Sjekk det du har lært — En dag i Alexas liv

Del 1 — Faktaoppgave

1. Koble begrepet til riktig forklaring. Trekk en linje fra begrepet til definisjonen som passer.

Talegjenkjenning (ASR)

—

Systematisk svakhet overfor talemål systemet ikke var trent på

Naturlig språkforståelse (NLU)

—

Eksemplene en KI-modell har lært av

Treningsdata

—

Den konkrete detaljen: hvilken artist, hvilket sted

Dialektbias

—

En rekke trinn der det ene leverer videre til det neste

Pipeline

—

Lyd blir tekst ved å matche lydmønstre

Enhet

—

Tolking av mening i tekst — hva vil brukeren?

2. Kryss av de påstandene som stemmer. Minst to er riktige.

Talegjenkjenning fungerer like godt for alle talemål, fordi algoritmen er smart
Forstår systemet et talemål dårlig, er det som regel fordi treningsdataene inneholdt for lite av det
En stemmeassistent som ikke forstår deg, er ikke «dum» — den har bare aldri hørt deg før
For at assistenten skal bli bedre til å forstå deg, må selskapet lagre opptak av stemmen din
Feiler stasjon 2, kan stasjonene etterpå rette det opp igjen

3. Fyll inn med riktig begrep.

De sju trinnene fra lyd til svar kalles samlet en _____________.

At systemet forstår noen talemål dårligere enn andre, kalles _____________.

Trinnet der lyd blir til tekst kalles _____________.

Eksemplene modellen har lært av, kalles _____________.

4. «Spill Aurora.» Skriv hva stasjon 3 ville notert.

INTENSJON: _____________________________

ENHET: _________________________________

Del 2 — Aktivitetsrefleksjon

5. Hvilken stasjon var du? Hva var jobben din når en setning passerte, og hva sendte du videre?

6. Én runde som gikk galt. Hvilken stasjon gjorde den første feilen? Var det en akustisk, semantisk eller logisk feil — og hvordan vet du det?

7. Deres egen dialekt. Hvordan gikk det da dere kjørte deres eget kort gjennom systemet? Hva måtte selskapet gjort for å fikse det?

🔍 Del 3 — Tankeoppgave (utfordring)

8. Tenk dypere: Noen mennesker snakker utydelig etter et hjerneslag eller på grunn av en sykdom. Stemmestyring kunne vært særlig nyttig nettopp for dem — men systemene forstår dem dårligst av alle. Hvorfor er det slik, og hva må til for å endre det? Hva ville du krevd tilbake om det var din stemme som skulle samles inn?