Yapay zeka Vietnam dilinin dünyasına giriyor

Yapay zeka yalnızca insanların dil öğrenmesine yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda sistemlerin daha iyi dil zekasını desteklemesine de yardımcı oluyor.

Yapay zekayı Vietnamca "öğretmek" için birleştirmek

Vietnam'da bir doğrudan yabancı yatırım (FDI) şirketinin lideri, Vietnamcayı hızlı bir şekilde öğrenmek ve yaygın belgelerin içeriğinin %90'ını okuyabilmek istiyor. Sorun şu ki, çok meşgul ve çalışmak için sadece yaklaşık 1 saati (her gün 12-13 saat) var. Peki, yabancı dilleri hızlı bir şekilde öğrenmesine yardımcı olmak için dil öğrenme yazılımlarına teknoloji nasıl uygulanmalı?

Yukarıda, Ho Chi Minh Şehri, Vietnam Ulusal Üniversitesi, Hesaplamalı Dilbilim Merkezi Direktörü Doçent Dr. Dinh Dien'e yöneltilen FDI şirketlerinin liderlik pozisyonuna ilişkin sorun yer almaktadır.

Yapay zekânın makine çevirisi, eleştirel dil bilimi ve yabancılara Vietnamca öğretimi alanlarındaki uygulamalarına ilişkin çok sayıda bilimsel araştırma konusu ve uluslararası yayını bulunan Doçent Dien, yapay zekânın dil bilimindeki sorunları çözmek için uygulanmasının çok gerekli olduğuna inanıyor.

Özellikle, herhangi bir dili öğrenmenin ilk adımı dilin seslerini öğretmektir. Buradaki engel, Vietnamcanın ton ve ritminin olmasıdır. İngilizce, Fransızca vb. gibi ton bilgisi olmayan dilleri öğrenenlere öğretmek çok zor olacaktır. Örneğin, "Yattın mı?" diye sormak yerine, öğrenciler "Yattın mı?" diyeceklerdir çünkü tonları ayırt edemezler. Telaffuz ederken oyunu nereye koyacaklarını, ağzı nasıl tutacaklarını ve doğru ve yanlış telaffuzun nasıl farklı olduğunu öğretmek gerekir.

Şu anda, yabancı dil öğretiminde yapay zekâ uygulama yazılımları, diş fırçalama sırasındaki ağız şeklini simüle edebilir, öğrencilerin taklit edebileceği sesler çalabilir. Ardından, öğrenciler sesleri tekrar çalabilir, yazılıma kaydedebilir, öğrencinin telaffuzunu yazılımdaki standart telaffuzla karşılaştırmak için teknolojiyi kullanabilir ve telaffuzu hızla geliştirebilir. Yukarıdaki tüm adımlarda yapay zekâ kullanılmalıdır.

Merhum Profesör Hoang Phe tarafından düzenlenen Dilbilim Enstitüsü Vietnamca Sözlüğü'ne göre, orijinal Vietnamca kelime dağarcığı yaklaşık 34.000 kelimeden oluşuyor. Hesaplamalar, makinenin yaygın Vietnamca metinlerin yaklaşık %90'ını okuyabilmesi için kelimelerin yaklaşık %10'unun, yani 3.400 kelimelik uygulama bilgisinin makineye öğretilmesi gerektiğini gösteriyor. Bu veri tablosunu elde etmek için Doçent Dien, Vietnamca külliyatındaki kelime dağarcığı sistemini etiketleyen yapay zekâyı kullanmak zorundaydı.

Yapay zekânın eğitim sektöründe öğretme ve öğrenme biçimini değiştirdiği söylenebilir. Nitekim, öğretme ve öğrenme sürecinin daha hızlı ve daha etkili olmasını desteklemek için birçok yapay zekâ uygulaması ortaya çıkmıştır.

