Die Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bei der Spracherkennung

Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bei der Spracherkennung

Lange wollten die Menschen mit Maschinen sprechen können. Seit sie Computer bauen, haben Wissenschaftler und Ingenieure versucht, die Spracherkennung in den Prozess einzubeziehen. Im Jahr 1962 führte IBM Shoebox ein, eine Spracherkennungsmaschine, die einfache mathematische Berechnungen durchführen konnte. Dieses innovative Gerät erkannte und reagierte auf 16 gesprochene Wörter, einschließlich der zehn Ziffern von „0“ bis „9“. Wenn eine Zahl und Befehlswörter wie „Plus“, „Minus“ und „Gesamt“ gesprochen wurden, wies Shoebox eine Addiermaschine an, Antworten auf einfache arithmetische Probleme zu berechnen und auszudrucken. Die Schuhbox wurde durch Sprechen in ein Mikrofon bedient, das Sprachgeräusche in elektrische Impulse umwandelte. Ein Messkreis klassifizierte diese Impulse nach verschiedenen Arten von Geräuschen und aktivierte die angeschlossene Addiermaschine über ein Relaissystem.

Mit der Zeit entwickelte sich diese Technologie und heute interagieren viele von uns routinemäßig per Spracheingabe mit ihren Computern. Die beliebtesten Sprachassistenten sind heute Alexa von Amazon, Siri von Apple, Google Assistant und Cortana von Microsoft. Diese Assistenten können Aufgaben oder Dienste für eine Person basierend auf Befehlen oder Fragen ausführen. Sie sind in der Lage, menschliche Sprache zu interpretieren und über synthetisierte Stimmen zu antworten. Benutzer können ihren Assistenten Fragen stellen, Heimautomationsgeräte und die Medienwiedergabe über Sprache steuern und andere grundlegende Aufgaben wie E-Mail, Aufgabenlisten und Kalender mit verbalen Befehlen verwalten. Je häufiger wir diese sprachgesteuerten Geräte verwenden, desto mehr werden wir abhängig von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen.

Künstliche Intelligenz (KI)

Wenn Sie künstliche Intelligenz (KI) sagen, denken viele Leute vielleicht, dass Sie über Science-Fiction sprechen, obwohl KI sehr stark in unser tägliches Leben eingebettet ist. In der Tat ist es seit Jahrzehnten. Aber die Wahrheit ist, es war in der Tat Science-Fiction, die zu Beginn des 20. Jahrhunderts die Öffentlichkeit mit künstlich intelligenten menschenähnlichen Robotern vertraut machte. In den 50er Jahren gerieten die Konzepte der KI immer mehr in den Fokus des Interesses von Wissenschaftlern und Philosophen. In dieser Zeit schlug der junge britische Mathematiker Alan Turing vor, dass es keinen Grund gibt, warum Maschinen (genau wie Menschen) Probleme nicht lösen und Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Informationen treffen können. In dieser Zeit hatten Computer jedoch nicht die Möglichkeit, sich zu merken, was für die Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist. Sie führten lediglich Befehle aus. Dennoch war es Alan Turing, der das grundlegende Ziel und die Vision der künstlichen Intelligenz festlegte.

Als Vater der KI ist John McCarthy weithin anerkannt, der den Begriff künstliche Intelligenz em> geprägt hat. Für ihn war KI: „die Wissenschaft und Technik, intelligente Maschinen herzustellen“. Diese Definition wurde 1956 auf einer Konferenz am Dartmouth College vorgestellt und deutete auf den Beginn der KI-Forschung hin. Von da an blühte die KI.

In der modernen Welt ist künstliche Intelligenz allgegenwärtig. Es ist dank des erhöhten Datenvolumens, fortschrittlicher Algorithmen und der Verbesserung der Rechenleistung und des Speichers immer beliebter geworden. Meistens ist die KI-Anwendung mit intellektuellen Aufgaben verbunden. Wir verwenden KI für Übersetzung, Objekt-, Gesichts- und Spracherkennung, Themenerkennung, medizinische Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Filterung sozialer Netzwerke, Schachspiel usw.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz und bezieht sich auf Systeme, die sich aus eigener Erfahrung verbessern können. Das Wichtigste dabei ist, dass das System wissen muss, wie man Muster erkennt. Dazu muss das System trainiert werden: Der Algorithmus speist große Datenmengen ein, damit er irgendwann Muster identifizieren kann. Ziel ist es, den Computern das automatische Lernen ohne menschliches Eingreifen oder Unterstützung zu ermöglichen.

