Sprog forstået af maskiner: NLP – revolutionen bag AI

Dette er anden del af serien ”NLP – Sprog forstået af maskiner”, der ser nærmere på Naturlig Sprogforståelse – NLP – som en af de afgørende forudsætninger for den moderne AI-revolution. Artiklen er skrevet i samarbejde med ChatGPT. Du kan læse første del her.

TL;DR: Fire hovedpointer

• Naturlig Sprogforståelse (NLP) er afgørende for den moderne AI-revolution, hvilket gør det muligt for computere at forstå og arbejde med menneskeligt sprog gennem processer som tokenisering, syntaksanalyse og semantisk analyse.

• NLP udnytter maskinlæring og dyb læring, herunder neurale netværk, for at forbedre sprogforståelse, hvilket gør interaktionen med AI mere naturlig og intuitiv.

• Transformer-modeller som GPT (Generative Pre-trained Transformer) har revolutioneret NLP ved at forbedre sproggenerering og -forståelse, hvilket gør teknologier som chatbots og sprogoversættelsesværktøjer mere effektive.

• NLP har allerede stor indflydelse på dagligdags teknologi som stemmeassistenter og chatbots og forventes at blive endnu mere integreret og personaliseret i fremtiden, med forbedringer i kontekstforståelse og flersproglige evner.

Naturlig Sprogforståelse – Natural Language Processing eller bare NLP dækker begrebet over den gren af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på at lære computere at forstå og arbejde med menneskeligt sprog. På den måde kan NLP siges at være fundamentet, som hele den moderne revolution indenfor AI er bygget på. Derfor er NLP en af de vigtigste grene af AI, hvis man skal have en lidt mere dybdegående forståelse af hvad AI er for noget og hvad det kan bruges til. I første del af denne artikelserie ”Sprog forstået af maskiner: En Introduktion til Naturligt Sprogforståelse i AI” kom jeg med en kort og overordnet introduktion til begrebet, der først og fremmest kan indeles i tre hovedpunkter: 

1. Tokenisering: Dette indebærer opdeling af tekst i mindre enheder kaldet ‘tokens’, som kan være ord, sætninger eller karakterer. Denne proces er afgørende, da maskinlæring primært arbejder med numeriske data, og tekst skal derfor omdannes til en form, der kan behandles af algoritmer.

2. Syntaksanalyse: Også kendt som parsing, syntaksanalyse involverer analyse af et naturligt sprogs grammatik ved hjælp af formelle grammatikregler. Denne proces behandler ikke kun enkelte ord, men også ordgrupper og tildeler en semantisk struktur til teksten. Syntaksanalyse anvendes i forskellige applikationer, herunder spørgsmål-svar-systemer og følelsesanalyse.

3. Semantisk Analyse: Semantisk analyse fokuserer på at forstå betydningen og fortolkningen af ord, tegn og sætningsstruktur. Det inkluderer forståelse af konteksten og den hensigtsmæssige betydning af teksten, hvilket er en af de mest udfordrende dele af NLP. Semantisk analyse er vigtig for at kunne tolke tekst på en måde, der ligner menneskelig forståelse, herunder at skelne mellem flere mulige betydninger af ord og sætninger.

Tokenisering, syntaksanalyse og semantisk analyse er med andre ord måden computere forstår og bliver i stand til at arbejde med menneskeligt sprog.

I denne artikel skal vi dykke dybere ned i hvad det er for dele af AI, som NLP muliggør og hvilke funktioner de tjener for dig i din hverdag.

NLP som fundament for AI

Nu har vi altså styr på hvad vi bruger NLP til, så er det måske lettere at tage fat på, hvorfor det er NLP er så afgørende for den moderne AI revolution. AI er en paraply-betegnelse og det giver mere mening, hvis går mere i dybden med de enkelte dele, som falder ind under begrebet.

Forholdet mellem Kunstig intelligens, machine learning, neural network  og deep learning. Kilde: Velev, Dimiter & Zlateva, Plamena. (2023). Issues of Artificial Intelligence Application in Digital Marketing. 10.3233/FAIA230716.

Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens, der giver computere evnen til at lære og forbedre sig fra erfaringer uden at være eksplicit programmeret. I stedet for at følge strenge, foruddefinerede regler, bruger maskinlæring algoritmer, der kan analysere og lære fra data. Dette giver computere mulighed for at identificere mønstre og træffe beslutninger med minimal menneskelig intervention.

