Как мы клонировали реального учителя

Представьте себе: ваш идеальный преподаватель языка. Тот, кто понимает вас с полуслова, чьим голосом вы заслушиваетесь, кто умеет объяснить самую сложную грамматику так, что она кажется простой и логичной. А теперь представьте, что этот учитель доступен вам 24/7, всегда в хорошем настроении и готов заниматься столько, сколько нужно. Фантастика? Мы в Lingolette тоже долгое время считали это мечтой. Но что, если эту мечту можно воплотить в жизнь с помощью искусственного интеллекта и смежных технологий? Идея «клонировать» лучшего учителя, чтобы сделать его экспертизу доступной каждому, захватила нас давно и стала настоящим вызовом.

Идея витала в воздухе, но как к ней подступиться? Мы поняли, что «идеальный учитель» — это не какой-то абстрактный образ, а вполне конкретный набор качеств. Мысленно «разобрав» его на составляющие, мы выделили три кита, на которых держится эффективное обучение:

С такой «картой сокровищ» в руках мы и отправились в наше технологическое приключение.

Клонирование голоса – технология, которая уже не первый год будоражит умы. Но одно дело – забавная озвучка мема, и совсем другое – создание интерактивного ИИ-репетитора, который должен вести живой диалог. Здесь мы столкнулись с рядом серьезных препятствий. Во-первых, задержка: кому нужен собеседник, голос или текстовый ответ которого «зависает» на пару секунд перед каждым ответом? В изучении языка это критично. Во-вторых, нужно было добиться не просто роботизированного чтения, а естественного, живого звучания. И, конечно, классическая проблема – многие системы требовали огромного количества аудиозаписей «донора» для обучения, что не всегда реально.

После долгих поисков и экспериментов наш выбор пал на генеративно-состязательные сети (GAN). Эта архитектура, где одна нейросеть-«художник» пытается создать реалистичную речь, а другая нейросеть-«критик» старается отличить её от настоящей, показала себя блестяще. Мы использовали наработки от OpenAudio, и GAN позволил нам добиться удивительной натуральности голоса и эмоциональной окраски даже при работе с относительно небольшими объемами данных.

Голос – это важно, но это лишь фасад. Настоящий вызов – научить ИИ говорить как конкретный человек: использовать его излюбленные словечки, копировать манеру объяснения, даже перенимать его чувство юмора. Какую нейронку выбрать для такой тонкой работы?

Наши первые эксперименты, честно говоря, были поводом и для смеха, и для легкого отчаяния. Представьте себе цифрового учителя, который вдруг начинает сыпать неуместным сленгом (последствия обучения на слишком широком и нефильтрованном датасете) или реагирует на ваши вопросы с эмоциями, которые совершенно не к месту. Стало очевидно: базовую модель нужно серьезно дообучать, прицельно «скармливая» ей стиль конкретного человека.

Решение пришло с комбинацией нескольких подходов. Мы начали скрупулезно собирать нужный объём видео- и аудиоматериалов наших «прототипов» – реальных преподавателей и полиглотов. Затем эти записи транскрибировались в текст. Но настоящим успехом стало использование технологии CAG (Cache-Augmented Generation). Мы создали специализированную «базу знаний», состоящую из некоторых текстов и большинства речевых паттернов конкретного учителя, и научили нашу большую языковую модель (LLM) обращаться к этой базе при генерации ответов. Это позволило ИИ не просто имитировать поверхность, а как бы «консультироваться» с экспертизой и стилем оригинала. При всём при этом оно работало очень быстро.

Теория – это прекрасно, но как наши разработки поведут себя в «полевых условиях»?

Наш первый успешный тест был немного хулиганским: мы решили «клонировать» Дональда Трампа. Огромное количество его публичных выступлений и текстов сделало его идеальным кандидатом для отработки технологий. ИИ-Трамп заговорил узнаваемым голосом и характерными фразами – это был успех, подтвердивший жизнеспособность наших идей.

Но Трамп – это скорее эффектное демо. Нам нужен был настоящий эксперт в языках, чей стиль и методику мы могли бы передать ученикам. И тут нам невероятно повезло: к нашей команде присоединилась Линди Боутс (Lindie Botes), известный YouTube-блогер и полиглот. Её энтузиазм, уникальный подход к освоению языков и огромная библиотека видео- и аудиоконтента стали для нас бесценным кладом.

Создание цифрового двойника Линди стало настоящим моментом истины. Мы дали ей возможность пообщаться со своим ИИ-клоном, и первая реакция Линди, когда она услышала, как «она сама» отвечает на вопросы, была незабываема: «Это так крипово — разговаривать с самой собой!». Но за этим первым удивлением, граничащим с легким шоком, пришло признание: клон действительно был поразительно похож. Он давал советы и объяснял материал так, как это сделала бы сама Линди, причём, естественно, её собственным голосом.

Успех с Линди вдохновил нас, но работа далека от завершения. Сейчас наши усилия сосредоточены на дальнейшем снижении задержки – мы стремимся к тому, чтобы общение с ИИ-учителем было таким же естественным и быстрым, как с живым человеком. Параллельно мы расширяем наш «педагогический состав»: начинаем переговоры с другими талантливыми преподавателями и языковыми экспертами, чтобы предложить пользователям выбор из целой плеяды ИИ-наставников, каждый со своим уникальным стилем и специализацией. И да, Дональд тоже останется, для желающих. Да и вообще, пишите в комментах, кого ещё добавить just for lulz, так сказать.

Путь от смелой идеи до работающего прототипа был непростым, но невероятно увлекательным. Сегодня мы стоим на пороге того, чтобы представить нашим пользователям фичу для изучения языков, которую многие из них просили. Ваш любимый языковой гуру, всегда рядом, в вашем смартфоне или компьютере, готовый терпеливо объяснять, практиковать с вами диалоги и вести вас к вершинам языкового мастерства.

В общем, следите за нашими новостями в соцсетях – будущее изучения языков уже здесь, и оно обещает быть персонализированным, увлекательным и невероятно эффективным!