Asosiy takliflar
- Kompyuter yordamida yaratilgan nutqni haqiqiy narsadan ajrata olmaydigan kun tez yaqinlashmoqda.
- Google yaqinda tabiiyroq suhbatlashish imkonini beruvchi model LaMDA-ni taqdim etdi.
- Odamga oʻxshash nutqni yaratish ham katta hajmdagi ishlov berish quvvatini oladi.
Hozirda kompyuterda gaplashayotganingizni aniqlash oson, ammo AI sohasidagi soʻnggi yutuqlar tufayli bu tez orada oʻzgarishi mumkin.
Google yaqinda LaMDA eksperimental modelini taqdim etdi, kompaniya oʻzining sunʼiy intellekt yordamchilarining soʻzlashuv qobiliyatini oshirishi va tabiiyroq suhbatlar oʻtkazish imkonini berishi mumkinligini daʼvo qilmoqda. LaMDA hech qanday tayyorgarliksiz deyarli hamma narsa haqida odatdagidek suhbatlashishni maqsad qilgan.
Bu koʻpayib borayotgan sunʼiy intellekt loyihalaridan biri boʻlib, siz odam bilan gaplashyapsizmi degan savol tugʻdirishi mumkin.
"Mening taxminimga ko'ra, keyingi 12 oy ichida foydalanuvchilar ushbu yangi, ko'proq hissiy ovozlarga duchor bo'lib, ularga ko'nikishni boshlaydilar", - deydi Jeyms Kaplan, MeetKai bosh direktori, suhbatdosh AI virtual ovozli yordamchisi va qidiruv motor, dedi elektron pochta orqali bergan intervyusida.
"Bu sodir bo'lgach, bugungi sintez qilingan nutq foydalanuvchilar uchun 2000-yillarning boshidagi nutq kabi eshitiladi."
Ovozli yordamchilar
Google’ning LaMDA’si Google Research tomonidan ixtiro qilingan neyron tarmoq arxitekturasi Transformer asosida qurilgan. Boshqa til modellaridan farqli o'laroq, Google LaMDA haqiqiy dialogga o'rgatilgan.
Tabiiy ovozli sun'iy intellekt nutqini yaratishdagi qiyinchilikning bir qismi bu suhbatlarning ochiq tabiatidir, deb yozadi Google xodimi Eli Kollinz blogida.
Doʻstingiz bilan telekoʻrsatuv haqida suhbat oʻsha mamlakatning eng yaxshi mintaqaviy taomlari haqida bahsga kirishishdan oldin koʻrsatuv suratga olingan mamlakat haqida munozaraga aylanishi mumkin”, - deya qoʻshimcha qildi u.
Robot nutqi bilan ishlar tez ketmoqda. Suhbatdosh sun’iy intellektga sarmoya kirituvchi Tsingyuan Ventures kompaniyasining boshqaruvchi hamkori Erik Rozenblumning ta’kidlashicha, kompyuter yordamida nutqqa oid ba’zi fundamental muammolar deyarli hal qilingan.
Masalan, Otter.ai dasturiy ta'minoti tomonidan bajariladigan transkripsiyalar yoki DeepScribe tomonidan olingan tibbiy eslatmalar kabi xizmatlarda nutqni tushunishda aniqlik darajasi juda yuqori.
"Keyingi chegara ancha qiyinroq", deya qo'shimcha qildi u.
"Konttekstni tushunishni saqlab qolish, bu tabiiy tilni qayta ishlashdan tashqarida bo'lgan muammo va empatiya, masalan, odamlar bilan o'zaro aloqada bo'lgan kompyuterlar umidsizlik, g'azab, sabrsizlik va hokazolarni tushunishi kerak. Bu ikkala masala ustida ishlanmoqda, lekin ikkalasi ham qoniqarli emas."
Neyron tarmoqlar kalitdir
Hayotga oʻxshash ovozlarni yaratish uchun kompaniyalar chuqur neyron tarmoqlar kabi texnologiyalardan foydalanmoqdalar, bu maʼlumotlarni qatlamlar boʻyicha tasniflaydigan mashinani oʻrganish shaklidir, Matt Muldoon, ReadSpeaker kompaniyasining Shimoliy Amerika prezidenti, matndan nutqqa oʻtkazish uchun dasturiy taʼminot ishlab chiqaruvchi kompaniya. dedi elektron pochta orqali bergan intervyusida.
"Ushbu qatlamlar signalni yanada murakkab tasniflarga saralab, aniqlaydi", deb qo'shimcha qildi u. "Natijada insonga o'xshab g'alati eshitiladigan sintetik nutq paydo bo'ldi."
Ishlab chiqilayotgan yana bir texnologiya bu Prosody Transfer boʻlib, u bitta matndan nutqqa tovushni boshqasining nutq uslubi bilan birlashtirishni oʻz ichiga oladi, dedi Muldoon. Yangi neyron matndan nutqqa ovoz ishlab chiqarish uchun zarur boʻlgan oʻquv maʼlumotlari miqdorini kamaytiradigan transfer oʻrganish ham mavjud.
Kaplanning ta'kidlashicha, odamga o'xshash nutqni yaratish ham juda katta hajmdagi ishlov berish quvvatini talab qiladi. Kompaniyalar oddiy protsessorlar bilan birgalikda ishlaydigan maxsus modullar bo'lgan neyron tezlatkich chiplarini ishlab chiqmoqda.
"Buning keyingi bosqichi bu chiplarni kichikroq apparatga joylashtirish bo'ladi, chunki hozirda bu ko'rish uchun sun'iy intellekt zarur bo'lganda kameralar uchun allaqachon qilingan", - deya qo'shimcha qildi u. "Ko'p vaqt o'tmay, bu turdagi hisoblash qobiliyati naushniklarning o'zida mavjud bo'ladi."
AIga asoslangan nutqni rivojlantirishdagi qiyinchiliklardan biri shundaki, har kim har xil gapiradi, shuning uchun kompyuterlar bizni tushunishda qiynaladi.
"Jorjiya va Boston va Shimoliy Dakota urg'ularini o'ylab ko'ring va ingliz tili sizning asosiy tilingizmi yoki yo'qmi", dedi MDincda ovozli qidiruv tahlili bo'yicha ishlaydigan Monika Dema elektron pochta orqali. "Global miqyosda fikr yuritadigan bo'lsak, buni Germaniya, Xitoy va Hindistonning barcha mintaqalari uchun qilish qimmatga tushadi, ammo bu buni amalga oshirish mumkin emas yoki amalga oshirilmaydi degani emas."