Forestil dig maskinlæring som en videnskabelig assistent, der observerer og lærer fra en stor mængde data. For eksempel, i sprogforståelse, kan maskinlæring anvendes til at analysere tusinder af teksteksempler. Ved at gøre dette lærer den at genkende sproglige mønstre og strukturer, hvilket hjælper den med at forstå og behandle nyt sprog.

Dyb læring er en mere avanceret undergren af maskinlæring. Det bruger strukturer kaldet neurale netværk, som er inspireret af den menneskelige hjerne. Ligesom hjernens neuroner, der arbejder sammen for at behandle og forstå information, arbejder neurale netværk i dyb læring sammen i komplekse lag for at analysere og fortolke data.

Et neuralt netværk består af flere lag af ‘neuroner’, eller mere teknisk, noder. Hvert lag modtager input, behandler det og sender det videre til næste lag. Dyb læring er særligt kraftfuld, fordi den kan lære fra en enorm mængde data og identificere meget komplekse mønstre.

I konteksten af sprogforståelse kan dyb læring eksempelvis bruges til at forstå kontekst og nuancer i sproget, noget som er særlig udfordrende for traditionelle programmeringsmetoder. Ved at ‘træne’ dybe neurale netværk med store mængder sprogdata, lærer systemet gradvist at genkende og forstå forskellige aspekter af sproget, lige fra grundlæggende grammatik til mere subtile aspekter som ironi eller slang.

Transformer-modeller – revolutionen inden for NLP

Transformer-modeller er en type af avancerede algoritmer inden for maskinlæring, specielt dyb læring, der har revolutioneret måden, hvorpå computere “forstår” og genererer menneskeligt sprog. Transformer-modeller er i stand til at “læse” tekst ved at behandle store mængder data. De gør dette ved at analysere teksten stykke for stykke (oftest ord for ord) og forstå sammenhængen mellem disse stykker. Det unikke ved transformer-modeller er deres evne til at forstå konteksten af ord og sætninger i en tekst. De gør dette gennem en mekanisme kaldet “attention”, som tillader modellen at fokusere på relevante dele af teksten og forstå, hvordan forskellige ord påvirker hinandens betydning. Efter at have analyseret og forstået teksten, kan transformer-modeller generere svar eller ny tekst. Dette sker ved at bruge den opnåede viden om sprogstrukturen og konteksten til at skabe sammenhængende og relevante svar eller indhold.

Det mest kendte eksempel på en transformer-model er GPT (Generative Pre-trained Transformer) i form af OpenAI’s GPT-modeller GPT-3 og GPT-4. Modellerne anvendes i en række applikationer, herunder chatbots, skrivningsassistenter, og endda til at generere kreativt indhold som poesi eller noveller. Transformer-modeller bruges i chatbots for at levere mere naturlige og præcise svar på kundehenvendelser. De anvendes også i sprogoversættelsesværktøjer til at forstå og oversætte tekst mellem forskellige sprog mere præcist. Apps som Siri, Alexa og andre stemmeaktiverede assistenter bruger transformer-modeller til at forstå og reagere på brugerens kommandoer. GPT’er bruges også til indholdsgenerering. Det kan være hjælp til at skrive artikler, generere kreative ideer eller endda kodeprogrammering.

Transformer-modeller har åbnet for nye muligheder inden for sprogforståelse og generering, hvilket gør interaktionen med maskiner mere naturlig og intuitiv. Disse modeller fortsætter med at udvikle sig og bliver mere sofistikerede, hvilket forbedrer deres evne til at håndtere komplekse sprogopgaver.

NLP som en del af din hverdag

Naturlig Sprogforståelse (NLP) spiller en afgørende rolle i mange af de teknologier, vi interagerer med i dagligdagen. NLP er nøgleteknologien bag stemmeassistenter som Siri, Google Assistant og Alexa. Disse systemer kan forstå og reagere på vores stemmekommandoer takket være NLP. Når du stiller et spørgsmål eller giver en kommando, analyserer NLP dine ord, forstår hensigten og hjælper assistenten med at svare korrekt. Mange virksomheder bruger nu chatbots på deres hjemmesider til kundeservice. Disse bots bruger NLP til at forstå kundens forespørgsler eller problemer og giver relevante svar. NLP gør det muligt for bots at håndtere en bred vifte af forespørgsler, lige fra enkle forespørgsler om produkter til mere komplekse kundeservicesituationer. Og så bruges NLP også til at analysere og forstå store mængder tekst hurtigt, hvilket er nyttigt i mange sammenhænge. For eksempel, i e-mail filtrering, bruger NLP til at identificere og sortere spam. I sociale medier analyserer NLP brugernes kommentarer for at identificere tendenser, stemninger eller endda til at opdage hadefuldt sprog. Tjenester som Google Translate anvender avanceret NLP for at oversætte tekst fra ét sprog til et andet. Selvom de ikke altid er perfekte, har disse tjenester gjort det meget nemmere at forstå og kommunikere på tværs af sprogbarrierer.

