വോക്കണൈസേഷൻ: AI-ക്ക് കാണാൻ കഴിയുന്ന ഭാഷ

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• May 9, 2023

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) വാക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കി, വികാരവുമായി സന്ദർഭം പൊരുത്തപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് മനുഷ്യന്റെ സംസാരം പഠിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സംവിധാനങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കി. ഈ എൻ‌എൽ‌പി സംവിധാനങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും ടെക്‌സ്‌റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് എന്നതാണ് ഒരേയൊരു പോരായ്മ. വോക്കണൈസേഷൻ അതെല്ലാം മാറ്റാൻ പോകുന്നു.

വോക്കണൈസേഷൻ സന്ദർഭം

മനുഷ്യ ഭാഷ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും AI-യെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ രണ്ട് ടെക്സ്റ്റ് അധിഷ്ഠിത മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്: OpenAI യുടെ ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ 3 (GPT-3), Google-ന്റെ BERT (ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ബൈഡയറക്ഷണൽ എൻകോഡർ റെപ്രസന്റേഷനുകൾ). AI ടെർമിനോളജിയിൽ, NLP പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്കുകളെ ടോക്കണുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. നോർത്ത് കരോലിന സർവകലാശാലയിലെ (UNC) ഗവേഷകർ വാചകം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലന പരിപാടികൾ പരിമിതമാണെന്ന് നിരീക്ഷിച്ചു, കാരണം അവർക്ക് "കാണാൻ" കഴിയില്ല, അതായത് അവർക്ക് ദൃശ്യ വിവരങ്ങളും ആശയവിനിമയവും പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. 

ഉദാഹരണത്തിന്, ആടുകളുടെ നിറം എന്താണെന്ന് GPT-3-നോട് ആരെങ്കിലും ചോദിച്ചാൽ, അത് വ്യക്തമായും വെളുത്തതാണെങ്കിലും സിസ്റ്റം പലപ്പോഴും "കറുപ്പ്" എന്ന് ഉത്തരം നൽകും. ശരിയായ നിറം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുപകരം "കറുത്ത ആടുകൾ" എന്ന പദവുമായി ടെക്സ്റ്റ് അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം അതിനെ ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നതാണ് ഈ പ്രതികരണം. ടോക്കണുകൾ (വോക്കൺ) ഉപയോഗിച്ച് വിഷ്വലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് നിബന്ധനകളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണയുണ്ടാക്കാൻ കഴിയും. വോക്കണൈസേഷൻ വോക്കണുകളെ സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള എൻ‌എൽ‌പി സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് "സാമാന്യബുദ്ധി" വികസിപ്പിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഭാഷാ മോഡലുകളും കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനവും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ ആശയമല്ല, AI ഗവേഷണത്തിൽ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണിത്. ഈ രണ്ട് തരത്തിലുള്ള AI-കളുടെ സംയോജനം അവരുടെ വ്യക്തിഗത ശക്തികളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. GPT-3 പോലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിലൂടെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, അത് അവയെ എളുപ്പത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. നേരെമറിച്ച്, ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള ഇമേജ് മോഡലുകൾക്ക് യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ വാചകം നൽകുന്ന അമൂർത്തതയെ ആശ്രയിക്കരുത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ് മോഡലുകൾക്ക് ഒരു ആട് ഒരു ചിത്രം നോക്കി വെളുത്തതാണെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

