Otevírá umělá inteligence cestu k porozumění lidské řeči? Biologické inspirace informatiky Akademie věd ČR

Transkript

1 Otevírá umělá inteligence cestu k porozumění lidské řeči? Biologické inspirace informatiky Akademie věd ČR Ondřej Bojar, ÚFAL 7. březen 2019 Charles University Faculty of Mathematics and Physics Institute of Formal and Applied Linguistics unless otherwise stated

2 Osnova 1/55 Počítačová lingvistika a její aplikace. Obtížnost strojového překladu (machine translation, MT). Neuronová neurální revoluce ve strojovém překladu Neuronový strojový překlad (NMT) stručně. Hluboké učení na 3 slidy. Ukázky výstupů, výsledky. Jak a co se hluboké neuronové sítě se učí. Vize: Pro studium jazyka pitvejme NMT, nikoli mluvčí.

3 Počítačová lingvistika a její aplikace 2/55 čeština, angličtina, němčina... lingvistika statistika matematika počítačová lingvistika informatika počítače Kontrola překlepů. Kontrola pravopisu. Vyhledávání dokumentů (na webu). Sumarizace textů. Syntéza a rozpoznávání řeči. Dialogové systémy. Strojový překlad (mluvené řeči).

4 Proč je překlad těžký? 3/55 Idiomatická spojení (kick the bucket, beat around the bush). Frázová a nepravidelná slovesa (run on, run off, run after).

5 Proč je strojový překlad těžký? 3/55 Idiomatická spojení (kick the bucket, beat around the bush). Frázová a nepravidelná slovesa (run on, run off, run after). Víceznačnost a význam slov. Cílový slovní tvar. Negace. Koordinace. Zájmena. Pořádek slov (tj. i vzdálenost mezi slovy).

6 Proč je strojový překlad těžký? 4/55 Idiomatická spojení (kick the bucket, beat around the bush). Frázová a nepravidelná slovesa (run on, run off, run after). Víceznačnost a význam slov. Cílový slovní tvar. Negace. Koordinace. Zájmena. Pořádek slov (tj. i vzdálenost mezi slovy).

7 Víceznačnost a význam slov 5/55 The plant is next to the bank. Spal celou Petkevičovu přednášku. Ženu holí stroj. SRC One tap and the machine issues a slip with a number. REF Jedno ťuknutí a ze stroje vyjede papírek s číslem. ÚFAL 2011a Z jednoho kohoutku a stroj vydá složenky s číslem. ÚFAL 2011b Jeden úder a stroj vydá složenky s číslem. Google 2011 Jedním klepnutím a stroj problémy skluzu s číslem. Google Jeden kohoutek a zařízení vydává skluzu s číslem. ÚFAL 2018 Jedno klepnutí a přístroj vydá lístek s číslem.

8 Víceznačnost a význam slov 6/55 The plant is next to the bank. Spal celou Petkevičovu přednášku. Ženu holí stroj. SRC One tap and the machine issues a slip with a number. REF Jedno ťuknutí a ze stroje vyjede papírek s číslem. ÚFAL 2011a Z jednoho kohoutku a stroj vydá složenky s číslem. ÚFAL 2011b Jeden úder a stroj vydá složenky s číslem. Google 2011 Jedním klepnutím a stroj problémy skluzu s číslem. Google Jeden kohoutek a zařízení vydává skluzu s číslem. ÚFAL 2018 Jedno klepnutí a přístroj vydá lístek s číslem.

9 Víceznačnost a význam slov 7/55 The plant is next to the bank. Spal celou Petkevičovu přednášku. Ženu holí stroj. SRC One tap and the machine issues a slip with a number. REF Jedno ťuknutí a ze stroje vyjede papírek s číslem. ÚFAL 2011a Z jednoho kohoutku a stroj vydá složenky s číslem. ÚFAL 2011b Jeden úder a stroj vydá složenky s číslem. Google 2011 Jedním klepnutím a stroj problémy skluzu s číslem. Google Jeden kohoutek a zařízení vydává skluzu s číslem. ÚFAL 2018 Jedno klepnutí a přístroj vydá lístek s číslem.

