Kada google Prevodilac lansiran je 2006. godine — s ciljem eliminacije globalnih jezičkih barijera — podržavao je samo dva jezika, sa ograničenim algoritmima za predviđanje. Deset godina kasnije, gotovo 500 miliona ljudi koristili Google Translate, prevodeći preko 100 milijardi riječi dnevno na 109 različitih jezika. Ovako značajan skok u automatskom prevođenju ne bi bio moguć bez dvije revolucionarne tehnologije: mašinskog prevođenja (MT) i veštačke inteligencije (AI).
U slučaju da ste ga propustili, strojno prevođenje je proces korištenja umjetne inteligencije za automatsko prevođenje sadržaja s jednog jezika na drugi, bez oslanjanja na ljudski doprinos. Umjetna inteligencija je u središtu razvoja industrije mašinskog prevođenja.
Sada se sigurno pitate koja je uloga AI u mašinskom prevođenju i zašto ona ima tako razorni potencijal za prevodilačku industriju? Hajde da prvo prođemo kroz ulogu AI u mašinskom prevođenju.
Uloga vještačke inteligencije u mašinskom prevođenju
Iako je AI jedan od glavnih katalizatora razvoja industrije mašinskog prevođenja, važno je prvo razumjeti gdje se nalazimo danas. AI i mašinsko prevođenje još su u tehnološkom povoju. Uprkos značajnom razvoju, većina mašinskih prevoda i dalje zahteva ljudski nadzor za kontekst i tačnost. Dakle, mašine neće uskoro zamijeniti ljudske prevodioce. Ali, s druge strane, nijedan ljudski prevodilac ne može da parira brzini i propusnosti mašinskog prevođenja.
Imajući to u vidu, mašine za prevođenje nikada nisu bile tako blizu da zamene ljudske prevodioce, ali su ipak zauzele značajno mesto za sebe zahvaljujući polju veštačke inteligencije koja je brzo napredovala. Jednostavno rečeno, AI pomaže prevodilačkim mašinama da postanu pametniji, prikupljanjem, analizom i tumačenjem velikih skupova podataka. Budući da se jezik neprestano razvija, prevodilačke mašine moraju stalno držati korak, kako bi se približile iskorenjivanju međujezičkih granica. Dakle, kako tačno AI pomaže prevodilačkim mašinama da se kontinuirano razvijaju?
Google Translate, na primjer, koristi AI i duboko učenje, poznato kao neuronsko mašinsko prevođenje (NMT). Ovo je metoda strojnog prevođenja koja koristi umjetnu neuronsku mrežu za predviđanje vjerovatnoće niza riječi. Dakle, umjesto da prevode rečenicu od riječi do riječi, prevodilački motori bazirani na umjetnoj inteligenciji naučit će značenje cijelih rečenica. Do danas, neuronsko mašinsko prevođenje je najnapredniji pristup mašinskom prevođenju, daleko nadmašujući prethodne modele mašinskog prevođenja zasnovane na pravilima u gramatičkoj i kontekstualnoj preciznosti. Ovo je ista tehnologija koja vam daje preciznije prijedloge kada kucate na svom telefonu.
U suštini, Google Translate-ova neuronska mreža zasnovana na AI-u je sposobna za duboko učenje – naprednu metodu mašinskog učenja koja se takođe koristi u automobilima koji se sami voze i tehnologiji prepoznavanja lica. U mašinskom prevođenju, neuronske mreže koriste milione primera kako bi naučile i stvorile preciznije i prirodnije prevode tokom vremena. Googleova neuronska mreža prevodi cijele rečenice odjednom, sposobna da kodira semantiku rečenice, umjesto da je memoriše od fraze do fraze.
AI i duboko učenje stvorili su promjenu paradigme u prevodilačkoj industriji, što je rezultiralo bržim i isplativijim prijevodima. Profesionalni prevodioci se sve više oslanjaju na mašinske prevode, koji dobro rade sa određenim tipovima tekstova koji zahtevaju manje stručnosti o predmetu i značajno ljudsko naknadno uređivanje. Hajde sada da pogledamo neke od glavnih slučajeva upotrebe mašinskih prevoda zasnovanih na veštačkoj inteligenciji i šta se sprema za budućnost.
Veštačka inteligencija uklanja jezičku barijeru
Daljnjim razvojem mreža neuronskih mašina za prevođenje, AI i algoritmi dubokog učenja stvorili su brojne nove slučajeve upotrebe za automatizovano mašinsko prevođenje. Kao rezultat toga, veliki broj industrija je počeo da primenjuje tehnologiju.
Vlada SDL-a — globalni inovator u tehnologiji prevođenja jezika — koristi svoj sistem mašinskog prevođenja za prevođenje novosti na društvenim mrežama u realnom vremenu, kako bi vladi ponudio korisne uvide.
Zdravstvena industrija je takođe našla korisnost u mašinskom prevođenju, kao Canopy Speak implementirao ga kako bi napravio prvu aplikaciju medicinskog prevodioca. Canopy Speak tvrdi da nudi najveći korpus prethodno prevedenih medicinskih fraza u industriji. Omogućava doktorima da svojim pacijentima koji ne govore engleski postavljaju pitanja putem prevoda teksta u govor. Trenutno nudi samo jednosmjerni kanal komunikacije.
Ovo su samo dva primjera kompanija koje se oslanjaju na mašinsko prevođenje, ali tehnologija je ugrađena u brojne druge industrije, uključujući e-trgovinu, finansije, pravne poslove, softver i tehnologiju. The Američka vojska je čak implementirala sistem mašinskog prevođenja stranih jezika koji vojnicima nudi mašinsko prevođenje putem teksta i govora.
Dok mašinski prijevodi zasnovani na umjetnoj inteligenciji već uklanjaju međujezičke jezičke barijere, još uvijek postoji potreba za većim semantičkim i kontekstualnim razumijevanjem. Sljedeći talas inovacija u AI će vjerovatno uvesti prilagođene terminološke pojmovnike koji se mogu odabrati prema vrsti prijevoda. Nada iza prilagođenih glosara je da će oni donijeti veću tačnost za prijevode koji zahtijevaju veću stručnost u predmetu. Buduće neuronske mreže će takođe razviti obuku mašinskog prevođenja u pokretu, što znači da će prevodilački mašine moći da uče u realnom vremenu, tokom procesa prevođenja.
AIWORK je jedna od najznačajnijih kompanija posvećenih razvoju AI. Njegova AI mreža zasnovana na blockchainu kombinuje efikasnost veštačke inteligencije sa rezolucijom ljudskih stručnjaka, kako bi kreirala skupove podataka koji AI čine pametnijom. Otvoreno tržište AIWORK-a specijalizirano je za AI mašinsku transkripciju, prijevode i kreiranje visokokvalitetnih AI metapodataka za online video zapise.
Za objavljivanje članaka na našoj web stranici kontaktirajte nas putem e-pošte ili jednog od dolje navedenih naloga.
Izvor: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/