AI и переводы: какое будущее ждет переводчиков

Искусственный интеллект в глазах авторов научной фантастики — это особый суперкомпьютер, мегамозг, который способен решить любую задачу в любой области. Но на практике нет общего сценария для всех AI-технологий, разработчики создают решение под задачу.

В переводческой деятельности AI (Artificial intelligence) работает так: распознает слова по отдельности, а затем выстраивает связь между ними, учитывая контекст.

AI и машинный перевод: особенности и сложности

Машинный перевод используют для таких целей:

  • Для общения. Машинный перевод упрощает общение в чатах и социальных сетях.
  • Для получения информации из текстов. Именно эту задачу изначально ставили разработчики технологии.
  • Для перевода текста, который готовится к публикации. В последнее время увеличилось число блогов и новостных сайтов, а машинный перевод, как инструмент, позволил расширить границы.

С 2016 года Google Переводчик использует нейронные сети. Эта технология берет начало из биологии и разработали ее благодаря наблюдениям за человеческим мозгом. Если раньше инструменты работали по шаблонам, теперь программист просто прописывает алгоритм, а система сама моделирует образец. Нейронная сеть получает параметры, обрабатывает их и выдает результат. Но итог зависит не от заданного алгоритма, а от полученных во время тренировок знаний. Вся информация сохраняется в памяти и применяется в работе. Чем больше упражнений, тем умнее становится технология. Например, обученные нейросети могут нарисовать картину не хуже любого авангардиста или сочинить мелодию.

С переводом все немного сложнее. На первый взгляд нужно лишь загрузить в базу данных словарь, затем добавить текст, сравнить все слова и проверить готовый перевод. Но не все слова по смыслу соотносятся друг с другом. Для передачи контекста программа должна уметь подбирать правильные комбинации слов, которых может быть бесконечно много. А также учитывать тональность, характер, настроение… И число возможных сочетаний увеличивается еще в несколько раз. Поэтому системы перевода пока не могут так хорошо понимать и передавать речь человека, как это может сделать переводчик.

Google Переводчик, мобильные приложения и новые разработки

По данным Британского совета около 70% опрошенных  людей в возрасте от 16 до 34 лет для перевода используют мобильные приложения. Да, приложения «умнее» традиционных онлайн-переводчиков, но без ошибок не обходится. 20 человек из 100 сталкивались с неточностями при переводе через программы.

В 2018 году один пользователь 18 раз прописал в Google Translate слово dog, чтобы перевести на маори. Переводчик выдал вот такой результат: «На часах Судного дня без трех минут двенадцать. Знаки и трагические события, во времена которых мы живем, указывают, что мы приближаемся к концу света и второму пришествию Иисуса». Этот пример показывает насколько машинный перевод зависит от уже существующих текстов. В нашем случае — от Библии.

Еще одна из причин нелепого перевода — программы не умеют распознавать омографы. Чтобы избежать таких ошибок, приложения и онлайн-софт постоянно дорабатывают. В 2018 году компания Microsoft разработала AI на основе нейронных сетей и машинного обучения. В качестве эксперимента робот перевел несколько новостных текстов с китайского на английский. Результат перевода не уступает по качеству тексту, над которым работало 2 профессиональных переводчика. Упрощенно процесс выглядит так: робот выполняет сухой перевод, повторяет и сравнивает разные варианты, запоминает рабочий процесс. Разработанный AI ориентируется на правила построения предложений в каждом языке, но ему еще не под силу справиться с идиомами и диалектами.

Команда Facebook и ученые из Сорбонны выстраивают базу из сотен тысяч предложений на разных языках. Технология распознает сочетания слов. Например, и в Испании, и в Англии в одном контексте используют слова «кот» и «пушистый». AI учится находить и подставлять такие слова, чтобы на выходе получить более грамотный перевод. Как говорят разработчики, техника сможет расшифровать даже мертвые языки.

Мнение разработчиков о будущем Искусственного Интеллекта

  • В Atril ожидают, что технологии нейронного машинного перевода (NMT) внедрят в CAT-инструменты, а задача переводчика будет сведена к постредактированию. Кроме этого, AI поможет собирать данные для NMT и контролировать качество перевода через инструменты.
  • В iLangL предполагают, что AI сможет помочь оценить качество локализации, выбрать хорошего переводчика под определенную задачу, проанализировать нагрузку и помочь менеджеру по проектам грамотно ее распределить.
  • AI будут использовать для повышения продуктивности бизнеса и организации процессов. Это мнение специалистов из KantanMT. С помощью таких технологий можно будет спрогнозировать спрос на перевод, спланировать рабочий процесс, проанализировать эффективность задействованных инструментов и проекта в целом.
  • В memoQ считают, что AI способен подарить переводчикам сверхспособности. Но вот за качеством переводов будет все так же следить человек.
  • Plunet рассматривает AI как возможность предугадать желания клиентов. Технологии помогут полностью оптимизировать процессы: настройку проекта, выбор инструмента, распределение переводов.
  • В SDL считают, что AI способен повысить производительность: переводчики не будут тратить время на перевод с нуля, они займутся контролем качества.
  • Разработчики SmartCAT уверены, что AI освободит 30% времени переводчиков. Они не будут адаптировать фразы по стилистике или долго мучаться со сложно переводимыми фрагментами. Исполнители сосредоточатся на творческой составляющей перевода. А менеджерам проектов будет легче контролировать сроки и этапы работы.

То, что вчера было выдумкой авторов-фантастов, сегодня уже изучают и разрабатывают в компаниях по всему миру. AI способен не только упростить работу переводчиков, но и превратить перевод в креативный процесс.

Комментарии закрыты.

Украина, Киев, ул. Антоновича, 172, оф. 614.
+38 (044) 221-01-19, e-mail: hi@mk-translations.com.ua