Google AI को विकिपीडिया-शैली के लेख लिखना सिखाता है

Google लंबे समय से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम कर रहा है। यह सब कंपनी की व्यक्तिगत जरूरतों (विभिन्न सेवाओं के काम में सुधार) और अपने ग्राहकों को नए अवसर प्रदान करने के लिए दोनों के लिए आवश्यक है। अब Google ने अपने AI के लिए एक नए फ़ंक्शन की घोषणा की है, जिसे कई प्रकार के ग्रंथों को "पढ़ने" और विकिपीडिया शैली में एक पढ़ने वाले लेख के परिणामों के आधार पर बनाने के लिए सिखाया गया था।

AI इंटरनेट से सामग्री लेता है, और उनका विश्लेषण करता है, जिसके बाद वह फिर से शुरू जैसा कुछ बनाता है। उनके काम के परिणामों के आधार पर, निगम के कर्मचारियों ने एक लेख लिखा जिसमें कई तकनीकी बिंदुओं का संकेत दिया गया था। इस लेख का मुख्य विचार - जो पढ़ा जाता है उसका विश्लेषण मशीन के लिए बहुत मुश्किल काम है। अन्य कंपनियों ने Google के समक्ष एक समान कार्य पूरा करने का प्रयास किया, लेकिन वे सफल नहीं हुए - अधिकांश समान परियोजनाएँ विफल रहीं।

लेकिन कुछ ऐसे भी हैं जो सफल हुए। उदाहरण के लिए, Salesforce अपने न्यूरल नेटवर्क को सूचना एकत्र करने और दिए गए एल्गोरिथम के अनुसार विश्लेषण करने में सक्षम था। यह कुछ ऐसा ही है जैसा Google ने किया था, परिणाम एक लेख के रूप में भी उपलब्ध हैं। परिणाम को संतोषजनक कहा जा सकता है - सामान्य कार्य के साथ तंत्रिका नेटवर्क का सामना करना पड़ा, लेकिन कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न पाठ बहुत अच्छा नहीं था। अधिकांश भाग के लिए वाक्य सरल और संक्षिप्त थे।

कंप्यूटर के लिए सामग्री की शब्दार्थ संरचना को बनाए रखना भी मुश्किल था, जिसे कोई भी व्यक्ति बिना किसी कठिनाई के पूरा करता है। Google के लिए, इस कंपनी ने थोड़ा बेहतर किया। कंप्यूटर जो ऑफ़र देता है, वे सेल्सफ़ोर्स के मुकाबले लंबे होते हैं और अधिक प्राकृतिक लगते हैं। अब तक, मशीन केवल अंग्रेजी ग्रंथों के साथ काम कर सकती है। नीचे दो अलग-अलग नोटों के साथ एक उदाहरण दिया गया है। बाईं ओर मनुष्य द्वारा लिखित एक है। दाईं ओर "टाइपराइट" सामग्री है, जिसके लिए तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न संसाधनों की तलाश में था।



जो पाठ कंप्यूटर लिखता है वह कुछ कठिन है, उदाहरण के लिए, नए वाक्यों की शुरुआत में बड़े अक्षरों की कमी। इसके अलावा, अधिकांश प्रस्ताव कुछ हद तक भारी हैं। हालांकि, सामान्य तौर पर, यह पाठ अच्छी तरह से पढ़ा जाता है। इस विशेष मामले में, अंतिम संस्करण में स्रोत से सभी महत्वपूर्ण जानकारी शामिल नहीं थी, इसलिए उदाहरण खुद को बहुत संकेत नहीं माना जा सकता है। फिर भी, यह स्पष्ट है कि तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में बहुत सक्षम है - फिलहाल यह मूल पाठ का विश्लेषण करने के बाद कंप्यूटर क्या उत्पादन कर सकता है, इसके लिए सबसे अच्छा विकल्प है।

सिस्टम विभिन्न साइटों पर दिए गए विषय पर जानकारी खोजता है और दस सबसे अधिक प्रासंगिक पृष्ठों की एक सूची बनाता है जिसमें आवश्यक डेटा होता है। परिणाम लिंक के साथ एक पूर्ण लेख है - विकिपीडिया के समान प्रारूप के बारे में। वैसे, Google द्वारा बनाया गया सिस्टम सेल्फ-लर्निंग है, जिससे पढ़ा और बनाया गया हर पेज कंप्यूटर को बेहतर बनाने में मदद करता है।

वैसे, इलेक्ट्रॉनिक ज्ञानकोश विकिपीडिया पर लेखों के लिए अपनाई गई शैली को और भी अधिक बनाने के लिए कंप्यूटर जानबूझकर लंबे वाक्य काटता है। इस प्रकार, कंप्यूटर खुद से सब कुछ नहीं लिखता है - यह केवल अपने स्वयं के वाक्य बनाता है, प्रारंभिक लोगों को कम करता है, जिसमें से कुछ शब्दों को पढ़ा गया सामग्री के अर्थ को विकृत किए बिना छोड़ा जा सकता है।

प्रक्रिया को बहुत तेज नहीं कहा जा सकता है, लेकिन परिणाम काफी स्वीकार्य है। एल्गोरिदम का गठन करने वाले विशेषज्ञों के अनुसार, इस पूरी परियोजना में "अड़चन" एक नया लेख बनाने के लिए पाठ के अलग-अलग टुकड़ों का आवंटन है। यह सब काम बहुत जल्दी नहीं किया जाता है, इसलिए एल्गोरिथ्म में बढ़ने और सुधार करने के लिए जगह है। निगम के प्रतिनिधियों ने कहा कि अब इस तरह के काम के लिए सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर भी सही नहीं हैं, इसलिए कंपनी की योजना अपनी तकनीक को और बेहतर बनाने की है।

वर्तमान प्रणाली का मुख्य दोष यह है कि कंप्यूटर अपनी लोकप्रियता (यात्राओं, पढ़ने के समय आदि) के आधार पर किसी विषय पर एक लेख लिखने के लिए जानकारी के साथ पृष्ठ लेता है। और अगर किसी एक पृष्ठ पर पोस्ट की गई जानकारी बहुत सटीक नहीं है, तो कंप्यूटर जो सारांश बनाता है उसमें त्रुटियां और त्रुटियां भी होंगी। फिर भी, कंपनी को उम्मीद है कि निकट भविष्य में यह ग्रंथों को बनाने की एक और अधिक उन्नत प्रक्रिया दिखाने में सक्षम होगा।