Puterea procesării limbajului natural

Puterea procesării limbajului natural

Până de curând, înțelepciunea convențională era că, deși AI era mai bună decât oamenii la sarcinile de luare a deciziilor bazate pe date, era încă inferioară oamenilor pentru cele cognitive și creative. Dar, în ultimii doi ani, IA bazată pe limbaj a avansat cu pasi, schimbând noțiunile comune despre ceea ce poate face această tehnologie.

Cele mai vizibile progrese au fost în ceea ce se numește „prelucrarea limbajului natural” (NLP), ramura AI axată pe modul în care computerele pot procesa limbajul așa cum fac oamenii. A fost folosit pentru a scrie un articol pentru The Guardian, iar postările de blog create de inteligență artificială au devenit virale – fapte care nu erau posibile în urmă cu câțiva ani. AI excelează chiar și la sarcini cognitive, cum ar fi programarea, unde este capabilă să genereze programe pentru jocuri video simple din instrucțiuni umane.

Cu toate acestea, deși aceste cascadorii pot atrage atenția, sunt ele cu adevărat indicative pentru ceea ce poate face această tehnologie pentru afaceri?

Ce poate face NLP

Cel mai cunoscut instrument de procesare a limbajului natural este GPT-3, de la OpenAI, care folosește AI și statistici pentru a prezice următorul cuvânt dintr-o propoziție pe baza cuvintelor precedente. Practicienii NLP numesc instrumente ca acesta „modele lingvistice” și pot fi folosite pentru sarcini simple de analiză, cum ar fi clasificarea documentelor și analiza sentimentului în blocuri de text, precum și sarcini mai avansate, cum ar fi răspunsul la întrebări și rezumarea rapoartelor. Modelele de limbă remodelează deja analiza tradițională a textului, dar GPT-3 a fost un model de limbă esențial, deoarece, de 10 ori mai mare decât orice model anterior, la lansare, a fost primul model de limbaj mare, ceea ce i-a permis să realizeze sarcini și mai avansate, cum ar fi programarea și rezolvarea problemelor de matematică la nivel de liceu. Cea mai recentă versiune, numită InstructGPT, a fost ajustată de oameni pentru a genera răspunsuri care sunt mult mai bine aliniate cu valorile umane și intențiile utilizatorilor, iar cel mai recent model Google arată noi descoperiri impresionante în ceea ce privește limbajul și raționamentul.

Pentru companii, cele trei domenii în care GPT-3 a apărut cel mai promițător sunt scrierea, codificarea și raționamentul specific disciplinei. OpenAI, creatorul GPT-3, finanțat de Microsoft, a dezvoltat un model de limbaj bazat pe GPT-3, menit să acționeze ca asistent pentru programatori prin generarea de cod din intrarea în limbaj natural. Acest instrument, Codex, alimentează deja produse precum Copilot pentru filiala Microsoft GitHub și este capabil să creeze un joc video de bază prin simpla tastare a instrucțiunilor. Această capacitate de transformare era deja de așteptat să schimbe natura modului în care programatorii își fac treaba, dar modelele continuă să se îmbunătățească – cel mai recent de la laboratorul Google DeepMind AI, de exemplu, demonstrează gândirea critică și abilitățile de logică necesare pentru a depăși majoritatea oamenilor în competițiile de programare.

Modele precum GPT-3 sunt considerate modele de bază – un domeniu emergent de cercetare AI – care funcționează și pentru alte tipuri de date, cum ar fi imagini și videoclipuri. Modelele de fundație pot fi chiar antrenate pe mai multe forme de date în același timp, cum ar fi DALL·E 2 de la OpenAI, care este antrenat pe limbaj și imagini pentru a genera redări de înaltă rezoluție ale scenelor sau obiectelor imaginare pur și simplu din mesaje text. Datorită potențialului lor de a transforma natura muncii cognitive, economiștii se așteaptă ca modelele de bază să afecteze fiecare parte a economiei și să conducă la creșteri ale creșterii economice similare revoluției industriale.

Un asistent de cercetare IA bazat pe limbaj

În propria mea activitate, m-am uitat la modul în care instrumentele bazate pe GPT-3 pot ajuta cercetătorii în procesul de cercetare. În prezent lucrez cu Ought, o companie din San Francisco, care dezvoltă un instrument de raționament deschis (numit Elicit) care este destinat să ajute cercetătorii să răspundă la întrebări în minute sau ore în loc de săptămâni sau luni. Elicit este conceput pentru un număr tot mai mare de sarcini specifice relevante pentru cercetare, cum ar fi rezumarea, etichetarea datelor, reformularea, brainstormingul și recenziile literaturii.

Am descoperit – nu este surprinzător – că Elicit funcționează mai bine pentru unele sarcini decât pentru altele. Sarcini precum etichetarea și rezumarea datelor sunt încă dificile, cu rezultate zgomotoase și precizie neregulată, dar cercetările de la Ought și cercetările de la OpenAI arată promițătoare pentru viitor.