10 Víceznačnost a význam slov 8/55 The plant is next to the bank. Spal celou Petkevičovu přednášku. Ženu holí stroj. SRC One tap and the machine issues a slip with a number. REF Jedno ťuknutí a ze stroje vyjede papírek s číslem. ÚFAL 2011a Z jednoho kohoutku a stroj vydá složenky s číslem. ÚFAL 2011b Jeden úder a stroj vydá složenky s číslem. Google 2011 Jedním klepnutím a stroj problémy skluzu s číslem. Google Jeden kohoutek a zařízení vydává skluzu s číslem. ÚFAL 2018 Jedno klepnutí a přístroj vydá lístek s číslem.

11 Při překladu je nutno pochopit vstup 9/55 I saw two green striped cats.

12 a možnosti se násobí 9/55 I saw two green striped cats. já pila dva zelený pruhovaný kočky. pily dvě zelená pruhovaná koček dvou zelené pruhované kočkám viděl dvěma zelení pruhovaní kočkách viděla dvěmi zeleného pruhovaného kočkami zelených pruhovaných uviděl zelenému pruhovanému uviděla zeleným pruhovaným zelenou pruhovanou viděl jsem zelenými pruhovanými viděla jsem

13 Do češtiny navíc musíme trefit tvar 10/55 I saw two green striped cats. já pila dva zelený pruhovaný kočky. pily dvě zelená pruhovaná koček dvou zelené pruhované kočkám viděl dvěma zelení pruhovaní kočkách viděla dvěmi zeleného pruhovaného kočkami zelených pruhovaných uviděl zelenému pruhovanému uviděla zeleným pruhovaným zelenou pruhovanou viděl jsem zelenými pruhovanými viděla jsem

14 přičemž tvar závisí na kontextu 11/55 I saw two green striped cats. já pila dva zelený pruhovaný kočky. pily dvě zelená pruhovaná koček dvou zelené pruhované kočkám viděl dvěma zelení pruhovaní kočkách viděla dvěmi zeleného pruhovaného kočkami zelených pruhovaných zrak mi utkvěl na zelenému pruhovanému zeleným pruhovaným zelenou pruhovanou viděl jsem zelenými pruhovanými viděla jsem

15 Obtížnost vyhodnocování kvality překladu Kolik je správných překladů následující věty? And even though he is a political veteran, the Councilor Karel Brezina responded similarly. A ačkoli ho lze považovat za politického veterána, radní Březina reagoval obdobně. Ač ho můžeme prohlásit za politického veterána, reakce radního Karla Březiny byla velmi obdobná. A i přestože je politický matador, radní Karel Březina odpověděl podobně. A přestože je to politický veterán, velmi obdobná byla i reakce radního K. Březiny. A radní K. Březina odpověděl obdobně, jakkoli je politický veterán. A třebaže ho můžeme považovat za politického veterána, reakce Karla Březiny byla velmi podobná. Byť ho lze označit za politického veterána, Karel Březina reagoval podobně. Byť ho můžeme prohlásit za politického veterána, byla i odpověď K. Březiny velmi podobná. K. Březina, i když ho lze prohlásit za politického veterána, odpověděl velmi obdobně. Odpověď Karla Březiny byla podobná, navzdory tomu, že je politickým veteránem. Radní Březina odpověděl velmi obdobně, navzdory tomu, že ho lze prohlásit za politického veterána. Reakce K. Březiny, třebaže je politický veterán, byla velmi obdobná. Velmi obdobná byla i odpověď Karla Březiny, ačkoli ho lze prohlásit za politického veterána. 12/55

16 Obtížnost vyhodnocování kvality překladu Příklady ze 71 tisíc správných překladů anglické věty: And even though he is a political veteran, the Councilor Karel Brezina responded similarly. A ačkoli ho lze považovat za politického veterána, radní Březina reagoval obdobně. Ač ho můžeme prohlásit za politického veterána, reakce radního Karla Březiny byla velmi obdobná. A i přestože je politický matador, radní Karel Březina odpověděl podobně. A přestože je to politický veterán, velmi obdobná byla i reakce radního K. Březiny. A radní K. Březina odpověděl obdobně, jakkoli je politický veterán. A třebaže ho můžeme považovat za politického veterána, reakce Karla Březiny byla velmi podobná. Byť ho lze označit za politického veterána, Karel Březina reagoval podobně. Byť ho můžeme prohlásit za politického veterána, byla i odpověď K. Březiny velmi podobná. K. Březina, i když ho lze prohlásit za politického veterána, odpověděl velmi obdobně. Odpověď Karla Březiny byla podobná, navzdory tomu, že je politickým veteránem. Radní Březina odpověděl velmi obdobně, navzdory tomu, že ho lze prohlásit za politického veterána. Reakce K. Březiny, třebaže je politický veterán, byla velmi obdobná. Velmi obdobná byla i odpověď Karla Březiny, ačkoli ho lze prohlásit za politického veterána. 13/55

