Afrikai nyelveket és titkos kéziratokat vizsgál az Amii mesterséges intelligenciája

Afrikai nyelvek kerülhetnek közelebb az AI-eszközökhöz

Ife Adebara, az Amii kutatója, Canada CIFAR AI Chair és az Albertai Egyetem adjunktusa az afrikai nyelvek digitális alulreprezentáltságát kezeli kutatási problémaként. Az intézet szerint a legtöbb mesterségesintelligencia-eszközt angol, kínai és európai nyelveken tanítják, miközben az afrikai nyelveket beszélő emberek milliói kevésbé jelennek meg ezekben a rendszerekben.

Adebara társelvezetője az African Next Voices projektnek, amely a Gates Foundation, a Meta és afrikai intézmények támogatásával működő nemzetközi együttműködés. A kezdeményezés az Amii szerint eddig a legnagyobb afrikai nyelvi hangadatbázis létrehozására törekszik mesterséges intelligencia céljára.

A csapat automatikus beszédfelismerésre használható, etikusan gyűjtött beszédadatokat rögzít Kenyában, Nigériában és Dél-Afrikában. A minták több tucat nyelvet fednek le, köztük az isiZulut, a hausza nyelvet, a jorubát, a kikujut és az igbo nyelvet. A felvételek témái az egészségügytől és a mezőgazdaságtól a mindennapi beszélgetésekig terjednek.

Helyi nyelveken működő eszközök alapjait építik

Adebara célja olyan modellek tanítása, amelyek a beszélt nyelvváltozatok feldolgozására is képesek. Az Amii szerint ez alapot teremthet helyi nyelvű hangasszisztensekhez, egészségügyi eszközökhöz és oktatási chatbotokhoz.

A kutató álláspontja szerint ha egy nyelv nem jelenik meg az adatokban, a beszélői sem jelennek meg megfelelően a termékben. Ez korlátozhatja az oktatásban, az egészségügyben és az infrastruktúrában használható AI-eszközökhöz való hozzáférést, és növelheti a technológiai különbségeket. A projekt ezért nem pusztán több nyelvi adatot gyűjt, hanem azt vizsgálja, miként lehet a technológiát azoknak a nyelvein elérhetővé tenni, amelyeket a közösségek a mindennapokban használnak.

AI-modellek segítenek történelmi kódok megfejtésében

Greg Kondrak, az Amii kutatója és az Albertai Egyetem számítástechnikai professzora a múlt rejtett szövegeit vizsgálja számítógépes nyelvészeti módszerekkel. Az intézet szerint a fennmaradt történelmi kéziratok körülbelül 1 százaléka kódolt formában íródott. Ezek politikai titkokat, szerelmes leveleket és ősi gyógymódokat is rejthetnek, manuális megfejtésük pedig akár egy életet igényelhet.

Kondrak és Bradley Hauer 2018-ban természetesnyelv-feldolgozással elemezte a 15. századi Voynich-kéziratot. A kutatás a héber nyelvet azonosította a dokumentum legvalószínűbb alapjaként. Kondrak csapata később Edward Elgar 1897-es Dorabella-rejtjelét is algoritmikus modellekkel vizsgálta, és arra jutott, hogy a kód inkább zenei jelöléshez, mint szöveghez igazodik. Ez egy eljátszható dallamra utalt.

Az Amii szerint az ilyen modellek intelligens segítőtársként működhetnek a történészek mellett. Több millió karakterben keresnek mintázatokat, így új vizsgálati lehetőségeket nyithatnak az emberi gondolkodás évszázados nyomaihoz.

A kutatások az AI tudományos alapjait is erősítik

Az Amii közlése szerint az intézet több mint két évtizede támogatja a mesterséges intelligencia kutatását. Az Amii Fellow és Canada CIFAR AI Chair programokon keresztül interdiszciplináris AI-kutatást, megerősítéses tanulást és magyarázható gépi tanulást támogat.

Az intézet több mint 500 aktív kutatóból álló hálózatot említ, amelyben a kutatók a következő generáció tehetségeinek mentorálásában is részt vesznek. A bemutatott projektek azt mutatják, hogy az AI-t egyaránt használják a digitális nyelvi hozzáférés bővítésére és történelmi források elemzésére. A felhasználók számára ez helyi nyelvű hangalapú és oktatási eszközök későbbi alapjait jelentheti, a kutatók számára pedig gyorsabb módszereket adhat régi, kódolt dokumentumok vizsgálatához.