ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ AI ਦੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• 9 ਮਈ, 2023

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਮਿਲਾ ਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਨਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ। ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਹੈ।

ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਸੰਗ

ਦੋ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ AI ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: OpenAI ਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ 3 (GPT-3) ਅਤੇ Google ਦਾ BERT (ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ)। AI ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ, NLP ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਤਰੀ ਕੈਰੋਲੀਨਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (UNC) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸੀਮਤ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "ਦੇਖ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ" ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। 

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ GPT-3 ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭੇਡ ਦਾ ਰੰਗ ਕੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ "ਕਾਲਾ" ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਟਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਜਵਾਬ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੰਗ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਕਾਲੀ ਭੇਡ" ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ ਜੋੜੇਗਾ। ਟੋਕਨਾਂ (ਵੋਕੇਨ) ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਏਆਈ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ AI ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। GPT-3 ਵਰਗੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਭੇਡ ਚਿੱਟੀ ਹੈ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿੱਧੀ ਹੈ. ਵੋਕੇਨ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ਰ) ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ (ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ/ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ) ਦੁਆਰਾ ਵੋਕੇਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਆਮ ਸਮਝ AI ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਚਿੱਤਰ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ BERT ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਸਹਾਇਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "ਵੇਖ" ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਲਿਖਣ ਲਈ ਸਿੱਖਿਅਤ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖੀ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਜੋ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਵਾਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ। NLP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਔਨਲਾਈਨ ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਦਾਨ, ਡਿਜੀਟਲ ਅਨੁਵਾਦਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਨਿਦਾਨ ਲਈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਪਾਠ ਦੇ ਵਰਣਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਜਨ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ

ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਅਨੁਭਵੀ ਚੈਟਬੋਟਸ ਜੋ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟਸ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੈਬਸਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਡਿਜੀਟਲ ਅਨੁਵਾਦਕ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਬੋਟ ਸਕੈਨਰ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਸੁਰਖੀਆਂ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਜਮ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ NLP ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵਧਾਉਣਾ।
• ਇਹਨਾਂ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਬਣਾਉਣਾ।

ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ

• ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਦਲੇਗੀ ਕਿ ਅਸੀਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
• ਵੋਕੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਯੰਤਰਾਂ (ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਉਪਕਰਣਾਂ) ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?