10 odsłon AI - Przetwarzanie języków naturalnych NLP cz. 9
NLP wielu osobom znane jest jako Neurolingwistyczne Programowanie, jednak z 9 odsłona sztucznej inteligencji, nie ma wiele wspólnego z techniką psychologiczną i komunikacyjną. Przetwarzanie języków naturalnych ( NLP - Natural Language Processing) - to zupełnie inny świat.
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak to możliwe, że twój asystent głosowy rozumie, kiedy prosisz o przypomnienie, by zadzwonić do babci? Albo jak Netflix wie, co masz ochotę obejrzeć, zanim sam się zdecydujesz? To wszystko zasługa Przetwarzania Języków Naturalnych (NLP), jednej z najbardziej fascynujących i praktycznych dziedzin sztucznej inteligencji. Dzięki NLP komputery nie tylko „czytają” teksty czy „słyszą” mowę, ale przede wszystkim uczą się je rozumieć i reagować tak, byśmy mieli wrażenie rozmowy z prawdziwą osobą. W tej odsłonie serii odkryjemy, jak AI radzi sobie z językiem, który dla ludzi bywa czasem trudny – pełnym metafor, sarkazmu i kontekstów. Gotowi na lekcję 9„rozmowy” ze sztuczną inteligencją? Zaczynajmy!
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się tym, jak komputery mogą zrozumieć, analizować i generować język ludzki – zarówno w formie pisanej, jak i mówionej. NLP pozwala maszynom interpretować nasze słowa w sposób naturalny, uwzględniając ich znaczenie, kontekst i strukturę. Dzięki temu komputery mogą wykonywać zadania związane z językiem, takie jak tłumaczenie tekstów, rozpoznawanie mowy, generowanie odpowiedzi na pytania czy analiza emocji w wiadomościach. W skrócie, NLP to most między ludzką komunikacją a światem technologii, który umożliwia bardziej intuicyjną interakcję z maszynami.
Jak działa przetwarzanie języka naturalnego:
Wyobraź sobie, że mówisz do swojego asystenta głosowego:
„Ustaw alarm na 7 rano.”
W taki sposób przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pomaga komputerowi zrozumieć twoją prośbę i wykonać ją krok po kroku:
1. Rozpoznanie mowy (Speech Recognition):
Jeśli mówisz na głos, system najpierw zamienia twoją mowę na tekst.
● Dźwięk „Ustaw alarm na 7 rano” jest przekształcany w tekst „Ustaw alarm na siódmą rano”.
● To pierwszy krok, który pozwala komputerowi „zobaczyć”, co powiedziałeś.
Wyobrażenie: To jakby asystent robił notatkę z twoich słów, zapisując je w formie tekstu.
2. Analiza składniowa (Parsing):
System analizuje tekst, dzieląc go na części, aby zrozumieć, jakie słowa są ważne i jaka jest ich rola.
● „Ustaw”: To czasownik, oznacza polecenie.
● „alarm”: To rzeczownik, czyli cel twojego polecenia.
● „na siódmą rano”: To dodatkowa informacja, która określa czas.
Wyobrażenie: To jak rozłożenie zdania na części, żeby zobaczyć, kto co robi i kiedy.
3. Rozpoznanie intencji (Intent Recognition):
NLP stara się zrozumieć, co masz na myśli.
● Rozpoznaje, że „ustaw alarm” oznacza polecenie związane z budzikiem.
● Wykrywa, że „na siódmą rano” to szczegół dotyczący czasu.
Wyobrażenie: To jakby asystent myślał: „Aha, chce, żebym ustawił budzik na określoną godzinę.”
4. Dopasowanie do funkcji systemu:
System dopasowuje twoją prośbę do konkretnej funkcji w aplikacji – w tym przypadku funkcji ustawiania alarmu.
● Komputer wie, że ma otworzyć aplikację alarmów i wprowadzić godzinę „7:00”.
Wyobrażenie: To jak znalezienie odpowiedniego narzędzia w skrzynce z narzędziami, które pasuje do twojej potrzeby.
5. Generowanie odpowiedzi (Response Generation):
Na koniec system daje ci odpowiedź:
„Alarm ustawiony na 7:00 rano.”
● NLP generuje tę odpowiedź w języku naturalnym, aby była dla ciebie zrozumiała.
Wyobrażenie: To jak przyjazne potwierdzenie, że twoja prośba została spełniona.
Przykłady zastosowania przetwarzania języka naturalnego
1. Asystenci głosowi (np. Siri, Alexa)
● Problem: Użytkownicy chcą zadawać pytania i wydawać polecenia w naturalnym języku, a nie za pomocą precyzyjnych komend.
