Potencjał tłumaczenia maszynowego opartego na sztucznej inteligencji

Kiedy tłumacz Google został uruchomiony w 2006 r. — mając na celu wyeliminowanie globalnych barier językowych — obsługiwał tylko dwa języki z ograniczonymi algorytmami predykcyjnymi. Dziesięć lat później koniec 500 mln osób korzystali z Tłumacza Google, tłumacząc ponad 100 miliardów słów dziennie w 109 różnych językach. Tak znaczący skok w tłumaczeniach automatycznych nie byłby możliwy bez dwóch przełomowych technologii: tłumaczenia maszynowego (MT) i sztucznej inteligencji (AI).

Jeśli to przeoczyłeś, tłumaczenie maszynowe to proces wykorzystujący sztuczną inteligencję do automatycznego tłumaczenia treści z jednego języka na inny, bez polegania na wkładzie człowieka. Sztuczna inteligencja jest sercem rozwoju branży tłumaczeń maszynowych.

Teraz z pewnością zastanawiasz się, jaka jest rola sztucznej inteligencji w tłumaczeniach maszynowych i dlaczego ma ona tak rewolucyjny potencjał dla branży tłumaczeniowej? Przyjrzyjmy się najpierw roli sztucznej inteligencji w tłumaczeniach maszynowych.

Rola sztucznej inteligencji w tłumaczeniu maszynowym

Chociaż sztuczna inteligencja jest jednym z głównych katalizatorów rozwoju branży tłumaczeń maszynowych, ważne jest, aby najpierw zrozumieć, na czym stoimy dzisiaj. Sztuczna inteligencja i tłumaczenia maszynowe są wciąż w powijakach technologicznych. Pomimo znaczących zmian większość tłumaczeń maszynowych nadal wymaga nadzoru człowieka pod względem kontekstu i dokładności. Dlatego maszyny w najbliższym czasie nie zastąpią ludzkich tłumaczy. Ale z drugiej strony żaden tłumacz nie jest w stanie dorównać szybkości i wydajności tłumaczeniom maszynowym.

Biorąc to pod uwagę, silniki tłumaczeniowe nigdy nie były tak blisko zastąpienia ludzkich tłumaczy, ale mimo to wypracowały sobie znaczące miejsce dzięki szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji. Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja pomaga silnikom tłumaczącym stać się inteligentniejszymi, gromadząc, analizując i interpretując duże zbiory danych. Ponieważ język stale się rozwija, silniki tłumaczeniowe muszą stale dotrzymywać mu tempa, aby być w stanie zbliżyć się do wyeliminowania granic międzyjęzykowych. Zatem w jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga w ciągłym rozwoju silników tłumaczeniowych?

Na przykład Tłumacz Google wykorzystuje sztuczną inteligencję i głębokie uczenie się, znane jako tłumaczenia maszynowe neuronowe (NMT). Jest to metoda tłumaczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczną sieć neuronową do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia sekwencji słów. Zamiast więc tłumaczyć zdanie słowo w słowo, silniki tłumaczeniowe oparte na sztucznej inteligencji nauczą się znaczenia całych zdań. Jak dotąd neuronowe tłumaczenie maszynowe jest najbardziej zaawansowanym podejściem do tłumaczeń maszynowych, znacznie przewyższającym poprzednie modele tłumaczenia maszynowego oparte na regułach pod względem dokładności gramatycznej i kontekstowej. Jest to ta sama technologia, która zapewnia dokładniejsze sugestie podczas pisania na telefonie.

Zasadniczo sieć neuronowa oparta na sztucznej inteligencji Tłumacza Google jest zdolna do głębokiego uczenia się – zaawansowanej metody uczenia maszynowego stosowanej również w samochodach autonomicznych i technologii rozpoznawania twarzy. W tłumaczeniu maszynowym sieci neuronowe korzystają z milionów przykładów, aby z biegiem czasu uczyć się i tworzyć dokładniejsze i bardziej naturalne tłumaczenia. Sieć neuronowa Google tłumaczy na raz całe zdania i jest w stanie zakodować semantykę zdania, zamiast zapamiętywać je od frazy do frazy.

Sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się spowodowały zmianę paradygmatu w branży tłumaczeniowej, co zaowocowało szybszymi i bardziej opłacalnymi tłumaczeniami. Zawodowi tłumacze w coraz większym stopniu polegają na tłumaczeniach maszynowych, które dobrze sprawdzają się w przypadku niektórych typów tekstów, które wymagają mniejszej wiedzy merytorycznej i znacznej edycji końcowej przez człowieka. Przyjrzyjmy się teraz niektórym głównym przypadkom użycia tłumaczeń maszynowych opartych na sztucznej inteligencji i temu, co nas czeka w przyszłości.

Sztuczna inteligencja eliminuje barierę językową

Dzięki dalszemu rozwojowi neuronowych sieci tłumaczenia maszynowego sztuczna inteligencja i algorytmy głębokiego uczenia stworzyły wiele nowych przypadków użycia zautomatyzowanych tłumaczeń maszynowych. W rezultacie duża liczba branż zaczęła wdrażać tę technologię.

Rząd SLD — światowy innowator w technologii tłumaczeń językowych — wykorzystuje swój system tłumaczenia maszynowego do tłumaczenia w czasie rzeczywistym kanałów informacyjnych z mediów społecznościowych, aby zapewnić rządowi przydatne informacje.

Branża opieki zdrowotnej znalazła również zastosowanie w tłumaczeniach maszynowych, as Canopy Mów wdrożył go, aby stworzyć pierwszą aplikację do tłumaczenia medycznego. Canopy Speak twierdzi, że oferuje największy w branży zbiór wstępnie przetłumaczonych zwrotów medycznych. Umożliwia lekarzom zadawanie pytań nieanglojęzycznym pacjentom za pomocą tłumaczenia tekstu na mowę. Obecnie oferuje wyłącznie jednokierunkowy kanał komunikacji.

To tylko dwa przykłady firm polegających na tłumaczeniu maszynowym, ale technologia ta została wdrożona w wielu innych branżach, w tym w handlu elektronicznym, finansach, prawie, oprogramowaniu i technologii. The Armia amerykańska wdrożyła nawet system automatycznego tłumaczenia języków obcych która oferuje żołnierzom tłumaczenia maszynowe za pośrednictwem tekstu i mowy.

Chociaż tłumaczenia maszynowe oparte na sztucznej inteligencji eliminują już międzyjęzyczne bariery językowe, nadal istnieje potrzeba lepszego zrozumienia semantyki i kontekstu. Następna fala innowacji w sztucznej inteligencji prawdopodobnie wprowadzi niestandardowe glosariusze terminologiczne, które można wybrać w zależności od rodzaju tłumaczenia. Nadzieja wynikająca z niestandardowych glosariuszy polega na tym, że zapewnią one większą dokładność w przypadku tłumaczeń wymagających większej wiedzy merytorycznej. W przyszłości sieci neuronowe będą również rozwijać szkolenia w zakresie tłumaczeń maszynowych typu „on-the-go”, co oznacza, że ​​silniki tłumaczeniowe będą mogły uczyć się w czasie rzeczywistym podczas procesu tłumaczenia.

AIPRACA jest jedną z najważniejszych firm zajmujących się rozwojem AI. Jej sieć sztucznej inteligencji oparta na blockchainie łączy wydajność sztucznej inteligencji z rozdzielczością ludzkich ekspertów, aby tworzyć zbiory danych, które czynią sztuczną inteligencję inteligentniejszą. Otwarty rynek AIWORK, pozyskiwany od społeczności, specjalizuje się w transkrypcji maszynowej AI, tłumaczeniach i tworzeniu wysokiej jakości metadanych AI dla filmów online.

Aby opublikować artykuły na naszej stronie, skontaktuj się z nami przez e-mail lub jedno z kont wymienionych poniżej.

Najnowsze posty autora gościa (zobacz wszystkie)