Значительно видоизменилась переводческая отрасль. Не секрет, что лингвисты давно используют машинный перевод для упрощения своей деятельности. Но и сейчас ситуация изменилась

Нейронные сети и их значение для перевода

Прогресс не стоит на месте, а развитие информационных технологий кардинально изменило представление о многих профессиях. Значительно видоизменилась переводческая отрасль. Не секрет, что лингвисты давно используют машинный перевод для упрощения своей деятельности. Но и сейчас ситуация изменилась.

Технологии выступали в качестве дополнительного инструмента переводчика. Специалисты создавали переводческие базы и подключали их к специальным приложениям. В них хранились ранее выполненные переводы. Впоследствии при поиске совпадений приложение автоматически подставляло текст из базы. Тем самым экономилось время, необходимое на выполнение проекта.

Однако использовать online переводчика в качестве альтернативы человеку не представлялось возможным. Дело в том, что на выходе получался текст, содержащий огромное количество различных ошибок. Программа не учитывала контекст, соответственно делала перевод, принимая в расчет самые употребляемые значения слов. А на практике клиенты приходили в агентства и просили специалистов отредактировать текст, переведенный машиной.

Относительно недавно случилась революция в сфере машинного перевода, благодаря внедрению алгоритма нейронных сетей в online приложение. Это сделали специалисты компании Google.

Отличительная черта нейро-машинного перевода в том, что программа не выполняет задачу по заранее прописанному алгоритму с использованием определенной базы данных, а анализирует контекст. На основании чего подбирает подходящие слова. Задача нейронных сетей – научиться мыслить и действовать подобно человеку. Чтобы искусственный интеллект максимально приблизился к человеческому разуму.

Несмотря на некоторые успехи, полностью заменить человека машиной пока что не удалось. Программа не способна справиться с возложенными задачами, когда приходится иметь дело с языками разного типа. Самый распространенный пример – перевести с русского на английский. Неудивительно, что наблюдается высокий спрос на услугу редактирования текстов после машинного перевода.

Как уже было замечено выше, искусственному интеллекту не удалось полностью заменить человека. Безусловно, будут внедряться новые алгоритмы и технологии. Но на данный момент программы, распознающие речь и выполняющие устный перевод, не обеспечивают надлежащий результат. Более того, нельзя говорить о нейро-машинном переводе как об отдельной полноценной технологии. Скорее он представляет собой комбинацию различных решений.

Однако тенденции таковы, что в будущем будет увеличиваться спрос на постмашинное редактирование.

Источник: azbuka-bp.ru