വോക്കണൈസേഷൻ പ്രക്രിയ വളരെ ലളിതമാണ്. ഭാഷാ ടോക്കണുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമായ ചിത്രങ്ങൾ നൽകിയാണ് വോക്കണുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. തുടർന്ന്, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിലൂടെ (വ്യക്തമായ പാരാമീറ്ററുകൾ/നിയമങ്ങളൊന്നുമില്ല) വോക്കണുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ് അൽഗോരിതങ്ങൾ (വോക്കനൈസർ) രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. വോക്കണൈസേഷനിലൂടെ പരിശീലിപ്പിച്ച കോമൺസെൻസ് AI-ക്ക് സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുള്ളതിനാൽ അവർക്ക് ആശയവിനിമയം നടത്താനും പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും. ഈ സമീപനം സവിശേഷമാണ്, കാരണം ഇത് ഭാഷാ ടോക്കണുകൾ പ്രവചിക്കുക മാത്രമല്ല, ഇമേജ് ടോക്കണുകൾ പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് പരമ്പരാഗത BERT മോഡലുകൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത കാര്യമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, റോബോട്ടിക് അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് ഇമേജുകൾ തിരിച്ചറിയാനും പ്രോസസുകൾ നന്നായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും, കാരണം അവയിൽ നിന്ന് ആവശ്യമുള്ളത് "കാണാൻ" അവർക്ക് കഴിയും. ഉള്ളടക്കം എഴുതാൻ പരിശീലിപ്പിച്ച ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾക്ക് വിയോജിപ്പുള്ള വാക്യങ്ങൾക്ക് പകരം കൂടുതൽ മാനുഷികമായി തോന്നുന്ന, മികച്ച ആശയങ്ങളോടെ ലേഖനങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാൻ കഴിയും. NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വ്യാപകമായ വ്യാപനം കണക്കിലെടുത്ത്, മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഓൺലൈൻ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ്, ഡിജിറ്റൽ വിവർത്തകർ എന്നിവയും അതിലേറെയും വോക്കണൈസേഷൻ നയിക്കും.

കൂടാതെ, കാഴ്ചയുടെയും ഭാഷാ പഠനത്തിന്റെയും സംയോജനം മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ജനപ്രീതി നേടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഡിക്കൽ ഇമേജ് ഡയഗ്നോസിനായി. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില ഗവേഷകർ റേഡിയോഗ്രാഫ് ചിത്രങ്ങളിൽ ടെക്സ്റ്റ് വിവരണങ്ങൾക്കൊപ്പം ഈ സമീപനം പരീക്ഷിക്കുന്നു, ഇവിടെ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ സമയമെടുക്കും. വോക്കണൈസേഷൻ ടെക്നിക്കിന് ഈ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ടെക്സ്റ്റ് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

വോക്കണൈസേഷനായുള്ള അപേക്ഷകൾ

വോക്കണൈസേഷനായുള്ള ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടാം:

• സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ, ചിത്രങ്ങൾ, വെബ്സൈറ്റ് ഉള്ളടക്കം എന്നിവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന അവബോധജന്യമായ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ. കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക്, പ്രത്യേകിച്ച്, ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും കൃത്യമായി ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും.
• ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും സാംസ്കാരികവും സാഹചര്യപരവുമായ സന്ദർഭം പരിഗണിക്കുന്ന കൃത്യമായ വിവർത്തനം നൽകാനും കഴിയുന്ന ഡിജിറ്റൽ വിവർത്തകർ.
• ചിത്രങ്ങൾ, അടിക്കുറിപ്പുകൾ, അഭിപ്രായങ്ങൾ എന്നിവ ലയിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് കൂടുതൽ സമഗ്രമായ വികാര വിശകലനം നടത്താൻ സോഷ്യൽ മീഡിയ ബോട്ട് സ്കാനറുകൾക്ക് കഴിയും. ഹാനികരമായ ചിത്രങ്ങളുടെ വിശകലനം ആവശ്യമായ ഉള്ളടക്ക മോഡറേഷനിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗപ്രദമാകും.
• കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, എൻഎൽപി മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും തൊഴിൽ അവസരങ്ങൾ വർധിപ്പിക്കുന്നു.
• ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങളെ വാണിജ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനോ ബിസിനസുകൾക്കായി ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനോ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.

അഭിപ്രായമിടാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ

• നമ്മൾ റോബോട്ടുകളുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയെ വോക്കണൈസേഷൻ എങ്ങനെ മാറ്റുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
• നമ്മൾ ബിസിനസ്സ് നടത്തുന്ന രീതിയും നമ്മുടെ ഗാഡ്‌ജെറ്റുകളുമായി (സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകളും സ്‌മാർട്ട് വീട്ടുപകരണങ്ങളും) ഇടപഴകുന്നതും എങ്ങനെ വോക്കണൈസേഷന് മാറ്റും?