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The Economist

Technology Quarterly: Finding a Voice

Computers have got much better at translation, voice recognition and speech synthesis, says Lane Greene. But they still don’t understand the meaning of language.

The Economist, 2017

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Increasingly sophisticated language technologies are gradually becoming part of everyday life.

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Editorial Rating

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualities

Comprehensive
Scientific
Applicable

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Recommendation

From Terminator and I, Robot to Ex Machina and Blade Runner, many films have imagined the existence of human-like, intelligent machines. While artificial intelligence has been making huge progress, one area stubbornly remains the domain of humans: the ability to understand the meaning of language. Lane Greene, deputy editor for books and arts for The Economist and author of You Are What You Speak, looks at language technology research and its many obstacles and challenges. getAbstract recommends this article to anyone fascinated by the future of language technologies.

Summary

Real progress in language technologies began with the availability of powerful processors and large amounts of data.

Research into automatic language processing started over 60 years ago, but has only really taken off over the last few years. Language is often messy, so traditional rules-based approaches, like writing rules that help the machine break down sentences, were limited. Instead, researchers adopted a “brute force” approach, scouring large amounts of human language data – such as translations, recordings and transcriptions – and then analyzing language patterns. Digital neural networks (mathematical models that mimic the way the brain learns) helped the machines establish these patterns. This “deep learning” technology needed powerful hardware to process the data, so researchers started using graphical processing units (GPUs) found in video games.

To recognize speech and match sounds to words, machines need “training” data from recordings and transcriptions.

Language is made up from phonemes...

About the Author

Lane Greene is The Economist’s deputy editor of books and arts, and author of You Are What You Speak, a book about the politics of language around the world.

The Economist

Technology Quarterly: Finding a Voice

Computers have got much better at translation, voice recognition and speech synthesis, says Lane Greene. But they still don’t understand the meaning of language.

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Qualities

Recommendation

Summary

Real progress in language technologies began with the availability of powerful processors and large amounts of data.

To recognize speech and match sounds to words, machines need “training” data from recordings and transcriptions.

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