Máy học xâm nhập vào nghệ thuật dịch thuật phức tạp

Chuyên gia ngôn ngữ và viết lách Reuven Koret đã thảo luận chi tiết về tình trạng ảnh hưởng và sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dịch thuật cho ấn phẩm trực tuyến readwrite. Koret chỉ ra rằng việc sử dụng các công cụ dịch máy dựa trên trí tuệ nhân tạo trong tất cả các khía cạnh của quá trình dịch thuật đang trở nên phổ biến. Điều này không chỉ dành riêng cho các công cụ dịch thuật độc quyền của Google (GOOGL ), Microsoft (MSFT ),  Facebook (META ), và Amazon (AMZN ) đang được sử dụng hàng ngày, mà còn bao gồm các công cụ chuyên nghiệp chi tiết từ các công ty như SDL.

Tuy nhiên, nhiều dịch giả chuyên nghiệp và các cơ quan như William Mamane, Người đứng đầu Tiếp thị Kỹ thuật số tại Tomedes, một cơ quan dịch vụ ngôn ngữ chuyên nghiệp vẫn còn hoài nghi về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dịch thuật. Nhưng ngay cả những người hoài nghi như Mamane cũng thừa nhận rằng dịch máy đã đạt được những tiến bộ nghiêm trọng, và như ông chỉ ra, “vẫn còn một chỗ cho trí tuệ nhân tạo và Dịch máy trong chuỗi giá trị dịch vụ dịch thuật.”

Để giải thích thách thức của dịch máy, Koret lưu ý rằng “ở mức cơ bản, MT sử dụng các thuật toán để thay thế từ trong một ngôn ngữ bằng những từ trong ngôn ngữ khác. Điều đó chứng tỏ không đủ để dịch thành công. Việc hiểu các cụm từ toàn diện là cần thiết cho cả ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Chúng ta có thể hiểu MT như việc giải mã ngôn ngữ nguồn và ghi lại ý nghĩa của nó trong ngôn ngữ đích.”

Việc giải quyết thách thức này là một quá trình rất phức tạp và hiện tại, các quy trình phát triển nhất đang sử dụng “thống kê để chọn bản dịch tốt nhất cho một cụm từ nhất định,” hoặc “quy tắc cấu trúc để chọn ý nghĩa có khả năng nhất.” Những phương pháp này vẫn đòi hỏi sự tham gia của các biên tập viên và người kiểm tra, nhưng “vai trò giám sát, biên tập hoặc kiểm tra đó ít đòi hỏi và ít tốn thời gian hơn so với dịch thuật.”

Những phương pháp này là những phương pháp mà hầu hết các ứng dụng dịch thuật trên web như Google Translate dựa vào. Như đã lưu ý, Google đã xử lý các bản dịch sẽ lấp đầy một triệu cuốn sách mỗi ngày. 

Hiện tại, tuy nhiên, những bước tiến lớn hơn trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quá trình dịch thuật được thực hiện với việc sử dụng dịch máy thần kinh (NMT), Sử dụng học sâu khi dịch, “nhìn vào các câu đầy đủ, không chỉ là các từ riêng lẻ.” Đồng thời, NMT đòi hỏi “một  phần nhỏ của bộ nhớ cần thiết bởi các phương pháp thống kê,” có nghĩa là nó hoạt động nhanh hơn nhiều.

Việc sử dụng NMT được nghiên cứu lần đầu tiên vào năm 2014, nhưng những tiến bộ nhanh chóng trong năm năm qua đã làm cho nó có thể phát triển mạng nơ-ron hồi quy song phương recurrent neural network hoặc RNN. “Những mạng này kết hợp một bộ mã hóa tạo thành một câu nguồn cho một RNN thứ hai, gọi là bộ giải mã. Bộ giải mã dự đoán các từ nên xuất hiện trong ngôn ngữ đích.” Google đang sử dụng phương pháp này trong NMT để lái Google Translate. Cũng như Microsoft sử dụng RNN trong Microsoft Translator và Skype Translator.

Như Koret kết luận, NMT có thể hỗ trợ trong việc dịch thuật trong khi các nhà ngôn ngữ học có kỹ năng có thể hoàn thiện và đánh bóng đầu ra dịch thuật. Các dịch giả trong tương lai sẽ thường xuyên làm việc với trí tuệ nhân tạo hơn là chống lại nó.”