L'intelligence artificielle a encore un autre dégringolé.
Forum de Boao pour l'Asie de cette année, la première fois l'interprétation simultanée AI. Il est intéressant de noter que c'est la première fois en 17 ans Boao Forum a été fondé avec l'utilisation du transfert de technologie de l'intelligence artificielle. Cependant, dans une telle occasion importante, le site est équipé d'interprétation simultanée Tencent AI était hors de la chaîne. traduction mot est inexact, répéter, l'utilisation abusive des expressions telles que « propres » ont suscité un grand « ridicule ».
Les gens toujours après Amnesty International avec l'opposition humaine, divers « au lieu de » sans fin. Avant le Forum de Boao, il y a eu beaucoup « au lieu de Nouvelles » a suscité l'attention du public. Enfin, AI SI « renversements », qui conduisent au monde extérieur un soupir.
Cependant, pour l'instant, inconnue antérieure d'Amnesty International, il est trop tôt pour l'interprétation humaine en opposition est « sans fondement ». En plus de remplacer, AI SI ont en fait une façon meilleure.
La photo montre le contenu AI SI
Avancée interprétation AI de la route: le problème devient problème de données intelligente
Beaucoup de gens pensent que si vous voulez traiter avec intelligence artificielle du langage naturel, il est nécessaire de comprendre le langage naturel. Pour l'essentiel, la traduction AI repose sur le numérique, avec plus de précision, il est statistique. AI est venu avec le mal, pas assez « intelligent », en substance, sont les données et les modèles hors de question.
- AI SI doivent également comprendre
Tout d'abord, AI SI va comprendre la scène. Lors du Forum Boao, le site de rencontre et de haute couverture professionnelle, large, compréhension AI de la scène particulière ne suffit pas. Scène sémantique ont un impact crucial, les mêmes mots ont des significations différentes dans des scènes différentes. Par exemple, « bon » est le mot affiché dans divers chinois Baidu sémantique, à la fois loué, peut également représenter l'état, peut également être exprimé bonjour ...... et ainsi de suite, doivent comprendre la sémantique de l'expression et avec scène spécifique. Dans la phrase spécifique, en liaison avec la sémantique de ce scénario est encore plus près, mais il faut aussi apprendre à comprendre la machine.
En second lieu, AI logique floue pour comprendre le langage parlé. traduction orale n'est pas une interprétation de cent pour cent, selon les dispositions de l'AIIC (Association internationale des interprètes de conférence), les interprètes ont traduit aussi longtemps que le contenu du haut-parleur de 80% avait été considéré comme qualifié (90% à 100% de la « interprétation simultanée « presque impossible).
Cela signifie que le travail AI pour le réduire? Bien sûr pas, il est ce genre de choses floue avec l'IA rend plus difficile à passer, en plus, il n'y a pas signe de ponctuation phrases prononcées, manque le ton nécessaire et la pause, peut facilement se traduire par des phrases ambiguës. Et l'instruction vague est très probable que le code d'erreur plein écran.
- Les modèles de Markov cachés (HMM) pour résoudre les problèmes linguistiques au-delà des statistiques
Cependant, après la référence des erreurs d'interprétation Tencent AI, nous constatons que, Le simple fait de plus en plus la quantité de données ne suffit pas Dans la vraie vie, nous allons rencontrer moins de problèmes de zéro probabilité ou statistiques.
Par exemple, un modèle de langue chinoise, à plein 200000 de cette ampleur. Il a été fait sur l'hypothèse que, si l'avion à partir des données de déchets sur l'Internet, il y aura 10 milliards de sens site chinois, cela est très surévalué dans les données Internet, en moyenne 1000 mots par page, alors même si Tout le contenu chinois sur Internet pour la formation, encore que 1013.
Afin de résoudre le problème de la quantité de données, nous proposons un modèle de Markov caché (HMM). Les applications pratiques, nous pouvons Hmm comme une boîte noire, boîte noire peut tirer profit de ces données relativement simples, les résultats de post-traitement:
Peut sembler compliqué, simplement, ce modèle se trouve en dehors de l'état des données, qui est impliquée par des données observables de l'État. En d'autres termes, nous pouvons compter sur un mot, pour explorer le sens caché des mots, de manière à résoudre quelques problèmes sémantiques subtils.
