Artificial intelligence

Cách AI học ngôn ngữ từ Scratch

Tất cả chúng ta đều biết những gì robot phát ra âm thanh. Giọng nói vụng về, nghẹn ngào, mới lạ đã khắc sâu vào văn hóa đại chúng. Và mặc dù các robot hiện đại có khả năng thanh nhạc tiên tiến đáng kể, các quốc gia như Yamaha vẫn tiếp tục cho rằng giọng nói của AI là máy móc và hạn chế. Nhưng thách thức thực sự đối với AI giao tiếp không nằm ở giọng nói – đó là dạy ngôn ngữ cho chúng. Các hệ thống có thể được lập trình để giao tiếp thông qua các câu hỏi và câu trả lời được xác định trước, nhưng như bài kiểm tra Turing cho thấy, lập trình này giúp việc phân biệt AI với đối tác của nó tương đối dễ dàng. Để vượt qua thách thức này, các nhà nghiên cứu từ Đại học Sassari ở Ý và Đại học Plymouth ở Anh đã dạy mạng lưới tế bào thần kinh nhân tạo giao tiếp với người đối thoại thông qua đối thoại. Điều khiến bài học này trở nên đáng kinh ngạc là sự mô phỏng nhận thức bắt đầu từ một phiến đá trống hoặc “tabula rasa”. Chắc chắn nó có khoảng hai triệu tế bào thần kinh nhân tạo được kết nối với nhau để giúp nó nhận ra, lưu trữ và ghi nhớ các mẫu ngôn ngữ nhưng ANNABELL (Mạng lưới thần kinh nhân tạo với hành vi thích ứng được khai thác để học ngôn ngữ) không có cơ sở để xây dựng ngôn ngữ. Noam Chomsky khẳng định nổi tiếng rằng con người có một trực giác bẩm sinh giúp chúng ta học ngôn ngữ. Do đó, nhiều mô hình nhận thức được phát triển với cấu trúc tiềm ẩn hoặc các quy tắc ngôn ngữ cho phép chúng “học” ngôn ngữ. ANNABELL được phát triển mà không có những quy tắc này và được yêu cầu học ngôn ngữ đơn giản thông qua thử và sai, bằng cách giao tiếp với người đối thoại là con người. Nhiều nhà ngôn ngữ học và nhà khoa học thần kinh ngày nay tin rằng sự phát triển nhanh chóng các kỹ năng ngôn ngữ của chúng ta bắt nguồn từ khả năng não bộ của chúng ta tương tác và học hỏi từ môi trường của chúng ta – vì vậy ANNABELL đã được tạo ra để kiểm tra lý thuyết này. Để hỗ trợ quá trình học tập, những người tạo ra ANNABELL đã lập trình theo hai cơ chế được tìm thấy trong não người. Tính dẻo của khớp thần kinh cho phép hai tế bào thần kinh tăng hiệu quả giao tiếp của chúng. Câu ngạn ngữ cổ “thực hành tạo nên sự hoàn hảo” minh họa rõ ràng ý tưởng này. Bạn càng tham gia vào kết nối giữa hai tế bào thần kinh, kết nối đó càng trở nên nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Tính dẻo của khớp thần kinh tạo điều kiện thuận lợi cho các quá trình nhận thức như học tập và trí nhớ dài hạn, vì học tập và tập thể dục củng cố các mối liên hệ đó. Cơ chế khác được mã hóa thành ANNABELL được gọi là kiểm soát thần kinh, cho phép một số tế bào thần kinh kiểm soát luồng thông tin trong não. Khi tính dẻo của khớp thần kinh củng cố kết nối giữa các tế bào thần kinh, chức năng định hướng thần kinh giúp ưu tiên các kết nối nhất định, làm im lặng một số và định tuyến lại các kết nối khác để giúp não hoạt động hiệu quả hơn. Kết hợp các cơ chế của tính dẻo của khớp thần kinh và kích thích thần kinh, ANNABELL có thể học cách kiểm soát đường đi của thông tin xuyên suốt mô hình nhận thức nhân tạo của nó. ANNABEL không phải là để giành được giải Nobel văn học – hay thậm chí là tương xứng với kỹ năng ngôn ngữ của một đứa trẻ mười bảy tuổi. Nhưng nó đã học cách phản ứng với một số 1500 câu đầu vào với tổng số khoảng 500 câu đầu ra duy nhất với tất cả các phần ngữ pháp cần thiết cho ngôn ngữ. Tín dụng: BBC, Creative Commons

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button