Adimen artifizialaren eta ikaskuntza automatikoaren eginkizuna hizketa-ezagutzan

Adimen artifizialaren eta ikaskuntza automatikoaren eginkizuna Hizketa-ezagutzan

Aspalditik, jendeak makinekin hitz egin ahal izatea nahi zuen. Ordenagailuak eraikitzen hasi zirenetik, zientzialariak eta ingeniariak prozesuan hizketa-ezagutza sartzen saiatu dira. 1962an, IBMk Shoebox aurkeztu zuen, matematika kalkulu errazak egin ditzakeen ahotsa ezagutzeko makina bat. Gailu berritzaile honek ahozko 16 hitz ezagutu eta erantzun zien, "0"tik "9ra arteko hamar zifrak barne". "gehi", "minus" eta "guztira" bezalako zenbaki eta agindu-hitzak esaten zirenean, Shoebox-ek gehitzeko makina bati agindu zion problema aritmetiko sinpleen erantzunak kalkulatzeko eta inprimatzeko. Shoebox mikrofono batean hitz eginez funtzionatzen zuen, eta horrek ahots soinuak bulkada elektriko bihurtzen zituen. Neurketa-zirkuitu batek bulkada hauek hainbat soinu motaren arabera sailkatu zituen eta erantsitako gehigarri-makina aktibatu zuen errele sistema baten bidez.

Denborarekin, teknologia hau garatu zen eta, gaur egun, gutako askok ohikoa dugu ahots bidez ordenagailuekin elkarreragin. Gaur egun ahots laguntzaile ezagunenak Amazon-en Alexa, Apple-ren Siri, Google Assistant eta Microsoft-en Cortana dira. Laguntzaile hauek zereginak edo zerbitzuak egin ditzakete gizabanako baten aginduetan edo galderetan oinarrituta. Giza hizkera interpretatzeko eta ahots sintetizatuen bidez erantzuteko gai dira. Erabiltzaileek beren laguntzaileei galderak egin diezazkiekete, domotika gailuak eta multimedia erreprodukzioa ahots bidez kontrolatu eta beste oinarrizko zeregin batzuk kudeatu ditzakete, hala nola posta elektronikoa, egitekoen zerrendak eta egutegiak hitzezko aginduekin. Zenbat eta gehiago erabiltzen ditugu ahots bidezko gailu hauek, orduan eta gehiago bihurtzen gara. adimen artifizialaren (AI) eta ikaskuntza automatikoaren menpekoa.

Adimen artifiziala (AI)

Adimen artifiziala (AI) esaten duzunean, jende askok pentsa dezake zientzia fikzioaz ari zarela, nahiz eta IA oso barneratuta egon gure eguneroko bizitzan. Izan ere, hamarkadak daramatza. Baina, egia esan, zientzia-fikzioa izan zen ^XX . mendearen hasieran publikoa adimen artifizialaren itxurako robotekin familiarizatu zuena. 50eko hamarkadan AI kontzeptuak zientzialarien eta filosofoen interes-fokuan sartu ziren gero eta gehiago. Garai hartan Alan Turing matematikari britainiar gazteak iradoki zuen ez zegoela arrazoirik makinek (gizakiak bezala) arazoak ebatzi eta eskura dagoen informazioan oinarrituta erabakiak hartzeko. Baina garai hartan, ordenagailuek ez zuten adimenerako gakoa den memorizatzeko aukerarik. Egin zuten guztia aginduak exekutatu ziren. Hala ere, Alan Turing izan zen adimen artifizialaren oinarrizko helburua eta ikuspegia ezarri zuena.

Inteligentzia artificialaren aita bezala oso ezaguna da John McCarthy, adimen artifiziala terminoa asmatu zuena. Berarentzat AI zen: "makina adimendunak egiteko zientzia eta ingeniaritza". Definizio hori 1956an Dartmouth College-ko kongresu batean aurkeztu zen eta AI ikerketaren hasiera adierazi zuen. Hortik aurrera AI loratu egin zen.

Mundu modernoan adimen artifiziala nonahi dago. Ospetsuago bihurtu da datu-bolumen handituari, algoritmo aurreratuei eta konputazio-potentzian eta biltegiratzeari esker. Gehienetan AI aplikazioa zeregin intelektualekin konektatuta dago. AI erabiltzen dugu itzulpenak, objektuak, aurpegiak eta hizketa ezagutzeko, gaiak detektatzeko, irudi medikoen azterketa, hizkuntza naturalaren prozesamendua, sare sozialen iragazketa, xakean jolasteko etab.

