Dette er teknologien som driver Apples Siri, Google Translate – og spamfilteret ditt

– Når du bruker stavekontroll, ordforslag i tekstmeldinger, spamfilteret i eposten, søkeresultater på nett, Siri på iPhone og Google Translate, så er det språkteknologi som ligger i bunnen.

Det sier førsteamanuensis Erik Velldal om språkteknologi og den mest spennende forskningen på feltet i dag. Han er en del av språkteknologigruppen ved Institutt for informatikk ved Universitetet i Oslo.

Dette er teknologi som stadig blir mer aktuell og omtales stadig mer. Men hva er egentlig denne teknologien, og hva vet du egentlig om den?

– Ukjent fagfelt for mange

– Det er nok mange som ikke kjenner til begrepet eller vet at dette er et fagfelt i det hele tatt, selv om de bruker språkteknologi daglig uten å vite det, sier Velldal.

– Men vi merker at veldig mange flere har et mer bevisst forhold til denne teknologien i dag enn for bare noen få år siden, sier Velldal.

Språkteknologi er et tverrfaglig felt, og er en kombinasjon av lingvistikk, informatikk, statistikk, maskinlæring, logikk, filosofi og psykologi, samt en del av det bredere feltet kunstig intelligens.

Språkteknologi kan også beskrives med begreper som computational linguistics (datalingvistikk), language technology, language engineering og natural language processing (NLP). Disse brukes litt om hverandre.

– På norsk sier vi nå gjerne språkteknologi, mens datalingvistikk var mer vanlig tidligere, sier Velldal.

– Hvorfor er språkteknologi viktig, mener du?

– Språket er jo det viktigste verktøyet vi mennesker har for å kommunisere med hverandre. Det er så utrolig effektivt og fleksibelt, sier Velldal.

– Tenk om vi kunne kommunisere med maskiner på den samme måten? Eller om vi kunne få maskiner til nyttiggjøre seg av all den kunnskapen som vi mennesker allerede har formulert og er tilgjengelig på nettet?

Maskinlæring stadig mer sentralt

Velldal forteller at språkteknologien er en gren av AI, og baserer seg på teknikker og innsikter fra en rekke ulike fagfelt – men at maskinlæring over de siste tiårene har blitt stadig mer sentralt.

• Les også: Hva er egentlig kunsitig intelligens? (Ekstra)

Velldal mener at blant annet gode analyser av store data og søketeknologi trenger innsikter fra både maskinlæring og lingvistikk i kombinasjon.

– Effektiv maskinlæring avhenger ofte av at vi har store datasett med eksempler på det vi ønsker at algoritmen skal lære seg, og disse dataene må ofte produseres manuelt, og i mange tilfeller av noen med lingvistisk kompetanse, sier han.

– Dette kan innebære å fortelle algoritmen for eksempel hvilken grammatisk struktur som er riktig for en gitt setning, eller hvilken betydning som er den riktige for et gitt ord i kontekst, eller hvilken følelse som uttrykkes. Så kan algoritmen bruke disse eksemplene til å lære fra, sier Velldal.

– Åpent spørsmål om det er mulig for AI å utvise bevissthet og intelligens

Ifølge Velldal handler språkteknologi som fagfelt om å få dataprogrammer til å forstå det vi kaller for naturlige språk.

– Det vil si menneskelige språk som norsk og engelsk, i motsetning til formelle språk som i matematikken eller programmeringsspråk, sier Velldal.

Velldal påpeker at man jo kan spørre seg hva som ligger i å «forstå språk» – og at full språkforståelse på nivå med et menneske foreløpig er utenfor rekkevidde.

– Det ville kreve at man samtidig klarer å løse det overordnete målet innenfor kunstig intelligens med å få maskiner til å utvise bevissthet og intelligens. Hvorvidt akkurat det er engang prinsipielt mulig er foreløpig et helt åpent spørsmål, sier Velldal.

– Språkteknologiske programmer er gjerne rettet mot en spesifikk oppgave eller anvendelse. Eksempler kan være maskinoversettelse, skrivestøtte, talegjenkjenning, dialogsystemer, semantisk søk, eller uthenting av fakta fra tekst.