Wenn es um maschinelles Lernen geht, ist es wichtig, tiefes Lernen zu erwähnen. Beginnen wir damit, dass künstliche neuronale Netze eines der Hauptwerkzeuge des tiefen Lernens sind. Dies sind Algorithmen, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind, obwohl sie eher statisch und symbolisch sind und nicht plastisch und analog wie das biologische Gehirn. Deep Learning ist also eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk basiert. Ziel ist es, die Art und Weise, wie Menschen lernen, zu replizieren. Dies ist ein großartiges Werkzeug, um Muster zu finden, die für einen Programmierer viel zu zahlreich sind, um die Maschine zu unterrichten. In den letzten Jahren wurde viel über fahrerlose Autos gesprochen und wie sie unser Leben verändern könnten. Deep-Learning-Technologie ist hier der Schlüssel, da sie Unfälle reduziert, indem das Auto einen Fußgänger von einem Hydranten unterscheiden oder ein rotes Licht erkennen kann. Deep-Learning-Technologie spielt auch die Hauptrolle bei der Sprachsteuerung in Geräten wie Tablets, Telefonen, Kühlschränken, Fernsehgeräten usw. E-Commerce-Unternehmen verwenden häufig künstliche neuronale Netze als Filtersystem, das versucht, die Elemente vorherzusagen und anzuzeigen, die ein Benutzer möchte Kaufen. Deep-Learning-Technologie wird auch im medizinischen Bereich eingesetzt. Es hilft Krebsforschern, Krebszellen automatisch zu erkennen, und stellt somit einen enormen Fortschritt bei der Krebsbehandlung dar.

Spracherkennung

Die Spracherkennungstechnologie dient dazu, Wörter und Phrasen aus der gesprochenen Sprache zu identifizieren und sie in ein für die Maschine lesbares Format umzuwandeln. Während einige Programme nur eine begrenzte Anzahl von Phrasen identifizieren können, können einige komplexere Spracherkennungsprogramme natürliche Sprache entschlüsseln.

Gibt es Hindernisse zu überwinden?

Die Spracherkennungstechnologie ist zwar praktisch, funktioniert jedoch nicht immer reibungslos und es gibt noch einige Probleme zu lösen, da sie kontinuierlich weiterentwickelt wird. Zu den Problemen, die auftreten können, gehören unter anderem: Die Qualität der Aufnahme ist möglicherweise unzureichend, es können Geräusche im Hintergrund auftreten, die das Verständnis des Sprechers erschweren, und der Sprecher hat möglicherweise einen wirklich starken Akzent oder Dialekt (oder?) Hast du jemals den Geordie-Dialekt gehört?) usw.

Die Spracherkennung hat sich stark entwickelt, ist aber noch lange nicht perfekt. Nicht alles dreht sich nur um Worte, die Maschine kann immer noch nicht viele Dinge tun, die Menschen können: Sie können weder die Körpersprache lesen noch den sarkastischen Ton in der Stimme eines Menschen erkennen. Menschen sprechen oft nicht jedes Wort richtig aus und neigen dazu, einige Wörter zu verkürzen. Wenn Sie beispielsweise schnell und informell sprechen, sprechen englische Muttersprachler häufig "Going to" wie "Gonna" aus. All dies verursacht Hindernisse für Maschinen, die sie zu überwinden versuchen, aber es liegt noch ein langer Weg vor ihnen. Es ist wichtig hervorzuheben, dass immer mehr Daten diesen spezifischen Algorithmen zugeführt werden. Die Herausforderungen scheinen abzunehmen. Die Zukunft der automatisierten Spracherkennung scheint vielversprechend.

Sprachgesteuerte Benutzeroberflächen werden in Haushalten zunehmend verfügbar und beliebt. Es könnte sogar DIE nächste Plattform in der Technologie werden.

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