De exemplu, sarcina de reformulare este utilă pentru scriere, dar lipsa integrării cu aplicațiile de procesare a textului o face nepractică pentru moment. Sarcinile de brainstorming sunt excelente pentru generarea de idei sau identificarea subiectelor trecute cu vederea și, în ciuda rezultatelor zgomotoase și a barierelor în calea adoptării, ele sunt în prezent valoroase pentru o varietate de situații. Cu toate acestea, dintre toate sarcinile oferite de Elicit, consider cea mai utilă revizuire a literaturii. Deoarece Elicit este un asistent de cercetare AI, acesta este un fel de pâine și unt, iar când trebuie să încep să cercetez un nou subiect de cercetare, acesta a devenit resursa mea de bază.

Toate acestea schimbă modul în care lucrez. Petrec mult mai puțin timp încercând să găsesc conținut existent relevant pentru întrebările mele de cercetare, deoarece rezultatele acestuia sunt mai aplicabile decât alte interfețe mai tradiționale pentru căutarea academică, cum ar fi Google Scholar. De asemenea, încep să integrez sarcinile de brainstorming în munca mea, iar experiența mea cu aceste instrumente mi-a inspirat cele mai recente cercetări, care încearcă să utilizeze modele de bază pentru susținerea planificării strategice.

Cum se pot pregăti organizațiile pentru viitor?

Identificați-vă activele de date text și determinați cum pot fi utilizate cele mai recente tehnici pentru a adăuga valoare pentru firma dvs.

Sunteți cu siguranță conștient de valoarea datelor, dar este posibil să treceți cu vederea unele active de date esențiale dacă nu utilizați analiza textului și NLP în întreaga organizație. Datele text sunt cu siguranță valoroase pentru gestionarea experienței clienților și înțelegerea vocii clientului, dar gândiți-vă la alte active de date text din organizația dvs.: e-mailuri, rapoarte ale analiștilor, contracte, comunicate de presă, arhive – chiar și întâlnirile și apelurile telefonice pot fi transcrise.

Există atât de multe date text și nu aveți nevoie de modele avansate precum GPT-3 pentru a le extrage valoarea. Hugging Face, un startup NLP, a lansat recent AutoNLP, un nou instrument care automatizează modelele de antrenament pentru sarcini standard de analiză a textului prin simpla încărcare a datelor pe platformă. Datele încă au nevoie de etichete, dar mult mai puține decât în ​​alte aplicații. Deoarece multe firme au pariat ambițios pe inteligența artificială doar pentru a se lupta pentru a genera valoare în business-ul de bază, rămâneți precauți să nu fiți prea zeloși. Acesta poate fi un prim pas bun pe care inginerii dumneavoastră existenți de învățare automată – sau chiar oamenii de știință de date talentați – îl pot gestiona.

Pentru a face pasul următor, din nou, identificați datele dvs. Multe sectoare și chiar divizii din cadrul organizației dvs. folosesc vocabulare foarte specializate. Printr-o combinație dintre activele dvs. de date și seturile de date deschise, pregătiți un model pentru nevoile unor sectoare sau divizii specifice. Gândește-te la finanțe. Nu vrei un model specializat in finante. Vrei un model personalizat pentru banca comerciala, sau pentru pietele de capital. Și datele sunt critice, dar acum sunt date neetichetate și cu cât sunt mai multe, cu atât mai bine. Modelele specializate ca acesta pot debloca o valoare nespusă pentru firma dumneavoastră.

Înțelegeți cum puteți utiliza tehnologiile lingvistice bazate pe inteligență artificială pentru a lua decizii mai bune sau pentru a vă reorganiza munca calificată.

Inteligența artificială bazată pe limbaj nu va înlocui locurile de muncă, dar va automatiza multe sarcini, chiar și pentru factorii de decizie. Startup-uri precum Verneek creează instrumente asemănătoare Elicit pentru a permite tuturor să ia decizii bazate pe date. Aceste noi instrumente vor transcende inteligența tradițională de afaceri și vor transforma natura multor roluri în organizații – programatorii sunt doar începutul.

Trebuie să începeți să înțelegeți cum aceste tehnologii pot fi utilizate pentru a vă reorganiza forța de muncă calificată. Următoarea generație de instrumente precum Codexul OpenAI va duce la programatori mai productivi, ceea ce înseamnă probabil mai puțini programatori dedicați și mai mulți angajați cu abilități modeste de programare, care le vor folosi pentru un număr tot mai mare de sarcini mai complexe. Acest lucru poate să nu fie adevărat pentru toți dezvoltatorii de software, dar are implicații semnificative pentru sarcini precum procesarea datelor și dezvoltarea web.

