ხუთშაბათი, ოქტომბერი 18, 2018
Home > it სიახლეები > პირველი ჩეთბოტ თამაში, რომელსაც ქართული საუბარი ესმის! Pulsar AI-ს მიღწევები ხელოვნურ ინტელექტში!

პირველი ჩეთბოტ თამაში, რომელსაც ქართული საუბარი ესმის! Pulsar AI-ს მიღწევები ხელოვნურ ინტელექტში!

242 ნახვა

ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით ექსკლუზიურად მომუშავე ქართული კომპანია Pulsar AI ერთი წლის წინ შეიქმნა და მისი მიზანია ხელოვნური ინტელექტით ისეთი ამოცანების შესრულება, რომელიც ადამიანური რესურსის გამოყენებით რთულად სრულდება. Pulsar AI-ს სამეცნიერო-ტექნოლოგიური მიღწევები სახისა და ობიექტების ამოცნობას, ქართულენოვანი ხმის ამოცნობას, დიალოგების ავტომატიზაციას, მომხმარებელთა ემოციების ანალიზს, საუბრის ტექსტად გადაყვანასა და სხვა მიმართულებებს უკავშირდება. გარდა ამისა, ახლახან კომპანიამ პირველი ქართული ჩეთბოტ თამაში შექმნა, რომელსაც შეუძლია ქართულენოვანი ხმის ამოცნობა. Pulsar AI-ს მიერ შესრულებულ მნიშვნელოვან ტექნოლოგიურ პროექტებზე, გადაწყვეტილებებსა და მიზნებზე მარკეტერი კომპანიის თანადამფუძნებელსა და დირექტორს – დაჩი ჭოლაძეს და ასევე, Pulsar AI-ს თანადამფუძნებელსა და ტექნიკურ დირექტორს – ზაალ გაჩეჩილაძესესაუბრა. საინტერესოა, რა ამოცანების გადაჭრა იგეგმება სამომავლოდ ქართული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.

 

დაჩი ჭოლაძე

M: რა გამოცდილებაზე დაყრდნობით შექმენით Pulsar AI? როგორია მისი კონცეფცია და მთავარი მიზანი? 
კომპანია „პულსარის” შექმნა ხელოვნური ინტელექტისადმი დიდმა ინტერესმა და ჩვენმა გამოცდილებამ განაპირობა. ჩვენი საქმიანობა „პულსარამდეც” ტექნოლოგიების მიმართულებით იყო, თუმცა უფრო ტრადიციული თემების გარშემო. ხელოვნური ინტელექტისადმი ინტერესი ყოველთვის წარმოშობდა საინტერესო განხილვებს, კვლევებს. როდესაც დავინახეთ, რომ გარშემო იყო ისეთი ამოცანები, რისი შესრულებაც ხელოვნური ინტელექტით იყო შესაძლებელი, გადავწყვიტეთ რეალურ ამოცანებზე მუშაობა. ასე შეიკრიბა ის გუნდი, რომელმაც დაიწყო მუშაობა როგორც კომპანიამ. კონცეფცია მთლიანად ეფუძნება ერთ პრინციპს – ჩვენ ვქმნით იმ გადაწყვეტილებებს, რომელიც დაფუძნებულია ხელოვნურ ინტელექტზე. ჩვენი მიზანია, ხელოვნური ინტელექტით შევძლოთ შევასრულოთ ისეთი ამოცანები, რასაც დღეს ადამიანი ასრულებს და ასევე, ისეთი ამოცანები, რაც კიდევ უფრო რთულია და ადამიანური რესურსით არ არის შესრულებადი.


