Bugün evlerimizde, araba sistemlerimizde, taşınabilir cihazlarımızda, ev otomasyon çözümlerimizde vb. sohbet robotları, sanal asistanlar ve daha fazlası gibi bazı konuşan robotlarımız var. Bu cihazlar ne söylediğimizi ve nasıl söylediğimizi tam olarak dinler ve sonuçları alır veya belirli görevleri gerçekleştirir. .
Ve eğer böyle bir asistan kullanıyorsanız Siri veya Alexa, gün geçtikçe daha tuhaf hale geldiklerini de fark edeceksiniz. Cevapları esprili, karşılık veriyorlar, küçümsüyorlar, iltifatlar veriyorlar ve tanıyabileceğiniz bazı meslektaşlarından daha insan gibi davranıyorlar. Şaka yapmıyoruz. PwC'ye göre, son müşteri hizmetleri ortaklarıyla etkileşime giren kullanıcıların %27'si, bir insanla mı yoksa bir sohbet robotuyla mı konuştuklarını bilmiyordu.
Bu kadar karmaşık konuşma sistemleri ve cihazları geliştirmek oldukça karmaşık ve göz korkutucu. Farklı geliştirme yaklaşımları ile tamamen farklı bir top oyunu. Bu yüzden daha kolay anlaşılması için sizin için parçalamamız gerektiğini düşündük. Bu nedenle, bir konuşma AI motoru veya sanal bir asistan geliştirmek istiyorsanız, bu kılavuz netlik kazanmanıza yardımcı olacaktır.
Konuşma Yapay Zekasının Önemi
Teknoloji, daha yeni cihazlar ve sistemler biçiminde hayatımızın daha bütünleyici bir yönü haline geldikçe, engelleri zorlama, gelenekleri yıkma ve onlarla etkileşim kurmanın yeni yollarını bulma ihtiyacı ortaya çıkıyor. Fare ve klavye gibi bağlı çevre birimlerini kullanmaktan daha fazla kolaylık sunan fare altlıklarına geçtik. Ardından, girdileri beslemede ve görevleri yerine getirmede daha fazla kolaylık sunan dokunmatik ekranlara geçtik.
Cihazların kendimizin uzantıları haline gelmesiyle birlikte, artık sesle komuta etmenin yeni bir aracının kilidini açıyoruz. Çalıştırmak için bir cihazın yakınında olmamıza bile gerek yok. Tek yapmamız gereken, kilidini açmak ve girdilerimize komut vermek için sesimizi kullanmak. Yakındaki bir odadan, araba sürerken, aynı anda başka bir cihazı kullanırken, konuşmalı AI, amaçlanan görevlerimizi sorunsuz bir şekilde gerçekleştirir. Peki nereden başlayalım - her şey ML modellerini eğitmek için yüksek kaliteli konuşma verileriyle başlar.
Konuşma Eğitimi Verilerini Toplamanın Temelleri
Konuşmaya dayalı yapay zeka için yapay zeka eğitim verilerini toplamak ve açıklama eklemek çok farklıdır. İnsan komutlarıyla ilgili tonlarca karmaşıklık vardır ve etkili sonuçlar için her yönün barındırıldığından emin olmak için çeşitli önlemlerin uygulanması gerekir. Konuşma verilerinin bazı temellerinin neler olduğuna bakalım.
Doğal Dil Anlayışı (NLU)
Sohbet robotlarının ve sanal asistanların yazdıklarımızı veya komutlarımızı anlamaları ve bunlara yanıt vermeleri için NLU uygulanmaktadır. anlamına gelir Doğal Dil Anlayışı ve çeşitli girdi türlerini yorumlamak ve işlemek için üç teknoloji konsepti içerir.
Niyet
Her şey niyetle başlar. Belirli bir kullanıcı bir komut aracılığıyla iletmeye, iletişim kurmaya veya başarmaya çalışan nedir? Kullanıcı bilgi mi arıyor? Bir işlem için güncelleme mi bekliyorlar? Sistemin yürütmesi için bir talimat mı veriyorlar? Nasıl emrediyorlar? Bir soruyla mı yoksa bir istekle mi? Tüm bu yönler, makinelerin sırasıyla hava geçirmez yanıtlar bulmak için niyetleri ve amaçları anlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olur.
Söz Koleksiyonu
“En yakın ATM nerede?” komutu arasında bir fark var. ve "Bana yakındaki bir ATM'yi bulun" komutu. Şimdi insanlar her ikisinin de aynı anlama geldiğini kabul edecekti, ancak makinelerin bu farkla açıklanması gerekiyor. Niyet bakımından aynıdırlar ama niyetin nasıl şekillendiği tamamen farklıdır.
Sözce toplama, görevlerin ve yanıtların kesin olarak yürütülmesi için belirli hedeflere yönelik farklı sözceleri ve ifadeleri tanımlamak ve eşlemekle ilgilidir. Teknik olarak, veri açıklama uzmanları, makinelerin bunu ayırt etmesine yardımcı olmak için konuşma verileri veya metin verileri üzerinde çalışır.
Varlık Çıkarma
Her cümlenin vurgulanan ağırlığı taşıyan belirli kelimeleri veya cümleleri vardır ve bu vurgu, bağlamın ve amacın yorumlanmasına yol açar. Makineler, oldukları katı sistemler gibi, bu tür varlıkların kaşıkla beslenmesi gerekir. Örneğin, "6th Avenue yakınındaki gitarımdaki telleri nerede bulabilirim?"
