Изучение языков еще никогда не было таким простым с искусственным интеллектом


Rosetta Stone — это известная платформа для изучения языков, которая включает в себя технологию распознавания речи и алгоритмы искусственного интеллекта для предоставления персонализированной обратной связи и рекомендаций. Платформа предлагает широкий выбор языков и учебных материалов, отвечающих потребностям различных учащихся. Duolingo — популярное приложение для изучения языков, которое использует искусственный интеллект для персонализации обучения. Приложение предлагает множество увлекательных занятий, викторин и игр, голосовые технологии которые адаптируются к уровню подготовки пользователя и его предпочтениям в обучении.

Распознавание текста и заполнение карточек документов

Все аудиовизуальные произведения являются собственностью своих авторов и правообладателей и используются только в образовательных и информационных целях. Эта сумма сведена к минимуму и дает отличные результаты, поскольку решение задачи сегментации улучшает локализацию и, следовательно, классификацию. Модель YOLO (J. Redmon et al., 2016)) напрямую предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов с помощью одной сети в одной оценке. В наши дни дроны оснащены невероятными камерами и могут использовать модели, размещенные в облаке, для оценки любого объекта, с которым они сталкиваются. Беспилотные автомобили используют обнаружение объектов, чтобы обнаруживать пешеходов, другие автомобили и препятствия на дороге, чтобы безопасно передвигаться. Автономные транспортные средства, оснащенные LIDAR, иногда используют 3D-обнаружение объектов, при котором вокруг объектов применяются прямоугольные формы.

Как устроен искусственный интеллект: распознавание речи

В 1990-х и 2000-х годах технология распознавания речи начала широко внедряться в коммерческие продукты. К 2001 году распознавание речи поднялось до 80-процентной точности, и прогресс технологии остановился, пока не появилось приложения Google Voice Search. Модели машинного обучения (от англ. machine learning model) — это методы, позволяющие компьютерам обучаться на большом количестве данных и благодаря этому делать прогнозы или принимать решения. ML-модели можно использовать, например, для сортировки результатов веб-поиска, прогнозирования цен на недвижимость или определения настроения текста. Для решения более сложных задач, таких как обработка изображений или распознавание речи, они используются в сочетании с нейронными сетями. Модели машинного обучения — важный инструмент для создания систем искусственного интеллекта, которые в том числе применяются в науке (об этом ниже).

Распознавание речи: определение, важность и использование

Они представляют речь как последовательность скрытых состояний, которые можно определить по наблюдаемым акустическим признакам. Несмотря на относительную простоту, этот подход показывал хорошие результаты в задачах распознавания изолированных слов. Они могут автоматически обучаться извлекать наиболее полезные признаки из речевых сигналов. Нейронные сети оказались особенно эффективными в распознавании непрерывной речи и устойчивости к фоновому шуму. Для решения более сложных языковых задач, таких как распознавание грамматики и синтаксиса, используются методы динамического программирования.

MedPoint24: «Концепция win-win-win возможна благодаря партнерской программе MWS»

  • Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать стили обучения, предпочтения и даже эмоциональное состояние учеников, чтобы создавать индивидуальный подход к обучению.
  • За последние годы в области распознавания речи произошли значительные успехи.
  • Наш облачный сервис преобразования голоса в текст позволяет транскрибировать ваши аудиофайлы в текст за считанные минуты.
  • Эти примеры иллюстрируют широкий спектр применения распознавания речи, который продолжает расширяться по мере развития этой технологии.

Используя эти миллиарды сравнений между словами и фразами, он может прочитать вопрос и сгенерировать ответ — вроде того, какой вы можете получить при обычном обмене текстовыми сообщениями на вашем телефоне. Чат-бот напоминает попугая, который может повторять услышанные слова и даже до некоторой степени соотносить их с контекстом, но значение этих слов (если допустить, что он вообще различает отдельные слова) попугаю известно лишь очень приблизительно. Если говорят несколько человек одновременно, то для модели это незнакомый класс данных (out-of-domain), и она может выдавать неправильные результаты. ASR  — это технология, преобразующая звук в текст и позволяющая людям использовать свой голос для общения с компьютерным интерфейсом. Распознавание речи позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, от продаж и контроля клиентского сервиса до защиты от мошенников.