● Jak działa NLP?: Gdy mówisz do asystenta głosowego, NLP analizuje twoje pytanie lub polecenie, dzieli je na mniejsze części i rozumie, co chcesz zrobić. Na przykład, gdy powiesz: „Zagraj moją ulubioną piosenkę”, system rozumie, że chodzi o odtwarzanie muzyki i znajduje twoje ulubione utwory.
● Wyobrażenie: To jakby komputer był twoim osobistym pomocnikiem, który rozumie twoje pytania i wykonuje polecenia, które mu podajesz.
2. Tłumaczenie języków (Google Translate)
● Problem: Użytkownicy potrzebują szybko przetłumaczyć tekst z jednego języka na inny.
● Jak działa NLP?: Google Translate używa NLP, aby zrozumieć, co dane zdanie oznacza w jednym języku, a następnie przetłumaczyć je na inny. System analizuje strukturę zdania i kontekst, aby stworzyć sensowne tłumaczenie, np. „Jestem w domu” przetłumaczy na „I am at home”.
● Wyobrażenie: To jakbyś miał osobistego tłumacza, który automatycznie przetwarza każde słowo i zdanie, dostosowując tłumaczenie do kontekstu.
3. Analiza opinii (np. na Twitterze, w recenzjach produktów)
● Problem: Firmy chcą wiedzieć, co ludzie mówią o ich produktach lub usługach.
● Jak działa NLP?: NLP analizuje setki, a nawet tysiące opinii użytkowników i potrafi automatycznie ocenić, czy dana opinia jest pozytywna, negatywna czy neutralna. Na przykład, jeśli ktoś pisze: „Uwielbiam ten produkt!”, NLP rozpoznaje to jako pozytywną opinię.
● Wyobrażenie: To jakbyś miał zespół ludzi, którzy przeglądają wszystkie recenzje i od razu wiedzą, które są dobre, a które złe.
4. Rozpoznawanie mowy (np. transkrypcja)
● Problem: Trzeba zamienić mowę na tekst, np. podczas wywiadów, spotkań lub nagrań.
● Jak działa NLP?: System NLP analizuje dźwięk twojej mowy, rozpoznaje poszczególne słowa i zamienia je na tekst. Na przykład, jeśli mówisz: „Cześć, jak się masz?”, NLP przekształci to na tekst: „Cześć, jak się masz?”.
● Wyobrażenie: To jakbyś miał osobę, która na bieżąco spisuje wszystko, co mówisz, i zapisuje to w formie tekstu.
5. Systemy rekomendacji (Netflix, Spotify)
● Problem: Użytkownicy chcą, aby serwisy takie jak Netflix czy Spotify proponowały im filmy lub muzykę na podstawie ich preferencji.
● Jak działa NLP?: Serwisy te analizują twoje wyszukiwania i opisy treści, których szukasz. NLP rozumie, jakie filmy lub muzyka cię interesują, i sugeruje podobne treści. Na przykład, jeśli często szukasz filmów akcji, NLP może zaproponować ci inne filmy z tego gatunku.
● Wyobrażenie: To jakbyś miał bibliotekarza, który wie, co lubisz, i zawsze proponuje ci nowe książki lub filmy zgodnie z twoimi zainteresowaniami.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technologia, która pozwala komputerom rozumieć i przetwarzać ludzki język. Dzięki NLP, maszyny mogą analizować tekst, rozpoznawać mowę, tłumaczyć języki, a także odpowiadać na pytania. Zastosowania NLP obejmują asystentów głosowych, tłumaczenie języków, rozpoznawanie mowy, analizę opinii i wiele innych, pomagając ludziom w interakcji z technologią w sposób naturalny i intuicyjny.
Ludzie nie komunikują się ze sobą w prosty sposób, często mówią skrótami, metaforami. Często też nie są świadomi tego, że mówiąc określone słowo - w innym kontekście może ono znaczyć zupełnie innego. NPL właśnie z takimi sytuacjami sobie daje radę.
Dzięki temu już wiesz czemu Alexa rozumie co mówisz (no dobra, czasem nie rozumie i daje inną odpowiedź, ale trzeba ją właśnie nauczyć twojego stylu).
W ten sposób poznaliśmy już przed ostatnią odsłonę sztucznej inteligencji. Nasz podróż po rozumieniu co się składa na sztuczną inteligencję powoli się kończy. Na koniec została nam 10 odsłona - Robotyka.