NLP, uygulamalı bir bilim ve doğrudan dil mekanizmasıyla ilgilenmekten ziyade makinelerin insan dilinin yeteneklerini simüle etmesiyle ilgileniyor. Doğal dili anlamak dış dünyayı kapsamlı bir şekilde anlamayı, aynı zamanda bunu uygulamayı ve manipüle etmeyi gerektiriyor. NLP yapay zekânın en önemli konularından birisi.
Liu, yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerinin görüntü işleme alanında büyük ilerlemeler kaydettiklerini ancak Doğal Dil İşleme alanında hala çok başlangıçta olduklarını söylüyor. NLP’nin geleceğinde bazı problemler olduğunu belirtiyor. Bunlardan birisi anlamsal problemler. Bu problem NLP teknolojisinin nasıl daha derine ineceğiyle alakalı. İnsanların sağduyuyu anlaması kolay bir şey olsa da makine için bu çok zor. Örneğin mobil asistana “yakındaki restoranları bul” dediğinizde telefonunuzda yakındaki restoranların olduğu bir harita görürsünüz. Ancak “Ben açım” dediğinizde ise mobil asistan size bir sonuç vermeyecektir, tabi tasarımcı bu kısmı özellikle tasarlamamışsa. Bu gibi birçok sağduyu bizim bilinçaltımıza işlenmiş durumdadır. Ama yapay zekâ sistem tasarımcısı için tüm bu sağduyuları özetleyip sisteme programlaması imkansız.
(Yapay zekanın
konuşmayı daha iyi anlaması için insan dil birikimine, deneyimine
yaklaşması gerekiyor. Bu zamanla olacaktır. Aslında çocuklar da
böyledir. Yetişkinlerin konuşmasını dinlediklerinde
kaçırdıkları, anlamadıkları çok konu olacaktır. Ama yaş
ilerledikçe dil deneyimleri artacak, bilgileri artacaktır. Artık
mecaz anlamları daha kolay fark edebileceklerdir, örneğin. Böylece
yetişkin konuşmalarına daha kolay katılabileceklerdir.
Anlamadıkları konuşmalar azalacaktır. Mesela Google Translate de
böyledir. İnsanlar, diğer alternatifleri yerine en çok Google
Translate'i kullanıyorlar. Çeviri düzeltmesi yapıyorlar.
Dolayısıyla bilgi en çok Google Translate'de birikiyor. Daha çok
şey deneyimliyor. Öğreniyor. Yani alternatiflerinden daha sık
kullanıldığından dolayı da daha iyi çeviri yapıyor.)
Liu NLP’nin geçtiğimiz yıllarda ciddi anlamda gelişmesine neden olan teknolojinin ise derin öğrenme olduğunu söylüyor. Derin öğrenme teknolojileri uygulanmadan önce konuşma, görüntü ve video işleme alanlarında kullanılan matematiksel araçlar tamamen farklıydı. Ancak derin öğrenmenin uygulanması NLP kullanım alanlarında benzeri görülmemiş bir genişlemeye sebep oldu ve NLP baharı gelmiş oldu.
Liu NLP’nin geçtiğimiz yıllarda ciddi anlamda gelişmesine neden olan teknolojinin ise derin öğrenme olduğunu söylüyor. Derin öğrenme teknolojileri uygulanmadan önce konuşma, görüntü ve video işleme alanlarında kullanılan matematiksel araçlar tamamen farklıydı. Ancak derin öğrenmenin uygulanması NLP kullanım alanlarında benzeri görülmemiş bir genişlemeye sebep oldu ve NLP baharı gelmiş oldu.
Huawei Noah’s Ark Lab’ta 3 farklı
NLP araştırma alanına odaklanılmış durumda. Bunlar ses
teknolojisi, bilgisayarlı çeviri ve diyalog sistemleri. Araştırma
merkezinden çıkan sonuçlar ise Huawei’nin ürünlerinde ve
servislerinde kullanılmakta. Örneğin, Huawei’nin akıllı
telefonlarında kullandığı sesli asistan, Noah’s Ark’ta
yapılan ses tanıma ve diyalog teknolojilerinin katkılarıyla
gelişmekte. Aynı zamanda bilgisayarlı çeviri teknolojisiyle
ise çok büyük miktarlardaki şirket içi doküman çevirileri
yapılmakta.
Peki NLP’deki tüm bu gelişmeler insanların hayatlarını nasıl etkileyecek? Liu’ya göre NLP hayatı çoğu insana göre daha elverişli hale getiriyor. Örneğin, müşteri hizmetlerini aradığımızda birçok menü seçeneğini dinlemek zorunda kalmıyoruz. Sesli asistan sayesinde ihtiyacınız olan şeye hızlı bir şekilde ulaşabiliyoruz. Makineler bir süre sonra raporları yazmamıza ve hatta şiir yazmamıza yardım edebilecek. İyi taraflarının yanı sıra, makineler manuel yapılan işleri yaparak işsizliğe sebep olabilir. Ancak yeni teknoloji uygulamaları bazı iş kayıplarına sebep olsa bile, birçok yeni iş fırsatları da doğurmaya devam ediyor.
Peki NLP’deki tüm bu gelişmeler insanların hayatlarını nasıl etkileyecek? Liu’ya göre NLP hayatı çoğu insana göre daha elverişli hale getiriyor. Örneğin, müşteri hizmetlerini aradığımızda birçok menü seçeneğini dinlemek zorunda kalmıyoruz. Sesli asistan sayesinde ihtiyacınız olan şeye hızlı bir şekilde ulaşabiliyoruz. Makineler bir süre sonra raporları yazmamıza ve hatta şiir yazmamıza yardım edebilecek. İyi taraflarının yanı sıra, makineler manuel yapılan işleri yaparak işsizliğe sebep olabilir. Ancak yeni teknoloji uygulamaları bazı iş kayıplarına sebep olsa bile, birçok yeni iş fırsatları da doğurmaya devam ediyor.