Key Takeaways
- Neue Technologien könnten zu Computern führen, die die menschliche Sprache besser verstehen.
- Microsoft und NVIDIA haben kürzlich eine neue KI-gesteuerte Methode zur Interpretation von Sprache angekündigt.
- Quantencomputer könnten eine weitere Möglichkeit sein, das Gebiet der Sprachverarbeitung voranzubringen.
Es gibt heutzutage viele intelligente Geräte, mit denen man Befehle erteilen kann, aber von Computern, die Konversationssprache verstehen, sind wir noch weit entfernt.
Microsoft und NVIDIA haben kürzlich eine neue KI-gesteuerte Methode zur Interpretation von Sprache angekündigt, die die Art und Weise verändern könnte, wie wir mit unserer Elektronik chatten. Es ist Teil einer wachsenden Bewegung, die verändert, wie Computer Sprache verstehen, auch Natural Language Processing (NLP) genannt.
"Die NLP-Modelle werden immer größer und fortschrittlicher und nähern sich dem menschlichen Verständnis", sagte KI-Experte Hamish Ogilvy gegenüber Lifewire in einem E-Mail-Interview.
"Einer der großen Fortschritte ist, dass NLP über einfache Schlüsselwörter hinausgeht. Sie sind heute vielleicht daran gewöhnt, ein oder zwei Schlüsselwörter einzugeben oder zu sprechen, um Suchergebnisse zu erh alten, aber neuere Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden den Kontext, um reichh altigere Ergebnisse zu liefern."
Chat-Bots
NVIDIA und Microsoft haben sich zusammengetan, um das Megatron-Turing Natural Language Generation-Modell (MTNLG) zu entwickeln, von dem das Duo behauptet, dass es das "leistungsfähigste monolithische Transformer-Sprachmodell ist, das bisher trainiert wurde". Das KI-Modell läuft auf Supercomputern.
Aber Forscher fanden heraus, dass das MTNLG-Modell menschliche Vorurteile aufgriff, als es Berge von menschlichen Sprachproben durchkämmte.
"Während riesige Sprachmodelle den Stand der Technik zur Sprachgenerierung vorantreiben, leiden sie auch unter Problemen wie Voreingenommenheit und Toxizität", schrieben die Forscher in einem Blogbeitrag. "Unsere Beobachtungen mit MT-NLG sind, dass das Modell Stereotypen und Vorurteile aus den Daten aufgreift, auf denen es trainiert wurde."
Computer, die Sprache besser verstehen, werden nicht nur intelligente Lautsprecher wie Alexa verbessern, behauptet Ogilvy. Auch textbasierte Such-Websites wie Amazon verstehen eingegebene Suchanfragen besser.
"Google hatte hier offensichtlich die Nase vorn, aber die NLP-Technologie wird sich überall durchsetzen", sagte Ogilvy. „Bei text- und sprachbasierten Suchen können Benutzer aussagekräftiger sein, da NLP mehr als nur den Text versteht; es versteht den Kontext dessen, wonach Sie suchen, um bessere Ergebnisse zu liefern."
Quantum Chats?
Quantum Computing könnte eine Möglichkeit sein, das Gebiet des NLP voranzubringen. Am Mittwoch kündigte das Unternehmen Cambridge Quantum Lambeq an, von dem es behauptet, es sei das erste Quanten-Toolkit für NLP.
…NLP versteht mehr als nur den Text; es versteht den Kontext dessen, wonach Sie suchen, um bessere Ergebnisse zu liefern.
Das Unternehmen sagt, dass das Tool die Übersetzung von Sätzen in natürliche Sprachen mithilfe von Quantensch altkreisen ermöglicht, die auf Quantencomputern ausgeführt werden. Quantum Computing ist eine Art von Berechnung, die die ungewöhnlichen Eigenschaften von Quantenzuständen wie Überlagerung, Interferenz und Verschränkung nutzt, um Berechnungen durchzuführen.
"Die Art und Weise, wie Quantencomputer mit NLP umgehen, unterscheidet sich stark von klassischen Maschinen. Tatsächlich ist NLP 'quantennativ'", sagte Bob Coecke, der leitende Wissenschaftler bei Cambridge Quantum, Lifewire in einem E-Mail-Interview. „Dies liegt an einer Entdeckung, die wir vor einigen Jahren gemacht haben, dass die Grammatik, die Sätze und Bedeutung bestimmt, eine sehr ähnliche Struktur hat wie die Mathematik, die zum Programmieren von Quantencomputern verwendet wird."
Coecke sagte, dass Quanten-NLP zu besseren Sprachassistenten und Übersetzungstools führen könnte.
Ein weiterer vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Spracherkennung, genannt Zac Liu, ein Datenwissenschaftler bei der Firma Hypergiant, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview. „Kurz gesagt, wenn Data Scientists die NLP-Daten verbessern, ist es fast garantiert, dass sie ein besseres NLP-Modell und eine bessere NLP-Fähigkeit haben.“
Der nächste Schritt ist die Integration von Computer-Vision-Modellen mit NLP, wie z. B. das Trainieren eines KI-Modells, Videos anzusehen und eine Textzusammenfassung dieses Videos zu erstellen, sagte Liu.
"Die Anwendung dieser Fortschritte könnte grenzenlos sein, von der Gesundheitsversorgung, dem Lesen von Röntgenfilmen und der Bereitstellung vorläufiger Diagnosen bis hin zum Entwerfen von Häusern, Kleidung, Schmuck oder ähnlichen Gegenständen", fügte er hinzu. „Der Kunde könnte die Anforderungen mündlich oder schriftlich erläutern, und diese Beschreibung kann zur besseren Visualisierung automatisch in Bilder oder Videos umgewandelt werden."
