По прогнозам аналитиков, к 2023 году капитализация технологий машинного обучения достигнет 1,5 миллиона долларов США

Обработка естественного языка natural language processing (NLP), которую лучше понимать как технологию пользовательского взаимодействия, теперь играет важную роль в формулировании выводов и анализа огромного количества неструктурированных и неиндексированных данных. Западные аналитики прогнозируют, что размер рынка обработки естественного языка (NLP) достигнет 1469,7 млн ​​долларов США к 2023 году, при этом среднегодовой темп роста составит 11,5%. Как же обстоят дела с нейросетями у Google и у мирового бизнеса в целом?

Читать позже

Обработка естественного языка - это старая наука, которая быстро развивается. В цифровую эпоху прогресс и преобразования ускорились. Стремительная интеграция ИИ и внедрение машинного обучения сделали общение человека с нейросетью нормой жизни в 2021м году.

Многообещающий рост оправдан архитектурой глубокого обучения и алгоритмами, которые добились впечатляющих успехов в области распознавания изображений и обработки речи. Благодаря своим основным характеристикам - масштабируемости и доступности, NLP приобретает все большее значение в основном в секторах образования и здравоохранения.

Сейчас с NLP проводят эксперименты по расшифровке сложных человеческих языков (перевод и извлечение смыслов). Учитывая, что существуют сотни языков и диалектов, которые также состоят из сложного синтаксиса и грамматических правил, потребность в продвинутых НЛП, которые понимают сложные языки, сильно ощущается в основном среди пожилых людей и людей с ограниченными возможностями.

 

Четыре основных сектора, активно применяющих и интегрирующих NLP 

Здравоохранение: медицинские учреждения и фармакологические компании все чаще интегрируют передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и NLP, для улучшения инфраструктуры здравоохранения. Интеграция обработки естественного языка набирает популярность среди медицинских специалистов, поскольку NLP экономит им время, чтобы справиться с потоком данных, и позволяет им инвестировать в деятельность с добавленной стоимостью.

Банковский и финансовый сектор: в 2021 году в банковском и финансовом секторах наблюдается всплеск интеграции ИИ. NLP является одной из передовых форм ИИ, которая катализирует эффективность сектора BFSI. Интеграция NLP в секторе BSFI рассматривается как расширение прав и возможностей для тех, у кого есть проблемы с речью, и кроткое понимание банковской логистики.

Реклама и СМИ: после вспышки пандемии использование NLP стало толчком для бурного роста в области цифрового маркетинга. Более 80% маркетологов используют NLP для таргетинга и сегментации аудитории. 62% компаний B2B используют NLP для персонализации контента для своей целевой аудитории.

Поисковые системы: буквально вчера Google явила миру LaMDA - последнее и предовое открытие в области понимания и обработки естественного языка запросов.

LaMDA - это с английского сокращение от «Языковая модель для диалоговых приложений» - может свободно обсуждать, казалось бы, бесконечное количество тем, и эта способность, как мы думаем, может открыть более привычные способы взаимодействия с технологиями и совершенно новые типы полезных приложений для жизни и бизнеса, и для SEO, разумеется.

Анимация, демонстрирующая, как язык обрабатывается технологией LaMDA.

 

Google и нейронные сети: путь развития в направлении к LaMDA

Разговорные навыки LaMDA создавались годами. Как и многие недавние языковые модели, включая BERT и GPT-3, он построен на Transformer, архитектуре нейронной сети, которую Google Research изобрела и предоставила в открытом доступе в 2017 году. Эта архитектура создает модель, которую можно обучить читать и понимать большие объемы такста (предложения или параграфы). Нейроночка может с легкостью соотносить смысл идущих рядом слов и их отношения друг-к-другу, а затем путем анализа предсказать, какие слова, по ее мнению, будут следующими.

Но в отличие от большинства других языковых моделей, LaMDA была обучена диалогу. Во время обучения она уловила несколько нюансов, которые отличают открытый разговор от других форм языка. Один из таких нюансов - разумность. В основном: имеет ли смысл ответ на данный разговорный контекст? Например, если кто-то говорит:

«Я только начал брать уроки игры на гитаре».

Вы можете ожидать, что другой человек ответит примерно так: 

«Здорово! У моей мамы есть винтажный мартин, на котором она любит играть».

 

Этот ответ имеет смысл, учитывая первоначальное заявление. Но разумность - не единственное, что дает хороший ответ. В конце концов, фраза «это мило» - это разумный ответ практически на любое утверждение, во многом так же, как «Я не знаю» - это разумный ответ на большинство вопросов. Удовлетворяющие ответы также имеют тенденцию быть конкретными, четко относящимися к контексту разговора. В приведенном выше примере ответ разумный и конкретный.

