Nadchodzi wielka zmiana. Sztuczna inteligencja będzie nas rozumieć lepiej niż człowiek?
W dzisiejszym świecie dane są bogatym zasobem naturalnym, wartym fortunę w znajomości relacji międzyludzkich. Jednym z najnowszych podejść biznesowych do dokładniejszego rozumienia danych jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). To pole AI obejmuje analizę ludzkiej mowy i tekstu, aby wydobyć z nich znaczenie.
Zagłębianie się w NLP polega na zbieraniu danych. Firmy i badacze wydobywają je, aby uzyskać wgląd w to, w jaki sposób wchodzą w interakcje z potencjalnymi i obecnymi klientami. Expert.ai opracował innowacyjną platformę sztucznej inteligencji do rozumienia języka. Jego unikalne podejście do hybrydowego języka naturalnego łączy w sobie symboliczne rozumienie podobne do ludzkiego i uczenie maszynowe. Celem jest wydobycie przydatnej wiedzy i spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych, aby usprawnić podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję.
Firma zaczynała w garażu, zanim stała się znacząca. Dziś jest to spółka notowana na giełdzie (EXAI: IM) z biurami w Europie i Ameryce Północnej. Jej misją jest pomoc globalnym firmom i agencjom rządowym w przekształcaniu języka w dane. W jakim celu? Prostą odpowiedzią jest przeanalizowanie złożonych dokumentów, zrozumienie ryzyka i szans rynkowych oraz przyspieszenie inteligentnej automatyzacji procesów w celu usprawnienia podejmowania decyzji.
To może wydawać się proste. Ale do działania potrzebna jest sztuczna inteligencja i wiele więcej, zauważył Luca Scagliarini, dyrektor ds. produktu w Expert.ai. „Ze wszystkich wyzwań związanych z AI zrozumienie języka naturalnego jest jednym z najtrudniejszych. Podczas gdy większość rozwiązań może szybko zmiażdżyć ogromne ilości uporządkowanych danych, mnogość znaczeń i niuansów w języku to inna sprawa” – powiedział TechNewsWorld.
Programiści Expert oparli platformę NLP na bogatym doświadczeniu firmy we wdrażaniu setek rozwiązań do rozumienia języka naturalnego (NLU). Wykorzystuje zastrzeżoną technologię programistów i integruje najpopularniejsze algorytmy ML, aby zaoferować unikalne hybrydowe podejście do NLU, oferowane przez Scagliarini.
Naczelną zasadą przy jego rozwoju było ułatwienie tworzenia rozwiązań AI lub aplikacji opartych na NLU. Jednak, co równie ważne, zaprojektowali platformę z myślą o łatwości użytkowania przez tych, którzy nie są ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji. „Dzięki temu, że nasza platforma jest przyjazna dla użytkownika i intuicyjna dla ludzi w całej organizacji, jesteśmy w stanie pomóc klientom rozszerzyć ich działalność biznesową, przyspieszyć i skalować możliwości analizy danych oraz utorować drogę do przyjęcia sztucznej inteligencji” – powiedział.
Nie istnieje żadna inna przygotowana do zastosowania w przedsiębiorstwie, specjalnie zaprojektowana platforma dla NLP i NLU, która obejmowałaby pełny przepływ pracy, kontynuował. Obejmuje to projektowanie, rozwój, testowanie i wdrażanie rozwiązania NLP w środowisku produkcyjnym. „Udostępniamy również hybrydowy zestaw technik, aby połączyć najlepsze techniki sztucznej inteligencji ze wszystkich światów. Expert.ai może pracować z algorytmami ML i czerpać z symboliki, aby zrozumieć język tak, jak robią to ludzie. Jesteśmy jedyną platformą, na której udowodniono, że wszystko, co osiągamy i robimy na najwyższym poziomie, będzie potrzebne przedsiębiorstwom” – powiedział.
Platforma pokonuje również największą pojedynczą przeszkodę w postępie AI. Jest to typowy dla ML scenariusz z czarną skrzynką. Kroki stosowane do rozwiązania problemu są niejasne i nieprzejrzyste. W rezultacie nie ma wglądu w to, jak działa ani co dzieje się między każdym wejściem a wyjściem, wyjaśnił Scagliarini. „Daje to wyniki, które nie zawsze można wyjaśnić przeciętnym użytkownikom i jest szczególnie problematyczne, jeśli klienci czują, że są traktowani niesprawiedliwie” – powiedział.
Wykorzystanie symbolicznej sztucznej inteligencji przez Expert.ai opiera się na podejściu opartym na regułach, co w unikalny sposób umożliwia platformie zapewnienie pełnego wglądu w dowolny model. Dzięki tej przejrzystości użytkownicy sami mogą szybko wykrywać błędy w danych lub algorytmie i tworzyć nowe reguły, aby je poprawić.
Takie podejście znacznie usprawnia projekty AI i obniża koszty. Zmniejsza również ilość danych wymaganych do przeszkolenia systemu oraz ryzyko związane z gromadzeniem danych, rzucając światło na sposób jego wykorzystania. Można to następnie udostępnić klientom lub dowolnej innej bazie użytkowników.
Język jest niezbędny we wszystkich aspektach działalności przedsiębiorstwa. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji do skalowania możliwości wykorzystania danych ukrytych w języku jest kluczowym czynnikiem sukcesu.
Na podst. technewsworld.com
Adrian Pluta
E-mail: Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.