M: როგორია კონკურენტული გარემო საქართველოში ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით მომუშავე კომპანიების მხრივ? 
დღეისათვის, „პულსარი” ერთადერთი კომპანიაა საქართველოში, რომელიც ექსკლუზიურად ხელოვნურ ინტელექტზე მუშაობს. გამომდინარე იქიდან, რომ თავად სფერო ძალიან საინტერესოა, ინტერესი აქვთ იმ კომპანიებსა და ინდივიდებსაც, ვისაც ზოგადად მაღალტექნოლოგიურ სფეროსთან აქვს რაიმე კავშირი. ზოგადად ტექნოლოგიის ამ კონკრეტულ მიმართულებაში, უფრო მეტადაა ცოდნის გაზიარებისა და ერთობლივი კვლევების პრაქტიკა, ვიდრე სხვა მიმართულებებში. ჩვენი დამოკიდებულებაც ასეთია და შესაბამისად სურვილი გვაქვს ჩვენი ცოდნა და გამოცდილება გავუზიაროთ სხვებსაც. ერთი მთავარი განსხვავება ის არის, რომ თუკი სხვა ტექნოლოგიური მიმართულებების შემთხვევაში, არ არის აუცილებელი ტექნიკური განათლება და უნარები, ჩვენ შემთხვევაში დიდი მნიშნველობა აქვს მაგალითად, კალკულუსის ცოდნას. ვინაიდან, პირველი კომპანია ვართ, ვინც საქართველოში ხელოვნურ ინტელექტზე დაიწყო მუშაობა, ჩვენთან შეიკრიბა ის გუნდი, ვისაც ყველაზე მეტი ცოდნა და გამოცდილება ჰქონდათ ამ მიმართულებით.

M: რას მოიცავს „პულსარის” მნიშვნელოვანი მიღწევები?
გარდა იმისა, რომ ძალიან მნიშვნელოვანი მიღწევები გვაქვს მაგალითად სახისა და ობიექტების ამოცნობის, ქართულენოვანი ხმის ამოცნობის, დიალოგების ავტომატიზაციისა და სხვა ამოცანებში, ერთ-ერთ მთავარ მიღწევად უნდა ჩავთვალოთ ქართული ენის “Natural Language Processing” (ბუნებრივი ენის დამუშავება). ეს ის მიმართულებაა, სადაც თითქმის ყველაფრის გაკეთება მოგვიწია ნულიდან და დღეისათვის, უკვე ძალიან მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტები გვაქვს, რითაც ვახერხებთ რომ “სისტემას” ესმოდეს ქართული ენა.

M: რა მნიშვნელოვან პროექტებს მოიცავს თქვენი პორტფოლიო? 
ჩვენი მოღვაწეობის ერთი წლის მანძილზე, შევქმენით როგორც პროექტები, ასევე ტექნოლოგიები, რომლებიც გამოიყენება სხვადასხვა მიზნით. მაგალითად, ერთ-ერთი პროექტი, რომელზეც ამჟამად ვმუშაობთ, არის სარეკომენდაციო სისტემა, რომელიც ადამიანის სხვადასხვა მახასიათებლების გათვალისწინებით ახდენს მისი სურვილების დადგენას. შევქმენით ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია სახის ამოცნობა და დოკუმენტიდან ტექსტის ამოღება – პიროვნების იდენტიფიცირება მისი სახისა და დოკუმენტის საფუძველზე. გარდა ამისა,

  • ქართული ენის NLP (Natural Language Processing);
  • TBC ბანკის ჩეთ-ბოტი “თი”, რომელიც მსოფლიოს მასშტაბით ერთ-ერთი ყველაზე მრავალფუნქციური და განვითარებული მესენჯერ ჩეთ-ბოტია;
  • თიბისი დაზღვევის ჩეთ-ბოტი “ბი” – რომელმაც ძალიან გაუმარტივა ადამიანებს დაზღვევის შეძენის პროცესი;
  • ტრანსლიტერატორი, მართლწერის შემოწმება და ტექსტური ინფორმაციის ნორმალიზაციისათვის საჭირო სხვადასხვა ინსტრუმენტები.