Forbedringer indenfor NLP

Fremtidige udviklinger inden for Naturlig Sprogforståelse (NLP) lover at bringe betydelige ændringer i måden, vi interagerer med teknologi og den digitale verden. Her er nogle potentielle fremtidige tendenser og deres indvirkning på hverdagslivet:

Forbedret kontekstforståelse: Fremtidens NLP-systemer vil blive endnu bedre til at forstå konteksten og nuancerne i menneskeligt sprog. Dette betyder, at kommunikation med AI-drevne enheder, som digitale assistenter, bliver mere naturlig og intuitiv. Disse systemer vil kunne forstå ironi, sarkasme og endda følelser, hvilket gør interaktionerne mere menneskelige.

Flersproglighed og kulturel tilpasning: Med fremskridt inden for NLP vil systemer blive bedre til at håndtere og oversætte mellem forskellige sprog, samtidig med at de forstår kulturelle nuancer. Dette vil fremme global kommunikation og hjælpe med at overvinde sprogbarrierer.

Automatisering og effektivisering af arbejdsprocesser: NLP vil fortsætte med at automatisere og effektivisere mange arbejdsprocesser, såsom dokumentanalyse, dataindsamling og kundeservice. Dette vil frigøre tid for mennesker til at fokusere på mere kreative og strategiske opgaver.

Personlig tilpasning: Fremtidens NLP vil tilbyde endnu mere personaliserede oplevelser. Dette kan spænde fra personaliserede uddannelsesprogrammer, der tilpasser indholdet efter den enkelte brugers læringsstil, til avancerede helbredsassistenter, der kan give skræddersyet rådgivning baseret på en persons tale og skriftlige udtryk.

Eksponentiel forbedring i oversættelsestjenester: Med forbedringer inden for dyb læring og NLP kan vi forvente langt mere nøjagtige og flydende maskinoversættelser, hvilket vil gøre det nemmere at forstå og kommunikere på tværs af forskellige kulturer.

Etisk og ansvarlig brug: Med den stigende magt af NLP kommer også behovet for ansvarlig brug. Spørgsmål omkring privatlivets fred, fordomme i algoritmer og etisk brug af AI vil fortsat være centrale emner i diskussionen om NLP’s fremtid.

I fremtiden kan vi forvente, at NLP bliver en endnu mere integreret del af vores daglige liv. Med forbedringer i teknologien bliver NLP mere intuitiv, personlig og tilgængelig. Vi vil se en verden, hvor teknologisk interaktion er så naturlig som menneskelig samtale, og hvor sprogbarrierer bliver mindre relevante. Personliggørelse vil blive nøgleordet, med systemer, der tilpasser sig den enkelte brugers behov og præferencer. Samtidig vil ansvarlig brug og etiske overvejelser blive afgørende for at sikre, at disse fremskridt gavner samfundet som helhed.

Mere tilgængelig og intuitiv AI

NLP er en afgørende bestanddel af den moderne AI-revolution, som transformerer måden, vi interagerer med teknologi på. Med sine forskellige anvendelser gør NLP teknologien mere tilgængelig og intuitiv for brugere, hvilket har vidtrækkende konsekvenser for vores daglige digitale interaktioner. Fremtiden for NLP ser lys ud med forventninger om forbedret kontekstforståelse, flersproglighed, kulturel tilpasning og yderligere automatisering af arbejdsprocesser. Disse fremskridt vil føre til mere personaliserede oplevelser og en mere naturlig interaktion mellem mennesker og maskiner. NLP vil fortsat udvikle sig til at være en integreret del af vores hverdag, hvilket gør teknologisk interaktion så naturlig som menneskelig samtale og reducerer sprogbarrierer.