Yapay zeka dünya çapında endüstrileri yeniden şekillendirmeye devam ettikçe, yerel olarak inşa edilmiş, kültürel olarak uyumlu teknolojilerin gelişimi ivme kazanıyor.
BAE’de bir şirket uzun süredir devam eden bir zorlukla mücadele ediyor: doğru Arapça konuşma tanıma. Dubai merkezli CNTXT AI, kısa süre önce Arapça için özel olarak tasarlanmış ve binlerce saatlik bölgesel ses verisi üzerine eğitilmiş bir konuşmadan metne modeli olan Munsit ‘i tanıttı.
CNTXT AI CEO’su Muhammed Ebu Şeyh ile BAE’de bu teknolojiyi inşa etmenin neden önemli olduğu, Arap lehçelerinin karmaşıklığı ve bunun bölgedeki AI’nın geleceği için ne anlama geldiği hakkında konuştuk.
Küresel devlerin zaten alana hakim olduğu Birleşik Arap Emirlikleri’nde Arapça bir konuşma tanıma modeli oluşturmanız için size ilham veren neydi?
Munsit’i kurduk çünkü küresel teknoloji devleri sorunumuzu çözmüyordu. Arapça ses teknolojisi uzun zamandır yetersiz hizmet görüyor. Çoğu model ingilizce için tasarlanmıştır, ardından Arapça için uyarlanmıştır, bu da düşük doğruluğa ve yanlış anlaşılan lehçelere yol açar. Açık bir ihtiyaç gördük ve harekete geçme sorumluluğunu hissettik. Yapay zekanın öncüsü vizyonu ve altyapısı ile BAE, ideal fırlatma rampasını sundu. Sadece yapay zekayı benimsemeyi değil, onu inşa etmeyi taahhüt eden bir ülke.
Munsit’e yol açan şey buydu: Arapça için sıfırdan tasarlanmış, lehçelerimizi, verilerimizi ve bölgemizi yansıtan bir model. Yapay zeka tüketicisinden yapay zeka üreticisine geçişi hızlandırmak istedik.
Birçoğu Arapça’nın teknolojideki sınırlamaları hakkında konuşuyor, ancak çok azı bunu bu ölçekte ele aldı. Karşılaştığınız dilsel veya kültürel zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?
Birçoğu Arapça’yı yapay zeka için çok karmaşık görse de, bunu stratejik bir fırsat olarak görüyoruz. Asıl zorluk dil değildi, verilerdi. Çevrimiçi içeriğin yüzde 5’inden azı Arapçadır ve daha azı eğitim için kullanılabilir. Veriler yeni yağ ise, yapılandırılmamış veriler rafine edilmemiş yağdır — potansiyel dolu ancak işlenene kadar işe yaramaz. Yüksek kaliteli veriler olmadan, yüksek performanslı modeller oluşturamazsınız, bu yüzden bu sorunu kendimiz çözdük.
30.000 saatten fazla ham Arapça sesi işleyen ve onu büyük ölçekli eğitime hazır temiz, yüksek kaliteli bir veri kümesine dönüştüren ölçeklenebilir, algoritmik bir yaklaşım olan zayıf denetimi kullanarak sıfırdan bir veri hattı geliştirdik. Bu bize Munsit’i Arapça’nın gerçekte nasıl konuşulduğu, geleneksel yöntemlerin eşleşemeyeceği bir hızda ve maliyetle eğitme temeli verdi.
bu kadar büyük ve temsili bir Arapça veri kümesini nasıl sağladınız ve bu süreçte bölgenin sesleri hakkında ne öğrendiniz?
Arapça konuşma veri setimizi sıfırdan oluşturduk, çok çeşitli gerçek dünya ortamlarından sesler elde ettik – haber yayınları, gündelik konuşmalar, halka açık arşivler ve bölgedeki günlük etkileşimler. Diyalektik varyasyonu yakaladık ve dilin ardındaki yaşanmış deneyimi belgelediğimizi çabucak fark ettik. Tarih, coğrafya ve kültürün şekillendirdiği bu farklılıklar dilbilimden daha fazlasıdır. Bunlar kimlik ve aidiyet ifadeleridir.
CNTXT Yapay Zeka buna ‘egemen teknoloji’ diyor – bu, BAE’nin küresel yapay zeka gelişimindeki yeri için ne anlama geliyor?
