Sztuczna inteligencja w nauce języka – jak to działa od kuchni

Sztuczna inteligencja stała się kluczowym elementem w edukacji, zwłaszcza w nauce języków obcych. W Advantis, gdzie codziennie prowadzimy zajęcia zarówno stacjonarnie, jak i online dla firm korzystamy z komunikatorów i ekosystemów do zajęć zdalnych jak MS Teams czy ZOOM. Zajęcia językowe w formie zdalnej wymagają od lektorów i lektorek zrozumienia, jak działają platformy do pracy z kursantami. Warto jednak wiedzieć, że firmy dostarczające to oprogramowanie to nie tylko sprzedawcy kilku funkcjonalności, ale też spółki rozwijające zupełnie nową technologię. W tym artykule omówię technologie, które odpowiadają za widoczny obecnie na rynku rozwój oferty komunikatorów.  Za punkt wyjścia stawiam tutaj testowane w ramach otwartego, międzynarodowego testu oprogramowanie ZOOM AI Beta. Na pierwszy rzut oka jest to narzędzie, które pozwala na automatyczne transkrypcje lekcji, tłumaczenia w czasie rzeczywistym czy monitorowanie aktywności uczestników zajęć. Szczegółowo o ofercie dla użytkownika w testowanym obecnie modelu Beta pisaliśmy w poprzednim wpisie. 

Jak działa AI w praktyce?

1. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
   Kluczowym elementem AI w nauczaniu języków jest przetwarzanie języka naturalnego, czyli NLP (Natural Language Processing). To właśnie NLP pozwala maszynom „rozumieć” ludzki język – analizować go, przetwarzać i generować odpowiedzi. Dzięki NLP ZOOM AI w wersji Beta może automatycznie generować transkrypcje z lekcji, rozpoznawać słowa i przekształcać mowę na tekst. Działa to na zasadzie uczenia maszynowego, czyli metody bardzo żmudnej, która człowiekowi zajęłaby całe wieki. Algorytmy analizują miliony godzin nagrań, aby nauczyć się rozpoznawania wzorców mowy w różnych językach, następnie, po przebyciu tej “drogi”, są gotowe do przyjmowania poleceń i zachowania odwzorującego logiczne odpowiedzi.
2. Rozpoznawanie mowy (ASR)
   Automatyczne transkrypcje i tłumaczenia w czasie rzeczywistym nie byłyby możliwe bez technologii rozpoznawania mowy (ASR – Automatic Speech Recognition). Kiedy lektor mówi, system AI rozpoznaje dźwięki mowy, przekształca je na tekst, a następnie analizuje, aby transkrybować lub tłumaczyć. ASR uczy się na podstawie danych wejściowych, czyli nagrań głosowych, które system analizuje, aby poprawić swoje działanie. Tutaj również, metoda “treningu” jest żmudna i polega na analizie nagrań w konkretnych językach. Dzięki temu system najpierw uczy się rozpoznawać dźwięki, a następnie staje się coraz bardziej precyzyjny (systemy testowane obecnie przez Google np. są zdolne całkowicie ignorować błędy stylistyczne i mają olbrzymią tolerancję na wady wymowy – które do tej pory “blokowały” większość tego typu oprogramowań).
3. Sztuczne sieci neuronowe
   Serce każdego zaawansowanego systemu AI to sztuczne sieci neuronowe. To one naśladują sposób, w jaki działa ludzki mózg – analizują dane wejściowe, przetwarzają je i dostarczają rozwiązania. W nauce języków sieci neuronowe są kluczowe dla rozpoznawania skomplikowanych wzorców w mowie czy w piśmie. Mogą, na przykład, rozróżniać subtelne różnice w wymowie różnych akcentów, co jest nieocenioną pomocą w nauce poprawnej wymowy w języku obcym.

Technologia zmienia sposób, w jaki uczymy się języków obcych i zrobi to jeszcze wielokrotnie. Od transkrypcji po tłumaczenia w czasie rzeczywistym, technologia ta oferuje nowe możliwości, które ułatwiają zarówno nauczanie, jak i naukę. Mechanizmy stojące za AI, takie jak NLP, ASR czy sztuczne sieci neuronowe, to zaawansowane technologie, które pozwalają na bardziej efektywną i dostosowaną do indywidualnych potrzeb naukę. W Advantis staramy się obserwować i analizować narzędzia, które pomagają nam w szkoleniach językowych dla firm, dla biznesu czy dla osób prywatnych. 

Zobacz nasze pozostałe wpisy oraz wpisy w serwisie LinkedIn

Skontaktuj się z nami i umów zajęcia w swojej firmy