Tekoälypohjaisen konekäännöksen mahdollisuudet

Kun Google Translate lanseerattiin jo vuonna 2006 – tavoitteena oli poistaa maailmanlaajuiset kielimuurit – se tuki vain kahta kieltä rajoitetuilla ennustavilla algoritmeilla. Kymmenen vuotta myöhemmin, ohi 500 miljoonaa ihmistä käyttivät Google Translatea ja käänsivät yli 100 miljardia sanaa päivässä 109 eri kielellä. Tällainen merkittävä harppaus automaattisissa käännöksissä ei olisi ollut mahdollinen ilman kahta läpimurtoteknologiaa: konekäännös (MT) ja tekoäly (AI).

Jos unohdat sen, konekäännös on prosessi, jossa käytetään tekoälyä kääntämään sisältöä automaattisesti kielestä toiselle ilman ihmisen panosta. Tekoäly on konekäännösteollisuuden kehityksen ytimessä.

Nyt sinun täytyy ihmetellä, mikä on tekoälyn rooli konekäännöksissä, ja miksi sillä on niin häiritsevä potentiaali käännösteollisuudelle? Käydään ensin läpi tekoälyn rooli konekäännöksissä.

Tekoälyn rooli konekääntämisessä

Tekoäly on ollut yksi konekäännösteollisuuden kehityksen tärkeimmistä katalysaattoreista, mutta on tärkeää ensin ymmärtää nykytilanne. Tekoäly ja konekäännökset ovat vielä teknologisesti lapsenkengissään. Huolimatta merkittävästä kehityksestä useimmat konekäännökset vaativat edelleen ihmisvalvontaa kontekstin ja tarkkuuden vuoksi. Joten koneet eivät tule pian korvaamaan ihmiskääntäjiä. Mutta toisaalta, yksikään ihmiskääntäjä ei pysty vastaamaan konekäännösten nopeutta ja suorituskykyä.

Tästä huolimatta käännöskoneet eivät ole koskaan olleet yhtä lähellä ihmiskääntäjien korvaamista, mutta ne ovat silti ottaneet itselleen merkittävän paikan nopeasti kehittyvän tekoälykentän ansiosta. Yksinkertaisesti sanottuna tekoäly auttaa käännöskoneita tulemaan älykkäämmiksi keräämällä, analysoimalla ja tulkitsemalla suuria tietojoukkoja. Koska kieli kehittyy jatkuvasti, käännöskoneiden on jatkuvasti pysyttävä tahdissa päästäkseen lähelle kieltenvälisten rajojen poistamista. Miten tekoäly auttaa käännöskoneita jatkuvasti kehittymään?

Esimerkiksi Google Translate käyttää tekoälyä ja syväoppimista, jotka tunnetaan nimellä neurokonekäännökset (NMT). Tämä on konekäännösmenetelmä, joka käyttää keinotekoista hermoverkkoa ennustamaan sanasarjan todennäköisyyttä. Joten sen sijaan, että kääntäisivät lausetta sanasta sanaan, tekoälypohjaiset käännöskoneet oppivat kokonaisten lauseiden merkityksen. Tähän mennessä hermosolujen konekäännös on edistynein tapa konekäännösten tekemiseen, ja se ylittää huomattavasti aiemmat sääntöihin perustuvat konekäännösmallit kieliopin ja kontekstuaalisen tarkkuuden suhteen. Tämä on sama tekniikka, joka antaa sinulle tarkempia ehdotuksia, kun kirjoitat puhelimellasi.

Pohjimmiltaan Google Translaten tekoälypohjainen hermoverkko kykenee syväoppimiseen – edistyneeseen koneoppimismenetelmään, jota käytetään myös itseajavissa autoissa ja kasvojentunnistustekniikassa. Konekäännöksissä hermoverkot käyttävät miljoonia esimerkkejä oppiakseen ja luodakseen tarkempia ja luonnollisempia käännöksiä ajan myötä. Googlen hermoverkko kääntää kokonaisia ​​lauseita kerrallaan ja pystyy koodaamaan lauseen semantiikan sen sijaan, että se muistaisi lauseesta lauseeseen.

