Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, а разработчики выпускают новые программы машинного перевода каждые несколько месяцев, профессиональным переводчикам приходится размышлять о деградировании их профессии. Однако, подобные переживания преждевременны.
Несмотря на постоянный прогресс, машинный перевод остается несовершенным. Уже более 60 лет с момента создания первых прототипов машинного перевода программисты стремятся преодолеть языковые барьеры.
Ключевые моменты эволюции машинного перевода
Далее рассмотрим основные этапы разработки машинного перевода.
Перевод на базисных правилах
Это было основой, на которой были построены первые системы машинного перевода. Однако у них был существенный недостаток: машина переводила слишком буквально, не отклоняясь от заданных параметров и подставляя синонимы, что приводило к неточному переводу.
Статистическая сисема перевода
В настоящее время системы машинного перевода в значительной степени полагаются на статистический перевод. Этот подход включает в себя передачу огромного количества параллельных текстов на разных языках на серверы, которые выравнивают исходный текст с его переведенной версией. Затем система использует ранее переведенную часто встречающуюся корреспонденцию для создания эквивалентного перевода.
Однако основным ограничением статистического перевода является то, что наиболее распространенный вариант перевода может не всегда точно отражать смысл исходного текста. Это может привести к неправильным переводам, которые не передают эффективно предполагаемое сообщение.
Машинный перевод с использованием нейросетей
Интеграция искусственного интеллекта и нейронных сетей в машинный перевод привела к значительному повышению точности переводов.
Нейронные сети функционируют так же, как нейронная система человека, со взаимосвязанными узлами, которые могут изучать и анализировать предыдущие результаты. В последние годы алгоритмы, разработанные Google, Яндекс, GPT научились распознавать грамматические падежи, угадывать контекстную информацию и даже изобретать новые слова.
В чем машина проигрывает людям - недостатки
Несмотря на растущую популярность машинного перевода с использованием нейронных сетей, все же есть несколько недостатков, которые не позволяют ему полностью заменить переводчиков-людей.
Основные недостатки машинного перевода связаны с качеством конечного результата:
- Качество: даже самые лучшие инструменты машинного перевода далеки от того, чтобы соответствовать качеству профессиональных переводчиков.
- Последовательность: качество сильно варьируется в зависимости от сложности входного языка и лингвистической дистанции между исходным и целевым языками.
- дословный перевод: Несмотря на улучшения, алгоритмы по-прежнему выдают результаты, состоящие в основном из дословных переводов.
- грамматика: несмотря на то, что в последние годы это одна из самых больших областей, в которой произошли улучшения, грамматика остается проблемой для машинного перевода, особенно между языками со значительно отличающимися грамматическими системами.
- контекст: И снова технологии ИИ значительно улучшили понимание контекста, но конечные результаты далеко не всегда соответствуют возможностям человека.
- Нюансы перевода: Алгоритмам трудно определить и воспроизвести нюансы человеческого языка.
Даже несмотря на все достижения в области искусственного интеллекта за последние несколько десятилетий, качество машинного перевода улучшилось лишь незначительно по сравнению с возможностями профессиональных переводчиков.
Это показывает, насколько сложным является понимание языка и почему человеческий мозг по-прежнему является самым мощным компьютером, когда речь идет о более тонких аспектах общения.
Еще одним недостатком машинного перевода является то, что он фокусируется на переводе слов, а не на понимании смысла текста. Хотя машинные переводчики следуют правилам грамматики, установленным их разработчиками, перевод — это больше, чем просто буквальный перевод слов между языками. Переводчики также должны передать предполагаемый смысл текста, что машина еще не способна делать так точно, как человеческий мозг.
Будущее алгоритмического машинного перевода
В настоящее время машинный перевод рассматривается в первую очередь как дополнительный инструмент для переводчиков-людей. Несмотря на заверения таких разработчиков, как Google, Yandex и PROMT, интеллектуальные системы перевода пока не являются полнофункциональным, самостоятельным продуктом, а скорее инструментом, помогающим переводчикам.
Стоит отметить, что машинный перевод наиболее полезен для базовых пользователей иностранного языка, а не для профессиональных переводчиков. Как мы уже говорили, при работе с техническими, медицинскими или юридическими документами человеку-переводчику в бюро переводов зачастую проще начать с нуля, чем пытаться редактировать переведенный машиной "сырец".
