Învățarea automată pătrunde în arta intricată a traducerii

Expertul în limbă și scriere Reuven Koret a discutat în detaliu stadiul de influență și utilizare a inteligenței artificiale în traducere pentru publicația online readwrite. Koret subliniază că utilizarea unor instrumente de traducere automată bazate pe IA în toate aspectele procesului de traducere devine tot mai răspândită. Acest lucru nu este rezervat numai pentru instrumentele de traducere ML proprietare de la Google, Microsoft,  Facebook și Amazon, care sunt utilizate zilnic, ci și pentru instrumente profesionale detaliate de la companii precum SDL.

Încă, mulți traducători profesioniști și agenții precum William Mamane, șeful marketingului digital de la Tomedes, o agenție de servicii lingvistice profesionale, rămân sceptici cu privire la utilizarea IA în traducere. Dar chiar și acești sceptici, precum Mamane, admit că traducerea automată a făcut progrese serioase, și, așa cum subliniază el, “încă există un loc pentru IA și traducerea automată în lanțul de valoare al serviciilor de traducere”.

Pentru a explica provocarea traducerii automate, Koret notează că “la un nivel de bază, MT folosește algoritmi pentru a înlocui cuvintele dintr-o limbă cu cele din alta. Acest lucru se dovedește a fi insuficient pentru a traduce cu succes. Înțelegerea întregilor fraze este necesară atât pentru limba sursă, cât și pentru limba țintă. Putem înțelege MT ca decodificarea limbii surse și înregistrarea sensului în limba țintă”.

Rezolvarea acestei provocări este un proces foarte complex și, în prezent, cele mai dezvoltate procese folosesc ” statistica pentru a alege cea mai bună traducere pentru o frază dată” sau “reguli structurate pentru a selecta sensul cel mai probabil”. Aceste abordări încă necesită implicarea editorilor și corectorilor, dar “rolul supraveghetor, editorial sau de audit este mai puțin solicitant și mai puțin timp-consumator decât traducerea”.

Aceste metode sunt cele pe care se bazează majoritatea aplicațiilor de traducere web, precum Google Translate. Așa cum se notează, Google a procesat traduceri care ar umple un milion de cărți pe zi.

În prezent, însă, se fac pași și mai mari în utilizarea IA în procesul de traducere, cu ajutorul traducerii neuronale automate (NMT), care folosește învățarea profundă la traducere, ” privirea la fraze complete, nu doar la cuvinte individuale”. În același timp, NMT necesită “o   fracțiune din memoria necesară de metodele statistice”, ceea ce înseamnă că, în același timp, funcționează mult mai rapid.

Utilizarea NMT a fost cercetată pentru prima dată abia în 2014, dar progresele rapide din ultimii cinci ani au făcut posibilă dezvoltarea rețelei neuronale recurente bidirecționale recurenteneurale sau RNN. “Aceste rețele combină un codificator care formulează o propoziție sursă pentru un al doilea RNN, numit decodificator. Un decodificator prezice cuvintele care ar trebui să apară în limba țintă”. Google folosește această abordare în NMT pentru a alimenta Google Translate. De asemenea, Microsoft folosește RNN în Microsoft Translator și Skype Translator.

Așa cum concluzionează Koret, NMT poate asista la traducere, în timp ce lingviștii calificați pot finaliza și pune la punct ieșirea de traducere. Traducătorii viitori vor lucra mai des cu inteligența artificială decât împotriva ei”.