Începeți să încorporați noi instrumente AI bazate pe limbaj pentru o varietate de sarcini, pentru a le înțelege mai bine capacitățile.

În acest moment instrumente precum Elicit tocmai apar, dar pot fi deja utile în moduri surprinzătoare. De fapt, sugestia anterioară a fost inspirată de una dintre sarcinile de brainstorming ale Elicit condiționate de celelalte trei sugestii ale mele. Sugestia originală în sine nu a fost perfectă, dar mi-a amintit de câteva subiecte critice pe care le-am trecut cu vederea și am revizuit articolul în consecință. În organizații, sarcinile de genul acesta pot ajuta gândirea strategică sau exercițiile de planificare a scenariilor. Deși există un potențial extraordinar pentru astfel de aplicații, în acest moment rezultatele sunt încă relativ brute, dar pot adăuga deja valoare în starea lor actuală.

Concluzia este că trebuie să încurajați adoptarea pe scară largă a instrumentelor AI bazate pe limbaj în întreaga afacere. Este dificil să anticipați cum ar putea fi utilizate aceste instrumente la diferite niveluri ale organizației dvs., dar cea mai bună modalitate de a înțelege această tehnologie poate fi ca dvs. și alți lideri ai firmei dvs. să o adoptați singuri. Nu pariați barca pe ea, deoarece este posibil ca o parte din tehnologie să nu funcționeze, dar dacă echipa dvs. obține o mai bună înțelegere a ceea ce este posibil, atunci veți fi înaintea concurenței. Amintiți-vă că, deși AI actuală ar putea să nu fie pregătită să înlocuiască managerii, managerii care înțeleg AI sunt gata să înlocuiască managerii care nu o înțeleg.

Nu subestimați potențialul transformator al AI.

Modelele de fundație mari, cum ar fi GPT-3, prezintă abilități de generalizare la un număr mare de sarcini fără nicio pregătire specifică sarcinii. Progresul recent al acestei tehnologii este un pas semnificativ către generalizarea la nivel uman și inteligența artificială generală, care sunt obiectivele finale ale multor cercetători AI, inclusiv cei de la OpenAI și DeepMind de la Google. Astfel de sisteme au un potențial perturbator uriaș care ar putea duce la o creștere economică explozivă condusă de inteligență artificială, care ar transforma radical afacerile și societatea. Deși s-ar putea să fii încă sceptic față de IA radical transformatoare, cum ar fi inteligența generală artificială, este prudent ca liderii organizațiilor să fie conștienți de semnele timpurii de progres datorită potențialului său extraordinar de perturbator.

Luați în considerare că fostul șef Google Eric Schmidt se așteaptă la inteligența artificială generală în 10-20 de ani și că Regatul Unit a luat recent o poziție oficială cu privire la riscurile din inteligența generală artificială. Dacă organizațiile ar fi acordat atenție avertismentului din 2017 al lui Anthony Fauci cu privire la importanța pregătirii pentru pandemie, cele mai grave efecte ale pandemiei și criza lanțului de aprovizionare care a urmat ar fi putut fi evitate. Ignorarea potențialului de transformare al inteligenței artificiale implică, de asemenea, riscuri și, similar crizei lanțului de aprovizionare, inacțiunea firmelor sau utilizarea iresponsabilă a inteligenței artificiale ar putea avea efecte larg răspândite și dăunătoare asupra societății (de exemplu, creșterea inegalității sau riscuri specifice domeniului din automatizare). Cu toate acestea, spre deosebire de criza lanțului de aprovizionare, schimbările societale din IA transformatoare vor fi probabil ireversibile și chiar ar putea continua să se accelereze. Organizațiile ar trebui să înceapă să se pregătească acum nu numai pentru a valorifica IA transformatoare, ci și pentru a-și face partea pentru a evita viitoarele nedorite și pentru a se asigura că IA avansată este folosită pentru a beneficia în mod echitabil societății.

Instrumentele IA bazate pe limbi sunt aici pentru a rămâne

Instrumente IA puternice, generalizabile, bazate pe limbaj, precum Elicit, sunt aici și sunt doar vârful aisbergului; Instrumentele bazate pe modele de fundație multimodală sunt pregătite să transforme afacerile în moduri care sunt încă greu de anticipat. Pentru a începe să vă pregătiți acum, începeți să înțelegeți elementele dvs. de date text și varietatea de sarcini cognitive implicate în diferite roluri din organizația dvs. Adoptă în mod agresiv noi tehnologii AI bazate pe limbaj; unele vor funcționa bine, iar altele nu, dar angajații tăi se vor adapta mai repede când vei trece la următorul. Și nu uitați să adoptați singur aceste tehnologii – acesta este cel mai bun mod prin care puteți începe să înțelegeți rolurile lor viitoare în organizația dvs.

Leave a Comment

Your email address will not be published.