Mësimi i makinerisë hyn në artin e ndërlikuar të përkthimit

Eksperti i gjuhës dhe shkrimit Reuven Koret diskutoi në detaje gjendjen e ndikimit dhe përdorimit të inteligjencës artificiale në përkthim për publikimin online lexojeni. Koret thekson se përdorimi i mjeteve të përkthimit me makinë të bazuar në AI në të gjitha aspektet e procesit të përkthimit po bëhet i përhapur. Kjo nuk është e rezervuar vetëm për mjetet pronësore të përkthimit ML nga Google, Microsoft,  Facebook dhe Amazon janë në përdorim të përditshëm, por mjete të detajuara profesionale nga kompani si SDL.

Megjithatë, shumë përkthyes profesionistë dhe agjenci si William Mamane, Shef i Marketingut Dixhital në Tomedes, një agjenci profesionale e shërbimeve gjuhësore janë ende skeptike në lidhje me përdorimin e AI në përkthim. Por edhe ata skeptikë si Mamane pranojnë se përkthimi me makinë ka bërë përparime serioze dhe siç thekson ai, "ka ende një vend për AI dhe Përkthimin e Makinerisë në zinxhirin e vlerës së shërbimeve të përkthimit".

Për të shpjeguar sfidën e përkthimit me makinë, Koret vëren se “Në një nivel bazë, MT përdor algoritme për të zëvendësuar fjalët në një gjuhë me ato në një tjetër. Kjo rezulton e pamjaftueshme për të përkthyer me sukses. Kuptimi i frazave të plota është i nevojshëm si për gjuhët burimore ashtu edhe për gjuhët e synuara. Ne mund ta kuptojmë MT si dekodim të gjuhës burimore dhe regjistrim të kuptimit të saj në gjuhën e synuar.”

Zgjidhja e kësaj sfide është një proces shumë kompleks dhe aktualisht, proceset më të zhvilluara po përdorin “statistika për të zgjedhur përkthimin më të mirë për një frazë të caktuar, ose "rregulla të strukturuara për të zgjedhur kuptimin më të mundshëm". Këto qasje kërkojnë ende angazhimin e redaktorëve dhe korrektorëve, por "ai rol mbikëqyrës, editorial ose auditues është më pak kërkues dhe më pak kohë se përkthimi".

Këto metoda janë ato në të cilat bazohen shumica e aplikacioneve të përkthimit të uebit si Google Translate. Siç vihet re, Google përpunoi përkthime që do të mbushnin një milion libra në ditë. 

Aktualisht, megjithatë, hapa edhe më të mëdhenj në përdorimin e AI në procesin e përkthimit arrihen me përdorimin e përkthimit të makinës nervore (NMT), duke përdorur mësimin e thellë gjatë përkthimit, "shikon fjalitë e plota, jo vetëm fjalët individuale.” Në të njëjtën kohë, NMT kërkon “a  pjesë e memories që nevojitet nga metodat statistikore, që do të thotë se në të njëjtën kohë funksionon shumë më shpejt.

Përdorimi i NMT u hulumtua për herë të parë vetëm në vitin 2014, por përparimet e shpejta në pesë vitet e fundit kanë bërë të mundur zhvillimin e bidirectional neur i përsëriturnjë rrjet ose RNN. “Këto rrjete kombinojnë një kodues i cili formuloi një fjali burimore për një RNN të dytë, të quajtur dekoder. Një dekoder parashikon fjalët që duhet të shfaqen në gjuhën e synuar.” Google nuk po e përdor këtë qasje në NMT për të drejtuar Google Translate. Gjithashtu, Microsoft përdor RNN në Microsoft Translator dhe Skype Translator.

Siç përfundon Koret, NMT-të mund të ndihmojnë në përkthimin, ndërkohë që gjuhëtarët e aftë mund të përfundojnë dhe të përmirësojnë rezultatin e përkthimit. Përkthyesit e ardhshëm do të punojnë më shpesh me inteligjencën artificiale sesa kundër saj.”