Egemen Yapay Zeka, verilerin, altyapının ve sonuçların tam mülkiyeti anlamına gelir. BAE’de bu, her düzeyde ulusal yatırım ve yapay zekaya hazır olma anlamına gelir. Munsit bu vizyonun bir sonucudur: yerel olarak inşa edilmiş, güvenli bir şekilde konuşlandırılmış ve ülkenin dijital öncelikleriyle uyumlu hale getirilmiştir.
BAE, yapay zekada kendi yolunu belirliyor; bölgesel kimliği yansıtan ve yerel ihtiyaçlara hizmet eden modeller oluşturmak. Veri egemenliği bu misyonun merkezinde yer alır. Veriler değerlidir ve bizim elimizde kalmalıdır. BAE, güvenilir, kültürel temelli teknolojiyi ihraç eden küresel yapay zekada katılımcıdan standart belirleyiciye bu şekilde geçiyor.
Bu atılım, özellikle eğitim, kamu hizmetleri veya içerik oluşturma alanlarında günlük Arapça konuşanlar için ne anlama geliyor?
Arapça konuşanlar artık onları bağlamsal doğruluk ve hızla gerçek zamanlı olarak anlayan bir modele sahipler. Eğitimde, erken öğrenenler ve okuryazar olmayan kullanıcılar için lehçeye duyarlı araçlar sağlar. Öğrencilerin gerçekte nasıl konuştuklarını yansıtan sesli geri bildirim sunan Emirlik teknoloji platformlarını hayal edin. Hükümette, özellikle yorumlamanın bozulabileceği yargı ortamlarında lehçe çeşitliliğini ele alır. Munsit bu farklılıkları tespit eder, doğru bir şekilde kopyalar ve çıktıyı Emirlik Arapçası gibi biçimlerde yerelleştirir. Medyada hızlı, ölçeklenebilir transkripsiyon ve indekslemeye güç vererek Arapça içeriğin bulunmasını, dağıtılmasını ve para kazanılmasını kolaylaştırır.
Munsit’i inşa etmede yerli yeteneklerin rolü ne kadar büyüktü ve bunu BAE’deki genç yapay zeka geliştiricileri için bir dönüm noktası olarak görüyor musunuz?
Munsit, kendi yetiştirdiği yeteneklerle şekillendi – her katman bölgesel elleri ve bölgesel sesleri yansıtıyor. Ve evet, bu bir dönüm noktası. Çığır açan yapay zeka oluşturmak için bölgeden ayrılmanıza gerek yok. Altyapı burada. Başkent burada. Hırs burada. Ekosistem hazır. Sadece bölgeden icat edebilir ve uygulayamaz ve küresel olarak liderlik edebilirsiniz. Bu, yeni nesil için geçerliliktir: dünya standartlarında yapay zeka tam burada inşa edilebilir ve inşa edilecektir.
Munsit ve bir bütün olarak Arapça sesli AI için sırada ne var?
Sıradaki ne? Burada tasarlanan ve dünya çapında dağıtılan yeni nesil Arapça ilk ürünler. Munsit, yapay zekayı egemen bir şekilde hazırlamak, test etmek ve dağıtmak için kullanılan araçların yanı sıra daha geniş yapay zeka yığınımızda ses katmanı görevi görür. Bu temelden hızla genişliyoruz: alana özgü ses aracıları ve çok dilli lehçe değiştirme. En heyecan verici gelişmelerden biri: Emirlik ve Suudi lehçeleriyle başlayan Arapça Metin-Konuşma paketimiz. Yerleşik yerel ses yeteneğiyle, tam yığın ses altyapısına doğru atılmış önemli bir adım olan bölgenin en hızlı, en doğru Arapça tt’lerini sunuyoruz.
BAE’de dünya standartlarında teknoloji inşa etmeyi hayal eden genç bir geliştiriciye veya dilbilimciye burada ne söylerdiniz?
Şimdi başla. Hızlı hareket et. İzne ihtiyacın yok. Zaten dünyadaki en yapay zekaya hazır uluslardan birindesiniz. Öyleyse inşa et. Sadece yetişmeyi hayal etme. Liderlik etme hayali. Çünkü geleceği kendi dilimizde kurmazsak, kendi sorunlarımızı çözmezsek kim çözecek?