Tekoäly ja syväoppiminen loivat paradigman muutoksen käännösalalla, mikä johti nopeampiin ja kustannustehokkaampiin käännöksiin. Ammattikääntäjät luottavat yhä enemmän konekäännöksiin, jotka toimivat hyvin tietyntyyppisten tekstien kanssa, jotka vaativat vähemmän aiheen asiantuntemusta ja merkittävää inhimillistä jälkieditointia. Katsotaanpa nyt joitain tekoälypohjaisten konekäännösten tärkeimpiä käyttötapauksia ja mitä on luvassa tulevaisuudessa.

Tekoäly on poistamassa kielimuuria

Kehittämällä neuronkonekäännösverkkoja edelleen tekoäly ja syväoppimisalgoritmit loivat lukuisia uusia käyttötapauksia automaattisille konekäännöksille. Tämän seurauksena monet teollisuudenalat alkoivat ottaa teknologiaa käyttöön.

SDL:n hallitus – maailmanlaajuinen kieltenkäännöstekniikan innovaattori – käyttää konekäännösjärjestelmäänsä sosiaalisen median uutissyötteiden kääntämiseen reaaliajassa tarjotakseen hallitukselle käyttökelpoisia näkemyksiä.

Terveydenhuollon alalla hyödynnettiin myös konekäännöksiä, kuten Katos Puhu otti sen käyttöön luodakseen ensimmäisen lääketieteen kääntäjäsovelluksen. Canopy Speak väittää tarjoavansa alan suurimman valmiiksi käännetyn lääketieteellisen lauseen. Sen avulla lääkärit voivat esittää kysymyksiä ei-englanninkielisille potilailleen tekstistä puheeksi -käännöksillä. Tällä hetkellä se tarjoaa vain yksisuuntaisen viestintäkanavan.

Nämä ovat vain kaksi esimerkkiä yrityksistä, jotka luottavat konekääntämiseen, mutta tekniikka on otettu käyttöön monilla muilla aloilla, mukaan lukien sähköinen kaupankäynti, rahoitus, laki-, ohjelmisto- ja tekniikka. The Yhdysvaltain armeija on jopa ottanut käyttöön vieraiden kielten konekäännösjärjestelmän joka tarjoaa konekäännöksiä tekstin ja puheen kautta sotilaille.

Tekoälypohjaiset konekäännökset poistavat jo kieltenvälisiä kielimuureja, mutta semanttista ja kontekstuaalista ymmärrystä tarvitaan edelleen. Tekoälyn seuraava innovaatioaalto tuo todennäköisesti käyttöön mukautettuja terminologian sanastoja, jotka voidaan valita käännöstyypin mukaan. Räätälöityjen sanastojen toivona on, että ne tuovat parempaa tarkkuutta käännöksiin, jotka vaativat suurempaa asiantuntemusta. Tulevaisuuden neuroverkot kehittävät myös liikkeellä olevaa konekäännöskoulutusta, mikä tarkoittaa, että käännöskoneet voivat oppia reaaliajassa käännösprosessin aikana.

AIWORK on yksi merkittävimmistä tekoälyn kehittämiseen omistautuneista yrityksistä. Sen blockchain-pohjainen tekoälyverkosto yhdistää tekoälyn tehokkuuden ihmisasiantuntijoiden resoluutioon luodakseen tietojoukkoja, jotka tekevät tekoälystä älykkäämpiä. AIWORKin avoin, yleisölähteenä toimiva markkinapaikka on erikoistunut tekoälyn konetranskriptioon, käännöksiin ja korkealaatuisten tekoälyn metatietojen luomiseen verkkovideoita varten.

Jos haluat julkaista artikkeleita verkkosivustollamme, ota meihin yhteyttä sähköpostitse tai jollakin alla mainituista tileistä.

Vierailijan viimeisimmät viestit (katso kaikki)