ჩვენს ტექნოლოგიებს შორის ძალიან მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტია სენტიმენტანალიზატორი – ადამიანების მიერ მუდმივად ხდება სხვადასხვა მოვლენების, ფაქტების, პროდუქტების და სხვა მრავალი რამის შეფასება. შეფასება შეიძლება იყოს პოზიტიური, ნეგატიური, ნეიტრალური, ემოციურად ნეგატიური, რაციონალურად პოზიტიური და ა.შ. სენტიმენტ ანალიზატორის საშუალებით ხდება დიდი მოცულობის შეფასებების ანალიზი, მაგალითად, პროდუქტის შეფასებები, ბრენდის მიმართ სიახლეებისა და კომენტარების შეფასება, სხვადასხვა საჯარო პირების მიმართ ადამიანთა დამოკიდებულებების ანალიზი და სხვა.

ასევე, შევქმენით ქართულენოვანი Speech-to-text სისტემა. ამ ტექნოლოგიით ხდება საუბრის ტექსტად გადაყვანა, რაც მოიცავს ადამიანების მიერ წარმოთქმული ბგერების ფონემების დონეზე ანალიზს, რისი გადაყვანაც ხდება შემდგომ ტექსტში, კონტექსტისა და ენის მოდელზე დაყრდნობით. ამ სისტემის დანერგვა უკვე განხორციელდა რამდენიმე პროდუქტში, ერთ-ერთი მათგანია ჩეთ-ბოტ თამაში “ბრუნო”, რომელიც Facebook Messenger-ის საშუალებით ადამიანებთან გეოგრაფიული ხასიათის თამაშს თამაშობს ადამიანების ხმის ამოცნობის ტექნოლოგიის გამოყენებით.

ობიექტების ამოცნობა – “პულსარის” მიერ არის ასევე შექმნილი ობიექტების ამოცნობის მოდელი, რომელიც ფოტო-ვიდეო მასალიდან ახდენს ობიექტების იდენტიფიცირებას (სათვალე, იარაღი, ხე, გზა, ადამიანი, ა.შ).

გამომდინარე იქიდან, რომ მრავალი ტექნოლოგია შევქმენით, ეს საშუალებას გვაძლევს, მათი კომბინაციური გამოყენებით, სხვადასხვა კომპლექსური ამოცანები შევასრულოთ. ამის მაგალითია დისტანციური იდენტიფიცირება, სადაც როგორც დოკუმენტიდან ტექსტის წაკითხვა, ასევე, სახის ამოცნობა ხდება.

M: როგორია Pulsar AI-ს განვითარების ხედვა და პერსპექტივა?
ჩვენი კომპანიის ერთ-ერთი მთავარი მიმართულებაა კვლევა. კომპანიაში დასაქმებულთა ნახევარზე მეტი, სწორედ, ამ მიმართულებით მუშაობს. ტექნოლოგიები, რომლებსაც ვიყენებთ ამოცანების შესრულებაში, იქმნება ჩვენი გუნდის კვლევების შედეგად. შესაბამისად, ჩვენი განვითარების ხედვა დგას კვლევაზე. აქტიურად ვავითარებთ იმ მიმართულებებს, რომლებიც რეალური ამოცანების შესასრულებლად გვჭირდება. თავად ხელოვნური ინტელექტის სფერო ძალიან პერსპექტიულია, ვინაიდან მისი გამოყენება შეიძლება მრავალი ისეთი ამოცანის შესასრულებლად, რაც დღესდღეობით, გამოწვევას წარმოადგენს მრავალი ორგანიზაციისათვის. ყოველდღიურობაში, ჩვენ გარშემო არსებული ამოცანები მოტივაციას გვაძლევს შევქმნათ და განვავითაროთ ისეთი გადაწყვეტილებები, რაც რეალურ და ხელშესახებ შედეგებს მოუტანს ჩვენს პარტნიორებს.

