Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Технологии

Обработката на естествен език е бъдещето на изкуствения интелект в компаниите

от , 16 ноември 2017 0 930 прочитания,

Обработването на естествен език е бъдещето на изкуствения интелект в компаниите

Изкуственият интелект беше неясно понятие, но той стана популярен термин дори сред широката общественост. Това, което се промени е, че беше достигната повратната точка. В миналото се казваше, че когато нещо работи, то спира да бъде наричано изкуствен интелект (AI) и просто се приема за даденост. Но сега е точно обратното: всичко, което работи, се определя като изкуствен интелект.

Днешният двигател на успеха е машинното обучение. Бейсовите алгоритми и дълбочинното обучение привличат вниманието към тази област. Тя все още общо е наричана изкуствен интелект и машинно обучение, макар че дълбочинно обучение е по-правилният термин.

Прочетете още: Изкуствен интелект + GDPR = гаранция за изпълнение на новия регламент

Изкуственият интелект в организациите  е навсякъде. Amazon и други компании поставят асистенти като Alexa. Кол-центровете също масово използват системи за обработка на естествен език (Natural Language Processing – NLP). Също така през последната година се наблюдава забележително подобрение в качеството на машинния превод, тъй като разработчиците преминават от традиционните подходи към невронните мрежови методи.

 Най-големите трудности пред успешното използване на NLP в компаниите

Невронният мрежови подход има своите недостатъци. Резултатите от преводите сега са по-добри, но могат да се появят различни типове грешки, предимно изпускане на малки детайли при информацията. Но това може да се окаже решаващо, така че следващото предизвикателство е да се гарантира, че цялата свързана информация е включена в резултатите.

Една от най-големите трудности пред успешното използване на NLP в компаниите е и липсата на правилен тип данни. Необходимо е не само да има големи данни, но те трябва да бъдат и правилни. В повечето случаи, за да се подобрят резултатите, данните трябва правилно да се класифицират или анотират, преди да бъдат обработени.

Същевременно вече някои от предизвикателствата са преодолени. Например, когато преди се прилагаше изкуствен интелект към система за машинно зрение, беше необходимо хора да рисуват кутии около желаните предмети, така че те да могат да бъдат идентифицирани. Сега съществуват инструменти за проследяване на очите, които значително ускоряват процеса.

Къде в компаниите се използва NLP?

NLP може да се открие във всички видове задачи за класифициране, например при изчисляването на застрахователните премии. Прилага се при лицевото разпознаване в медии като Facebook. То се използва за предвиждане на потребителското поведение като изчисляване на кредитния риск или управление на инвентара на база на вероятния брой на клиентите.

Търговията на дребно беше най-силно засегната от прилагането на този тип дълбочинно обучение. Amazon беше първата компания, която направи голямата крачка – системата за препоръки, при която се обработват данни, за да се открие "кой на кого прилича". При кол-центровете NLP също играе значима роля и вече много компании разчитат на технолгията.

Обработване на естествен език

Проблемът с грешните данни

Вече се вижда как грешните данни компрометират изкуствения интелект. При някои алгоритми може да бъде много трудно или дори невъзможност да се проследи как са направени заключенията, което затруднява идентифицирането на грешките.

Поради тази причина все по-често се използват хибридните системи. Те комбинират невронни мрежи със създадени от човек правила, които могат да бъдат много ефективни при класифицирането на символични данни. Това е така наречения „обясним изкуствен интелект”, който се очаква да бъде една от основните развиващи се тенденции. Технологията ще позволи, например, отказването на застрахователното покритие да бъде обяснено.

Бъдещето на NLP

Привличането на служители се превръща в област с нарастващо значение. Използването на изкуствен интелект при полуструктурираните документи като автобиографии и резюмета ще стане нормална част от процеса на подбор на кадри. Обработката на естествен език ще помогне правилните кандидати да бъдат лесно откривани. Гласовото разпознаване също ще придобие по-голяма популярност, като то ще има приложение от автоматичните транскрипции на срещите до възможността за търсене в аудио съдържание.

Бързото развитие на NLP ще има и социални последствия. Образованието ще бъде много важно, особено за онези служители, които трудно могат да бъдат обучени отново. В момента виждаме това да се случва в областта на правото, но в бъдеще логистиката и производството ще бъдат също засегнати. Работните позиции вероятно също ще намалеят, а това на свой ред може да наложи прилагане на политики като универсален основен доход – един доста труден и противоречив въпрос. Образованието обаче също трябва да бъде част от решението.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов