ਅੱਜ, ਸਾਡੇ ਘਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਗੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਹਨ, ਕਾਰ ਸਿਸਟਮ, ਪੋਰਟੇਬਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਹੋਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੱਲ, ਆਦਿ। ਇਹ ਯੰਤਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। .
ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਸਿਰੀ ਜਾਂ ਅਲੈਕਸਾ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਉਹ ਦਿਨੋ-ਦਿਨ ਹੋਰ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਝੁਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਰੀਫਾਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਸਾਥੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋਵੋਗੇ। ਅਸੀਂ ਮਜ਼ਾਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। PwC ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 27% ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ।
ਅਜਿਹੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਯੰਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਔਖਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਾਸ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਬਾਲ ਗੇਮ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਸਮਝ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲਾ AI ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।
ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਵੇਂ ਯੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਪਹਿਲੂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ, ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਊਸ ਅਤੇ ਕੀਬੋਰਡ ਵਰਗੇ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਪੈਰੀਫਿਰਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਮਾਊਸ ਪੈਡਾਂ 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕੀਤਾ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਟੱਚਸਕ੍ਰੀਨਾਂ 'ਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਹੋ ਗਏ ਜੋ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਖੁਦ ਦੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਬਣਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕਮਾਂਡਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਮਾਧਿਅਮ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਬੱਸ ਇਸ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਨੇੜਲੇ ਕਮਰੇ ਤੋਂ, ਜਦੋਂ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਸਾਡੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ - ਇਹ ਸਭ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੀਚ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ
ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੈ. ਮਨੁੱਖੀ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਹਨ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਬੋਲੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਕੀ ਹਨ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU)
ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਲਈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਹਾਉਂਦੀ ਹੈ ਐਨ.ਐਲ.ਯੂ. ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਈ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਇਨਪੁਟ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਰਾਦਾ
ਇਹ ਸਭ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਮਾਂਡ ਦੁਆਰਾ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨ, ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਕੀ ਉਹ ਕਿਸੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ? ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੁਕਮ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਬੇਨਤੀ ਦੁਆਰਾ ਹੈ? ਇਹ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਏਅਰਟਾਈਟ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਥਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਹੁਕਮ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ, "ਨੇੜਲਾ ATM ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਅਤੇ ਹੁਕਮ, "ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਨੇੜਲੇ ATM ਲੱਭੋ।" ਹੁਣ ਇਨਸਾਨ ਮੰਨ ਲੈਣਗੇ ਕਿ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕੋ ਹੈ ਪਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਫਰਕ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਪਰ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ.
ਕਥਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਸਟੀਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਮੈਪ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ
ਹਰ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਜ਼ਨ ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਜ਼ੋਰ ਹੈ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਮਚਾ-ਖੁਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਮੈਨੂੰ 6ਵੇਂ ਐਵੇਨਿਊ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਪਣੇ ਗਿਟਾਰ ਦੀਆਂ ਤਾਰਾਂ ਕਿੱਥੋਂ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?"
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸੋਧਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲੱਭੋ ਇਕਾਈ ਇਕਾਈ ਹੈ, ਤਾਰਾਂ ਦੋ ਹਨ, ਗਿਟਾਰ ਤਿੰਨ ਹਨ ਅਤੇ 6ਵਾਂ ਐਵਨਿਊ 4 ਹੈ। ਇਹ ਇਕਾਈਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਚਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਹਰ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਵੌਇਸ / ਸਪੀਚ / ਆਡੀਓ ਡੇਟਾਸੇਟਸ
ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਲਈ ਡਾਇਲਾਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ
AI ਦਾ ਟੀਚਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਚੇਤੰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ, ਇਰਾਦੇ, ਸੁਰ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਸੁਭਾਵਕ ਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
ਲਈ ਡਾਇਲਾਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏ.ਆਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਸੋਚਣ, ਬੋਲਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਵੱਖਰਾ ਤਰੀਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲਹਿਜ਼ੇ, ਉਚਾਰਣ, ਨਸਲ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।. ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਣਗਿਣਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਭਾਰਤੀ, ਇੱਕ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼, ਇੱਕ ਅਮਰੀਕੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੈਕਸੀਕਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਖੇਡਣ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਜੋ ਫਲੋਚਾਰਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ।
ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਬਲਾਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸ਼ਾਰੇ, ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਟਰਿਗਰ, ਲੇਖਕ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਹੀ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਡਾਇਵਰਸਿਟੀ ਲਈ ਡੀ ਡਾਇਲ ਕਰੋ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਵਿਲੱਖਣ ਹਨ. ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਲੋਕ ਜੀਵਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ, ਪਿਛੋਕੜਾਂ, ਕੌਮੀਅਤਾਂ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਨਸਲਾਂ, ਲਹਿਜ਼ੇ, ਬੋਲਚਾਲ, ਉਚਾਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰਤਾਲਾਪ ਬੋਟ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਜਾਤੀ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲਹਿਜ਼ਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਲਈ ਸ਼ਰਮਨਾਕ ਹੈ ਬਲਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵੀ ਅਪਮਾਨਜਨਕ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸੰਭਵ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਪੂਲ ਤੋਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਨਸਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਓਨਾ ਹੀ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰੇਗਾ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਜੀਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਸਿਹਤਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ (ਸਾਡਾ ਪੜ੍ਹੋ ਬਲੌਗ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ)। ਹੁਣ, ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਉਚਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੇਗਾ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ।
ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਾਹ
ਵਾਰਤਾਲਾਪ AI ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨਵਜੰਮੇ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਪਾਲਣ ਜਿੰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਸਿਰਫ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੱਚਾ ਆਖਰਕਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਉਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਧੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਸੰਵਾਦਕਾਰੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਸਾਡੇ ਦੋਸਤਾਨਾ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ Google Home ਵਰਗੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਆਪਣੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ.