Почему стоит выбрать локальное распознавание речи Lingvanex для индустрии программного обеспечения и технологий

Есть и другие кейсы применения технологии распознавания с использованием искусственного интеллекта — мы рассмотрим их далее в статье. Без семантики искусственный интеллект не будет понимать значения слов — он сможет только имитировать человеческое поведение. Но можно представить, что китайская комната — не обособленная абстрактная сущность, а всего лишь элемент, который помещен в более сложную организационную структуру, например, в робота. Тогда человек в комнате становятся частью сложного механизма — системы, которая демонстрирует понимание в человеческом смысле слова.

технологии искусственного интеллекта распознавание речи

технологии искусственного интеллекта распознавание речи

Сложность гибридных систем приводит к более высоким вычислительным требованиям по сравнению с другими типами. Гибридные системы отличаются языковым разнообразием, что делает их идеальными для отраслей с мультикультурной пользовательской базой. Система распознавания речи Command and Control (C&C) превосходно выполняет точные действия с помощью голосовых команд, что делает ее незаменимой в приложениях громкой связи и специальных возможностях. Ключевым преимуществом C&CSR является его способность управлять устройствами без ручного вмешательства, что повышает удобство и доступность.

Персонализированный опыт обучения

Технологии искусственного интеллекта активно применяются не только в прикладных целях, но и в фундаментальной науке. В частности, машинное обучение хорошо справляется с задачами моделирования в материаловедении, где его используют, чтобы искать новые материалы с необходимыми свойствами. Например, в большинстве беспилотных автомобилей для оценки расстояния до объектов на дороге используют дорогостоящие датчики — лидары.

технологии искусственного интеллекта распознавание речи

Программа начинает «прочесывать» (анализировать) имеющуюся в ее распоряжении информацию в поисках закономерностей — в соответствии с поставленной задачей. Здесь важно отметить, что, как и в случае обучения акустической модели ASR, старт с предобученных английских весов очень помог стабилизации обучения и повышению качества. Обучившись таким образом, модель начинает неплохо разделять реальные многоголосные аудио. На вход модели подаётся waveform’а, она предобрабатывается энкодером — как правило, свёрточным — для получения признаков. Далее на основе этих признаков для каждого из итоговых каналов предсказывается маска, которая затем умножается на эти признаки (этап Separation, разделение).

Кроме этого, в России уже есть примеры внедрения нейросетей со стороны самого учебного заведения. Например, они используют алгоритмы ИИ для создания индивидуальных программ обучения, повышения эффективности обучения и для оценки успеваемости студентов. В перспективе возможно создание цифровых аватаров исторических деятелей для участия в процессе обучения или работе музеев. Любая рутинная деятельность постепенно переходит к машинам — ее будут выполнять станки, IT-системы, роботы.

Сегодня ученые из ФИАН проводят операции уже на 20-кубитном вычислителе из ионов иттербия и продолжают повышать точность операций. Один из руководителей проекта и лауреат премии «ВЫЗОВ» 2023 года Илья Семериков рассказал N + 1, как устроены эти квантовые компьютеры и есть ли у них какое-то будущее. Начальный слой RoIPool, используемый в Faster R-CNN, заменяется слоем RoIAlign.

Как вы уже знаете, первые попытки перевести человеческий голос в текст предпринимались еще в середине прошлого столетия. Поэтому всё, что связано с голосовыми сервисами, — это высоконагруженные системы с минимальным сроком ответа. Синтез речи как технология немного сложнее из-за того, что разработчики пытаются добиться человекоподобного звучания от робота. Это значит, что нужно не только правильно прочитать буквы, но и работать с паузами в речи, с интонациями, правильно обрабатывать знаки препинания.

Связность и осмысленность в технологии распознавания речи обеспечивается, в том числе, объёмом текстов, которые нейросеть обработала на этапе обучения. Например, если в момент распознавания близки вероятности слов «еду» и «иду», то при построении полной фразы «я еду на машине» нейросеть выберет верный вариант, потому что слова «еду» и «машина» ближе по контексту, чем «иду» и «машина». Когда мы придумываем параметры и бенчмарки для измерения интеллектуальной активности больших языковых моделей, то скованы законом Гудхарта. В какой-то момент наша система или тестирование не оценивает качество внутреннего интеллектуального или мыслительного опыта большой языковой модели, а оценивает абстрактные меры. Есть даже отдельные варианты тестов, например тест сознательного искусственного интеллекта (AI Conscious Test) от Сьюзан Шнайдер, который пытаются обойти ловушку Гудхарта.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.

 

Godziny otwarcia
Pon - pt
6:30 - 17:00



 
NUTKOLANDIA 2023 Wszelkie prawa zastrzeĹźone Projekt & wykonanie Strony www Jaworzno