Comme indiqué plus haut, ce modèle peut être fourni par une phrase que vous avez observé clairement, déduisent humeur état implicite d'une personne (heureuse ou triste), et déterminer (maison, shopping, sociale) pour obtenir le dernier acte, qui a été par connue inconnue inférée.
Et comment optimiser ce modèle, l'état implicite optimal? Il a proposé un certain nombre d'algorithmes pour résoudre le problème, y compris l'algorithme avant, algorithme de Viterbi et algorithme de Baum-Welch. Parmi les secrets, il est difficile de faire sortir.
Mais ne peut pas nier que, en fonction de la profondeur de l'apprentissage, les données + peut être un bon modèle pour créer une traduction simultanée AI, plus les données, le réseau de neurones mieux. Même si les résultats de traduction ne sont pas satisfaisants, Mais tant que la construction d'une base de données assez grande, construire de meilleurs modèles, algorithme poli, AI SI aura bientôt une plus grande amélioration.
top PNL nourrir la base de la pyramide: créer interprétation simultanée de haute qualité AI
En plus d'augmenter la base de données et modèle de données poli, AI SI peut également mettre à niveau de quels domaines? Nous voulons en savoir plus sur d'autres technologies. Ci-dessous, ces quatre domaines représentent les progrès de certaines personnes dans le domaine de la PNL. Avec une pyramide pour représenter la relation entre ces quatre technologies, la difficulté augmente progressivement.
À l'heure actuelle, la compréhension de la lecture et chatbot cela ensemble a fait une grande percée. La compréhension de la lecture AI et le progrès technologique plus d'une PNL évolutive d'ordre supérieur, il y a une couche de sens qui est partagée entre la science, la technologie peut apprendre les uns des autres, entretenir le fond de la technologie de sommet de la pyramide.
Le traitement du langage naturel, AI est différent du point humain est que les gens ont une connaissance a priori. C'est quand les gens entendent un mot, il pensera naturellement d'un mot, le mot est déclenché ou une phrase Lenovo. Par exemple, nous entendons « dans », les deux peuvent penser « pays » peut aussi penser « entre les deux. » Mais AI mot « légende » doit se fier aux données. Il dit: « Nord », si l'entrée de données du même, avec qui est derrière le « Beijing ».
Yan Xuan analyste intelligente de l'industrie de la relativité était « AI dans les domaines de la compréhension de la lecture Start » pour exécuter sous «le » bien humain aide « peut aller virtuose », un document résume le niveau technique de la compréhension en lecture AI, nous pouvons peut-être apprendre AI obtenir la méthode de compréhension de la lecture interprétation technique de nourricier.
processus technique de compréhension à la lecture AI est la suivante: Embedding couche (équivalent au niveau de la connaissance du vocabulaire de lecture d'une personne) Encoding couche (équivalent à l'analyse humaine dans le texte) couche d'adaptation (équivalent à un problème avec la lecture des paragraphes) couche auto-Matching ( l'équivalent de personnes relut pour la vérification) AnswerPointerLayer (équivalent à la réponse de la moindre idée de positionnement intégré humain).
Dans l'ensemble, préfèrent la lecture est multi-tour, une fois cela fait après entrée et de sortie, nous devons continuer à produire les résultats du prochain tour dans le cadre de l'entrée, les besoins du système à prendre en compte dans le cadre de l'opération. La traduction est simple tour, un mot en un mot.
utilisation raisonnable, la traduction automatique est même maintenant unique tour, à l'avenir il peut y avoir multitours, AI SI est désormais inutile de contexte, l'avenir peut aussi être dans le contexte de parvenir à une meilleure qualité de la traduction.
Aujourd'hui, la création de l'intelligence artificielle sont encore à tâtons dans le domaine, mais une fois la percée dans ce domaine, appliquera des techniques d'interprétation AI, nous pourrions être en mesure d'atteindre le plus haut niveau de la traduction - « lettre et élégance. »
À l'avenir, l'IA ne sera pas occuper l'espace de l'interprète simultanée humaine
AI SI remplacera les traducteurs humains? Bien sûr que non. Je ne vais pas parler une langue complexe lui-même, nous pouvons jeter un coup d'oeil au scénario d'application pratique de l'interprétation simultanée.
Dans la pratique, soit l'interprétation ou un dialogue direct avec le besoin terminé sont venus, il y aura une fonction du côté service que les embaucher. En d'autres termes, la traduction de l'IA non seulement d'apprendre, mais aussi apprendre à discuter. Et cela ensemble, la machine il y a encore beaucoup de place à l'amélioration. Alors, où l'utilisation simultanée de la grippe aviaire en elle?
