Izvor: Nezavisne Novine, 13.Maj.2016, 16:00   (ažurirano 02.Apr.2020.)

Google objavio kod za umjetnu inteligenciju koja razumije jezik

Jedno od najvećih Googleovih postignuća u razvoju umjetne inteligencije sada je dostupno svakome.

Razumijevanje jezika je jedan od najvećih izazova koji se stavljaju pred umjetnu inteligenciju. Iste riječi mogu imati razna značenja u raznim kontekstima, fraze ne moraju imati nikakvu očitu logiku, te ih razumiju samo „specijalizovane“ grupe, a kada se u igri nađu dijalekti i sleng, velikih problema imaju i ljudi, a kamo li tek računari.

Mada se znamo nasmijati >> Pročitaj celu vest na sajtu Nezavisne Novine << kada Google shvati pogrešno neko naše pitanje, ili ponudi rezultat koji nema veze ni sa čim, zapravo se trebamo čuditi kako smo uopšte uspjeli napraviti računare koji nas mogu čak imalo razumjeti.

Sistemi koji razumijevaju ljudski jezik doživjeli su velika unaprijeđenja u posljednjih nekoliko godina, a naučnici ih stalno poboljšavaju uvođenjem novih metoda poput "deep learninga", što algoritmima omogućuje samostalno učenje jezika i razumijevanje konteksta prema ogromnim količinama podataka, iz čega su u stanju stvarati poveznice između riječi i fraza. To se zove gramatičko raščlanjivanje (eng. parsing), ili prepoznavanje svake riječi i njene uloge u rečenici.

Google je upravo odlučio objaviti kod za svoj jezički sistem pod nazivom SyntaxNet, kao i za već utrenirani program za engleski jezik pod nazivom Parsey McParseface.

Googleovi testovi su pokazali da je Parsey McParseface uspješan u razumijevanju riječi u više od 94 posto slučajeva, što je vrlo blisko ljudima kojima uspješnost razumijevanja u prosjeku iznosi 96 posto.

Pomoću SyntaxNeta, istraživači izvan Googlea će doći u mogućnost treniranja i implementacije vlastitih sistema za razumijevanje jezika, što će omogućiti da razviju programe koji bolje razumiju "specijalizovane jezike" s raznih područja nauke, tehnologije, industrije, kulture, ili lokalnih dijalekata i slengova.

Sistem funkcioniše višestrukim prolascima kroz svaku rečenicu, stvarajući pretpostavke o svim potencijalnim poveznicama između riječi. Te se pretpostavke baziraju na rečenicama i riječima  koje su algoritmu prikazivane u prošlosti pod nazivom "podaci za treniranje".

Sistem zatim rangira pretpostavke prema varijacijama potencijalnog značenja svake pojedinačne riječi, te na kraju donosi zaključak temeljen na najvećoj vjerovatnoći za svaku riječ.

SyntaxNet je napravljen korištenjem TensorFlowa, Googleove open source platforme mašinskog učenja.

Ukoliko želite i sami razvijati AI za razumijevanje ljudskog jezika, sve potrebne datoteke možete preuzeti na ovoj poveznici.

Nastavak na Nezavisne Novine...