Jaka jest różnica między przetwarzaniem języka naturalnego a uczeniem maszynowym?

Kluczowe wnioski

Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności te obejmujące techniki uczenia maszynowego, doprowadziły do połączenia uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jest to widoczne w coraz powszechniejszym generowaniu tekstu za pomocą modeli uczenia maszynowego, które naśladują ludzki dyskurs, sprawiając tym samym wrażenie, że te dwie dziedziny są wymienne.

Uczenie maszynowe to dziedzina nauki zajmująca się tworzeniem algorytmów zdolnych do automatycznego poprawiania swojej wydajności dzięki doświadczeniu zdobytemu na podstawie danych wejściowych. Algorytmy te są zaprojektowane do identyfikowania wzorców w dużych zbiorach danych i generowania dokładnych prognoz bez wyraźnego programowania. Z kolei przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to interdyscyplinarna dziedzina informatyki i lingwistyki, która koncentruje się w szczególności na umożliwieniu komputerom rozumienia, interpretowania, analizowania i generowania ludzkiego języka. Głównym celem NLP jest tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać, manipulować i wyprowadzać znaczenie z tekstu lub mowy w języku naturalnym, umożliwiając bardziej efektywną komunikację między ludźmi i maszynami.

Uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wchodzą w zakres sztucznej inteligencji (AI), ale różnią się pod względem typów danych, które badają. ML obejmuje szerszy zakres źródeł danych, podczas gdy NLP koncentruje się w szczególności na wykorzystaniu informacji tekstowych do szkolenia modeli i rozpoznawania wzorców językowych.

Nierzadko zdarza się, że osoby postrzegają uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego jako pojęcia zamienne, zwłaszcza w świetle rosnącej popularności systemów sztucznej inteligencji zdolnych do generowania tekstu podobnego do ludzkiego poprzez wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego. W ostatnim czasie pojawiło się wiele produktów, które wykorzystują zarówno techniki uczenia maszynowego, jak i przetwarzania języka naturalnego.

Konieczne jest uznanie, że sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) są ściśle powiązanymi, ale odrębnymi koncepcjami, z których każda odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu większego ekosystemu AI.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to obszar w ramach sztucznej inteligencji (AI) charakteryzujący się tworzeniem algorytmów i konstrukcji matematycznych, które mogą poprawić ich wydajność dzięki spostrzeżeniom opartym na danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod programowania, w których stosowane są jawne zestawy instrukcji, techniki uczenia maszynowego wykorzystują przepływ informacji do rozpoznawania wzorców i niezależnego generowania wyników. Takie podejście pozwala urządzeniom elektronicznym dostosowywać się i radzić sobie z określonymi wyzwaniami przy minimalnym nadzorze ze strony ludzi.

Z pewnością przedstawię ci eleganckie przeformułowanie tego tekstu. Doskonałym przykładem implementacji uczenia maszynowego jest jego wykorzystanie do percepcji wizualnej w autonomicznych systemach transportowych, a także mechanizmach identyfikacji błędów. Innym przykładem jest oprogramowanie do rozpoznawania twarzy, które można znaleźć w wielu wyszukiwarkach.

Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego

Sztuczna inteligencja obejmuje wyspecjalizowaną dziedzinę znaną jako przetwarzanie języka naturalnego (NLP), która koncentruje się na udoskonalaniu, badaniu i syntetyzowaniu ludzkiego języka i dyskursu. Wykorzystując szereg metodologii, NLP skutecznie przekształca pojedyncze terminy i wyrażenia w logicznie spójne fragmenty i sekcje w celu lepszego zrozumienia przez systemy komputerowe.

NLP vs. ML: Co mają ze sobą wspólnego?

Można wywnioskować, że uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) są poddziedzinami sztucznej inteligencji (AI). Oba obejmują wykorzystanie modeli i algorytmów do celów decyzyjnych; jednak ich obszary zainteresowania są różne. ML odnosi się do analizy danych numerycznych lub strukturalnych, podczas gdy NLP koncentruje się na obsłudze nieustrukturyzowanych informacji tekstowych.

Uczenie maszynowe obejmuje kompleksową perspektywę, która odnosi się do identyfikacji wzorców w różnych formach danych, w tym między innymi w ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych formatach, takich jak obrazy wizualne, sygnały dźwiękowe, wartości liczbowe, język pisany, hiperłącza i wiele innych form informacji. Podczas gdy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zajmuje się w szczególności analizą i interpretacją danych tekstowych w celu opracowania modeli uczenia maszynowego zdolnych do wykonywania zadań, takich jak konwersja tekstu na mowę lub odwrotnie.

Zaawansowane zadania przetwarzania języka naturalnego (NLP) zazwyczaj opierają się na algorytmach uczenia maszynowego, a nie wyłącznie na podejściach opartych na regułach. W rzeczywistości niektóre podstawowe chatboty wykorzystują jedynie techniki NLP oparte na regułach. Mimo że obejmują one szerszy zakres metodologii, takich jak głębokie uczenie, modele transformatorowe, osadzanie słów, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe i rekurencyjne sieci neuronowe, możliwe jest również zastosowanie kombinacji tych strategii w domenie NLP.

