Popularne filmy science fiction karmią nas opowieściami o maszynach i robotach, które rozumieją, co do nich mówimy. Nie chodzi o wydawanie specjalnych komend czy nawet poleceń przy pomocy systemu i myszy komputerowej. Dziś takie porozumienie jest coraz bardziej realne m.in. za sprawą technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jak można odróżnić ją od sztucznej inteligencji (AI)? Przyglądamy się najważniejszym różnicom i zastosowaniom.
Technologia przetwarzania języka naturalnego – co to jest?
Porozumiewanie się i komunikacja przy pomocy języka to niezwykła umiejętność, która odróżnia człowieka od innych gatunków, a także maszyn. Nawet najbardziej zaawansowane systemy potrzebują bowiem określonych, zdefiniowanych komend, by podejmować działania. Co jednak stałoby się, gdyby program mógł interpretować nasz język i jego kontekst? W pewnym zakresie taką umiejętność posiadają aplikacje, takie jak choćby: Siri, autokorekta tekstu w smartfonie czy rozpoznawanie spamu w poczcie elektronicznej. Wszystkie te rozwiązania korzystają z technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP). Sprawdzamy, jak różni się ona od sztucznej inteligencji. Oto lista najważniejszych różnic.
1. NLP jest częścią sztucznej inteligencji
Warto zacząć od tego, że sztuczna inteligencja jest pojęciem bardzo szerokim, a przetwarzanie języka naturalnego to zaledwie jedna jego gałąź. Algorytmy AI pozwalają maszynom analizować i przetwarzać ogromne ilości dostarczonych danych w krótkim czasie. Niektóre technologie sztucznej inteligencji pomagają nawet systemom samodzielnie się uczyć, a także „myśleć” w sposób zbliżony do ludzkiego mózgu.
2. NLP koncentruje się na języku
Samo NLP jest dziedziną interdyscyplinarną, skupioną na języku. Łączy w sobie zagadnienia AI i językoznawstwa, co umożliwia np. automatyzację, tłumaczenie czy generowanie przez komputer tekstu zbliżonego do języka naturalnego. Za przykład można podać asystentów głosowych czy chatboty, które coraz śmielej wkraczają do obsługi klienta. Dawniej NLP bazowało na metodach opartych na regułach i lingwistyce obliczeniowej. Z czasem rozwinęło się w kierunku metod opartych na uczeniu maszynowym i AI.
3. NLP może pomagać w rozpoznawaniu mowy
Przetwarzanie języka naturalnego jest często utożsamiane także z technologią rozpoznawania mowy. W takich rozwiązaniach wykorzystuje ono zarówno uczenie maszynowe, jak i głębokie uczenie po to, by skutecznie pozyskiwać, przetwarzać i rozpoznawać zestawy danych, które dotyczą mowy i tekstu.
4. NLP pomaga uzyskiwać lepsze wyniki wyszukiwania i filtrowanie treści
Rozwiązania z zakresu NLP przydają się też wszędzie tam, gdzie potrzebne są lepsze wyniki wyszukiwania. To dotyczy choćby branży e-commerce, gdzie wyszukiwarka powinna podsuwać konsumentowi jak najlepsze odpowiedzi dopasowane do jego zapytań. To właśnie tutaj rozpoznawanie i kategoryzowanie języka naturalnego ma kluczowe znaczenie. Podobnie w przypadku obsługi klienta w dużych organizacjach. Zapytania mogą bowiem automatycznie trafiać do określonych kategorii i działów po to, by przyśpieszyć proces odpowiedzi.
5. NLP pomaga niwelować bariery językowe
Przetwarzanie języka naturalnego to także duże wsparcie dla tłumaczenia maszynowego. Dzięki NLP i silnikom neuronowym tłumaczenia automatyczne są bardziej zrozumiałe i zbliżone do tych wykonywanych przez człowieka. To sprawia również, że maleją bariery w komunikacji międzynarodowej, bo niemal każdy na świecie ma dziś dostęp do szybkich przekładów, choćby w smartfonie. Z kolei niszowe, profesjonalne tłumaczenia, które dotyczą różnych sfer biznesu, prawa czy materiałów technicznych, mogą być wspierane przez systemy, dzięki czemu wyniki można uzyskać szybciej, a przekłady wykonywane przez wielu tłumaczy są spójne i dokładne.