LaMDA основывается на более раннем исследовании Google, опубликованном в 2020 году, которое показало, что языковые модели на основе Transformer, обученные диалогу, могут научиться говорить практически о чем угодно. С тех пор мы также обнаружили, что после обучения LaMDA можно настроить, чтобы значительно улучшить чувствительность и специфичность ее ответов. 

 

Ответственность прежде всего

"Эти первые результаты обнадеживают, и мы с нетерпением ждем возможности поделиться ими в ближайшее время, но разумность и конкретность - не единственные качества, которые мы ищем в таких моделях", - говорят разработчики LaMDA. "Мы также изучаем такие параметры, как «интересность», оценивая, являются ли ответы проницательными, неожиданными или остроумными. Как Google, мы также очень заботимся о фактах (то есть о том, придерживается ли LaMDA фактов, с чем часто сталкиваются языковые модели), и изучаем способы сделать ответы LaMDA не только убедительными, но и точными, правдивыми."

Самый важный вопрос, который связан с новыми технологиями, - соответствуют ли они принципам искусственного интеллекта? Язык - один из величайших инструментов человечества, но, как и любым другим инструментом, им можно злоупотреблять в личных целях. Модели, обученные языку, могут применяться во вред - например, путем обучения на корпусе данных основанных на предубеждениях и фейковых сведениях, экстремизме или вводящей в заблуждение информации. 

Главным приоритетом при создании таких технологий, как LaMDA, является минимизация таких рисков. Специалисты Google хорошо знакомы с проблемами, связанными с моделями машинного обучения, такими как несправедливое предубеждение, поскольку исследуют и разрабатывают эти технологии в течение многих лет. Посему, эксперты Google создали ресурсы с открытым исходным кодом, которые исследователи могут использовать для анализа моделей и данных, на которых модели обучаются.

 

AI в Google: основы и принципы

По своей сути ИИ - это компьютерное программирование, которое самостоятельно обучается и адаптируется. Нейронная сеть не может решить все проблемы, но ее потенциал для улучшения нашей жизни огромен. В Google используют искусственный интеллект, чтобы делать продукты более полезными - от электронной почты, которая не содержит спама и которую легче составлять, до цифрового помощника, с которым вы можете разговаривать простым языком, и забавных фотографий, которые нужны вам, чтобы расширять кругозор или просто для развлечения и досуга.

Помимо продуктов, Google использует ИИ, чтобы помогать людям решать неотложные проблемы. К примеру: пара старшеклассников создают датчики на базе искусственного интеллекта для прогнозирования риска лесных пожаров с помощью открытого исходного кода алгоритма предложенного им гуглом. Фермеры использует ИИ для наблюдения за здоровьем своих стад. Врачи начинают использовать нейросеть для диагностики рака и предотвращения слепоты. Эти очевидные преимущества объясняют, почему Google вкладывает большие средства в исследования и разработки в области ИИ и делает технологии машинного обучения широко доступными для других с помощью своих инструментов и открытого кода.

В Google толковые ребята уже смекнули, что такая мощная технология вызывает не менее серьезные вопросы по поводу ее использования. Способы разработки и применения ИИ будут оказывать значительное влияние на общество на многие годы вперед. Лидер в области искусственного интеллекта, понимает огромную ответственность за результаты и последствия своих экспериментов. Итак, чтобы все сделать по-уму, Google объявляет семь принципов, которыми они руководствуются сейчас и в дальнейшей работе. Это не теоретические концепции; это конкретные стандарты, которые будут активно регулировать исследования и разработку продуктов и будут влиять на деловые решения корпорации.

 

Цели для вариаций применения продуктов на базе нейросетей

Google считает, что ИИ должен:

1. Быть социально полезным. 

Расширение охвата новых технологий все больше затрагивает общество в целом. Достижения в области искусственного интеллекта окажут трансформирующее влияние в широком спектре областей, включая здравоохранение, безопасность, энергетику, транспорт, производство и развлечения. При рассмотрении потенциального развития и использования технологий искусственного интеллекта будет принято во внимание широкий спектр социальных и экономических факторов и направленность в работе над отраслями, где общие ожидаемые выгоды значительно превышают прогнозируемые риски и недостатки.

ИИ также расширяет нашу способность понимать значение контента в масштабе. Google стремиться сделать высококачественную и точную информацию доступной с помощью ИИ, продолжая уважать культурные, социальные и правовые нормы в странах, где работает. И оценивать, в каких применениях позволить технологии развиваться и распространяться на некоммерческой основе.

2. Избегать создания или усиления предвзятости.

