בינה מלאכותית
למידת מכונה חודרת לאמנות התרגום המורכבת
מומחה השפה והכתיבה ראובן קורת דן בהרחבה במצב ההשפעה והשימוש בבינה מלאכותית בתרגום עבור הפרסום המקוון קרוא וכתוב. קורט מציינת שהשימוש בכלי תרגום מכונה המבוססים על AI בכל ההיבטים של תהליך התרגום הולך וגדל. זה לא שמור רק לכלי תרגום ML קנייניים מ גוגל, מיקרוסופט, פייסבוק ואמזון נמצאים בשימוש יומיומי, אבל כלים מקצועיים מפורטים מחברות כמו Sdl.
ובכל זאת, מתרגמים וסוכנויות מקצועיות רבות אוהבות וויליאם מאמאנה, ראש תחום שיווק דיגיטלי ב טומדס, סוכנות שירותי שפה מקצועית עדיין ספקנים לגבי השימוש ב-AI בתרגום. אבל אפילו אותם ספקנים כמו Mamane מודים שתרגום מכונה עשה התקדמות רצינית, וכפי שהוא מציין, "עדיין יש מקום ל-AI ולתרגום מכונה בשרשרת הערך של שירותי התרגום."
כדי להסביר את האתגר של תרגום מכונה, קורט מציין זאת "ברמה בסיסית, MT משתמש באלגוריתמים כדי להחליף מילים בשפה אחת באלו בשפה אחרת. זה לא מספיק כדי לתרגם בהצלחה. הבנה של ביטויים שלמים הכרחית הן עבור שפת המקור והן עבור שפת היעד. אנו יכולים להבין את MT כפענוח שפת המקור ורישום משמעותה בשפת היעד".
פתרון אתגר זה הוא תהליך מורכב מאוד וכיום, התהליכים המפותחים ביותר משתמשים ב"סטטיסטיקה לבחירת התרגום הטוב ביותר עבור ביטוי נתון", או "כללים מובנים לבחירת המשמעות הסבירה ביותר". גישות אלה עדיין דורשות מעורבות של עורכים ומגיהים, אבל "תפקיד הפיקוח, העריכה או הביקורת הזה פחות תובעני ופחות זמן גוזל מאשר תרגום."
שיטות אלו הן השיטות שעליהן מתבססות רוב אפליקציות תרגום האינטרנט כמו Google Translate. כפי שצוין, גוגל עיבדה תרגומים שימלאו מיליון ספרים ביום.
עם זאת, נכון לעכשיו, צעדים גדולים עוד יותר בשימוש ב-AI בתהליך התרגום מושגים עם השימוש בתרגום מכונה עצבית (NMT), תוך שימוש בלמידה עמוקה בעת תרגום, "מסתכל על משפטים מלאים, לא רק על מילים בודדות." יחד עם זאת, NMT דורש "א חלק מהזיכרון הדרוש בשיטות סטטיסטיות", כלומר במקביל הוא עובד הרבה יותר מהר.
השימוש ב-NMT נחקר לראשונה רק ב-2014, אך ההתקדמות המהירה בחמש השנים האחרונות אפשרה את הפיתוח של דו כיוונית עצב חוזראל רשת או RNN. "רשתות אלו משלבות מקודד שניסח משפט מקור ל-RNN שני, הנקרא מפענח. מפענח מנבא את המילים שצריכות להופיע בשפת היעד". גוגל לא משתמשת בגישה זו ב-NMT כדי להניע את Google Translate. כמו כן, מיקרוסופט משתמשת ב-RNN ב-Microsoft Translator וב-Skype Translator.
כפי שקורט מסכם, NMTs יכולים לסייע בתרגום בעוד בלשנים מיומנים יכולים לסיים וללטש את פלט התרגום. מתרגמים עתידיים יעבדו לעתים קרובות יותר עם בינה מלאכותית ולא נגדה".
