Odaklanmış orta zemin
Birçok kullanıcı için, çeviri hizmeti Deep, üretici yapay zeka Chatt aracılığıyla odaklanmadan çok önce günlük dijital yaşamın ayrılmaz bir parçası olmuştur. Köln tabanlı şirket, büyük teknoloji gruplarıyla rekabet halinde kendi nişini geliştirmiştir. Deepl'in bilim adamı Stefan Mesken, şirketin stratejisini açıklıyor.
Bazı şirketler, diğer sağlayıcıların mevcut teknolojisi ve akla gelebilecek tüm kaynakların kullanımı ile AI ürünleri inşa ederken, diğerleri, akla gelebilecek tüm kaynakların kullanımı ile, teknolojiyi olabildiğince hızlı ve geniş bir şekilde ilerletmeye çalışırken, “Deep, bir orta zemin seçiyor, diyor Mesken.
Bu yaklaşım, genel yapay zeka (AGI) için değil, kullanıcıların özel ihtiyaçlarına odaklanmak anlamına gelir. Mesken, “Deep'in hedefi mutlaka bir AGI değil, hayır,” diye onaylıyor Mesken. Aksine, somut bir problemi çözen ürünler geliştirmekle ilgilidir. Ve görünüşe göre Almanya'dan AI şirketleri olarak da çok iyi oluşabilirsiniz.
Dikey olarak entegre ve kullanıcıya yakın
Mesken'e göre, Deepl'in başarısı için önemli bir faktör, araştırma ve ürün geliştirmenin entegrasyonu ve kişinin kendi teknolojisi üzerinde kontrol edilmesidir. “Aslında dikey olarak entegre olduğumuz. Tercüman veya yazma asistanı Deepl yazma gibi ürünlerde kullanılan modeller, ev gelişmesinde saftır.
Yapay zeka ne kadar zeki? İşimiz, boş zamanlarımız ve toplumumuz için üretken yapay zekanın sonuçları nelerdir? Haberler'nin “AI Güncellemesi” nde, kod çözücü ile birlikte en önemli AI gelişmelerine güncellemeler getiriyoruz. Cuma günleri uzmanlarla AI devriminin farklı yönlerine ışık tutuyoruz.
Şimdi 1000'den fazla kişi Deepl'de çalışıyor, 400'ü araştırma. Mesken, “Dünyadaki en iyi kafaların kullanıcılarımızı bir yıl ve beş yıl içinde mümkün olan en büyük fark haline getiren sorunlar üzerinde çalışmasına izin vermek istiyoruz” diyor. Tabii ki, rekabet harika, AI uzmanları şu anda talep görüyor. Dahili olarak, her zaman soru ile ilgilidir, üzerinde çalıştığınız küçük ayar vidaları veya “yığınınızın üzerine bir prosedür atmanız gereken büyük hit” olmalıdır. Bunu yapma kararı sürekli, her zaman hangi sorunun çözülmesi gerektiği gibidir.
Katı kurallar yerine dilin inceliği
Mesken, “Dünyayı kurallara koyma girişimi genellikle yapıldı ve istisnasız başarısız oldu.” Mevcut AI modelleri bu nedenle farklı öğrenmektedir. Deepl sadece dili tercüme etmekle ilgili değildir. Aynı zamanda belirli bir bağlamda insan tercihleri ile ilgilidir. “İnsanlar bir şeyi tercüme etmenin bir yolunu mı tercih ediyor mu yoksa başka şekilde mi? Kısa, çok kısa cümlelerle mi çalışmalıyız? Her şey daha dekore edilmiş ve daha dolaylı mı?”
Bu incelikleri anlamak ve kullanıcı için kontrol edilebilir hale getirmek büyük zorluklardan biridir. Geliştirme süreci asla tamamen planlanamaz. Diyerek şöyle devam etti: “Günün sonunda, o sırada sahip olduğunuz bilgilerle oluşturabileceğiniz en iyi modeli oluşturuyorsunuz, mümkün olduğunca çok kullanıcıya getiriyor, neyin işe yaramadığını ve neyin işe yaramadığını bulmak ve bir sonraki yineleme için araştırma gündemini türetmek için hem dahili hem de harici olarak geri bildirim toplar.”
Mesken, konuşulan dilin çevirisini bir sonraki büyük görev olarak görüyor. Burada hala gerçek zamanlı işleme ve başlayan bir cümleyi düzenleyemeyeceğiniz gibi birçok engel var. Konuşma dili, yazılı dilden tamamen farklıdır. Kişisel hedefi, yerel pazarlarda dünyanın dört bir yanındaki yerel pazarlarda basitçe konuşmasını ve hatta müzakere etmesini sağlayan bir teknolojinin şekillendirilmesine yardımcı olmaktır. Hedefi başarabildiğine inandığı bir hedef.
(EMW)
Bir yanıt yazın