ವೋಕನೈಸೇಶನ್: AI ನೋಡಬಹುದಾದ ಭಾಷೆ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• 9 ಮೇ, 2023

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪದಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ. ಕೇವಲ ತೊಂದರೆಯೆಂದರೆ ಈ NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ. Vokenization ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸುಮಾರು.

ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಸಂದರ್ಭ

ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಎರಡು ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: OpenAI ನ ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿ-ಟ್ರೇನ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ 3 (GPT-3) ಮತ್ತು Google ನ BERT (ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳಿಂದ ಬೈಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು). AI ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, NLP ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪದಗಳನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತರ ಕೆರೊಲಿನಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ (UNC) ಸಂಶೋಧಕರು ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದರು ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು "ನೋಡಲು" ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅಂದರೆ ಅವರು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. 

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾರಾದರೂ GPT-3 ಅನ್ನು ಕುರಿಯ ಬಣ್ಣ ಏನು ಎಂದು ಕೇಳಿದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಿಳಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ "ಕಪ್ಪು" ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸರಿಯಾದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಬದಲು "ಕಪ್ಪು ಕುರಿ" ಎಂಬ ಪದದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಟೋಕನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (ವೋಕನ್) ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಯಮಗಳ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು. ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು "ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು" ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದು AI ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಎರಡು ವಿಧದ AI ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. GPT-3 ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ನೇರವಾಗಿ ವಾಸ್ತವದಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಅಮೂರ್ತತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಕುರಿ ಬಿಳಿ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಹಳ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಭಾಷಾ ಟೋಕನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು (ವೋಕನೈಸರ್) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ವೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ (ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳು/ನಿಯಮಗಳಿಲ್ಲ). ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನ AI ಅವರು ಸನ್ನಿವೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಭಾಷೆಯ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಚಿತ್ರ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ BERT ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೊಬೊಟಿಕ್ ಸಹಾಯಕರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವದನ್ನು ಅವರು "ನೋಡಬಹುದು". ವಿಷಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯದ ವಾಕ್ಯಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುವ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹರಿಯುವ ಆಲೋಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಉತ್ತಮ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಅನುವಾದಕರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಭಜನೆಯು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರವು ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ವೋಕನೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು

ವೋಕನೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು. ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಡಿಜಿಟಲ್ ಭಾಷಾಂತರಕಾರರು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ನಿಖರವಾದ ಅನುವಾದವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬೋಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾನಿಕಾರಕ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯ ಮಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು NLP ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಉದ್ಯೋಗಾವಕಾಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
• ಈ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಣಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನಾವು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಹೇಗೆ ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?
• ನಾವು ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಉಪಕರಣಗಳು) ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದನ್ನು ವೋಕನೈಸೇಶನ್ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು?