Învățarea automată face progrese în arta complexă a traducerii

Expertul în limbă și scriere Reuven Koret a discutat în detaliu starea influenței și utilizării inteligenței artificiale în traducere pentru publicația online readwrite. Koret subliniază că utilizarea unor instrumente de traducere automată bazate pe inteligență artificială 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 (GOOGL ), Microsoft (MSFT ),  Facebook (META ) și Amazon (AMZN ), care sunt utilizate zilnic, ci și pentru instrumente profesionale detaliate de la companii precum SDL.

Cu toate acestea, mulți traducători profesioniști și agenții, precum William Mamane, șeful departamentului de marketing digital de la Tomedes, o agenție de servicii lingvistice profesionale, sunt încă sceptici cu privire la utilizarea inteligenței artificiale în traducere. Dar chiar și acești sceptici, precum Mamane, admit că traducerea automată a făcut progrese serioase, și, așa cum el subliniază, “încă există un loc pentru inteligența artificială și traducerea automată în lanțul de valori al serviciilor de traducere.”

Pentru a explica provocarea traducerii automate, Koret notează că “la un nivel de bază, MT folosește algoritmi pentru a înlocui cuvinte într-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 sursă și înregistrarea sensului în limba țintă.”

Rezolvarea acestei provocări este un proces foarte complex și, în prezent, cele mai dezvoltate procese utilizează ” statistica pentru a alege cea mai bună traducere pentru o frază dată,” sau “reguli structurate pentru a selecta sensul cel mai probabil.” Aceste abordări necesită încă 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, s-au făcut pași și mai mari în utilizarea inteligenței artificiale în procesul de traducere, cu ajutorul traducerii neuronale automate (NMT), care utilizează învățarea profundă la traducere, ” examinează fraze complete, nu doar 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 în 2014, dar progresele rapide din ultimii cinci ani au făcut posibilă dezvoltarea rețelei neuronale recurente bidirecționale recurenteneuronale 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 utilizează această abordare în NMT pentru a alimenta Google Translate. De asemenea, Microsoft utilizează RNN în Microsoft Translator și Skype Translator.

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