Men under alle disse anvendelsene er det ofte noen felles kjerneoppgaver som må løses, forteller Velldal – som for eksempel det å finne de syntaktiske eller semantiske strukturene som binder sammen de ulike delene av en gitt setning.

– I forskingen på språkteknologigruppen på IFI er det gjerne disse mer grunnleggende problemene vi fokuserer på, sier Velldal.

Identifisering av følelser og dyp læring

En av forskningsprosjektene Språkteknologigruppen jobber med nå, handler om såkalt sentimentanalyse.

– Målet her er å få dataprogrammer til å lære seg å identifisere positive og negative følelser slik de uttrykkes i språket.

– Det finnes allerede fritt tilgjengelig teknologi for dette for engelsk, men i likhet med mye annet innen språkteknologi mangler dette fortsatt for norsk språk. I det hele tatt forsøker vi for øyeblikket å fokusere mer på norsk, sier Velldal.

– Hva er den mest spennende forskningen på dette området om dagen?

– I likhet med mange andre felt som baserer seg på maskinlæring så har bruken av såkalt «dyp læring» eksplodert de siste årene. Dette er en type maskinlæringsmetoder som er basert på såkalte kunstige nevrale nettverk.

Han forteller at selv om dette egentlig bygger på ideer som kan spores tilbake til 50-tallet, har gjennombruddene de siste årene gjort at man tenker helt nytt rundt mange problemer innenfor både språkteknologien og andre felt.

Facebook, Apple og Google har egne språkteknologiavdelinger

– Hva er ditt inntrykk av hvordan aktører i næringslivet oppfatter språkteknologi?

– Jeg har inntrykk av at det har skjedd en slags oppvåkning i løpet av de siste par årene. Vi får stadig flere henvendelser fra andre vitenskapelige fagmiljøer og fra næringslivet om hvilke muligheter som finnes.

– I takt med at flere de siste årene har fått øynene opp for maskinlæring og mulighetene som kan ligge i det, så har også flere fått øynene opp for språkteknologi.

Han forteller at teknologigiganter som Facebook, Apple, og Google i lengre tid har hatt egne avdelinger for språkteknologi, og at de også bidrar aktivt til fagfeltet.

– Flere nye spennende norske oppstartsbedrifter tar også i bruk språkteknologi, sier Velldal.

– I henvendelsene som vi mottar så merker vi jo riktignok at enkelte har forhåpninger om at maskinlæring er en slags magisk sort boks som man kan tømme data inn i og få ut akkurat det man trenger, og gjerne helst uten at man på forhånd må vite hva man egentlig er ute etter.

Men slik fungerer det jo naturligvis ikke, forteller Velldal.

– Man må ha en klar forståelse av oppgaven man ønsker å løse, og neste trinn er så gjerne å sørge for at man har data som kan brukes som eksempel på hvordan oppgaven bør løses.

Chatbots populært bruksområde

– Hva er ditt inntrykk av at er de mest populære bruksområdene for teknologien i IT-bransjen?

– Internasjonalt så er sentimentanalyse en av teknologiene som har vist seg å ha veldig mange anvendelser. Mer hjemlig har for øyeblikket den norske oppstarten Convertelligence stor suksess med å skreddersy såkalte chatbots, spørsmål-svar systemer, for ulike kunder.

– Så vidt jeg har forstått er et av de sentrale spørsmålene i Natural Language Processing følgende: “What distinguishes a human being from a machine? To what extent can models from computer science serve to describe human thinking and consciousness?”. Har du noen tanker om dette?

– Dette er snarere et spørsmål for det tradisjonelle prosjektet til kunstig intelligens som sådan, sier Velldal.

– I språkteknologi er ikke ambisjonen å forsøke å skape eller modellere bevissthet, men å få dataprogrammer til å forstå nok av språk til at vi kan gjøre nytte av det.

– Som regel forsøker vi heller ikke å implementere dette på måter som er ment å likne på hvordan vi tror mennesker gjør det.

– Er språkteknologi som chatbots en trussel for visse jobber ?

– Selv om språkteknologi kan og har erstattet visse typer jobber, så er dette først og fremst en type teknologi som vil skape helt nye muligheter og utfylle snarere enn å erstatte dem vi allerede har, mener Velldal.