Алгоритмы и наборы данных ИИ могут отражать, усиливать или уменьшать несправедливые предубеждения. Отличить достоверные убеждения от ложных не всегда просто, и они различаются в зависимости от культуры и общества. Google стремиться избегать несправедливого воздействия на людей, особенно по рассовой принадлежности, этнической принадлежности, полу, национальности, доходу, сексуальной ориентации, способностям и политическим или религиозным убеждениям.

3. Основываться на концепциях безопасности.

Google продолжает разрабатывать и применять строгие методы обеспечения безопасности и защиты, чтобы избежать непредвиденных результатов, создающих риски причинения вреда. Проектирование системы ИИ ведется с должной осторожностью и стремлением к развитию в соответствии с передовой практикой в ​​технологиях безопасности. Тестирование технологии искусственного интеллекта происходит в ограниченных средах и контролируется на всех этапах после развертывания.

4. Отвечать ожиданиям мирового сообщества.

Системы искусственного интеллекта предоставят все необходимые возможности для обратной связи, сопутствующие объяснения и апелляции. Технологии искусственного интеллекта будут подлежать соответствующему регулированию и контролю со стороны человека.

5. Чтить принципы конфиденциальности.

Во время разработки и тестирования технологий искусственного интеллекта соблюдается надлежащая конфиденциальность. Будет предоставлена возможность для принятия и согласия пользователем на применение технологии. Архитектуры с гарантиями конфиденциальности и обеспечением надлежащей прозрачности будут получать дотации, все данные полученные от третьих лиц будут контролироваться и использоваться в соответствии с политикой конфиденциальности.

6. Поддерживать высокие научные стандарты.

Технологические инновации основаны на научном методе и стремлении к открытому поиску, интеллектуальной строгости, честности и сотрудничеству. Инструменты искусственного интеллекта могут открыть новые области научных исследований и знаний в таких важнейших областях, как биология, химия, медицина и науки об окружающей среде. Гугл стремиться к высоким стандартам научного мастерства, работая над развитием ИИ.

Уже организована работа с рядом заинтересованных сторон от научного сообщества, для продвижения и лидерства в этой области. Разработчики поисковых систем и нейросетей будут делиться знаниями об искусственном интеллекте, публикуя учебные материалы, передовой опыт и исследования, которые позволят большему количеству людей разрабатывать полезные приложения на основе искусственного интеллекта.  

7. Быть доступным для свободного применения.  

Многие технологии имеют множество применений. Google будет работать над ограничением потенциально вредоносных или оскорбительных продуктов на базе ИИ. По мере разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта, корпорация будет оценивать вероятные варианты использования в свете следующих факторов:

  • Основное назначение и применение: цель и вероятное использование технологии и продуктов на ее основе, включает оценку того, насколько близко решение связано или может быть адаптировано к вредоносному использованию.
  • Природа и уникальность: оценка факта того, становятся ли доступными уникальные технологии или не уникальные технологии становятся более доступными.
  • Масштаб: окажется ли распространение технологии способным повлиять на жизнь многих людей
  • Роль и участие Google: предоставляет ли корпорация инструменты общего назначения, интегрирует ли инструменты для клиентов или разрабатывает индивидуальные решения.

 

Нормы применения искусственного интеллекта, которые гугл не будет нарушать

В дополнение к вышеуказанным целям корпорация обязуется не разрабатывать или развертывать ИИ в следующих областях применения:

  1. Технологии, которые причиняют или могут причинить вред. Если возможен существенный риск причинения вреда, компания будет применять ИИ только в том случае, если твердо уверена, что выгоды существенно перевешивают риски и будут включать соответствующие ограничения безопасности.
  2. Оружие или другие технологии, основная цель или реализация которых состоит в том, чтобы причинить людям телесные повреждения или непосредственно способствовать им.
  3. Технологии, которые собирают или используют информацию для наблюдения, нарушают международно признанные нормы.
  4. Технологии, цель которых противоречит общепринятым принципам международного права и прав человека.

 

Google заявляет, что не разрабатывает ИИ для использования в вооружении, хотя продолжает сотрудничать с правительствами и военными во многих других областях. К ним относятся кибер безопасность, обучение, набор в армию, здравоохранение ветеранов и поисково-спасательные операции. Это сотрудничество важно, потому что помогает найти новые способы улучшить работу этих организаций для общества и обеспечить безопасность военнослужащих и гражданских лиц.

 

Иллюстрации того, как развитие нейронных сетей может повлиять на будущее. Мир в будущем глазами разработчиков компьютерных игр и современных фантастов.

 

ИИ в долгосрочной перспективе

"Хотя мы декларируем такой подход к ИИ, мы понимаем, что в нашем меморандуме есть место для разных точек зрения и мнений других людей и компаний. По мере развития технологий искусственного интеллекта мы будем работать с рядом заинтересованных сторон, чтобы продвигать продуманное лидерство в этой области, опираясь на строгие научные и междисциплинарные подходы. И мы продолжим делиться тем, что мы узнали, чтобы улучшить технологии и методы искусственного интеллекта.

