Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở:
98 
Khám phá cách trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang định nghĩa lại các tương tác hàng ngày với các công nghệ khác nhau.
12 tháng qua đã chứng kiến mô hình kỹ thuật số toàn cầu phát triển vượt bậc, đặc biệt là về cách con người tương tác với máy móc. Trên thực tế, không gian đã trải qua một sự chuyển đổi triệt để đến mức mọi người ở mọi lứa tuổi hiện đang nhanh chóng làm quen với các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), phổ biến nhất là OpenAI ChatGPT.
Động lực chính đằng sau cuộc cách mạng này là những tiến bộ đạt được trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI đàm thoại. NLP là một lĩnh vực con của AI tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và con người bằng ngôn ngữ hàng ngày và các kiểu nói. Mục tiêu cuối cùng của NLP là đọc, giải mã, hiểu và hiểu ngôn ngữ của con người theo cách dễ hiểu và dễ tiếp thu đối với người dùng.
Nói rõ hơn, nó kết hợp ngôn ngữ học máy tính — tức là mô hình hóa ngôn ngữ con người dựa trên quy tắc — với các lĩnh vực khác, chẳng hạn như học máy, thống kê và học sâu. Do đó, các hệ thống NLP cho phép máy móc hiểu, diễn giải, tạo và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và phù hợp với ngữ cảnh.
Hơn nữa, NLP liên quan đến một số nhiệm vụ và kỹ thuật chính, bao gồm gắn thẻ một phần lời nói, nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích cảm xúc, dịch máy và trích xuất chủ đề. Những tác vụ này giúp máy hiểu và tạo phản hồi kiểu ngôn ngữ của con người. Ví dụ: gắn thẻ một phần lời nói liên quan đến việc xác định nhóm ngữ pháp của một từ nhất định, trong khi nhận dạng thực thể được đặt tên liên quan đến việc xác định các cá nhân, công ty hoặc địa điểm trong văn bản.
NLP xác định lại ranh giới giao tiếp
bất chấp việc công nghệ hỗ trợ AI chỉ mới bắt đầu trở thành một phần của xu hướng kỹ thuật số gần đây, nhưng nó đã ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều người trong suốt thập kỷ qua. Những người bạn đồng hành như Amazon Alexa, Trợ lý Google và Apple Siri đã hòa mình vào kết cấu cuộc sống hàng ngày của chúng ta, hỗ trợ chúng ta mọi việc, từ ghi lại lời nhắc đến điều phối ngôi nhà thông minh của chúng ta.
Điều kỳ diệu đằng sau những người trợ giúp này là sự kết hợp mạnh mẽ giữa NLP và AI, cho phép họ hiểu và phản ứng với lời nói của con người. Điều đó nói rằng, phạm vi của NLP và AI hiện đã mở rộng sang một số lĩnh vực khác. Ví dụ: trong dịch vụ khách hàng, chatbot hiện cho phép các công ty cung cấp dịch vụ khách hàng tự động với phản hồi ngay lập tức cho các câu hỏi của khách hàng.
Với khả năng xử lý đồng thời nhiều tương tác của khách hàng, các chatbot tự động này đã giảm thiểu thời gian chờ đợi.
Dịch ngôn ngữ là một lĩnh vực khác mà NLP và AI đã đạt được những tiến bộ đáng kể. Các ứng dụng dịch thuật giờ đây có thể diễn giải văn bản và lời nói trong thời gian thực, phá bỏ rào cản ngôn ngữ và thúc đẩy giao tiếp đa văn hóa.
Một bài báo trên tạp chí The Lancet lưu ý rằng những khả năng dịch thuật này có khả năng định nghĩa lại lĩnh vực y tế. Các nhà nghiên cứu tin rằng các hệ thống này có thể được triển khai ở các quốc gia không có đủ nhà cung cấp dịch vụ y tế, cho phép các bác sĩ và chuyên gia y tế từ nước ngoài đưa ra các đánh giá rủi ro lâm sàng trực tiếp.
phân tích cảm xúc, một ứng dụng khác của NLP, cũng đang được sử dụng để giải mã các sắc thái cảm xúc đằng sau từ ngữ, khiến phản hồi từ các nền tảng như Google Bard, ChatGPT và Jasper.ai thậm chí còn giống con người hơn.
Gần đây: Việc áp dụng Bitcoin ở Mexico được tăng giá nhờ sự hợp tác của Lightning với gã khổng lồ bán lẻ
Nhờ khả năng phát triển, những công nghệ này có thể được tích hợp vào các hệ thống giám sát mạng xã hội, phân tích nghiên cứu thị trường và cung cấp dịch vụ khách hàng. Bằng cách xem xét kỹ lưỡng phản hồi, đánh giá của khách hàng và cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, doanh nghiệp có thể thu thập thông tin chi tiết có giá trị về cách khách hàng cảm nhận về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.
Cuối cùng, AI và NLP đã mạo hiểm bước vào lĩnh vực tạo nội dung. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI giờ đây có thể tạo văn bản giống con người, tạo ra mọi thứ từ các bài báo đến thơ ca, giúp tạo nội dung trang web, tạo email được cá nhân hóa và tạo nội dung tiếp thị.