AI partagent la même passe, seulement pour le marché ordinaire
Les gens voyagent à l'étranger, se heurtent souvent à des problèmes de communication linguistique, cependant, pas tout le monde peut se permettre avec un interprète professionnel. A cette époque, si également un dispositif portable ou d'un téléphone cellulaire, vous serez en mesure d'interprétation simultanée, aurait été de réduire le coût d'un grand nombre de gens vont à l'étranger. Effectuer une interprétation simultanée dédiée, il est pas cool?
AI est matériel intelligente a été la zone fanatique. L'année dernière, Huawei et de collaboration Microsoft, Microsoft intégré réseau de neurones dans la traduction automatique Maté 10 téléphones mobiles, peut être considéré comme les premiers cas de réseau de neurones en cours d'exécution traduction automatique dans le terminal.
Si AI est née avec le transfert de matériel, les modèles d'affaires sont plus susceptibles de louer ou partager. Pousser les besoins de location, il y a une société de technologie spécialisée chargée de la location, en partageant la même moto, nos frais sera réduit à très faible. Et le scénario d'un tel est pas dans les réunions du site complexe AI, mais le corpus de la construction de la vie quotidienne, comme les voyages à l'étranger sera beaucoup plus facile.
Ainsi, AI SI un peu plus de celui-ci Huimin , Mais il ne remplacera pas les humains dans une interprétation plus professionnelle d'une scène particulière telles que les réunions des finances, des conférences médicales.
L'interprétation AI et le matériel se combinent pour créer une interface vocale efficace disponible, vous pouvez également améliorer l'expérience utilisateur dans le terminal mobile, maison intelligente portable,, des voitures intelligentes et autres appareils intelligents dans une large mesure, vraiment niveau d'interaction intelligente ère informatique humaine.
- AI SI est devenu examinateur pour la traduction simultanée
Demande simultanée a doublé, mais le nombre d'interprétation simultanée qualifiée a augmenté très lentement, il est entendu, peut être dix mots traduits dix des très peu d'interprètes sur le marché réel. En même temps, ont le certificat d'interprétation avancée qui est pas nécessairement qualifié pour la traduction simultanée, la traduction simultanée nécessite également la formation des compétences professionnelles, et certains traducteur simultané qualifié ne doit pas nécessairement un certificat d'interprète.
À l'heure actuelle, la Chine n'a pas encore fixé un organisme chargé des questions relatives à la traduction simultanée, il n'y a pas ensemble de normes uniformes pour les travaux de traduction simultanée effectuée l'évaluation.
Face à ce dilemme, nous pourrions être en mesure de transmettre la même chose pour ouvrir un trou dans le cerveau AI.
Les gens peuvent utiliser la numérisation AI, la normalisation et d'autres caractéristiques de la base de données de base, la formation AI en une seule machine d'évaluation fonctionnelle, pour différents scénarios d'application, pour l'évaluation des interprètes simultanés et note, qui régulent le marché du travail.
Ici, vous pourrez peut-être consulter la conduite des robots de formation. Robot de formation des conducteurs comprenant une technologie de navigation GPS à haute précision, et la technologie de détection d'inertie virtuelle, détection vidéo, le traitement des données, une transmission sans fil, et une autre identification d'empreinte digitale de haute technologie, peuvent enregistrer avec précision, la détermination de la capacité de manipuler le véritable moteur de conduire un véhicule automobile.
De même, l'IA peut également être l'interprétation simultanée dans différentes scènes, d'observer, les capacités de traduction juge des candidats et des candidats familiers avec les règles de traduction, comprendre le degré. Ce système peut réduire l'intensité du travail des facteurs d'examinateur et humains pour assurer que la juste examen, impartiaux, des méthodes d'évaluation scientifiques et précises.
Autrement dit, notre objectif est de machines intelligentes qui permettent d'automatiser l'évaluation, la sélection de nouveaux talents ou de formation réelle, plutôt que de remplacer les capacités de traduction humaine.
Encore plus intéressant, il est, dans le processus d'évaluation, AI peut continuer à absorber de nouveaux nutriments, corpus de texte parlé classe augmentation, pourquoi ne pas le faire? (Première édition des médias de titane)
[Titane médias Auteur: relativité intelligente (id micro-canal: aixdlun), texte / Yan Xuan]
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