Штучний інтелект входить у світ в'єтнамської мови

Штучний інтелект не лише допомагає людям вивчати мови, але й допомагає системам підтримувати кращий мовний інтелект.

Поєднання штучного інтелекту для «навчання» в'єтнамської мови

Керівник підприємства з прямими іноземними інвестиціями (ПІІ) у В'єтнамі хоче швидко вивчити в'єтнамську мову та мати змогу читати 90% вмісту поширених документів. Проблема полягає в тому, що він надто зайнятий і має лише близько 1 години (з 12 до 13 годин щодня) для навчання. Отже, як технології слід застосовувати до програмного забезпечення для вивчення мов, щоб допомогти йому швидко вивчити іноземні мови?

Вище наведено проблему керівної позиції компанії з прямими іноземними інвестиціями, поставлену перед доцентом, доктором Дінь Дьєном, директором Центру комп'ютерної лінгвістики Університету наук В'єтнамського національного університету в Хошиміні.

Як людина з багатьма науковими дослідницькими темами та міжнародними публікаціями про застосування штучного інтелекту (ШІ) у машинному перекладі, критичній лінгвістиці та викладанні в'єтнамської мови іноземцям, доцент Дьєн вважає, що застосування ШІ є вкрай необхідним для вирішення проблем лінгвістики.

Зокрема, першим кроком у вивченні будь-якої мови є навчання звукам мови. Проблема полягає в тому, що в'єтнамська мова має тони, ритм, і навчити учнів нетональних мов, таких як англійська, французька тощо, буде дуже важко. Наприклад, замість того, щоб запитати: «Ти вже пішов спати?», учні скажуть «Ти вже пішов спати?», бо вони не можуть розрізняти тони. Необхідно навчити їх, куди ставити звуки під час вимови, як тримати рот і чим відрізняється правильна або неправильна вимова.

Наразі програмне забезпечення для штучного інтелекту у викладанні іноземних мов може імітувати форму рота під час чищення зубів, відтворювати звуки для наслідування учнями. Потім учні відтворюють звуки, записують їх у програмне забезпечення, використовують технології для порівняння вимови учня зі стандартною вимовою з програмного забезпечення, швидко покращуючи вимову. Усі вищезазначені кроки повинні застосовувати штучний інтелект.

Інший приклад, згідно з В'єтнамським словником Інституту лінгвістики під редакцією покійного професора Хоанг Пхе, оригінальний в'єтнамський словник містить близько 34 000 слів. Розрахунки показують, що необхідно навчити машину приблизно 10% слів, що еквівалентно 3400 словам прикладної інформації, щоб машина могла прочитати близько 90% поширених в'єтнамських текстів. Щоб отримати цю таблицю даних, доценту Дьєну довелося використовувати штучний інтелект, позначаючи систему словникового запасу у в'єтнамському корпусі.

Можна сказати, що штучний інтелект змінив спосіб викладання та навчання в освітньому секторі. Фактично, було створено багато застосувань штучного інтелекту, щоб допомогти пришвидшити та зробити навчальний процес ефективнішим.

Цікава історія поєднання інформатики та лінгвістики, наведена вище, показує, що процес навчання та застосування штучного інтелекту на практиці є дуже необхідним, але не простим. Дані потрібно розділити на багато рівнів ідентифікації, на кожному рівні кожну змінну потрібно обробляти з різними специфічними ідентифікаторами.

Коли машини вивчають мову...

Штучний інтелект не лише допомагає людям вивчати мови, але й допомагає системам, які краще підтримують мовний інтелект. Машини навчаються та вдосконалюються щодня.

Подібно до історії доцента Дьєна, нижче наведено ще один яскравий приклад того, як розумний асистент розуміє людську мову.

Це процес дослідження та розробки в'єтнамського голосового помічника Kiki в автомобілях, щоб добре розпізнавати голоси з багатьма різними регіональними акцентами. В інформатиці розпізнавання голосу є важливою галуззю штучного інтелекту (ШІ), яка перетворює людські голоси в корисний та зрозумілий формат за допомогою комп'ютерних програм. Ця технологія є мостом між машинами та людьми. Голосові помічники стали незамінними програмами в усьому світі . Найпопулярнішими є: Siri від Apple, Google Assistant, Amazon Alexa або Kiki у В'єтнамі.

Пан Нгуєн Хоанг Кхань Зуй, який написав перші рядки коду для Kiki, поділився тим, що для навчання моделі штучного інтелекту, достатньо розумної, щоб розпізнавати голоси та відповідати користувачам правильною інформацією, ключову роль відіграють мовні дані.

Наприклад, дуже важливою функцією для користувачів в'єтнамського помічника Kiki в автомобілях є навігація. Тому команда розробників продукту повинна підготувати дані та словниковий запас для «плавної» підтримки команд від користувачів. Після процесу збору даних та навчання моделі індекс, що показує якість розпізнавання голосу в пізнішій версії, покращився на 40% порівняно з оригіналом.

Розпізнавання голосу в автомобілях не обмежується лише проблемами навігації та визначення місцезнаходження, але й охоплює багато інших питань.

Наприклад, використання Kiki в автомобілях вимагає багато шуму від двигуна, вітру чи дорожнього обладнання, що безпосередньо впливає на якість розпізнавання голосу Kiki в автомобілі. Тому команда Kiki повинна спробувати вирішити проблему шумних умов, покращуючи дані, говорячи в шумних умовах, щоб найкраще відповідати реальному життю.

Крім того, завдяки новим методам у світі, таким як самостійне навчання, Кікі намагається «навчатися» навіть на немаркованих даних, щоб ще більше покращити модель. Стабільність цього в'єтнамського голосового помічника покращується завдяки постійному навчанню та оновленню продукту.

Очевидно, що технологічний прогрес відбувається щодня, щогодини. ChatGPT, запущений наприкінці 2022 року, частково відповів на питання про те, як працюють великі дані. Технології «входять» у середину життя, особливо в освіту, мову, сфери, які раніше сильно залежали від людини. Штучний інтелект переосмислює те, як ми навчаємося, працюємо, живемо... як наведено вище в конкретних прикладах.

Джерело