Jeden z najnowocześniejszych aspektów zastosowania uczenia maszynowego do przetwarzania języka naturalnego obejmuje duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-3, z którymi jestem pewien, że w jakimś stopniu się zapoznałeś. Te LLM reprezentują klasę modeli uczenia maszynowego, które wykorzystują szereg metod przetwarzania języka naturalnego do zrozumienia i analizy naturalnie występujących zjawisk językowych. To, co wyróżnia te modele, to ich zdolność do tworzenia dostosowanych wyników na podstawie opisów wejściowych, obejmujących różne formy mediów, takie jak obrazy wizualne, klipy wideo, nagrania dźwiękowe i treści pisemne.

Zastosowania uczenia maszynowego

Jak wspomniano wcześniej, uczenie maszynowe ma wiele potencjalnych zastosowań w różnych dziedzinach.

Kluczowym zastosowaniem w tej dziedzinie jest wykorzystanie wizji komputerowej w celu wykrywania anomalii lub defektów, a także umożliwienia pojazdom autonomicznym nawigacji w ich otoczeniu.

Technologia rozpoznawania obrazu została wykorzystana w różnych zastosowaniach, jednym z takich przykładów jest zaawansowany system identyfikacji twarzy firmy Apple znany jako Face ID. Ta innowacyjna metoda uwierzytelniania biometrycznego opiera się na bardzo dokładnym i wydajnym algorytmie rozpoznawania twarzy osoby poprzez analizę unikalnych cech, takich jak kontury, zmarszczki i inne cechy wyróżniające. Wykorzystując techniki głębokiego uczenia, Face ID może dokładnie zweryfikować tożsamość użytkownika nawet w różnych warunkach oświetleniowych lub podczas noszenia różnego rodzaju akcesoriów. Co więcej, ta najnowocześniejsza technologia umożliwia płynne odblokowywanie urządzeń, co czyni ją wygodnym i bezpiecznym rozwiązaniem dla użytkowników urządzeń mobilnych.

⭐Bioinformatyka do analizy wzorców DNA.

⭐Diagnostyka medyczna.

⭐Rekomendacja produktów.

⭐Analiza predykcyjna.

⭐Segmentacja, grupowanie i analiza rynku.

Istnieje wiele praktycznych zastosowań uczenia maszynowego, ale jest to jedynie wskazanie jego potencjalnego zakresu w różnych branżach, z licznymi dodatkowymi zastosowaniami, które pojawią się wraz z dalszym rozwojem technologii.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego

We współczesnych scenariuszach, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), pomimo posiadania szczególnych użyteczności, jest stosowane głównie w połączeniu z technikami uczenia maszynowego w celu rozwiązania różnorodnych praktycznych sytuacji.

⭐ Uzupełnianie zdań.

Alexa, Siri i Google Assistant to wysoce inteligentne wirtualne asystenty, które mogą pomóc użytkownikom w łatwym wykonywaniu różnych zadań za pomocą poleceń głosowych lub dotknięć smartfonów. Wykorzystują one algorytmy sztucznej inteligencji do rozumienia naturalnego języka wprowadzanego przez ludzi i generowania odpowiednich odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Te narzędzia oparte na sztucznej inteligencji zrewolucjonizowały sposób interakcji ludzi z technologią, zapewniając intuicyjne i płynne wrażenia użytkownika.

⭐ Chatboty oparte na NLP.

⭐Filtrowanie wiadomości e-mail i wykrywanie spamu.

⭐Tłumaczenie językowe.

⭐Analiza nastrojów i klasyfikacja tekstu.

⭐Sumowanie tekstu.

Możliwość porównywania tekstu jest dostępna za pośrednictwem różnych pomocy gramatycznych, w tym tych wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak Grammarly, a także zaawansowanych systemów oceniania opartych na technologii AI.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) to proces identyfikacji i klasyfikacji jednostek w tekście, takich jak osoby, organizacje, lokalizacje, daty lub inne nazwane jednostki, w celu wyodrębnienia z nich odpowiednich informacji. Technika ta polega na zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego do analizy wzorców i relacji w dużych zbiorach danych tekstowych, umożliwiając komputerom automatyczną identyfikację i kategoryzację określonych typów informacji w oparciu o wcześniej zdefiniowane kryteria. Wykorzystując NER, użytkownicy mogą skutecznie wydobywać cenne spostrzeżenia i wiedzę z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych, ułatwiając zadania takie jak analiza nastrojów, modelowanie tematów i wyszukiwanie informacji.

W podobnym duchu do rozprzestrzeniania się uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego jest obecnie wykorzystywane w wielu dziedzinach, ale jego potencjał ekspansji i wzrostu w nadchodzących latach jest znaczny.

Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego są ze sobą powiązane

Dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) dzieli kilka podobieństw z uczeniem maszynowym (ML), aczkolwiek z subtelnymi różnicami w naturze danych przetwarzanych przez każdą z dziedzin. Niestety, wśród niektórych osób panuje błędne przekonanie, że NLP i ML to jedno i to samo ze względu na wszechobecność modeli generatywnych wykorzystywanych we współczesnych aplikacjach uczenia maszynowego. W rzeczywistości modele te często wymagają danych wejściowych od ludzi za pomocą środków tekstowych lub werbalnych do ich funkcjonowania.