Framtidig AI kan håndtere meningsutveksling og konklusjoner

Mennesker må trenes, læres opp og praktisere for å bli gode til å forme meninger. Ja, det er mulig også for AI å håndtere meninger, selv om nivået av raffinement og nøyaktighet vil variere. AI kan trenes til å forstå og analysere naturlig språktekst, inkludert meninger uttrykt i språk. Dette kan gjøres ved hjelp av naturlig språkbehandling og maskinlæring. Å forstå og nøyaktig tolke menneskelige meninger kan være en kompleks oppgave, og vil sannsynligvis kreve et høyt nivå av trening, intelligens og forståelse av kontekst i AI systemets programmer og databaser. Heldigvis er vi allerede kommet et stykke på vei.

Grunnlaget for meninger uttrykt i AI er mangfoldig meningstrening

Grunnlaget for AI meningstrening er vanligvis store datasett med tekst som inkluderer eksempler på meninger, sammen med de tilsvarende etikettene eller merknadene som indikerer følelsen eller holdningen som er uttrykt i teksten. Slike datasettet brukes så til å trene maskinlæringsmodeller. Eksempel er dype nevrale nettverk for å gjenkjenne og klassifisere meninger i ny tekst.

Treningsprosessen involverer vanligvis flere trinn

Tekstdataene kan forhåndsbehandles og tokeniseres til individuelle ord eller setninger. Deretter lages disse tokenene i et numerisk format som kan brukes som input til modellen. Modellen trenes deretter ved hjelp av en teknikk som kalles overvåket læring, hvor modellen forsynes med tekstdata og tilsvarende etiketter og lærer å forutsi etikettene for ny tekst, eller egentlig nye meninger.

I tillegg til tekstdataene kan opplæringsprosessen også involvere andre faktorer som kontekstuell informasjon, som kilden til teksten eller temaet som diskuteres. I noen tilfeller kan modellen også finjusteres ved hjelp av overføringslæring. Her brukes forhåndstrente modeller brukes som utgangspunkt. Deretter trenes de videre på den spesifikke oppgaven eller datasettet. For tiden er dette krevende å få til.

Opplæringsdatasettet bør være mangfoldig, representativt og objektivt for å unngå at AI-modellen lærer bias eller meningstendenser

Det er mulig for AI å forstå og oppgi meningsforskjeller, selv om detaljnivået og nøyaktigheten kan avhenge av oppgaven og kvaliteten på treningsdataene. AI-modeller trent på meningsdatasett kan brukes til å identifisere forskjellige følelser eller holdninger i et tekststykke, for eksempel positive, negative eller nøytrale. De kan også brukes til å identifisere tilstedeværelsen av visse typer meninger, for eksempel subjektive eller objektive utsagn.

For å kunne angi meningsforskjellene må AI-modellen trenes spesifikt for oppgaven

AI-modellen må være utstyrt med et datasett som inneholder eksempler på forskjellige meninger om samme emne. I tillegg må modellen være i stand til å forstå konteksten og betydningen av teksten, og relasjonene mellom ulike tekststykker for nøyaktig å identifisere og deretter angi meningsforskjellene.

AI-modeller er bare like gode som dataene de ble trent på. Derfor er det viktig å ha et mangfoldig, representativt og objektivt datasett for å unngå skjevheter i modellens utdata eller svar.

Photo by SHVETS production