Коли Google Translate був запущений ще в 2006 році — з метою усунення глобальних мовних бар’єрів — він підтримував лише дві мови з обмеженими алгоритмами прогнозування. Через десять років скінчилось 500 мільйонів чоловік використовували Google Translate, щодня перекладаючи понад 100 мільярдів слів 109 різними мовами. Такий значний стрибок в автоматичному перекладі був би неможливий без двох проривних технологій: машинного перекладу (MT) і штучного інтелекту (AI).
Якщо ви пропустили, машинний переклад — це процес використання штучного інтелекту для автоматичного перекладу вмісту з однієї мови на іншу, не покладаючись на внесок людини. Штучний інтелект знаходиться в центрі розвитку галузі машинного перекладу.
Тепер вам, мабуть, цікаво, яка роль AI в машинному перекладі, і чому він має такий підривний потенціал для перекладацької галузі? Давайте спочатку розглянемо роль ШІ в машинному перекладі.
Роль штучного інтелекту в машинному перекладі
Хоча ШІ був одним із головних каталізаторів розвитку індустрії машинного перекладу, важливо спочатку зрозуміти, на чому ми знаходимося сьогодні. ШІ та машинний переклад все ще знаходяться на стадії технологічного становлення. Незважаючи на значні зміни, більшість машинних перекладів все ще потребує людського нагляду за контекстом і точністю. Отже, машини найближчим часом не замінять людських перекладачів. Але, з іншого боку, жоден людський перекладач не може зрівнятися зі швидкістю та пропускною здатністю машинного перекладу.
З огляду на це, механізми перекладу ніколи не були настільки близькими до того, щоб замінити перекладачів-людей, але все ж таки вирізали собі значне місце завдяки швидкому розвитку ШІ. Простіше кажучи, AI допомагає системам перекладу стати розумнішими, збираючи, аналізуючи та інтерпретуючи великі набори даних. Оскільки мова постійно розвивається, механізми перекладу повинні постійно підтримувати темп, щоб мати можливість наблизитися до викорінення міжмовних кордонів. Отже, як саме AI допомагає системам перекладу постійно розвиватися?
Наприклад, Google Translate використовує AI та глибоке навчання, відомі як нейронний машинний переклад (NMT). Це метод машинного перекладу, який використовує штучну нейронну мережу для прогнозування ймовірності послідовності слів. Тому замість того, щоб перекладати речення слово в слово, механізми перекладу на основі штучного інтелекту будуть вивчати значення цілих речень. На сьогоднішній день нейронний машинний переклад є найдосконалішим підходом до машинного перекладу, який значно випереджає попередні моделі машинного перекладу, засновані на правилах, за граматичною та контекстною точністю. Це та сама технологія, яка дає точніші пропозиції, коли ви вводите текст на телефоні.
По суті, нейронна мережа Google Translate на основі штучного інтелекту здатна до глибокого навчання — просунутого методу машинного навчання, який також використовується в автомобілях, що самостійно керують, і технології розпізнавання облич. У машинному перекладі нейронні мережі використовують мільйони прикладів, щоб вивчати та створювати більш точні та природні переклади з часом. Нейронна мережа Google одночасно перекладає цілі речення, здатні кодувати семантику речення, а не запам’ятовувати її з фрази в фразу.
ШІ та глибоке навчання створили зміну парадигми в перекладацькій галузі, що призвело до швидшого та економічного перекладу. Професійні перекладачі все більше покладаються на машинний переклад, який добре працює з певними типами текстів, які вимагають менше знань у тематиці та значного постредагування. Тепер давайте подивимося на деякі з основних варіантів використання машинного перекладу на основі штучного інтелекту та розглянемо, що нас чекає в майбутньому.
Штучний інтелект усуває мовний бар’єр
Завдяки подальшому розвитку нейронних мереж машинного перекладу, ШІ та алгоритми глибокого навчання створили численні нові випадки використання автоматизованого машинного перекладу. Як наслідок, велика кількість галузей промисловості почали впроваджувати технологію.
Уряд SDL — глобальний новатор у технологіях мовного перекладу — використовує свою систему машинного перекладу, щоб перекладати стрічки новин соціальних мереж у режимі реального часу, щоб пропонувати уряду корисну інформацію.
Індустрія охорони здоров’я також знайшла користь у машинному перекладі, як Canopy Speak реалізував його для створення першого медичного перекладача. Canopy Speak стверджує, що пропонує найбільший корпус попередньо перекладених медичних фраз у галузі. Це дозволяє лікарям задавати питання своїм пацієнтам, які не розмовляють англійською мовою, за допомогою мовного перекладу. Наразі він пропонує лише односторонній канал зв’язку.
Це лише два приклади компаній, які покладаються на машинний переклад, але ця технологія була запроваджена в багатьох інших галузях, включаючи електронну комерцію, фінанси, юридичну діяльність, програмне забезпечення та технології. The Армія США навіть впровадила систему машинного перекладу іноземною мовою яка пропонує солдатам машинний переклад за допомогою тексту та мови.
Хоча машинний переклад на основі штучного інтелекту вже усуває міжмовні мовні бар’єри, все ще існує потреба у більшому семантичному та контекстному розумінні. Наступна хвиля інновацій у ШІ, ймовірно, запровадить користувацькі термінологічні глосарії, які можна буде вибирати відповідно до типу перекладу. Надія на індивідуальні глосарії полягає в тому, що вони забезпечать більшу точність для перекладів, які вимагають більшого знання предмета. Майбутні нейронні мережі також розроблятимуть навчання машинному перекладу на ходу, що означає, що механізми перекладу зможуть навчатися в режимі реального часу під час процесу перекладу.
МАЛЬНА РОБОТА є однією з найбільш значущих компаній, що займаються розвитком AI. Його мережа штучного інтелекту на основі блокчейну поєднує ефективність штучного інтелекту з роздільною здатністю експертів, щоб створити набори даних, які роблять ШІ розумнішим. Відкритий біржовий майданчик AIWORK спеціалізується на машинній транскрипції AI, перекладах та створенні високоякісних метаданих AI для онлайн-відео.
Щоб опублікувати статті на нашому веб-сайті, зв’яжіться з нами за допомогою електронної пошти або одного з облікових записів, зазначених нижче.
Джерело: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/