Идет ли нейросеть на свист, и если идет, то зачем
Вычислительная эпистемология и вызовы в обработке естественного языка
Технологии машинного обучения давно вышли за пределы научных лабораторий и стали частью повседневности: умными домами и приложениями для создания фейков уже никого не удивишь, а беспилотные автомобили еще не мейнстрим, но их количество в мире уже измеряется сотнями тысяч. На этом «празднике кремниевой жизни» технологии обработки языка выглядят скромно. Голосовые помощники и чат-боты стали популярным каналом для поиска информации и потребления контента, однако им по-прежнему далеко до живых собеседников. Алгоритмы не улавливают контекст, ошибаются в простых для человека вопросах, не способны создать осмысленный длинный текст, а на редких языках и вовсе недоступны. Почему обработка языка оказалась более сложной задачей для машинного обучения, чем распознавание и анализ изображений? Как вычислительная эпистемология может изменить подход к обучению нейросетей и вместе с тем наше будущее?
Фото: Коммерсантъ / Максим Кимерлинг