المساعدون الصوتيون: كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي فهمنا

مقدمة: عندما أصبح الصوت واجهة

بمجرد التفاعل مع الآلات المطلوبة الرموز والأوامر والأطراف. ثم جاءت الأزرار والماوس والشاشات الحسية. والآن - صوت . ننتقل اليوم إلى الهواتف الذكية والأعمدة والسيارات ، كمحاورين: "حسنًا ، Google ، قم بتشغيل الموسيقى" ، "Siri ، تذكرك بشراء الحليب" ، "Alexa ، ما هو الطقس؟". دخل المساعدون الصوتيون بحزم في حياتنا اليومية ، وتحولوا إلى واجهة مألوفة ويبدو على ما يبدو.

ولكن ما هو الاختباء وراء هذا السحر؟ كيف "أسمع" و "يفهم" لنا؟ لماذا يجيب أحيانًا ببراعة وأحيانًا - بشكل غير لائق أو صامت تمامًا؟ وما مدى قربنا بحلول الوقت الذي سيصبح فيه المساعد الصوتي محاوراً كاملًا وشريكًا فكريًا؟ في هذه المقالة ، سنكتشف تركيب المساعدين الصوتيين ومبادئ عملهم وقيودهم وآفاقهم.

ما هو مساعد الصوت؟

مساعد الصوت هو نظام:

• يتعرف على الكلام الرجل (التعرف على الكلام) ،
• يفهم المعنى قال (فهم اللغة الطبيعية) ،
• يفي بالمهمة (عمل أو تنفيذ الاستعلام) ،
• يعطي إجابة صوت أو عمل (استجابة نص إلى كلام / واجهة).

أمثلة على المساعدين الشعبيين:

• سيري من Apple ،
• مساعد جوجل و
• أمازون أليكسا و
• كورتانا (Microsoft) ،
• أليس (ياندكس) ،
• bixby (سامسونج).

يتم تثبيت هذه الأنظمة في الهواتف ومكبرات الصوت والساعات وأجهزة التلفزيون وحتى الأجهزة المنزلية ، وتحويل المساحة المحيطة إلى بيئة "ذكية" يمكنك التحدث بها.

كيف يسمعنا الجهاز ويتعرف علينا

التعرف على الكلام (ASR - التعرف على الكلام التلقائي)

الخطوة الأولى هي التحول إشارة الصوت إلى النص . هذه عملية معقدة تتضمن:

• التحليل الصوتي - انهيار الوجبات الخفيفة في صوتيات (وحدات النطق).
• نماذج صوتية - التدريب على العلامات الصوتية التي تحدد ما يبدو يتوافق مع الكلمات.
• نماذج اللغة - مساعدة في تحديد العبارات الأكثر ترجيحًا (على سبيل المثال ، "مرحبًا ، كيف حالك ، وليس" Hello as a share ").

تعتمد أنظمة ASR الحديثة على الشبكات العصبية العميقة ، مثل CNN و RNN ، تدرب على ملايين ساعات الكلام. تستخدم و التعلم الذاتي - عندما يحسن النظام نفسه ، معالجة البيانات الواردة الجديدة.

الضوضاء واللكنات والسياق

ومع ذلك ، حتى الأنظمة الحديثة تواجه مشاكل:

• ضوضاء الخلفية.
• لهجات ولهجات.
• انقطاع ، توقف مؤقت وأخطاء الكلام.
• خطاب متزامن للعديد من الناس.

كل هذا يتطلب تكييف النماذج مع الكلام الحقيقي وليس المختبر.

كيف "تفهم" السيارة ما قيل

معالجة اللغة الطبيعية (NLP و NLU)

بعد تحويله إلى نص ، تحتاج يفهم ما هو بالضبط المستخدم في الاعتبار. هذه مهمة فهم اللغة الطبيعية (NLU) - "فهم" اللغة.

تشمل:

• التعرف على النية: ماذا يريد المستخدم؟ العثور على المعلومات؟ إدارة الجهاز؟ اكتب رسالة؟
• استخراج الكيان): من ، متى ، أين؟ على سبيل المثال ، في الطلب "ضع إنذارًا في الساعة 7 صباحًا" - جوهر "7 في الصباح".

يتم استخدامها هنا محولات ، مثل Bert و GPT ، التي تحلل العبارات في السياق وتخمين القيم الخفية.

بناء حوار

للحفاظ على محادثة ، استخدام الأنظمة مديري الحوار - الوحدات النمطية التي تتبع تاريخ المحادثة وتوصيل الطلبات منطقيا.

على سبيل المثال ، إذا قلت:

- ما هو الطقس في باريس؟
- وفي لندن؟

يجب أن يتذكر النظام ما طلبته عن الطقس ، وأن يطبق نفس النية على المدينة الجديدة.