 

ზაალ გაჩეჩილაძე

პირველ ქართულ ჩეთბოტ თამაშ „ბრუნოს” შექმნა, რომელსაც ქართული საუბარი ესმის, Pulsar AI-ს მიერ ქართულენოვანი ხმის ამოცნობის ტექნოლოგიის შემუშავებას უკავშირდება და სისტემის გამოცდისა და დახვეწის საჭიროებას აკმაყოფილებს. „ბრუნოსთან” ქალაქობანას თამაშია შესაძლებელი და ეს პროცესი არაერთი ქართულენოვანი ინტერნეტმომხმარებლისთვის საინტერესო და სახალისო გახდა. როგორი იყო რთული ტექნიკური სამუშაოს შესრულების პროცესი და როგორ ცდილობს Pulsar AI განვითარებას – ამ საკითხებზე კომპანიის თანადამფუძნებელი და ტექნიკური დირექტორი – ზაალ გაჩეჩილაძე გვესაუბრა:

M: მოგვიყევით თქვენ მიერ შექმნილ ქართულ ჩეთბოტ თამაშზე „ბრუნო”, რომელსაც ესმის ქართული საუბარი. როგორი იყო პროექტზე მუშაობის პროცესი? რა ტექნოლოგიები გამოიყენეთ?
ბრუნო პირველი ჩეთბოტია, რომელსაც ქართული ლაპარაკი ესმის. ამ ჩეთბოტის, როგორც თამაშის შექმნის იდეა იმ მოტივით წარმოიშვა, რომ გვინდოდა ჩვენი ხმის ამოცნობის ტექნოლოგია ფართო აუდიტორიისთვის გვეჩვენებინა და თან შეგვემოწმებინა, რამდენად კარგად გაუმკლავდებოდა ჩვენგან უკონტროლო გარემოებებში ჩაწერილი ხმის ამოცნობას. ბრუნოსთან საუბარი ყველასთვის სახალისო და ჩამთრევი აღმოჩნდა, განსაკუთრებით ბავშვებს მოსწონთ ბრუნოსთან ქალაქობანას თამაში.

ტექნოლოგიურად, ხმის ამოცნობა ყოველთვის რთული ამოცანა იყო, თუმცა ჩვენი გუნდის წევრების ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა, ღრმა დასწავლის მიმართულებით, მოგვცა საშუალება ხმის ამოცნობის სიზუსტე დაგვეხვეწა და მიგვეახლოვებინა ადამიანის სიზუსტესთან.

თანამედროვე ხმის ამომცნობი მოდელის შექმნისას, მნიშვნელოვანია ღრმა ნეირონული ქსელის გაწვრთნა საკმაოდ დიდ მონაცემებზე. შედეგად ვიღებთ მოდელს, რომელსაც შეუძლია, ყოველი მომდევნო ბგერის გაგონების შემდეგ, უფრო ზუსტად მიხვდეს რა სიტყვა და საბოლოოდ რა წინადადება უთხრეს მას.

M: რა კავშირები გაქვთ მსოფლიო ორგანიზაციებთან გამოცდილებისა და ცოდნის მიღებისა თუ გაზიარების კუთხით?
გუნდის ჩამოყალიბების ადრეული ეტაპებიდანვე, დავიწყეთ გამოცდილების გაზიარება მსოფლიოს სხვადასხვა ქვეყნებში ამ დარგში მომუშავე პროფესიონალებთან. აღმოჩნდა, რომ საკმაოდ ბევრი ჭკვიანი და გამოცდილი ადამიანი იყო თანახმა ჩვენთან ეთანამშრომლა და ჩვენგანაც მიეღო კონსულტაციები. ჩვენი მეცნიერები და ინჟინრები უკვე რამდენიმე კონფერენციაზე იყვნენ საზღვარგარეთ და კიდევ უფრო გააფართოვეს ჩვენი კონტაქტები მსოფლიო AI საზოგადოებასთან. ვიმედოვნებთ, რომ ახლო მომავალში შევძლებთ საქართველოშიც მოვუყაროთ თავი ხელოვნურ ინტელექტში მოაზროვნეებს.

კომენტარის დატოვება

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო. აუცილებელი ველები მონიშნულია *