როდესაც გუგლის თარგმანი ამოქმედდა ჯერ კიდევ 2006 წელს - მიზნად ისახავდა გლობალური ენობრივი ბარიერების აღმოფხვრას - ის მხარს უჭერდა მხოლოდ ორ ენას, შეზღუდული პროგნოზირების ალგორითმებით. ათი წლის შემდეგ, დასრულდა 500 მილიონი ადამიანი იყენებდნენ Google Translate-ს, თარგმნიდნენ დღეში 100 მილიარდ სიტყვას 109 სხვადასხვა ენაზე. ავტომატურ თარგმანში ასეთი მნიშვნელოვანი ნახტომი შეუძლებელი იქნებოდა ორი გარღვევის ტექნოლოგიის გარეშე: მანქანური თარგმანი (MT) და ხელოვნური ინტელექტი (AI).
იმ შემთხვევაში, თუ ის გამოგრჩათ, მანქანური თარგმანი არის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების პროცესი, რათა ავტომატურად თარგმნოს შინაარსი ერთი ენიდან მეორეზე, ადამიანის წვლილის დაყრის გარეშე. ხელოვნური ინტელექტი მანქანური თარგმანის ინდუსტრიის განვითარების ცენტრშია.
ახლა, აუცილებლად გაინტერესებთ, რა როლი აქვს AI-ს მანქანურ თარგმანში და რატომ აქვს მას ასეთი დამღუპველი პოტენციალი მთარგმნელობითი ინდუსტრიისთვის? მოდით, ჯერ გავითვალისწინოთ ხელოვნური ინტელექტის როლი მანქანურ თარგმანში.
ხელოვნური ინტელექტის როლი მანქანურ თარგმანში
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი იყო მანქანური თარგმანის ინდუსტრიის განვითარების ერთ-ერთი მთავარი კატალიზატორი, მნიშვნელოვანია, პირველ რიგში გავიგოთ, სად ვდგავართ დღეს. ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური თარგმანი ჯერ კიდევ ტექნოლოგიურ საწყის ეტაპზეა. მიუხედავად მნიშვნელოვანი განვითარებისა, მანქანური თარგმანის უმეტესობა მაინც მოითხოვს ადამიანის ზედამხედველობას კონტექსტისა და სიზუსტისთვის. ასე რომ, მანქანები მალე არ ჩაანაცვლებენ ადამიანურ თარჯიმნებს. მაგრამ, მეორეს მხრივ, ვერც ერთი მთარგმნელი ვერ შეედრება მანქანური თარგმანის სიჩქარეს და გამტარუნარიანობას.
როგორც ითქვა, მთარგმნელობითი ძრავები არასოდეს ყოფილა ისე ახლოს, რომ ჩაანაცვლეს ადამიანური მთარგმნელები, მაგრამ მაინც მნიშვნელოვანი ადგილი დაიკავეს საკუთარი თავისთვის, ხელოვნური ინტელექტის სწრაფად განვითარებადი სფეროს წყალობით. მარტივად რომ ვთქვათ, AI ეხმარება მთარგმნელობით ძრავებს გახდნენ უფრო ჭკვიანები მონაცემთა დიდი ნაკრების შეგროვებით, ანალიზით და ინტერპრეტაციით. იმის გამო, რომ ენა მუდმივად ვითარდება, მთარგმნელობითმა ძრავებმა მუდმივად უნდა შეინარჩუნონ ტემპი, რათა შეძლონ მიუახლოვდნენ ლინგვისტური საზღვრების აღმოფხვრას. მაშ, როგორ ეხმარება AI მთარგმნელობით ძრავებს განუწყვეტლივ განვითარებაში?
Google Translate, მაგალითად, იყენებს AI და ღრმა სწავლებას, რომელიც ცნობილია როგორც ნერვული მანქანური თარგმანი (NMT). ეს არის მანქანური თარგმნის მეთოდი, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ნერვულ ქსელს სიტყვების თანმიმდევრობის ალბათობის პროგნოზირებისთვის. ამრიგად, წინადადების სიტყვასიტყვით თარგმნის ნაცვლად, AI-ზე დაფუძნებული მთარგმნელობითი ძრავები შეისწავლიან მთელი წინადადებების მნიშვნელობას. დღემდე, ნერვული მანქანური თარგმანი არის ყველაზე მოწინავე მიდგომა მანქანური თარგმანისადმი, რომელიც ბევრად აღემატება წინა წესებზე დაფუძნებულ მანქანური თარგმანის მოდელებს გრამატიკული და კონტექსტური სიზუსტით. ეს არის იგივე ტექნოლოგია, რომელიც გაძლევს უფრო ზუსტ შემოთავაზებებს ტელეფონზე აკრეფისას.
არსებითად, Google Translate-ის AI-ზე დაფუძნებულ ნერვულ ქსელს შეუძლია ღრმა სწავლა - მანქანური სწავლის მოწინავე მეთოდი, რომელიც ასევე გამოიყენება თვითმართველ მანქანებში და სახის ამოცნობის ტექნოლოგიაში. მანქანური თარგმანისას, ნერვული ქსელები იყენებენ მილიონობით მაგალითს, რათა ისწავლონ და შექმნან უფრო ზუსტი და ბუნებრივი თარგმანი დროთა განმავლობაში. Google-ის ნერვული ქსელი თარგმნის მთელ წინადადებებს ერთდროულად, რომელსაც შეუძლია წინადადების სემანტიკის კოდირება, ვიდრე ფრაზები-ფრაზების დამახსოვრება.
