Γιατί οι υπολογιστές κατανοούν τη γλώσσα;

Οι υπολογιστές δεν "καταλαβαίνουν" τη γλώσσα με τον ίδιο τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι. Δεν έχουν συνείδηση, συναισθήματα ή πραγματικές εμπειρίες για να αντλήσουν. Αντ 'αυτού, * επεξεργάζονται τη γλώσσα μέσω μιας σειράς σύνθετων αλγορίθμων και στατιστικών μοντέλων. Ακολουθεί μια κατανομή του τρόπου με τον οποίο επιτυγχάνουν αυτό:

1. Αντιπροσωπεία:

* αριθμοί, όχι λέξεις: Οι υπολογιστές κατανοούν θεμελιωδώς τους αριθμούς (δυαδικός κώδικας). Επομένως, το κείμενο πρέπει να μετατραπεί σε αριθμητικές αναπαραστάσεις. Αυτό γίνεται μέσω διαφόρων τεχνικών:

* tokenization: Καταρρίπτοντας το κείμενο σε μεμονωμένες λέξεις ή μονάδες (μάρκες).

* κωδικοποίηση: Ανάθεση αριθμητικών αναγνωριστικών σε κάθε διακριτικό (π.χ. χρησιμοποιώντας μια λίστα λεξιλογίου). Οι συνήθεις μέθοδοι κωδικοποίησης περιλαμβάνουν:

* Κωδικοποίηση μιας καυτό: Κάθε λέξη αντιπροσωπεύεται από ένα διάνυσμα όπου όλα τα στοιχεία είναι μηδενικά εκτός από το στοιχείο που αντιστοιχεί στο αναγνωριστικό της λέξης.

* Ενσωμάτωση λέξεων (Word2vec, Glove, FastText): Οι λέξεις αντιπροσωπεύονται ως πυκνοί φορείς που συλλαμβάνουν σημασιολογικές σχέσεις. Οι λέξεις με παρόμοιες έννοιες έχουν φορείς που είναι πιο κοντά στο διάνυσμα.

* Ενσωμάτωση μετασχηματιστών (Bert, GPT): Αυτά τα μοντέλα μαθαίνουν ενσωματωμένες ενσωματώσεις λέξεων, που σημαίνει ότι η αναπαράσταση μιας λέξης αλλάζει με βάση το περιβάλλον περιβάλλον.

2. Αναγνώριση προτύπων:

* Στατιστική μοντελοποίηση: Οι υπολογιστές μαθαίνουν στατιστικά πρότυπα από τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου. Προσδιορίζουν:

* Συχνότητες λέξεων: Πόσο συχνά εμφανίζονται ορισμένες λέξεις.

* Συμπλήρωμα λέξεων: Ποιες λέξεις τείνουν να εμφανίζονται μαζί.

* γραμματικές δομές: Πώς οργανώνονται οι λέξεις σε προτάσεις (σύνταξη).

* Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης: Αυτοί οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται για να εκτελούν συγκεκριμένες γλωσσικές εργασίες:

* Ταξινόμηση: Κατηγοριοποίηση κειμένου (π.χ. ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων, ανάλυση συναισθημάτων).

* Μοντέλα ακολουθίας προς ακολουθία: Μετάφραση γλωσσών, δημιουργώντας κείμενο.

* Αναγνώριση οντότητας: Προσδιορισμός ανθρώπων, οργανώσεων, τοποθεσιών.

* Ετικέτα μέρους ομιλίας: Επισήμανση λέξεων με τους γραμματικούς ρόλους τους (ουσιαστικό, ρήμα, επίθετο κ.λπ.).

3. Επίπεδα "κατανόησης" (με βάση την εργασία):

* Lexical Level: Αναγνωρίζοντας τις μεμονωμένες λέξεις και τις βασικές έννοιές τους. Αυτό είναι το πιο θεμελιώδες επίπεδο.

* Συνταγματικό επίπεδο: Ανάλυση της γραμματικής δομής των προτάσεων. Οι αλγόριθμοι ανάλυσης βοηθούν τους υπολογιστές να κατανοήσουν πώς οι λέξεις σχετίζονται μεταξύ τους.

* σημασιολογικό επίπεδο: Εξαγωγή της έννοιας των προτάσεων και των παραγράφων. Αυτό περιλαμβάνει την κατανόηση των σχέσεων μεταξύ λέξεων και εννοιών.

* Πρακτικό επίπεδο: Κατανόηση του πλαισίου, της πρόθεσης και της σιωπηρής σημασίας πίσω από τη γλώσσα. Αυτό είναι το πιο δύσκολο επίπεδο και απαιτεί ένα βαθμό συλλογικής κοινής λογικής που αγωνίζονται οι υπολογιστές.

4. Πώς όλα λειτουργούν μαζί (απλοποιημένο παράδειγμα:ανάλυση συναισθημάτων):

1. είσοδος: "Αυτή η ταινία ήταν εκπληκτική!"

2. Tokenization: Διαχωρίστηκε σε:"Αυτό", "ταινία", "ήταν", "καταπληκτικό", "!"

3. κωδικοποίηση: Κάθε διακριτικό μετατρέπεται σε αριθμητική αναπαράσταση (π.χ. χρησιμοποιώντας ενσωμάτωση λέξεων).

4. Η κωδικοποιημένη πρόταση τροφοδοτείται σε προ-εκπαιδευμένο μοντέλο.

5. Αντιστοίχιση μοτίβων: Το μοντέλο προσδιορίζει τα πρότυπα που σχετίζονται με το θετικό συναίσθημα (π.χ. η παρουσία του "εκπληκτικού" και η θετική χροιά της "ταινίας").

6. Έξοδος: Το μοντέλο προβλέπει μια "θετική" βαθμολογία συναισθήματος.

Περιορισμοί κλειδιών:

* Έλλειψη κοινής λογικής: Οι υπολογιστές αγωνίζονται με καταστάσεις που απαιτούν πραγματική γνώση ή λογική συλλογιστική. Μπορούν να ξεγελαστούν από διφορούμενες ή ανόητες δηλώσεις.

* Εξάρτηση περιβάλλοντος: Ενώ τα μοντέλα όπως ο Bert είναι πολύ καλύτερα στο χειρισμό του πλαισίου, εξακολουθούν να μην κατανοούν πλήρως τις αποχρώσεις της ανθρώπινης επικοινωνίας.

* Προκατάληψη: Τα μοντέλα γλωσσών εκπαιδεύονται σε μαζικά σύνολα δεδομένων και εάν αυτά τα σύνολα δεδομένων περιέχουν προκαταλήψεις, τα μοντέλα θα αντικατοπτρίζουν αυτές τις προκαταλήψεις στις εκροές τους.

* Δημιουργικότητα και πρωτοτυπία: Ενώ οι υπολογιστές μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο, δεν διαθέτουν την πραγματική δημιουργικότητα και την πρωτοτυπία των ανθρώπινων συγγραφέων. Επικοινωνούν κυρίως τα υπάρχοντα πρότυπα.

Συμπερασματικά, οι υπολογιστές δεν καταλαβαίνουν τη γλώσσα με τον ίδιο τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι. Χρησιμοποιούν στατιστικά μοντέλα και αλγόριθμους για να επεξεργαστούν τη γλώσσα και να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες. Είναι εξαιρετικά στην αναγνώριση προτύπων και μπορούν να εκπαιδευτούν για να επιτύχουν εντυπωσιακά αποτελέσματα, αλλά δεν έχουν πραγματική κατανόηση, κοινή λογική και συνείδηση.