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मशीन लर्निंग ने अनुवाद की जटिल कला में प्रवेश किया
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भाषा और लेखन विशेषज्ञ रुएवेन कोरेट ने ऑनलाइन प्रकाशन रीडराइट के लिए विस्तार से चर्चा की कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुवाद में प्रभाव और उपयोग की स्थिति है। कोरेट का कहना है कि अनुवाद प्रक्रिया के सभी पहलुओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित मशीन अनुवाद उपकरणों का उपयोग व्यापक हो रहा है। यह केवल गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, फेसबुक और अमेज़ॅन जैसी कंपनियों के प्रोप्राइटरी एमएल अनुवाद उपकरणों तक ही सीमित नहीं है, बल्कि एसडीएल जैसी कंपनियों के विस्तृत पेशेवर उपकरण भी हैं।
फिर भी, कई पेशेवर अनुवादक और एजेंसियां, जैसे कि विलियम मामाने, टोमेडेस के डिजिटल मार्केटिंग के प्रमुख, जो एक पेशेवर भाषा सेवा एजेंसी है, अभी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के बारे में संदेह रखते हैं। लेकिन यहां तक कि उन संदेहियों को भी स्वीकार करना होगा कि मशीन अनुवाद ने गंभीर प्रगति की है, और जैसा कि मामाने कहते हैं, “अनुवाद सेवा मूल्य श्रृंखला में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन अनुवाद के लिए अभी भी स्थान है।”
मशीन अनुवाद की चुनौती को समझाने के लिए, कोरेट नोट करते हैं कि “मूल स्तर पर, एमटी एल्गोरिदम का उपयोग एक भाषा में शब्दों को दूसरी भाषा में शब्दों से बदलने के लिए किया जाता है। यह सफलतापूर्वक अनुवाद करने के लिए पर्याप्त साबित नहीं होता है। स्रोत और लक्ष्य दोनों भाषाओं के लिए पूरे वाक्यों की समझ आवश्यक है। हम एमटी को स्रोत भाषा को डिकोड करने और लक्ष्य भाषा में इसका अर्थ रिकॉर्ड करने के रूप में समझ सकते हैं।
इस चुनौती का समाधान एक बहुत ही जटिल प्रक्रिया है और वर्तमान में, सबसे विकसित प्रक्रियाएं “एक दिए गए वाक्य के लिए सर्वोत्तम अनुवाद का चयन करने के लिए आंकड़ों का उपयोग” या “सबसे संभावित अर्थ का चयन करने के लिए संरचित नियम” पर आधारित हैं। इन दृष्टिकोणों के लिए अभी भी संपादकों और प्रूफरीडर्स की भागीदारी की आवश्यकता है, लेकिन “यह पर्यवेक्षी, संपादकीय, या लेखा परीक्षा भूमिका अनुवाद की तुलना में कम मांग वाली और कम समय लेने वाली है।
इन तरीकों पर आधारित हैं ज्यादातर वेब अनुवाद ऐप्स जैसे गूगल ट्रांस्लेट। जैसा कि उल्लेख किया गया है, गूगल ने उन अनुवादों को संसाधित किया जो एक मिलियन पुस्तकों को भरने के लिए पर्याप्त होंगे।
वर्तमान में, हालांकि, अनुवाद प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने में भी बड़े कदम उठाए गए हैं न्यूरल मशीन अनुवाद (एनएमटी) के उपयोग के साथ। गहरे शिक्षण का उपयोग करते हुए अनुवाद, “पूरे वाक्यों को देखता है, न कि केवल व्यक्तिगत शब्दों को।” उसी समय, एनएमटी को “आंकड़ों विधियों द्वारा आवश्यक स्मृति का एक अंश” की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि यह एक ही समय में बहुत तेजी से काम करता है।
एनएमटी का उपयोग पहली बार 2014 में शोध किया गया था, लेकिन पिछले पांच वर्षों में तेजी से प्रगति ने द्विदिश अनुवादक न्यूरल नेटवर्क या आरएनएन के विकास को संभव बना दिया है। “इन नेटवर्क्स में एक एन्कोडर होता है जो एक स्रोत वाक्य को दूसरे आरएनएन, जिसे डिकोडर कहा जाता है, के लिए तैयार करता है। एक डिकोडर लक्ष्य भाषा में दिखाई देने वाले शब्दों की भविष्यवाणी करता है।” गूगल एनएमटी में इस दृष्टिकोण का उपयोग गूगल ट्रांस्लेट को चलाने के लिए करता है। इसके अलावा, माइक्रोसॉफ्ट माइक्रोसॉफ्ट ट्रांस्लेटर और स्काइप ट्रांस्लेटर में आरएनएन का उपयोग करता है।
जैसा कि कोरेट निष्कर्ष निकालते हैं, एनएमटी अनुवाद में सहायता कर सकता है जबकि कुशल भाषाविद अनुवाद आउटपुट को समाप्त और पॉलिश कर सकते हैं। भविष्य के अनुवादक अधिक बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ काम करेंगे, न कि इसके खिलाफ।