Cümleyi düzeltirseniz, varlık bir, teller iki, gitar üç ve 6. cadde 4'tür. Bu varlıklar, uygun sonuçları almak için makineler tarafından bir araya getirilir ve bunun gerçekleşmesi için uzmanlar arka uçta çalışır.
Konuşma Yapay Zeka Modelinizi Daha Hızlı Eğitmek için Kullanıma Hazır Ses / Konuşma / Ses Veri Kümeleri
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka İçin Diyaloglar Tasarlama
AI'nın amacı, ağırlıklı olarak insan davranışını jestler, eylemler ve tepkiler yoluyla çoğaltmak olmuştur. Bilinçli insan zihni, bağlamı, niyeti, tonu, duyguları ve diğer faktörleri anlama ve buna göre yanıt verme konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir. Ancak makineler bu yönleri nasıl farklılaştırabilir?
için diyalog tasarlamak konuşma yapay zekası çok karmaşık ve daha da önemlisi evrensel bir model ortaya çıkarmak oldukça imkansız. Her bireyin farklı bir düşünme, konuşma ve yanıt verme şekli vardır. Cevaplarda bile, hepimiz düşüncelerimizi benzersiz bir şekilde ifade ederiz. Bu nedenle, makinelerin dinlemesi ve buna göre yanıt vermesi gerekir.
Ancak, bu aynı zamanda pürüzsüz değildir. İnsanlar konuştuğunda aksan, telaffuz, etnik köken, dil ve daha fazlası gibi faktörler devreye girer ve makinelerin kelimeleri yanlış anlaması ve yanlış yorumlaması ve yanıt vermesi kolay değildir.. Belirli bir kelime, bir Hintli, bir İngiliz, bir Amerikalı ve bir Meksikalı tarafından dikte edildiğinde makineler tarafından sayısız şekilde anlaşılabilir. Oyuna giren tonlarca dil engeli vardır ve bir yanıt sistemi oluşturmanın en pratik yolu, akış şemasına dayalı görsel programlamadır.
için ayrılmış bloklar aracılığıyla jestler, tepkiler ve tetikleyiciler, yazarlar ve uzmanlar makinelerin bir karakter geliştirmesine yardımcı olabilir. Bu daha çok bir algoritma makinesinin doğru yanıtları bulmak için kullanabileceği gibidir. Bir girdi beslendiğinde, bilgi karşılık gelen faktörlerden geçerek makinelerin teslim etmesi için doğru yanıta yol açar.
Çeşitlilik için D'yi Çevirin
Bahsettiğimiz gibi, insan etkileşimleri çok benzersizdir. Dünyanın her yerinden insanlar farklı yaşam alanlarından, geçmişlerden, milliyetlerden, demografik özelliklerden, etnik kökenlerden, aksanlardan, diksiyondan, telaffuzdan ve daha fazlasından gelmektedir.
Bir konuşma botunun veya bir sistemin evrensel olarak çalıştırılabilmesi için, mümkün olduğu kadar çeşitli eğitim verileriyle eğitilmesi gerekir. Örneğin, bir model yalnızca belirli bir dilin veya etnik kökenin konuşma verileriyle eğitilmişse, yeni bir aksan sistemi karıştırır ve onu yanlış sonuçlar vermeye zorlar. Bu sadece işletme sahipleri için utanç verici değil, aynı zamanda kullanıcılar için de aşağılayıcıdır.
Bu nedenle geliştirme aşaması, olası tüm geçmişlerden insanlardan oluşan zengin bir çeşitli veri kümeleri havuzundan AI eğitim verilerini içermelidir. Sisteminiz ne kadar çok aksan ve etnik köken anlarsa, o kadar evrensel olur. Ayrıca, kullanıcıları daha çok rahatsız eden şey, bilgilerin yanlış alınması değil, ilk etapta girdilerini anlamamasıdır.
Önyargıyı ortadan kaldırmak kilit bir öncelik olmalıdır ve şirketlerin bunu yapabilmesinin bir yolu kitle kaynaklı verileri seçmektir. Konuşma verilerinizi veya metin verilerinizi kitle kaynağı olarak kullandığınızda, dünyanın dört bir yanından insanların gereksinimlerinize katkıda bulunmasına izin vererek veri havuzunuzu yalnızca sağlıklı hale getirirsiniz (bkz. blog verileri kitle kaynaklı çalışanlara dış kaynak sağlamanın yararlarını ve tuzaklarını anlamak için). Artık modeliniz farklı aksanları ve telaffuzları anlayacak ve buna göre yanıt verecektir.
Way Forward
Konuşmaya dayalı yapay zeka geliştirmek, bir bebek yetiştirmek kadar zordur. Tek fark, bebeğin sonunda bir şeyleri anlayacak şekilde büyüyeceği ve bağımsız olarak iletişim kurmada daha iyi hale geleceğidir. Sürekli olarak itilmesi gereken makinelerdir. Şu anda bu alanda birkaç zorluk var ve bu zorluklara rağmen ortaya çıkan en devrimci konuşma AI sistemlerinden bazılarına sahip olduğumuz gerçeğini kabul etmeliyiz. Dost canlısı sohbet robotlarımız ve sanal asistanlarımız için geleceğin neler getireceğini bekleyip görelim. Bu arada, işletmeniz için geliştirilmiş Google Home gibi bir konuşma yapay zekası almayı düşünüyorsanız, AI eğitim verileriniz ve açıklama ihtiyaçlarınız için bize ulaşın.