رد الجيل: من كلمات إلى صوت

بعد أن يحدد المساعد ما تريد ، يذهب إلى تشكيل إجابة:

• يتحول إلى واجهة برمجة التطبيقات أو قاعدة المعرفة - على سبيل المثال ، يجد الطقس أو العملات أو الوصفة.
• يولد نص الإجابة - "الآن في باريس 18 درجة وغيوم."
• أصوات - باستخدام نص إلى كلام (TTS) الأنظمة.

تبدو TTS الحديثة (على سبيل المثال ، Wavenet من DeepMind) أكثر وأكثر طبيعية: مع توقف مؤقت ، التجويد وحتى العواطف. استخدام العديد من الأنظمة عبارات مسجلة للممثلين ، الجمع بينهم مع التوليف.

لماذا لا يزال مساعدو الصوت بعيدًا عن المثل الأعلى؟

على الرغم من التقدم المثير للإعجاب ، فإن المساعدين الصوتيين أبعد ما يكون عن "الفهم" الحقيقي.

1. سياق محدود

في كثير من الأحيان لا يتذكر المساعدون ما تحدثت عنه من قبل. أنها سيئة تتبع الحوار ، وخاصة في المحادثات الطويلة.

2. الذكاء الرسمي

إنهم لا يعرفون ما هي المشاعر والنوايا أو المفارقة أو السخرية. "فهمهم" هو المعالجة الإحصائية ، وليس الوعي.

3. سيناريوهات مغلقة

يعمل معظم المساعدين سيناريوهات محددة مسبقا . إنهم يتعاملون مع "وضع المؤقت لمدة 10 دقائق" تمامًا ، لكنهم مرتبكون في "أنا متعب. ماذا أفعل؟".

4. السرية والسلامة

الميكروفونات التي تستمع باستمرار مثيرة للقلق. هناك مخاوف بشأن جمع البيانات ، غزوات الحياة الشخصية ونقاط الضعف في "المنازل الذكية".

التطور: أين يتحرك المساعدون الصوتيون؟

التخصيص والسياق

سوف يتذكرك المساعدون المستقبليون: أسلوب التواصل الخاص بك ، وتفضيلاتك ، والجدول الزمني ، وحتى الحالة العاطفية. هذا سوف يبني تفاعلات عميقة وشخصية .

التكامل مع AI-Agents

لن يجيب المساعدون على الأسئلة فحسب ، بل أيضًا أداء سلاسل المهام . على سبيل المثال:

- اشتر لي تذكرة إلى موسكو ، ولكن فقط في فترة ما بعد الظهر ، لا يزيد عن 5000 وبدون عمليات زرع.

AI-Helper:

• تبحث عن رحلات
• يقارن الأسعار ،
• الكتب ،
• يرسل التأكيد.

هذا يتطلب دمج نماذج اللغة مع المهندسين المعماريين.

تعدد الوسائط

سيعمل المساعدون ليس فقط بصوت ، ولكن أيضًا مع الصورة والنص والإيماءات. على سبيل المثال ، عرض صورة عندما يتم سؤالك "كيف يبدو جسر Golden Gate Bridge؟"

الرجل والسيارة: التعايش ، وليس بديلاً

مساعدو الصوت ليسوا منافسين ، ولكن توسيع قدراتنا . لقد أصبحوا بالفعل مفيدين في الحياة اليومية:

• أنها تساعد السائقين على إدارة التنقل دون أخذ أيديهم بعيدا عن عجلة القيادة.
• إنها تساعد كبار السن أو الأشخاص ذوي الإعاقة على إدارة المنزل بصوت.
• إنهم يساعدون الأشخاص المشغولين على عدم نسيان الروتين المهم والأتمتة.

ومع ذلك ، لا يزال الطريق إلى المحاور الاصطناعية الحقيقية بعيدة. تحتاج إلى تعليم السيارات سياق و تعاطف و حدس . هذه ليست مجرد مهمة تقنية ، ولكن التحدي الفلسفي.

الخلاصة: الفهم كمفتاح للتواصل المستقبلي

المساعدين الصوتيين هم أحد أكثر إنجازات الذكاء الاصطناعي إثارة للإعجاب. لقد حولوا الخيال العلمي إلى حقيقة واقعة ، مما يسمح لك بالتحدث مع سيارات مثل الناس. لكن "الفهم" الحقيقي يتطلب أكثر من التعرف على الكلمات - يتطلب ذلك المعنى ، النوايا ، الثقافة ، الحدس العاطفي .

يكمن الطريق إلى المحاور الذكية حقًا من خلال تطوير ليس فقط التقنيات ، ولكن أيضًا فهم طبيعة التواصل البشري. أثناء دراسة الذكاء الاصطناعى ، يجب أن يظل الشخص المهندس المعماري الرئيسي لهذا الحوار - الاهتمام بالشفافية والأمن والإنسانية في المستقبل الصوتي.