În ultimii ani, computerele au devenit mult mai abile la traducerea dintr-o limbă în alta datorită utilizării rețelelor neuronale. Cu toate acestea, instruirea AI necesită de obicei o mulțime de conținut tradus de oameni pentru computere.
Mikel Arteks, informatician la Universitatea Țării Bascilor (UPV) și autor al uneia dintre aceste lucrări, compară situația cu a oferi cuiva cărți diferite în chineză și cărți diferite în arabă, fără ca textele să se suprapună. fiecare. Ar fi foarte dificil pentru un om să învețe cum să traducă din chineză în arabă în acest scenariu, dar un computer poate.
Într-un proces tipic de învățare automată, este monitorizat un sistem AI. Aceasta înseamnă că atunci când AI încearcă să găsească răspunsul corect la orice problemă dată, persoana va spune dacă este corectă sau nu și, după caz, AI va face ajustări.
În schimb, AI studiază modul în care cuvintele sunt legate în același mod în diferite limbi - de exemplu, cuvintele „masă” și „scaun” sunt adesea utilizate împreună, indiferent de dialect, într-un mod nou. Comparând aceste combinații pentru fiecare limbă și apoi comparându-le, puteți avea o idee bună despre ce termeni sunt legați între ei.
Aceste sisteme pot fi utilizate pentru a traduce propoziții complete, nu doar cuvinte simple, folosind două strategii de învățare suplimentare. Traducerea inversă presupune că o propoziție scrisă într-o limbă este tradusă aproximativ în alta și apoi înapoi la limba originală, dacă AI nu se potrivește, își configurează protocoalele în mod diferit. Reducerea zgomotului este un proces similar cu același proces din ingineria radio, dar cu cuvinte care sunt eliminate sau adăugate la propoziție. Sincronizarea acestor metode ajută mașina să înțeleagă mai bine cum funcționează limba.
Testează vocabularul
Ambele sisteme - unul dezvoltat la UPV și celălalt de informaticianul Facebook Guillaume Lampler - nu au primit încă evaluări de către experți, dar ambele au prezentat rezultate promițătoare în testele preliminare.
Video promotional:
Pentru a evalua capacitatea lor de a traduce text din engleză în franceză și invers, au fost propuse pentru traducere aproximativ 30 de milioane de propoziții. Ambele AI au reușit să obțină 15 puncte. AI Google Translate, care utilizează învățarea automată supravegheată, are un scor de 40, în timp ce traducătorii umani pot înregistra până la 50.
Ambii cercetători sunt de acord că fiecare își poate îmbunătăți sistemul de auto-învățare AI, bazându-se pe munca celuilalt. AI ar putea fi mai capabil prin introducerea a câteva mii de propoziții paralele în programa lor, ceea ce ar reduce timpul necesar pentru a stăpâni limba.
Serg kite
