Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (23/08/2017) ]
Công nghệ nhận dạng giọng nói của Microsoft đánh bại một nhóm chuyên gia về khả năng phiên dịch
Đây là một cột mốc quan trọng và mang lại cho Microsoft một nền tảng âm thanh vững chắc để đi từ phiên dịch tới việc hiểu ý nghĩa của những gì đang được nói.

Tháng 10/2016 đánh dấu một cột mốc quan trọng với trí tuệ nhân tạo khi Microsoft tuyên bố rằng hệ thống của họ có thể dịch một cuộc điện thoại ngang bằng hoặc thậm chí tốt hơn con người.

Tuy nhiên, dù hệ thống của Microsoft mắc ít lỗi dịch thuật hơn so với một phiên dịch viên thông thường, nó vẫn không thể vượt qua một nhóm chuyên gia phiên dịch được đào tạo bài bản. Do đó, nhóm nghiên cứu đã tiếp tục phát triển hệ thống với sứ mệnh: Giảm tỷ lệ lỗi xuống thấp hơn mức mà một nhóm chuyên gia có thể mắc.

Hiện tại, Microsoft đã làm được điều này. Trong một tuyên bố trên blog, Xuedong Huang, trưởng nhóm nghiên cứu giọng nói của Microsoft Research, đã thông báo rằng hãng này đã vượt qua rào cản kể trên.

Đó là một cột mốc quan trọng, Huang viết. Và nó tạo ra một nền tảng âm thanh vững chắc cho công ty để từ phiên dịch tiến tới hiểu ý nghĩa của những gì đang được nói. Nhận dạng giọng nói là một thành phần cơ bản trong quá trình xây dựng một AI mạnh mẽ hơn.

"Phát triển từ việc nhận thức được tới việc hiểu giọng nói là rào cản lớn tiếp theo mà công nghệ giọng nói cần vượt qua", Huang viết.

Hệ thống nhận dạng giọng nói của Microsoft đã được cải tiến một cách nhanh chóng. Tính chính xác của khả năng phiên dịch được đánh giá trên tỷ lệ lỗi.

Theo Switchboard, tỷ lệ lỗi của Microsoft vào tháng 9/2016 là 6,3%, đồng nghĩa với việc cứ 100 từ hệ thống xác định sai hơn 6 từ. Một phiên dịch viên trung bình có tỷ lệ lỗi 5,9% và một nhóm chuyên gia được đào tạo cẩn thận sai khoảng 5,1% số từ.

Tới tháng 10, Microsoft đã giảm tỷ lệ lỗi xuống bằng phiên dịch viên trung bình và nay họ đã vượt qua nhóm thứ hai.

Đây là thành công vượt dự kiến của công ty. Năm 2015, Huang chia sẻ với Business Insider về việc xây dựng một hệ thống có thể vượt qua khả năng phiên dịch của con người trong bốn hoặc năm năm tới. Và chưa đầy hai năm sau, Microsoft đã thực hiện được kế hoạch của mình.

Dẫu vậy vẫn còn những thách thức cần vượt qua. Hệ thống phiên dịch của Microsoft đạt được kết quả này một phần nhờ dịch giọng nói được phát ra từ một điện thoại cố định với chất lượng ổn định. Tiếp theo, hệ thống cần phiên dịch chính xác khi nghe giọng nói phát ra từ kết nối không ổn định hoặc một chiếc máy bán hàng của McDonalds.

Công nghệ giọng nói "vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, chẳng hạn như đạt được khả năng nhận ra giọng nói trong môi trường ồn ào với micro ở khoảng cách xa, nhận ra những điều được nhấn mạnh trong giọng nói hoặc phong cách và ngôn ngữ dù chỉ được huấn luyện bởi lượng dữ liệu hạn chế", Huang viết.

genk.vn (ntdien)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn


Ứng dụng mô hình Sarima trong dự báo sản lượng xuất khẩu bột cá của Việt Nam
Xuất khẩu thủy sản nói chung và bột cá nói riêng đóng vai trò quan trọng trong cơ cấu xuất khẩu nông – thủy sản của Việt Nam, góp phần tạo nguồn ngoại tệ, giải quyết việc làm và thúc đẩy phát triển kinh tế vùng ven biển. Tuy nhiên, sản lượng xuất khẩu bột cá có xu hướng biến động mạnh theo thời gian do chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố như nguồn nguyên liệu đầu vào, biến động thị trường quốc tế, chính sách thương mại và các hiệp định thương mại tự do. Do đó, việc dự báo chính xác sản lượng xuất khẩu bột cá có ý nghĩa thiết thực trong công tác hoạch định chính sách và quản lý xuất khẩu. Nghiên cứu này tập trung ứng dụng mô hình SARIMA nhằm dự báo sản lượng xuất khẩu bột cá của Việt Nam trong 8 tháng cuối năm 2023. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ Tổng cục Hải quan Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2018 đến tháng 04 năm 2023. Quá trình phân tích và dự báo được thực hiện bằng phần mềm R, ngôn ngữ lập trình Python, kết hợp tham khảo gợi ý từ trí tuệ nhân tạo của OpenAI. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình SARIMA(1,0,0)(1,0,0)12_{12}12 là mô hình phù hợp nhất để dự báo sản lượng xuất khẩu bột cá của Việt Nam, với độ chính xác cao và sai lệch thấp so với số liệu thực tế. Trên cơ sở kết quả dự báo, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả xuất khẩu bột cá, bao gồm đa dạng hóa thị trường xuất khẩu, khai thác hiệu quả các hiệp định thương mại tự do, quy hoạch hợp lý vùng nuôi trồng thủy sản và điều tiết sản lượng xuất khẩu nhằm đảm bảo cân đối cung – cầu trong nước.


Video

Sinh viên Việt Nam với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo: thực trạng, nhận thức và định hướng
Trong bối cảnh công nghệ số bùng nổ và AI trở thành hiện diện phổ quát trong đời sống và giáo dục, việc sinh viên tiếp cận và sử dụng trí tuệ nhân tạo đang đặt ra những câu hỏi mới về hành vi học tập, nhận thức đạo đức và định hướng ứng dụng trong môi trường đại học ở Việt Nam. Nghiên cứu của ThS. Tạ Tường Vi tại Trường Đại học Lao động – Xã hội khảo sát thực trạng này thông qua khảo sát 500 sinh viên và phỏng vấn sâu 20 sinh viên thuộc nhiều trường đại học trên địa bàn Hà Nội, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện về hiện trạng nhận thức và thực hành sử dụng AI học thuật trong giới sinh viên.





© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->