17 Základem MT je opisování 14/55

18 1: Vezmi dvojice trénovacích vět 15/55 Nemám žádného psa. Viděl kočku. I have no dog. He saw a cat.

19 2: Zarovnej k sobě slova 16/55 Nemám žádného psa. I have no dog. Viděl kočku. He saw a cat.

20 3: Získej překlady frází 17/55 Nemám žádného psa. I have no dog. Viděl kočku. He saw a cat.

21 4: Přijde nový vstup 18/55 Nemám žádného psa. I have no dog. Viděl kočku. He saw a cat. New input: Nemám kočku.

22 5: Používej známé fráze 19/55 Nemám žádného psa. Viděl kočku. I have no dog. He saw a cat. New input: Nemám I have... I don't have cat. kočku.

23 6: aby byl výstup plynulý 20/55 Nemám žádného psa. Viděl kočku. I have no dog. He saw a cat. New input: Nemám... I don't have cat. kočku. I have a cat.

24 7: a takhle to dopadlo před rokem /55 Nemám žádného psa. Viděl kočku. I have no dog. He saw a cat. New input:... I don't have cat. Nemám kočku. I have a cat.

25 Neuronový neurální strojový překlad 22/55 Model z roku Od té doby tři čtyři generace dalších.?); introduction-neural-machine-translation-gpus-part-2/

26 playground.tensorflow.org 0.43x x > 0 a 0.67x x > 0 a 1.4x x > 0 23/55

27 Program je jen výpočet a test Modrá pokud: 1 tanh( 0.43x x ) +1 tanh( 0.67x x ) +1 tanh(1.4x x ) π/2 > 0 24/55

28 s automaticky uhodnutými parametry Modrá pokud: 1 tanh( 0.43x x ) +1 tanh( 0.67x x ) +1 tanh(1.4x x ) π/2 > 0 25/55

29 Ideální vstupy 1x x2 2 1 < 0 26/55

30 Nevhodné vstupy a malá hloubka 27/55

31 Příliš složitá síť se nenatrénuje 28/55

32 Hluboká síť pro klasifikaci obrázků 29/55

33 Hluboké sítě se učí reprezentaci 30/55 Trénování klasifikátoru: Na základě trénovacích dat (ukázkové vstupy a očekávané výstupy) se neuronová síť (neural network, NN) sama naučí čeho si ve vstupech všímat. Reprezentace je nový souřadný systém. Místo 3 rozměrů (x, y, barva) dostaneme 2000 rozměrů: (slonovitost, počet čápů, modrost, ) nalezených tak, aby nejvíc pomáhaly uhodnout výstup.

34 Změna souřadnic jednou vrstvou tanh(w x + b) Zkosení: W Posun: b Nelinearita: tanh Animace z 31/55

35 Čtyři vrstvy dokáží rozplést spirály Animace z 32/55

36 Jak do NN nalít text? 33/55 Každé slovo zapiš jako vektor nul a jedniček ( 1-hot repr. ): cat (0, 0,, 0, 1, 0,, 0) Věta je pak reprezentována úzkou maticí: the cat is on the mat a about cat is the zebra

37 Jak do NN nalít text? 33/55 Každé slovo zapiš jako vektor nul a jedniček ( 1-hot repr. ): cat (0, 0,, 0, 1, 0,, 0) Věta je pak reprezentována úzkou maticí: the cat is on the mat a about Slovník: cat M angličtina 2.2M čeština is the zebra

38 Jak do NN nalít text? 33/55 Každé slovo zapiš jako vektor nul a jedniček ( 1-hot repr. ): cat (0, 0,, 0, 1, 0,, 0) Věta je pak reprezentována úzkou maticí: the cat is on the mat a about Slovník: cat M angličtina 2.2M čeština is the zebra Hned v prvním kroku se převede na embedding, 2000 složek.

