наших глазах компьютеры учатся видеть и понимать окружающую действительность.
Обработка естественного языка – от распознавания речи к пониманию смыслов
Другая важнейшая веха на пути к созданию "думающих машин" – это обработка естественного языка (NLP – Natural Language Processing). Под ней понимают широкий спектр задач, связанных с анализом и генерацией человеческой речи и текстов с помощью компьютеров. Сюда входят распознавание и синтез речи, машинный перевод, извлечение информации, анализ тональности, чат-боты и виртуальные ассистенты, автоматическое реферирование и многое другое. По сути, NLP должна научить машины "понимать" естественный язык во всей его сложности и неоднозначности для того, чтобы мы могли общаться с ними так же, как друг с другом.
Как и во многих других областях ИИ, в обработке языка долгое время доминировали "инженерные" методы, основанные на экспертных правилах и шаблонах. Исследователи вручную описывали грамматики, словари, языковые модели, на основе которых программы пытались анализировать и генерировать тексты. Однако естественный язык оказался настолько многогранным, изменчивым и неоднозначным, что такие системы неизбежно спотыкались на всем, что выходило за рамки предустановленных правил.
Новую жизнь в NLP вдохнуло машинное обучение и особенно глубокие нейронные сети. Вместо того, чтобы полагаться на заданные человеком шаблоны, нейросетевые языковые модели учатся "понимать" речь и тексты на огромных массивах реальных данных. Они находят статистические закономерности на разных уровнях – от частотности слов и устойчивых выражений до абстрактных понятий и семантических связей. По сути, современные NLP-системы как бы "считывают" язык из самих текстов, а не из правил, что делает их гораздо более гибкими и устойчивыми к неоднозначностям.
Особенно впечатляют успехи глубокого обучения в таких сферах, как машинный перевод и языковые модели. Алгоритмы вроде Google Translate или DeepL уже способны переводить тексты практически на уровне профессиональных лингвистов, учитывая сложнейшие нюансы контекста и стиля. А тренированные на огромных массивах текстов нейросети типа GPT-4, BERT, T5 демонстрируют удивительную способность к пониманию смысла, логическому выводу, генерации связных и осмысленных текстов. Они могут поддерживать диалог, отвечать на вопросы, пересказывать тексты своими словами, писать эссе на заданную тему – и все это часто неотличимо от результатов работы человека.
Естественно, столь мощные лингвистические модели находят применение в самых разных областях:
В бизнесе чат-боты и виртуальные ассистенты на базе NLP берут на себя значительную часть коммуникаций с клиентами. Они консультируют по продуктам и услугам, помогают оформить заказ, отвечают на типовые вопросы. При этом современные языковые модели способны поддерживать практически неотличимый от человеческого диалог, подстраиваясь под конкретного собеседника.
В медиа
