Изучение роли обработки естественного языка в развитии искусственного интеллекта
Источник: https://citylife.capetown/uncategorized/the-role-of-natural-language-processing-in-artificial-intelligence/47413/ Дата публикации: 2 июня 2023 года Перевод: Юдицкая Мария, Янковская Светлана
Роль обработки естественного языка (ОЕЯ) в искусственном интеллекте (ИИ) в последние годы привлекает все большее внимание, поскольку технология значительно продвинулась вперед и стала применяться повсеместно.
ОЕЯ, подполе ИИ, фокусируется на том, чтобы позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык таким образом, чтобы это было и осмысленным, и полезным. Это может произвести революцию в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов, за счет автоматизации задач, предназначенных ранее для людей, и предоставления новых знаний о человеческом общении.
Одна из ключевых задач ИИ — научить машины понимать и обрабатывать человеческий язык. Сложности заключаются в том, что человеческий язык сложен, неоднозначен и сильно зависит от контекста. ОЕЯ стремится преодолеть эти проблемы, используя алгоритмы и методы машинного обучения для анализа и интерпретации текстовых и речевых данных. Таким образом, он может помочь компьютерам понять значение слов и фраз, что позволит им правильно и эффективно реагировать на человеческий ввод.
Одним из наиболее значительных достижений в ОЕЯ за последние годы стала разработка моделей на основе преобразователей, таких как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers — “двунаправленные презентации кодировщика для трансформеров”) и GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3). Эти модели достигли передовых результатов в широком спектре задач ЕОЯ, включая машинный перевод, анализ тональности текста и ответы на вопросы. Они работают, изучая сложные закономерности в языковых данных и используя эти знания для создания контекстуально релевантных ответов.
Масштабные последствия этих достижений в ОЕЯ способны трансформировать различные отрасли и сферы применения. Например, в сфере здравоохранения ОЕЯ можно использовать для анализа электронных медицинских карт и извлечения необходимой информации для диагностики и планирования лечения. Это может помочь медицинским работникам принимать более взвешенные решения и повысить эффективность лечения пациентов. Кроме того, ОЕЯ можно использовать для разработки чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут предоставлять персонализированные медицинские консультации, снижая нагрузку на медицинских работников и улучшая взаимопонимание врачей и пациентов.
В финансовом секторе ОЕЯ можно использовать для анализа больших объемов неструктурированных данных, таких как новостные статьи, сообщения в социальных сетях и отчеты о доходах, с целью выявления тенденций и закономерностей, которые могут повлиять на финансовые рынки. Это может помочь инвесторам принимать более разумные решения и улучшать свои инвестиционные стратегии. Кроме того, ОЕЯ можно использовать для разработки интеллектуальных систем обслуживания клиентов, которые могут понимать запросы клиентов и отвечать на них, уменьшая необходимость вмешательства человека и повышая удовлетворенность клиентов.
Еще одна область, на которую ОЕЯ может оказать значительное влияние это образование. Анализируя работы учащихся, ОЕЯ может предоставить сведения об их успеваемости и определить области, в которых им может потребоваться дополнительная помощь. Это может помочь преподавателям адаптировать свои программы обучения для лучшего удовлетворения потребностей отдельных учащихся. Кроме того, ОЕЯ можно использовать для разработки интеллектуальных систем обучения, которые могут предоставлять учащимся персонализированную обратную связь и рекомендации, улучшая тем самым их успеваемость.
Несмотря на значительный прогресс в ОЕЯ и области её потенциального применения, все еще существуют проблемы, которые необходимо преодолеть. Одной из основных проблем является обеспечение беспристрастности моделей ОЕЯ, поскольку они часто обучаются на больших наборах данных, которые могут содержать предвзятые или дискриминационные формулировки. Это может привести к необъективным результатам и увековечить существующее неравенство. Исследователи активно работают над разработкой методов борьбы с дискриминацией и обеспечением того, чтобы модели ОЕЯ отражали различные точки зрения.
В заключение, обработка естественного языка играет решающую роль в развитии искусственного интеллекта, позволяя машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. Недавние достижения в ОЕЯ, особенно модели на основе трансформаторов, открыли новые возможности для различных отраслей и сфер применения, включая здравоохранение, финансы и образование. По мере того, как исследователи продолжают разрабатывать более продвинутые и беспристрастные модели ОЕЯ, мы можем ожидать еще больших преимуществ и общественных преобразований.