Современная машина способна выполнять множество операций – от открытия сайтов в Интернете до управления производственными процессами. Однако, она не может общаться с человеком настоящим языком.
Это было бы возможным, если бы компьютер был способен понимать не только грамматически правильные фразы, но и тонкий смысл, который мы часто вкладываем в нашу речь.
Одним из методов, которые позволяют машинам научиться общаться с нами в натуральной форме, является машинное обучение. В данном случае, это означает использование данных, собранных из диалогов между людьми, для того, чтобы научить компьютер понимать оттенки этой речи.
Но каким образом машина будет использовать информацию для понимания намерений человека, когда он говорит что-то такого рода: «Я хочу взять жаренное мясо, но мне нужно иметь возможность заменить его на отварное, если вдруг не окажется свежего»?
Для того чтобы машина могла понять содержание фразы, ей необходимо разложить ее на простые, лексические единицы и определить связь между ними. При этом, компьютер будет учитывать контекст – то, о чем идет речь, и какие слова были использованы в предложениях ранее – для того чтобы понимать, что имелось в виду в конкретном контексте.
С помощью глубоких нейронных сетей, компьютеры могут разбирать речевой поток и давать ответы, которые звучат естественно. Обучение таким сетям необходимо для обработки связь между словами, выделении смысла из сообщений, далее для того, чтобы компьютер мог обрабатывать большие объемы информации.
Таким образом, машины могут научиться общаться с людьми настоящим языком, поскольку сегодня уже существуют технические решения, позволяющие этого добиться. Машинное обучение, глубокие нейронные сети и методы обработки естественной речи позволяют улучшить качество работы компьютеров и сделать их более полезными для нас.
