AIとセマンティクスの理解—NLPの進化における次の段階は間近です

AIは、進化の次のステップとしてセマンティクスの理解に近づいています

AIは誤った名称であるため、よく提案されます。最初の文字—人工—はほぼ正しいです。 2番目の単語については—まあ、それについてインテリジェントなものは何もありません。セマンティクスを例にとると、単純な理由で、人工知能が文、段落、本の意味を理解することについて、リモートでインテリジェントなものはありません。それ以外の場合は、絶え間なく悪いです。

しかし、これはもうすぐ変わるのでしょうか？最近、法律技術会社InCloudCounselの機械学習ディレクターであるHadayatSeddiqiと話をしました。彼は、AIがその進化の次のステップとして、セマンティクスの理解に近づいていると考えています。 「このマイルストーンに到達する可能性はいつですか？」

SEO：あなたが自分の文章に誇りを持っている作家であり、繰り返しなしでアイデアを表現するためにあなたの語彙を適用することで、あなたはおそらくSEOを嫌います。あなたが複雑な議論をしたいのなら、それは文、章、記事、あるいは本でさえ実際に表現することができます、そしてSEO、それはあなたが2、3、または4つの単語に愚かな議論をする方法のために、 AIやセマンティクスの理解などが敵です。 （そこで何をしたかわかりますか？）

AIを使用してセマンティクスを理解する検索（ここでもう一度説明します）で、はるかに洗練された、インテリジェントな、理解に基づいた検索結果を作成し、面倒な繰り返しの必要性をなくすことができれば素晴らしいと思いませんか？

自然言語処理市場は、実際には2025年までに223億ドルに達すると予想されています。これは、特にコミュニケーションとビジネスの方法において、テクノロジーがどこまで進んだかを示しています。

現在、これらのテクノロジーは、感情分析を決定するためのブランドの評判監視、キーワードマッチングや感覚の明確化による広告配置に関する洞察の提供など、組織内のさまざまな目的で使用されており、規制コンプライアンスで使用して、製品が確実に機能するようにすることもできます。責任にはなりません。

その場合、業界に革命をもたらし、主要なビジネス洞察を決定するAIの真の力は、テキストを読み、セマンティクス（または単語間の関係）を理解して、組織がリスクをさらに軽減し、責任を明らかにするのに役立つ能力にあります。次に、これは自然言語処理に大きな価値を生み出します。

では、セマンティクスの理解を可能にするAIの話では、その進化の次のステップは何であり、いつこのマイルストーンに到達する可能性がありますか？

Seddiqi氏は次のように述べています。「AIでセマンティックを理解するには、いくつかの重要なマイルストーンが必要です。 AIのセマンティックな理解と、各マイルストーンの意味につながる反復的な進歩の観点から考えると役立ちます。」

「以前のマイルストーン」とSeddiqiはWordVectorsです。「ほとんどの人がよく知っている一般的なユースケースであるコンピューターの検索機能の観点から、このマイルストーンを組み立てましょう。誰もがCtrl+F / Command + Fを使用してシステム上で何かを検索し、キーワードを完全に一致させることで探しているものを検索します。さらに、Googleなどの検索エンジンを使用して情報を検索すると、スペルミスの可能性に対処するための「スペルチェック」コンポーネントが含まれます。

「しかし、見た目は非常に異なっているが、似たような意味の単語はどうでしょうか。 2013年頃、AIコミュニティは、「単語ベクトル」と呼ばれるこれをモデル化する効率的な方法を見つけました。 King + WomanがQueenを与えるように、楽しい単語代数を行うことができます。より実際的には、検索を拡張して意味的に関連する単語を含めることができるようになりました。」

AI理解セマンティクスの今後のマイルストーン

「単語ベクトルはゲームチェンジャーでしたが、それでも1つまたはいくつかのキーワードでアイデアを表現する必要がありました。しかし、あなたのアイデアが表現するために全文を必要とする場合はどうでしょうか？これが次のマイルストーンであり、昨年の研究の大幅な推進のおかげで達成されました。

「アイデアは、文を取り、それを文（または思考）ベクトルにエンコードしてから、同様の文ベクトルを見つけることができるということです。うまくエンコードされていれば、検索機能は同じ考えを表現する非常に異なった見た目の文を見つけることができます。

「現在の研究の進歩に基づいて、このテクノロジーが今後数年以内に成熟すると言っても不合理ではありません。

将来のマイルストーン：文を超えたAIの理解

「このテクノロジーの進歩には、明確な階層パターンが現れています。単語レベルから同様の手法を使用して、文レベルでAIを理解するアイデアに近づき、それらをスケールアップしています。これにより、段落、ドキュメント全体、さらには本全体を必要とするAIを理解するためのエキサイティングなアプリケーションが開かれます。

「AIが単語から文章を理解するという最近の飛躍は、データセットのサイズと計算能力によって大きく制約されているため、些細なことではありません。これらのより大きな問題を処理するモデルを作成する私たちの能力は、これまでのところ、これら2つのリソースの制約に依存していることが示されています。

「これらのコストはAIハードウェアの進歩により低下するため、より多くのテキストのコレクションを理解するモデルに近づくでしょう。これは、Open AIのGPT-2モデルによってある程度証明されています。これは、大量のデータを含む同じセンテンスエンコーディングモデルの設計を使用すると、多くのセンテンスにわたる高レベルの概念をすでに理解しているモデルが生成されることを示しています。たとえば、GPT-2は、驚くべき一貫性を持ってニュース記事全体を書くのに十分な理解力を持っています。