Jednymi z najtrudniejszych i najbardziej rewolucyjnych rzeczy, jakie może robić sztuczna inteligencja (SI), jest mówienie, pisanie, słuchanie i rozumienie ludzkiego języka
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest formą SI, która wydobywa znaczenie z języka ludzkiego, by podejmować decyzje w oparciu o informacje. Technologia ta wciąż się rozwija, ale istnieje już wiele niesamowitych sposobów, w jakie wykorzystuje się dziś przetwarzanie języka naturalnego.
Pokażmy więc niektóre z jego codziennych zastosowań i kilka niezwykłych przykładów tego, jak NLP przekształca przedsiębiorstwa i zmienia nasze życie.
Każdego dnia ludzie wymieniają niezliczone ilości słów z innymi ludźmi, by osiągnąć swoje cele. Ale komunikacja jest czymś więcej niż tylko słowami. Istnieje kontekst, język ciała, intonacja itp. – to wszystko pomaga nam zrozumieć intencje osoby wypowiadającej określone słowa, kiedy komunikujemy się między sobą. To właśnie sprawia, że przetwarzanie języka naturalnego, zdolność maszyny do rozumienia mowy ludzkiej jest niesamowitym wyczynem. Wyczynem, który ma ogromny potencjał wpływania na naszą egzystencję.
Istnieje już szeroki wachlarz aplikacji, za które odpowiedzialne jest przetwarzanie języka naturalnego.
WIELU Z NAS MA W DOMACH WIRTUALNYCH ASYSTENTÓW, jak Amazon Echo lub Google Home, i cieszy się z możliwości interakcji z komputerem poprzez interfejs konwersacyjny obsługiwany przez przetwarzanie języka naturalnego. Wiele firm bada, w jaki sposób interfejsy konwersacyjne mogą się przekształcać, ponieważ technologia jest agnostyczna, może stale się uczyć i oferuje klientom naturalne doświadczenia użytkownika. Co jest bardziej naturalnego od mowy ludzkiej?
Przetwarzanie języka naturalnego jest ukryte za kulisami dla kilku zastosowań, które można uznać za oczywiste każdego dnia. Kiedy pytamy Siri o wskazówki lub wysyłamy tekst, to właśnie przetwarzanie języka naturalnego umożliwia taką funkcjonalność.
Oto kilka innych zastosowań przetwarzania języka naturalnego: asystent poczty elektronicznej, w tym autokorekta, sprawdzanie poprawności, gramatyki i pisowni, jak również automatyczne uzupełnianie – wszystkie funkcje są obsługiwane przez NLP. Filtr spamu w systemie poczty elektronicznej wykorzystuje NLP do określenia, które wiadomości e-mail chcemy zachować w skrzynce odbiorczej, a które są prawdopodobnie spamem i powinny być skasowane.
Odpowiadanie na pytania, np. jeśli robimy zakupy online lub korzystamy z czatu na stronie internetowej – w tym przypadku często, nawet częściej niż z człowiekiem, mamy do czynienia z chatbotami. Te systemy obsługi klienta to algorytmy SI, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby móc zrozumieć nasze zapytanie i odpowiedzieć na nie odpowiednio, automatycznie i w czasie rzeczywistym.
Liderzy branży nadal eksperymentują i rozwijają usprawnienia w NLP, więc możemy oczekiwać, że NLP stanie się jeszcze lepsze i bardziej przydatne dla biznesu w bardzo niedalekiej przyszłości
KIEROWANIE HANDLEM ELEKTRONICZNYM, gdzie NLP pozwala na uzyskanie lepszych wyników wyszukiwania podczas dokonywania zakupów online. Ważne jest to, by rozszyfrować intencje wiadomości, nawet jeśli istnieją błędy ortograficzne, i wyłapać ważne szczegóły, które niekiedy pomijamy w szukanych frazach. Wyszukując online, oddajemy dostęp do danych klienta, które pomogą sprzedawcom poznać nasze nawyki i preferencje, a tym samym zareagować na nie w odpowiedni sposób. Przewiduje się, że w zależności od języka około 85 procent interakcji z klientami będzie zarządzanych bez udziału ludzi do 2020 roku.
Wyciąganie i podsumowywanie informacji, tj. przetwarzanie danych w języku naturalnym, pozwala wyodrębnić i zsyntetyzować informacje z różnych źródeł tekstowych, takich jak raporty informacyjne, instrukcje obsługi itp. Po uzyskaniu informacji SI może wykorzystać to, co rozumie, do podejmowania decyzji lub podejmowania działań w oparciu o algorytmy.
Istnieje wiele wspaniałych zastosowań NLP na rynku. Przykładem może być aplikacja Livox, gdzie przetwarzanie języka pomaga aplikacji być urządzeniem komunikacyjnym dla osób niepełnosprawnych. Została ona stworzena przez Carlosa Pereirę, który opracował aplikację, aby pomóc swojej niemej, mającej porażenie mózgowe córce. Aplikacja Livox pomaga jej się komunikować i jest dostępna w 25 językach.
Innym narzędziem umożliwiającym przetwarzanie danych w języku naturalnym jest SignAll, który konwertuje język migowy na tekst. Może to pomóc osobom niesłyszącym komunikować się z tymi, które nie znają języka migowego.
Z KOLEI TŁUMACZENIE MASZYNOWE to ogromne zastosowanie dla NLP, które pozwala nam pokonać bariery w komunikacji z osobami z całego świata, a także zrozumieć podręczniki techniczne i katalogi napisane w języku obcym. Google Translate jest używany przez 500 milionów ludzi każdego dnia, aby zrozumieć ponad 100 języków świata. Nie jest to jednak najbardziej zaawansowany silnik tłumaczący.
Technologia przetwarzania języka naturalnego jest stosowana nawet do obsługi technicznej samolotów. Nie tylko może pomóc mechanikom w syntezie informacji z ogromnych instrukcji obsługi samolotów, ale także może znaleźć znaczenie w opisach problemów zgłaszanych ustnie lub ręcznie przez pilotów i innych obsługujących te maszyny. Chociaż kwestia ta jest złożona, podejmuje się nawet prace mające na celu zapewnienie pomocy w przetwarzaniu języka naturalnego przy przewidywanych pracach policyjnych, aby w sposób szczegółowy zidentyfikować motywy przestępstw.
Ponieważ liderzy branży nadal eksperymentują i rozwijają usprawnienia w NLP, jak dział Alexa firmy Amazon, wykorzystując głównie sieci neuronowe, systemy statystyczne, oparte o reguły i hybrydowe, możemy oczekiwać, że NLP stanie się jeszcze lepsze i bardziej przydatne dla biznesu w bardzo niedalekiej przyszłości.