Мы считаем, что эти принципы являются правильной основой для нашей компании и будущего развития искусственного интеллекта. Такой подход согласуется с ценностями, изложенными в нашем первоначальном письме учредителей еще в 2004 году. Там мы четко заявили о своем намерении придерживаться долгосрочной перспективы, даже если это означает краткосрочные компромиссы. Мы сказали это тогда и верим в это сейчас." - такими словами Google подвел черту под своим заявлением опубликованном на официальном сайте компании 7 июня 2018г. Время показывает, что мировой гигант поиска склонен придерживаться озвученной позиции, не смотря на ажиотаж, набирающий обороты вокруг темы нейронных сетей.

 

Подводя итог под сказанным выше: приглашаем вместе с нами внимательно изучать LaMDA на страницах нашего блога. С каждым этапом развития технологии наблюдать будет все более интересно!

Коллектив Topodin Promotion восхищается эрой технологий основанных на ИИ, вместе с Google и мировым SEO сообществом продолжит следить и разбираться с возможностями и вызовами, которые ставят перед наукой и бизнесом системы машинного обучения.

Оцените статью: 5.0 (7)
Следующая статья: Как эффективно расширить семантическое ядро сайта?
Предыдущая статья: Концептуальный подход к формированию списка ключевых слов
Написать статью для вас?
Отправьте заявку на статью: если проблема окажется актуальной и массовой – мы опишем ее решение и разместим статью на сайте.
Хочу статью
При заказе
продвижения
Скидка на
разработку
сайта
Заказать
Приведи
друга
получи
скидку
Подробнее
Специальное
предложение
против
вируса
Получить кп
Комментарии
Пока нет комментариев
Написать комментарий
captcha

Новые исследования

2021-03-03 00:00:00

Повышение продаж применяя данные из отчетов Google Search Console

Google Search Console - это бесплатный  SEO-инструмент, обозначенной в самом названии системы. Способы взаимодействия и примеры практического применения рассматриваются далее.
Читать 76

2021-02-28 00:00:00

Гугл Новости и SEO - все, что нужно знать владельцам сайтов, которые хотят больше трафика из Google News

Владельцы новостных сайтов и медиа-холдинги стремятся занимать первые места в поисковой выдаче среди наиболее популярных сайтов, предоставляющих доступ к контенту разного типа. Как опытные SEO-специалисты, работающие в том числе с публикациями, мы хотим поделиться некоторыми идеями и советами по ранжированию в Google. Речь пойдет исключительно о новостных проектах, имеющих шанс попасть в индекс приложения “Новости Google”. Мы определили ряд практик и методов по оптимизации контента, которые применимы к поисковому продвижению новостных сайтов (страниц, приложений и прочих форматов сети).
Читать 78
Больше исследований

Интервью и мнения SEO-гуру

Для глубокого погружения в профессию оптимизатора, мы настоятельно рекомендуем совмещать чтение с просмотром видео.

Евгений Аралов: главные прогнозы на 2020 (сервисы и методы)

Далеко не каждый специалист может быстро и качественно продвинуть сайт в непростой тематике. Например, букмекерская площадка для ставок в спорте, где SEO чуть ли не ед...

Анализ SEO для СМИ: ведущий эксперт отрасли Галина Бакушева

Для одних Галина Бакушева ассоциируется с каналом Телеграм «Сеошница», для других, она создатель собственного ТВ на фейсбук. Однако такая популярность не г...

Ксения Пескова: качественный продукт приятно рассматривать даже краулерам

Всего два года потребовалось, чтобы стажер SiteClinic, Ксения Пескова, стала не просто тимлидом компании, но и трастовым экспертом в области SEO. Все началось почти ср...

Кирилл Рамирас: лучшие рекомендации по ведению блога для ИМ

Кирилл Рамирас интересен владельцам бизнеса в сети своими успешными проектами, опытом работы в SEO с 2007 года. Регулярное обновление публикаций на Altblog.ru &nd...

Алексей Алексеич: рост и боль в продвижении 2020 - какие прогнозы сбылись?

Сам о себе говорит, что он точно не Андрей, любит котов и смотрит «Битву Престолов». Если серьезно, эксперту 25 лет и с 2011 года основательно занимается с...

Андрей Буйлов: проблемы seo клиента не волнуют!

Андрей Буйлов – известный в сети эксперт по SEO продвижению сайтов. Свою карьеру начинал в конце 90-х. Тогда будущий спикер разнообразных конференций, семинаров ...

Все интервью
Нам доверяют крупные международные компании