AI’nın 22 dilde çalışmasını nasıl sağlanır

Vineet Sawant, son iki yılı bir teslimat şoförü olarak bir scooter üzerinde Mumbai sokaklarında gezerek geçirdi.

“Yolda olmak her zaman çok stresli ve özellikle Mumbai gibi şehirlerde” diyor.

Ancak dil engelleri başladığında ek bir sorundu.

İlk dili Marathi ve Bay Sawant “çok az” İngilizce konuşuyor. “Anlayabiliyorum ama okumak çok zor,” diye açıklıyor.

Bu onun yeni işinde sorunlara neden oldu.

Dedi ki: “İlk başta zordu. Her şey İngilizce idi ve bazılarını anlayabiliyorum, ama Marathi’de daha rahatım. Diğer teslimat adamlarından ne yapacağımı anlamama yardım etmelerini isterdim.”

İşvereni Zepto, “Hindistan’ın en hızlı çevrimiçi bakkal teslimatı” vaat ediyor. Dolayısıyla, teslimat talimatlarıyla mücadele eden sürücülere sahip olmak supreme değildi.

Bu süreci bir yıl önce yumuşatmak için Zepto, sürücüleri için bir AI çeviri hizmeti sunmak için Reverie Dil Applied sciences ile ortaklık kurdu.

O zamandan beri teslim sürücüleri Zepto uygulamasında altı dil arasında seçim yapabildi.

“Artık tahmin etmek zorunda değilim,” diyor Bay Sawant.

“Daha önce okumak ve hatta bazen hatalar yapmak için daha fazla zaman alırdım. Şimdi müşteri ‘Ring Bell’ yazıyorsa, bu talimatı Marathi’de alıyorum. Yani, tekrar sormak veya kontrol etmek zorunda değilim. Her şey açık.”

Bay Sawant’ın zorlukları yaygındır.

Trace dillerinde AI kullanımında Hindistan’ın önde gelen uzmanlarından IIT Mumbai’den Profesör Pushpak Bhattacharyya, “Hindistan’ın 22 resmi dili ve yüzlerce lehçesi var” diyor.

“Bu dilleri anlayan ve konuşan teknoloji olmadan, milyonlarca insan dijital devrimden – özellikle eğitim, yönetişim, sağlık ve bankacılıkta hariç tutuluyor.”

Chatgpt gibi yeni üretken AI sistemlerinin piyasaya sürülmesi görevi daha acil hale getirdi.

Bir yapay zekayı eğitmek için net sayfaları, kitaplar veya video transkriptleri gibi çok miktarda veri kullanılır.

Hintçe ve İngilizce gibi yaygın olarak konuşulan dillerde, elde edilmesi nispeten kolay, ancak diğerleri için daha zordur.

Profesör Bhattacharyya, “Trace dili modelleri oluşturmak için ana zorluk verilerin mevcudiyetidir. Rafine verilerden bahsediyorum. Kaba kalite verileri mevcut. Ancak bu veriler çok yüksek kalitede değil, filtrelemeye ihtiyacı var” diyor Profesör Bhattacharyya.

Diyerek şöyle devam etti: “Hindistan’daki sorun birçok Trace dili, özellikle kabile ve bölgesel lehçeler içindir, bu veriler sadece mevcut değildir veya sayısallaştırılmamıştır.”

Reverie Dil Applied sciences artık yapay zeka odaklı çeviri teknolojisini bir dizi Hintli şirket için kullanıyor.

Kurucu ortak Vivekananda Pani, çeviri teknolojisinin iletişimi kolaylaştıracak olsa da, “daha az yaygın lehçelerin bir kenara itilmesi potansiyeli” olduğunu söylüyor.

Diyerek şöyle devam etti: “Zorluk, AI odaklı dil gelişmelerinin inanılmaz faydalarının yanlışlıkla insan dilinin zengin çeşitliliğini küçültmediğinden emin olmak olacak.”

Profesör Bhattacharyya’nın sorunu çözmeye yardımcı olmak için Bhashini’ye katkıda bulundubir yapay zeka eğitimi için gereken yüksek kaliteli veri kümelerini geliştirmek için bir hükümet projesi.

Veri kümelerinin yanı sıra Bhashini, 22 dilde AI dil modelleri ve çeviri hizmetleri oluşturdu.

2022’de başladı, bu çok büyük bir girişim, ancak zaten çok ilerleme kaydetti.

Bhashini şu anda bir milyardan fazla görevi işleyen 350 AI tabanlı dil modeline ev sahipliği yapıyor.

50’den fazla devlet bakanlığı Bhashini ile 25 eyalet hükümeti ile çalışıyor.

Örneğin Bhashini Tech, kamu hizmetleri için çok dilli sohbet botlarında ve hükümet planlarını yerel dillere çevirmek için kullanılır.

Bhashini Division Digital India CEO’su Amitabh Nag, “Bhashini, küresel platformlara güvenmek yerine Hindistan’a özgü AI modelleri oluşturarak Hindistan’ın dilsel ve kültürel temsilini sağlıyor.”

Önümüzdeki iki veya üç yıllık kırsal kullanıcıların ana dillerinde devlet hizmetlerine, finansal araçlara ve bilgi sistemlerine sesli erişime sahip olacağını umuyor.

Bu Hindistan odaklı veri kümeleri, bir gün bir gün, tüm nüfusa uyarlamayı daha kolay hale getirmek için AI tabanlı modelleri geliştiren insanlara araçlar verecektir.

Şu anda, sağlık hizmetleri gibi karmaşık süreçlerle başa çıkmak için herhangi bir AI programı tasarlamak son derece zor olabilir.

IIT Mumbai’deki Koita Dijital Sağlık Merkezi’nde doçent olan Kshitij Jadhav, insanların sigarayı bırakmasına yardımcı olacak bir AI programı üzerinde çalışıyor.

Sürecin farklı aşamalarındaki insanların farklı tavsiyeye ihtiyacı olduğunu ve genellikle bu değerlendirmeyi yapmak için iyi eğitimli bir insana ihtiyaç duyduklarını açıklıyor.

Ancak, özellikle birden fazla dilde faaliyet gösterebilenlere yardımcı olabilecek sınırlı sayıda uygulayıcı var, bu nedenle Profesör Jadhav AI modelinin boşluğu kapatabileceğini umuyor.

Yapay zeka “önce kişinin ihtiyaç duyduğu konuşmayı belirleyecek ve buna göre soruları çerçeveleyecek, empati gösterecek, duyguları gösterecek” diyor Profesör Jadhav.

Ve tüm bunlar, umarım sonunda 22 dilde yapılacaktır. İngilizce ve Hintçe olarak ilk deneyler devam etmektedir.

“Çok özelleştirilecek, raftan sadece bir şey olmayacak” diyor.

Şehrin sokaklarında, Vineet Sawant, teslim ettiği parsel sayısını günde yaklaşık 30’a kadar artırdı ve kısmen teslimat uygulamasındaki çeviri işlevi tarafından yardımcı oldu.

Onun gibi daha fazla insana yardım edeceğini düşünüyor.

“Bizi ait olduğumuzu hissettiriyor. Herkes İngilizce anlamıyor. Uygulama dilimizi konuştuğunda kendimizi daha güvende hissediyoruz ve daha iyi çalışıyoruz.”