На даний момент інструмент доступний для семи мов, включаючи іспанську, але компанія-розробник зазначає, що вони використовували моделі глибокого навчання для поліпшення перетворення: "Професійні перекладачі збережуть свою роботу ще принаймні ще 20 років", - каже її генеральний директор
@josedaze MADRID Оновлено: 09.01.2017 09: 52h
Пов’язані новини
Усунення мовного бар’єру стало одним з найбільших викликів для технологічних компаній. З часом послуги перекладу в Інтернеті стали популярними, найбільшим показником яких є послуга, розроблена Google, іl найбільш уживаний у світі. Інтернет-гіганти та спеціалізовані стартапи змагались у битві за найдосконаліший інструмент машинного перекладу. Європейська фірма DeepL дебютувала цього вівторка своєю пропозицією, яка стверджує, що створила послугу, яка "перевершує" перекладачів, що вже є на ринку, таких як Google або Microsoft. Те, до чого завжди потрібно бути обережним.
Незважаючи на новинку, фірма не зовсім невідома, оскільки вона вже має "Інтернет" словник під назвою Linguee. І, саме на основі десятирічного досвіду в цій галузі, вони хотіли дати базі даних можливість "навчати" до перекладача з метою покращення їх роботи. "Тепер ми можемо використовувати і скористатися цим матеріалом також для навчання наших нейронних мереж", - говорить він у заявах для цієї газети Фрехлінг гереона, Генеральний директор DeepL і колишній співробітник Google.
Послуга, як і інші подібні технології, знаходить свій двигун зростання у "машинному навчанні" або "машинному навчанні" на основі штучних нейронних мереж. Отже, це одна з останніх революцій, яка застосовується в галузі робототехніки, разом із моделями "глибокого навчання" або "глибокого навчання", на які здатний штучний інтелект швидко вдосконалюватися та «вчитися» на основі зроблених припущень.
Інструмент цієї компанії, простий у використанні, дозволяє перекладати текст у режимі реального часу (а не на сторінку, просто ввівши посилання). Система швидко і автоматично розпізнає мову, перетворюючи слова на потрібну вам мову, намагаючись додати мовні відтінки та власні вирази. Насправді вони є частиною так званих віртуальних помічників, які, як Siri, Alexa або Assistant дозволяють керувати різними функціями електронних пристроїв за новим сценарієм людина-машина.
«З 2016 року нейронні мережі перекладаються краще, ніж традиційні статистичні системи машинного перекладу. Ці системи - статистичний автоматичний переклад та нейронні мережі - не мають багато спільного », - додає він. Таким чином, з одного боку, - пояснює він, - системи статистичного машинного перекладу "обчислюють частоту певних фраз або груп слів" у межах набору фраз на мовах-джерелах та цільовій мові і "вони намагаються використовувати їх у складних статистичних системах". З іншого боку, нейронні мережі представляють "абсолютно нову архітектуру". Такі компанії, як Google, Microsoft або Systran, які розробляли складні системи статистичного машинного перекладу, "мусили починати з нуля, втрачаючи тим самим свою перевагу".
"Щоб вивчити наші нейронні мережі, ми створили суперкомп'ютер в Ісландії, здатний виконувати понад 5 100 000 000 000 000 -5,1 petaFLOPS - операцій з плаваючою точкою в секунду", - відзначають вони у компанії, що забезпечує можливість DeeL обробляти 1 000 000 слів менше ніж за секунду. Незважаючи на амбітний проект, цей новий перекладач наразі пропонує лише сім мов (англійську, іспанську, французьку, німецьку, італійську, голландську та польську).
Але чи досягне цей автоматичний перекладач якості людського перекладу? «Ми сподіваємось, що це станеться через кілька років, але ми не можемо покладатися на якісь міцні основи. Іноді навіть контексту недостатньо: професійні перекладачі перекладають відповідно до клієнта, цільової аудиторії для перекладу, галузі спеціальності, мети перекладу чи товару, бажаної реєстрації, віку одержувача тощо. Все це дані, яких у нейронної мережі немає », - визнає він.
Тим не менше, за підрахунками виконавчої влади, "протягом 2 або 3 років" нейронна мережа зможе краще перекладатись що люди "коли йдеться про речення, вільне від контексту", хоча в реальному житті "важко створити нейронні мережі з тими ж знаннями, якими володіє перекладач-людина". На його думку, і незважаючи на досягнення в галузі робототехніки та штучного інтелекту, «перекладачі професіонали збережуть свою роботу ще принаймні ще 20 років».
“Ми віримо, що цей інструмент стане потужним союзником для професійних перекладачів. Лише одним клацанням миші перекладачі отримають різні способи сформулювати ідею. Таким чином, інтелектуальна система адаптує речення та його структуру відповідно до бажаних формул. Наші тести показують, що перекладачі можуть подвоїти швидкість виробництва.