ხელოვნურმა ინტელექტუალმა და ღრმა სწავლებამ შექმნა პარადიგმის ცვლილება მთარგმნელობით ინდუსტრიაში, რის შედეგადაც მოხდა უფრო სწრაფი და ეკონომიური თარგმანი. პროფესიონალი მთარგმნელები სულ უფრო მეტად ეყრდნობიან მანქანურ თარგმანს, რომელიც კარგად მუშაობს გარკვეული ტიპის ტექსტებთან, რომლებიც საჭიროებენ ნაკლებ გამოცდილებას საკითხთან დაკავშირებით და მნიშვნელოვან ადამიანურ რედაქტირებას. ახლა, მოდით გადავხედოთ AI-ზე დაფუძნებული მანქანური თარგმანის გამოყენების რამდენიმე ძირითად შემთხვევას და რა გველოდება მომავალში.
ხელოვნური ინტელექტი ანადგურებს ენობრივ ბარიერს
ნერვული მანქანური თარგმანის ქსელების შემდგომი განვითარებით, ხელოვნური ინტელექტისა და ღრმა სწავლის ალგორითმებმა შექმნეს მრავალი ახალი გამოყენების შემთხვევა ავტომატური მანქანური თარგმანისთვის. შედეგად, უამრავმა ინდუსტრიამ დაიწყო ტექნოლოგიის დანერგვა.
SDL მთავრობა — გლობალური ნოვატორი ენების თარგმნის ტექნოლოგიაში — იყენებს მანქანური თარგმანის სისტემას სოციალური მედიის ახალი ამბების რეალურ დროში თარგმნისთვის, რათა მთავრობას ქმედითი მოსაზრებები შესთავაზოს.
ჯანდაცვის ინდუსტრიამ ასევე იპოვა სარგებლობა მანქანურ თარგმანებში, როგორც Canopy Speak განხორციელდა იგი პირველი სამედიცინო მთარგმნელის აპლიკაციის შესაქმნელად. Canopy Speak აცხადებს, რომ გთავაზობთ ინდუსტრიაში წინასწარ თარგმნილი სამედიცინო ფრაზების უდიდეს კორპუსს. ეს საშუალებას აძლევს ექიმებს დაუსვან კითხვები მათ არაინგლისურენოვან პაციენტებს ტექსტიდან მეტყველების თარგმანის საშუალებით. ამჟამად ის მხოლოდ ცალმხრივ საკომუნიკაციო არხს გვთავაზობს.
ეს არის მხოლოდ ორი მაგალითი იმ კომპანიებისა, რომლებიც ეყრდნობიან მანქანურ თარგმანს, მაგრამ ტექნოლოგია ჩართულია სხვა მრავალ ინდუსტრიაში, მათ შორის ელექტრონული კომერცია, ფინანსები, იურიდიული, პროგრამული უზრუნველყოფა და ტექნიკური. The აშშ-ს არმიამ კი დანერგა მანქანური უცხოენოვანი თარგმანის სისტემა რომელიც ჯარისკაცებს სთავაზობს მანქანურ თარგმანს ტექსტისა და მეტყველების საშუალებით.
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე დაფუძნებული მანქანური თარგმანი უკვე აღმოფხვრის ენობრივ ენობრივ ბარიერებს, ჯერ კიდევ საჭიროა უფრო მეტი სემანტიკური და კონტექსტური გაგება. ინოვაციების შემდეგი ტალღა AI-ში, სავარაუდოდ, შემოგვთავაზებს საბაჟო ტერმინოლოგიის ლექსიკონებს, რომლებიც შეიძლება შეირჩეს თარგმანის ტიპის მიხედვით. მორგებული ლექსიკონების მიღმა იმედია, რომ ისინი უფრო მეტ სიზუსტეს მოიტანენ თარგმანებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ საგნის უფრო დიდ გამოცდილებას. მომავალი ნერვული ქსელები ასევე განავითარებენ მანქანური თარგმანის ტრენინგს, რაც ნიშნავს, რომ მთარგმნელობითი ძრავები შეძლებენ ისწავლონ რეალურ დროში, თარგმანის პროცესში.
AIWORK არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპანია, რომელიც ეძღვნება ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას. მისი ბლოკჩეინზე დაფუძნებული AI ქსელი აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობას ადამიანთა ექსპერტების გარჩევადობასთან, რათა შექმნას მონაცემთა ნაკრები, რომელიც AI უფრო ჭკვიანს ხდის. AIWORK-ის ღია, ხალხმრავალი ბაზარი სპეციალიზირებულია AI მანქანების ტრანსკრიფციაში, თარგმანებში და მაღალი ხარისხის AI მეტამონაცემების შექმნას ონლაინ ვიდეოებისთვის.
ჩვენს ვებსაიტზე სტატიების გამოქვეყნებისთვის დაგვიკავშირდით ელექტრონული ფოსტით ან ქვემოთ მოხსენიებული ერთ-ერთი ანგარიშით.
წყარო: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/