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自動語言學家使用人工智能來學習新語言。
自動語音學習公司，演講人已經(jīng)推出了新的自動語言學家人工智能框架。隨著語音識別技術(shù)被引入到許多新產(chǎn)品中，從手機到助手，如亞馬遜的Alexa，電視等，語音識別的重要性正在迅速增長。
新的自動語言學家極大地提高了在語音到文本中使用新語言的速度。這減少了部署新語言的時間，并使系統(tǒng)能夠比以前更快地引入。
自動語言學家在幾天之內(nèi)就有可能在世界上學習任何一種語言，從而使語言專家能夠?qū)⑺麄兊姆⻊諗U展到全球的任何地區(qū)，甚至那些以前沒有經(jīng)濟服務的地區(qū)。該系統(tǒng)還允許快速迭代、改進和適應現(xiàn)有語言。
使用機器學習，自動語言學家可以在一天之內(nèi)學習一門語言的初始基礎。這在一定程度上是由于它的目的是建立在地面之上的，并且已經(jīng)被編程將模式從一種語言應用到另一種語言。例如，生產(chǎn)就緒的印地語系統(tǒng)是在面對大型企業(yè)的挑戰(zhàn)后兩周內(nèi)建成的，這是不可能的。除此之外，自動語言學系統(tǒng)比市場領導者的錯誤少了23%。這本身就是一個顯著的優(yōu)勢。
到目前為止，自動語言學家已經(jīng)學會了28種語言，包括日語、北印度語、俄語和韓語。傳統(tǒng)上，構(gòu)建一個新的語言包需要幾個月的時間，而且成本很高，而且需要大量的勞動。它需要收集大量的數(shù)據(jù)，建立一個一次性的系統(tǒng)，并不斷地用該語言的專家的輸入來完善它。這是耗時、昂貴和困難的，這意味著世界上最廣泛使用的語言仍然是焦點。
大多數(shù)語言在其基本發(fā)音(有時表示為音素)和語法結(jié)構(gòu)中都有內(nèi)在的相似性。AL可以識別語言內(nèi)部和跨語言的模式，并將這些模式應用到新的語言構(gòu)建中，從而大大減少了構(gòu)建新語言所需的時間和數(shù)據(jù)。
演講會的首席執(zhí)行官本尼迪克特·馮·特恩根解釋說:“世界的聯(lián)系越來越緊密，技術(shù)上也越來越依賴。服務于我們的許多國際藍籌客戶，如Adobe，要求我們的產(chǎn)品在所有語言中都可用。考慮到資源的限制，我們必須想出一些新的東西。結(jié)合我們對語音識別系統(tǒng)和機器學習的深刻理解，我們構(gòu)建了AL并測試了我們的假設，即語言之間有足夠的相似性，以便計算機能夠?qū)W習它們。在建立了主要的歐洲語言之后，我們嘗試了日語和它的工作。這使我們能夠在世界上建立任何語言，并支持我們的全球客戶基礎。
語音識別系統(tǒng)的語音識別主任湯姆·阿什(Tom Ash)說:“我們已經(jīng)看到，語音是溝通的主要形式。”抄寫不僅可以減輕許多人的生活，而且為新的機會打開了大門，特別是在識字率較低的地區(qū)。世界上有超過7000種語言，我們的最終目標是盡可能多地使用語音識別技術(shù)。
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