Yukarıdaki bilgisayar bilimi ve dilbilimin bir araya getirilmesinin ilginç öyküsü, yapay zekayı eğitme ve pratikte uygulama sürecinin çok gerekli, ancak kolay olmadığını gösteriyor. Verilerin birçok tanımlama katmanına ayrılması gerekiyor ve her katmanda, her değişkenin farklı tanımlayıcılarla işlenmesi gerekiyor.

Makineler dili öğrendiğinde...

Yapay zeka, insanların dil öğrenmesine yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda dil zekâsını destekleyen sistemlerin de daha iyi çalışmasına yardımcı oluyor. Makineler her gün eğitiliyor ve gelişiyor.

Doçent Dien'in hikayesine benzer şekilde, aşağıda akıllı bir asistanın insan dilini nasıl anladığını gösteren bir başka canlı örnek yer almaktadır.

Arabalarda kullanılan Vietnam sesli asistanı Kiki'nin, farklı bölgesel aksanları da içerecek şekilde sesleri iyi tanıması için araştırma ve geliştirme sürecidir. Bilgisayar bilimlerinde ses tanıma, yapay zekânın (YZ) önemli bir dalıdır ve insan seslerini bilgisayar uygulamaları tarafından kullanışlı ve anlaşılır bir biçime dönüştürür. Bu teknoloji, makineler ve insanlar arasında bir köprü görevi görür. Sesli asistanlar dünya çapında vazgeçilmez uygulamalar haline gelmiştir. En popülerleri şunlardır: Apple'ın Siri'si, Google Asistan, Amazon Alexa veya Vietnam'ın Kiki'si.

Kiki için ilk kod satırlarını yazan Bay Nguyen Hoang Khanh Duy, sesleri tanıyabilecek ve kullanıcılara doğru bilgilerle yanıt verebilecek kadar akıllı bir yapay zeka modeli yetiştirmek için dil verilerinin önemli bir rol oynadığını paylaştı.

Örneğin, arabalardaki Vietnam asistanı Kiki kullanıcıları için çok önemli bir işlev navigasyondur. Bu nedenle, ürün geliştirme ekibinin kullanıcıların komutlarını "sorunsuz" bir şekilde desteklemek için veri ve sözlük hazırlaması gerekir. Veri toplama ve modelin eğitilmesi sürecinden sonra, sonraki sürümdeki ses tanıma kalitesini gösteren endeks, orijinaline kıyasla %40 oranında iyileşmiştir.

Arabalarda ses tanıma sadece navigasyon ve konum bulma sorunlarıyla sınırlı kalmayıp birçok konuyu da kapsamaktadır.

Örneğin, Kiki'nin arabalarda özel kullanımı, yoldaki motor, rüzgar veya trafik ekipmanlarından gelen yüksek gürültüyü gerektirir ve bu da Kiki'nin arabadaki ses tanıma kalitesini doğrudan etkiler. Bu nedenle, Kiki ekibinin gürültülü ortamlarda konuşarak verileri gerçek hayata en uygun şekilde geliştirerek gürültülü koşulları çözmeye çalışması gerekmektedir.

Ayrıca, Kiki, kendi kendini denetleyen öğrenme gibi dünyadaki yeni tekniklerle, modeli daha da iyileştirmek için etiketlenmemiş verilerden bile "öğrenmeye" çalışıyor. Bu Vietnam sesli asistanının kararlılığı, sürekli eğitim ve ürün yükseltmeleriyle artıyor.

Elbette, teknolojik ilerleme her gün, her saat gerçekleşiyor. 2022'nin sonunda kullanıma sunulan ChatGPT, büyük verinin nasıl çalıştığı sorusuna kısmen yanıt verdi. Teknoloji, özellikle eğitim, dil ve daha önce büyük ölçüde insanlara bağımlı olan alanlarda hayatın merkezine "giriyor". Yapay zekâ, yukarıdaki örneklerde görüldüğü gibi, öğrenme, çalışma ve yaşama biçimimizi yeniden tanımlıyor.

[reklam_2]
Kaynak