Google Търсене може да използва ИИ за разговори, за да ви помогне да научите нов език

Google изглежда подготвя разговорен AI, който може да ви помогне да научите нов език, което го прави идеален конкурент на Duolingo.

Съобщава се, че Google работи върху разговорен AI, който може да поеме подобно на Duolingo, за да ви помогне да научите нов език чрез Google Търсене, според доклад от Информацията. Технологията изглежда се основава на езиковия модел на Google за диалогови приложения, или LaMDA, който беше представен на тазгодишния Google I/O. LaMDA беше демонстриран като модел, който може да улесни разговора за отворен, но целенасочен диалог и беше признато, че все още е в начален стадий. Съобщава се, че новата услуга за изучаване на езици на Google носи вътрешното кодово име „Tivoli“ и се говори, че ще бъде пусната по-късно тази година.

Оригиналният доклад от Информацията (чрез Android Authority) очерта как разговорният AI първоначално ще работи само върху текст, въпреки че Google работи, за да се опита да го интегрира с Google Assistant и YouTube. Беше даден пример за това как YouTube може да генерира езикови тестове, на които потребителят може да отговори след гледане на видео, а AI след това предоставя на потребителя оценка за това как са се представили. "Tivoli" започна с Meena преди две години и оттогава еволюира до използването на LaMDA. Според доклада Google преименува "Meena" отчасти, за да предотврати всякакви полови асоциации с името, тъй като звучи така, сякаш може да е името на човек.

Това каза източник на изданието „преподаването на чужди езици позволява на Google да премести по-плавен, разговорен AI отвъд глупавите обмени към казус с практическа употреба, но с ниски залози“. Ако бъде направена грешка в времето на дума или фраза, е малко вероятно това да доведе до сериозни отрицателни последици в обучението на потребителя. Настоящи и бивши служители на Google също казаха, че се надяват, че създаването на по-плавен обмен на разговори чрез AI ще улесни човек да научи нов език. Ако стартира, "Tivoli" може да се окаже първият публичен проект, базиран на LaMDA.