Ikaskuntza automatikoa

Machine learning adimen artifizialaren aplikazio bat da eta beren esperientziatik hobetzeko gaitasuna duten sistemei egiten die erreferentzia. Hemen garrantzitsuena da sistemak ereduak ezagutzen jakin behar duela. Hori egin ahal izateko, sistema trebatu behar da: algoritmoak datu kopuru handiak elikatzen ditu, beraz, momentu batean ereduak identifikatzeko gai da. Helburua da ordenagailuek automatikoki ikas dezaten giza esku-hartzerik edo laguntzarik gabe.

Ikaskuntza automatikoari buruz hitz egitean, garrantzitsua da ikaskuntza sakona aipatzea. Has gaitezen esanez ikaskuntza sakonean erabiltzen diren tresna nagusietako bat neurona-sare artifizialak direla. Garunaren egituran eta funtzioan inspiratutako algoritmoak dira, estatikoak eta sinbolikoak izan ohi diren arren, eta ez garun biologikoa bezalako plastikoak eta analogikoak. Beraz, ikaskuntza sakona sare neuronal artifizialean oinarritutako ikaskuntza automatikoko forma espezializatu bat da, zeinaren helburua gizakiak ikasteko modua errepikatzea da eta hau tresna bikaina da programatzaile batek makina irakasteko askoz ere ugariak diren ereduak aurkitzeko. Azken bi urteetan asko hitz egin da gidaririk gabeko autoei buruz eta gure bizitza nola alda dezaketen buruz. Ikaskuntza sakoneko teknologia da gakoa hemen, istripuak murrizten dituelako, autoak oinezko bat sute-itxura batetik bereizteko edo argi gorri bat ezagutzeko aukera emanez. Ikaskuntza sakoneko teknologiak ere funtzio nagusia betetzen du ahots-kontrolean tabletetan, telefonoetan, hozkailuetan, telebistak eta abar bezalako gailuetan. Merkataritza elektronikoko enpresek sarritan erabiltzen dituzte sare neuronal artifizialak erabiltzaile batek nahi dituen elementuak iragartzen eta erakusten saiatzen den iragazketa-sistema gisa. erosi. Ikaskuntza sakoneko teknologia medikuntza arloan ere erabiltzen da. Minbiziaren ikertzaileei minbizi-zelulak automatikoki detektatzen laguntzen die eta, horrela, minbiziaren tratamenduan aurrerapen izugarria suposatzen du.

Ahots-aitorpena

Hizketa-hautematearen teknologiak ahozko hizkuntza osatzen duten hitzak eta esaldiak identifikatzeko eta makinarako formatu irakurgarri batean bihurtzeko balio du. Programa batzuek esaldi kopuru mugatu bat identifikatu dezaketen arren, ahotsa ezagutzeko programa sofistikatuago batzuek hizketa naturala deszifra dezakete.

Ba al dago oztoporik gainditzeko?

Erosoa den arren, ahotsa ezagutzeko teknologia ez da beti ondo funtzionatzen eta arazo batzuk ditu oraindik konpontzeko, etengabe garatzen baita. Sor daitezkeen arazoak, besteak beste, honako hauek izan daitezke: grabazioaren kalitatea desegokia izan daiteke, atzealdean zaratak egon daitezke hiztuna ulertzea zailtzen dutenak, hiztunak azentu edo dialekto oso handia izan dezake (ba al zenuten inoiz entzun Geordie dialektoa?), etab.

Hizketaren aitorpena dezente garatu da, baina oraindik perfektua izatetik urrun dago. Dena ez da hitzei buruz bakarrik, makinak oraindik ezin ditu gizakiek egin ditzaketen gauza asko: ezin dute gorputz-lengoaia irakurri edo norbaiten ahotsaren tonu sarkastikoa ezagutu. Jendeak askotan ez ditu hitz guztiak behar bezala ahoskatzen eta hitz batzuk laburtu ohi ditu. Adibidez, bizkor eta informalki hitz egiten dutenean, jatorrizko ingeles hiztunek maiz "going to" ahoskatzen dute "gonna". Aurreko guztiak oztopoak eragiten dizkie gainditzen saiatzen ari diren makinei, baina oraindik bide luzea dute aurrean. Garrantzitsua da azpimarratzea algoritmo zehatz horietara datu gehiago elikatzen diren heinean; erronkak gutxitzen omen dira. Ahots-aitorpen automatikoaren etorkizuna argia dela dirudi.

Ahots bidezko erabiltzaile-interfazeak gero eta eskuragarriagoak eta ezagunagoak dira etxeetan. Are gehiago, teknologiaren hurrengo plataforma bihur daiteke.

Gglot-ek hizketa-hautemate automatizatua eskaintzen du transkripzio-zerbitzu automatizatuen bidez; hitzak testu bihurtzen ditugu. Gure zerbitzua erabiltzeko erraza da, ez dizu asko kostatuko eta azkar egingo da!