39 Neuronový strojový překlad 34/55 One-hot vektor indikuje konkrétní slovo. Embedding reprezentuje slova ve spojitém prostoru R n. Enkodér pohlcuje slova a vytváří vektorovou reprezentaci celé věty ( ). Dekodér z počátečního stavu generuje výstupní slova.

40 Jak byl NMT dobrý v roce 2017? SRC A 28-year-old chef who had recently moved to San Francisco was found dead in the stairwell of a local mall this week. Osmadvacetiletý kuchař, který se nedávno přestěhoval do San Francisca, byl tento týden nalezen mrtvý na schodišti místního obchodního centra. Osmadvacetiletý šéfkuchař, který se nedávno přistěhoval do San Franciska, byl tento týden schodech místního obchodu. Výstupy nejlepšího systému v soutěži: 35/55

41 Jak byl NMT dobrý v roce 2017? SRC MT REF A 28-year-old chef who had recently moved to San Francisco was found dead in the stairwell of a local mall this week. Osmadvacetiletý kuchař, který se nedávno přestěhoval do San Francisca, byl tento týden nalezen mrtvý na schodišti místního obchodního centra. Osmadvacetiletý šéfkuchař, který se nedávno přistěhoval do San Franciska, byl tento týden schodech místního obchodu. Výstupy nejlepšího systému v soutěži: 35/55

42 Jak byl NMT dobrý v roce 2017? SRC MT REF A 28-year-old chef who had recently moved to San Francisco was found dead in the stairwell of a local mall this week. Osmadvacetiletý kuchař, který se nedávno přestěhoval do San Francisca, byl tento týden nalezen mrtvý na schodišti místního obchodního centra. Osmadvacetiletý šéfkuchař, který se nedávno přistěhoval do San Franciska, byl tento týden schodech místního obchodu. SRC There were creative differences on the set and a disagreement. Došlo ke vzniku kreativních rozdílů na scéně a k neshodám. Na place byly tvůrčí rozdíly a neshody. Výstupy nejlepšího systému v soutěži: 35/55

43 Jak byl NMT dobrý v roce 2017? SRC MT REF A 28-year-old chef who had recently moved to San Francisco was found dead in the stairwell of a local mall this week. Osmadvacetiletý kuchař, který se nedávno přestěhoval do San Francisca, byl tento týden nalezen mrtvý na schodišti místního obchodního centra. Osmadvacetiletý šéfkuchař, který se nedávno přistěhoval do San Franciska, byl tento týden schodech místního obchodu. SRC REF MT There were creative differences on the set and a disagreement. Došlo ke vzniku kreativních rozdílů na scéně a k neshodám. Na place byly tvůrčí rozdíly a neshody. Výstupy nejlepšího systému v soutěži: 35/55

44 Jak dobrý je NMT dnes? 36/55 Ave. % Ave. z System CUNI-Transformer uedin Referenční překlad online-b online-a online-g Varování: Lidé překládali celé dokumenty, MT jednotlivé věty. Vyhodnocování probíhalo po jednotlivých větách.

45 MT stále dělá vážné chyby (vítěz 2017) 37/55 SRC... Frank initially stayed in hostels... MT... Frank původně zůstal v Budějovicích... SRC Most of the Clintons income... MT Většinu příjmů Kliniky... SRC The 63-year-old has now been made a special representative... MT 63letý mladík se nyní stal zvláštním zástupcem... SRC He listened to the moving stories of the women. MT Naslouchal pohyblivým příběhům žen.

46 ...a někdy katastrofické chyby 38/55 SRC REF MT SRC REF MT Criminal Minds star Thomas Gibson sacked after hitting producer Thomas Gibson, hvězda seriálu Myšlenky zločince, byl propuštěn po té, co uhodil režiséra Kriminalisté Minsku hvězdu Thomase Gibsona vyhostili po zásahu producenta...add to that its long-standing grudge......přidejte k tomu svou dlouholetou nenávist......přidejte k tomu svou dlouholetou záštitu... (grudge zášť záštita)

47 Reprezentuje neuronová síť věty smysluplně? 39/55 One-hot vektor indikuje konkrétní slovo. Embedding reprezentuje slova ve spojitém prostoru R n. Enkodér pohlcuje slova a vytváří vektorovou reprezentaci celé věty ( ). Dekodér z počátečního stavu generuje výstupní slova.