Tương lai của AI và NLP
Nhìn về phía chân trời, nhiều chuyên gia tin rằng tương lai của AI và NLP sẽ rất thú vị. Dimitry Mihaylov, đồng sáng lập và giám đốc khoa học của nền tảng chẩn đoán y tế dựa trên AI Acoustery, nói với Cointelegraph rằng việc tích hợp đầu vào đa phương thức, bao gồm dữ liệu hình ảnh, âm thanh và video, sẽ là bước quan trọng tiếp theo trong AI và NLP, ông nói thêm:
Điều này sẽ cho phép các bản dịch toàn diện và chính xác hơn, xem xét các tín hiệu thị giác và thính giác cùng với thông tin văn bản mua trong thời gian dài. phân tích cảm xúc là một trọng tâm khác của các chuyên gia AI và điều đó sẽ cho phép hiểu chính xác và sắc thái hơn về cảm xúc và ý kiến được thể hiện trong văn bản. Tất nhiên, tất cả các công ty và nhà nghiên cứu sẽ làm việc để kích hoạt các khả năng thời gian thực, vì vậy tôi e rằng hầu hết các phiên dịch viên của con người sẽ bắt đầu mất việc làm.
Tương tự như vậy, Alex Newman, nhà thiết kế giao thức tại Human Protocol, một nền tảng cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu phi tập trung cho các dự án AI, tin rằng NLP và AI đang trên đà tăng đáng kể năng suất cá nhân, điều này rất quan trọng trước sự sụt giảm dự đoán của lực lượng lao động do AI tự động hóa.
Newman coi phân tích cảm xúc là động lực chính, với cách diễn giải dữ liệu phức tạp hơn diễn ra thông qua mạng thần kinh và hệ thống học sâu. Ông cũng hình dung việc cung cấp nguồn mở các nền tảng dữ liệu để phục vụ tốt hơn cho những ngôn ngữ mà theo truyền thống các dịch vụ dịch thuật không đáp ứng được.
Megan Skye, biên tập viên nội dung kỹ thuật cho Astar Network — một lớp ứng dụng phi tập trung đa chuỗi dựa trên AI trên Polkadot — coi bầu trời là giới hạn cho sự đổi mới trong AI và NLP, đặc biệt là với khả năng AI tự lắp ráp các lần lặp lại mới của chính nó và mở rộng chức năng riêng của nó, thêm:
Phân tích cảm xúc dựa trên AI và NLP có khả năng đã xảy ra trên các nền tảng như YouTube và Facebook sử dụng biểu đồ tri thức và có thể được mở rộng sang blockchain. Ví dụ: nếu một AI dành riêng cho miền mới được định cấu hình để chấp nhận các khối mới được lập chỉ mục dưới dạng luồng dữ liệu đầu vào nguồn và chúng tôi có quyền truy cập hoặc phát triển thuật toán để phân tích cảm xúc dựa trên blockchain.
Scott Dykstra, giám đốc kỹ thuật của kho lưu trữ dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo Không gian và Thời gian, nhìn thấy tương lai của NLP ở điểm giao nhau giữa điện toán biên và điện toán đám mây. Anh ấy nói với Cointelegraph rằng trong thời gian gần và trung hạn, hầu hết các điện thoại thông minh có thể sẽ đi kèm với một mô hình ngôn ngữ lớn nhúng sẽ hoạt động cùng với một mô hình nền tảng lớn trên đám mây. Ông nói thêm: “Thiết lập này sẽ cho phép một trợ lý AI hạng nhẹ trong túi của bạn và một trí tuệ nhân tạo hạng nặng trong trung tâm dữ liệu.
Con đường phía trước còn nhiều thử thách
bất chấp việc tương lai của AI và NLP đầy hứa hẹn, nhưng không phải không có những thách thức. Ví dụ, Mihaylov chỉ ra rằng các mô hình AI và NLP phụ thuộc rất nhiều vào khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và thực hiện.
Tuy nhiên, do có nhiều luật về quyền riêng tư dữ liệu, việc thu thập dữ liệu được gắn nhãn hoặc theo miền cụ thể có thể là một thách thức trong một số ngành. Hơn nữa, các ngành công nghiệp khác nhau có các từ vựng, thuật ngữ và các biến thể theo ngữ cảnh riêng biệt đòi hỏi các mô hình rất cụ thể. Ông cho rằng việc thiếu các chuyên gia có trình độ để phát triển các mô hình này là một rào cản đáng kể.
Skye đồng cảm với cảm xúc này, lưu ý rằng bất chấp việc các hệ thống AI có khả năng hoạt động tự chủ trong hầu hết mọi ngành, nhưng hậu cần của việc tích hợp, sửa đổi quy trình công việc và giáo dục đưa ra những thách thức đáng kể. Hơn nữa, các hệ thống AI và NLP yêu cầu bảo trì thường xuyên, đặc biệt khi chất lượng câu trả lời và xác suất mắc lỗi thấp là rất quan trọng.
Tạp chí: Bitcoin 2023 ở Miami bắt đầu nắm bắt được 'shitcoin trên Bitcoin'
Cuối cùng, Newman tin rằng vấn đề tiếp cận các nguồn dữ liệu mới phù hợp với từng ngành muốn sử dụng các công nghệ này sẽ ngày càng trở nên rõ ràng hơn sau mỗi năm, ông nói thêm:
Có rất nhiều dữ liệu ngoài kia; nó không phải lúc nào cũng có thể truy cập được, mới hoặc được chuẩn bị đầy đủ để đào tạo máy. Nếu không có dữ liệu phản ánh các chi tiết cụ thể của một ngành, ngôn ngữ, quy tắc, hệ thống và các chi tiết cụ thể của ngành, AI sẽ không thể đánh giá được bất kỳ ngữ cảnh nào và hoạt động hiệu quả.
Do đó, khi ngày càng có nhiều người tiếp tục bị thu hút bởi việc sử dụng các công nghệ nói trên, sẽ rất thú vị để xem mô hình kỹ thuật số hiện tại tiếp tục phát triển và trưởng thành như thế nào, đặc biệt là với tốc độ nhanh chóng mà việc sử dụng AI dường như thấm vào các ngành công nghiệp khác nhau.
Theo CoinTelegraph
|
|
Tags: Trí tuệ nhân tạo, Máy học,
