Продолжаем тему перевода при помощи искусственных нейронных сетей Искусственная нейронная сеть принимает предложение или абзац в качестве единицы перевода, таким образом учитывая контекст слов вокруг нее. Помимо статистического сравнения между базами данных уже сделанных переводов, она также использует механизм самообучения, который позволяет ей выводить правила самостоятельно, вместо того, чтобы получать их от программистов. В результате текст становится более плавным и приближенным к естественной человеческой речи.
Самообучение позволяет нейронной сети развивать свой собственный промежуточный язык, благодаря которому она может приемлемо переводить тексты даже между двумя языками, которые формально не связаны. Это означает, что нейронная сеть знает, как сформировать концептуально-семантическое представление, выходящее за рамки конкретных языков, и, следовательно, может устанавливать эквивалентность между словами и фразами из разных языков. Другими словами, это эмбриональная форма познавательного процесса.
Для языковых комбинаций, где нейронный перевод уже активен, качество обслуживания значительно улучшается. Google гарантирует, что сегодня этот Переводчик получает оценку 5,43 / 6 (где 6 - совершенство) с английского на испанский, в то время как средний балл для переводчиков-людей составляет 5,50. С английского на китайский средний показатель составляет 4,30 против 4,60 у людей. "Комбинация французско-английского или англо-французского на сегодняшний день дает удивительные результаты, но с любой другой комбинацией, не включающей английский язык, результат очень плохой", - предупреждает Сиер.
Автоматизация - это не только прекрасная возможность, но и проблема, если не прямая угроза для многих профессиональных категорий. Согласно исследованию, проведенному в США, 41% опрошенных опасаются потерять работу в ближайшие годы. Возможные жертвы технологического сбоя включают письменных и устных переводчиков, которые в течение многих лет получали автоматически переводимые тексты только для проверки и редактирования, а некоторые агентства уже специализировались на пост-издательской деятельности.
Ждите продолжение в части 3 этой статьи.