48 Někdy ano 8000-rozměrný prostor reprezentací vět promítnut do 2D (Sutskever et al., 2014). 40/ I was given a card by her in the garden In the garden, she gave me a card She gave me a card in the garden In the garden, I gave her a card She was given a card by me in the garden 15 I gave her a card in the garden

49 Někdy ne 41/55

50 Sémantický trojúhelník 42/55 Význam Formulace Interpretace Poznání Symbol Referent (denotát)

51 Sémantický trojúhelník 43/55 Význam Danny jde k židli s batohem. Symbol Formulace Interpretace Poznání Referent (denotát)

52 Sémantický trojúhelník 44/55 Význam Danny jde k židli s batohem. Symbol Formulace Interpretace Poznání Referent (denotát)

53 Sémantický trojúhelník 45/55 Význam Danny jde k židli s batohem. Symbol Formulace Interpretace Poznání Referent (denotát)

54 Sémantický trojúhelník 46/55 λp.λc.λb.person(p) Významλp.λc.λb.person(p) chair(c) bag(b) chair(c) bag(b) yellow(b) has(p,b) yellow(b) has(c,b) approach(p,c) approach(p,c) Danny jde k židli s batohem. Symbol Formulace Interpretace Poznání Referent (denotát)

55 Sémantický trojúhelník 47/55 Význam Danny jde k židli s batohem. Symbol Formulace Interpretace Poznání Referent (denotát)

56 Inspirace z oboru vidění (DiCarlo, 2013) 48/55

57 Inspirace z oboru vidění (DiCarlo, 2013) 49/55 Opičí/lidské rozpoznávání objektů zmapováno: Nahraj aktivitu neuronů v různých oblastech mozku: na souboru úloh z rozpoznávání objektů. Záměrně pokryj celou škálu obtížnosti. Najdi takovou oblast, kde lze z aktivity neuronů poznat objekt. Díky elektrodám v opičí hlavě víme, kde už hlava vidí objekty. Na stejném souboru úloh změř i lidi: Když budou mít stejný profil úspěšnosti napříč obtížností úloh asi to mají v hlavě udělané stejně.

58 Od vidění k jazyku (návrh na příští desetiletí) 50/55 Místo elektrod do mozků mluvčích: Najdi úlohy zpracování jazyka rozličné složitosti, kde lidé a neuronová síť budou podávat podobné výkony. = Turingův test. Počítač nemá být lepší než člověk, musí dělat stejné chyby. Studuj chování umělé neuronové sítě: jaká struktura byla nejvhodnější, jaké aktivace neuronů ve kterou chvíli vykazovala. Extrapoluj: lidé to asi mají v hlavě podobně. (Ověřuj neinvazivními metodami, které ještě budou objeveny.)

59 Počítačová lingvistika 51/55 čeština, angličtina, němčina... lingvistika statistika matematika počítačová lingvistika informatika počítače

60 ...spojí filozofii... 52/55 čeština, angličtina, němčina... lingvistika statistika matematika sémiotika filozofie počítačová lingvistika informatika počítače

61 ...spojí filozofii s neurologií. 53/55 čeština, angličtina, němčina... lingvistika statistika matematika sémiotika filozofie počítačová lingvistika neurologie informatika počítače

62 Shrnutí 54/55 Strojový překlad je těžký. Hluboké neuronové sítě často zvládají překlad skvěle. Není zatím přesně jasné, co se sítě učí. Vize: dozvědět se něco o jazyce v mozku mluvčích studiem natrénovaných neuronových sítí.

63 Pozvánka místo poděkování NEUREM 3 : Neural representations ( ) Základní výzkum: trénování na neanotovaných datech; studium, co se sítě učí. 55/55 ELITR: European Live Translator ( ; Strojový překlad a tlumočení mezi všemi jazyky EU a EUROSAI. Technologie Hlavní cíl Pokryto Experimentálně Transkripce řeči En, De Fr, Sp, It, Ru Cs Překlad/tlumočení { En, De } všechny jazyky EU všechny jazyky EUROSAI { En, De, Cs } všechny jazyky EU všechny jazyky EUROSAI Sumarizace angličtina, čeština Bergamot: Browser translation ( ) Offline překlad (ve webovém prohlížeči).