correta da incorreta.
Atualmente, o software de aplicação de IA no ensino de línguas estrangeiras pode simular o formato da boca ao escovar os dentes e reproduzir sons para os alunos imitarem. Em seguida, os alunos reproduzem os sons, os registram no software e usam a tecnologia para comparar a pronúncia do aluno com a pronúncia padrão do software, aprimorando a pronúncia rapidamente. Todas as etapas acima devem ser aplicadas à IA.
Outro exemplo: de acordo com o Dicionário Vietnamita do Instituto de Linguística, editado pelo falecido Professor Hoang Phe, o vocabulário original vietnamita possui cerca de 34.000 palavras. Cálculos mostram que é necessário ensinar cerca de 10% das palavras à máquina, o equivalente a 3.400 palavras de informações do aplicativo, para que a máquina consiga ler cerca de 90% dos textos comuns em vietnamita. Para obter essa tabela de dados, o Professor Associado Dien precisou usar IA, rotulando o sistema de vocabulário no corpus vietnamita.
Pode-se dizer que a IA mudou a forma de ensinar e aprender no setor educacional . De fato, muitas aplicações de inteligência artificial surgiram para tornar o processo de ensino e aprendizagem mais rápido e eficaz.
A interessante história da combinação de ciência da computação e linguística acima mostra que o processo de treinamento e aplicação da IA na prática é muito necessário, mas não fácil. Os dados precisam ser separados em várias camadas de identificação, e em cada camada, cada variável deve ser processada com diferentes identificadores específicos.
Quando as máquinas aprendem a linguagem...
A IA não só ajuda os humanos a aprender idiomas, como também auxilia sistemas que oferecem suporte à inteligência linguística. As máquinas são treinadas e melhoram a cada dia.
Semelhante à história do Professor Associado Dien, abaixo está outro exemplo vívido de como um assistente inteligente entende a linguagem humana.
É o processo de pesquisa e desenvolvimento do assistente de voz vietnamita Kiki para carros, que permite reconhecer vozes com sotaques regionais diferentes. Na ciência da computação, o reconhecimento de voz é um ramo importante da inteligência artificial (IA), convertendo vozes humanas em um formato útil e compreensível por meio de aplicativos de computador. Essa tecnologia é uma ponte entre máquinas e humanos. Assistentes de voz tornaram-se aplicativos indispensáveis em todo o mundo . Os mais populares são: Siri da Apple, Google Assistente, Amazon Alexa ou Kiki no Vietnã.
O Sr. Nguyen Hoang Khanh Duy, que escreveu as primeiras linhas de código para o Kiki, compartilhou que, para treinar um modelo de IA inteligente o suficiente para reconhecer vozes e responder aos usuários com informações corretas, os dados de linguagem desempenham um papel fundamental.
Por exemplo, uma função muito importante para os usuários do assistente vietnamita Kiki em carros é a navegação. Portanto, a equipe de desenvolvimento do produto precisa preparar dados e vocabulário para suportar "com fluidez" os comandos dos usuários. Após o processo de coleta de dados e treinamento do modelo, o índice que mostra a qualidade do reconhecimento de voz na versão posterior melhorou 40% em comparação com a versão original.
O reconhecimento de voz em carros não se limita apenas a problemas de navegação e localização, mas também abrange muitas outras questões.
Por exemplo, o uso específico do Kiki em carros exige muito ruído do motor, do vento ou dos equipamentos de tráfego na estrada, o que afeta diretamente a qualidade do reconhecimento de voz do Kiki no carro. Portanto, a equipe do Kiki precisa tentar solucionar as condições de ruído, aprimorando os dados e falando em condições de ruído para que correspondam da melhor forma possível à vida real.
Além disso, com novas técnicas no mundo, como o aprendizado autossupervisionado, a Kiki está tentando "aprender" até mesmo com dados não rotulados, para aprimorar ainda mais o modelo. A estabilidade deste assistente de voz vietnamita está melhorando com treinamento contínuo e atualizações do produto.
Obviamente, o progresso tecnológico acontece todos os dias, a cada hora. O ChatGPT, lançado no final de 2022, respondeu parcialmente à questão de como o big data funciona. A tecnologia está "entrando" no centro da vida, especialmente na educação e na linguagem, áreas que antes dependiam fortemente dos humanos. A IA redefine a maneira como aprendemos, trabalhamos, vivemos... como nos exemplos específicos acima.
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