AIベースの機械翻訳の可能性

日時 Google翻訳 は 2006 年に開始され、世界的な言語の壁をなくすことを目指していました。サポートされていた言語は XNUMX つだけで、予測アルゴリズムも限られていました。 XNUMX年後、終わった 500万人 Google 翻訳を使用し、100 日に 109 億語以上を XNUMX の異なる言語で翻訳していました。 自動翻訳におけるこれほどの飛躍は、機械翻訳 (MT) と人工知能 (AI) という XNUMX つの画期的なテクノロジーがなければ不可能でした。

見逃した方のために付け加えておきますが、機械翻訳とは、人工知能を活用して、人間の入力に頼らずにコンテンツをある言語から別の言語に自動的に翻訳するプロセスです。 人工知能は機械翻訳業界の発展の中心です。

さて、機械翻訳における AI の役割とは何なのか、また、なぜ AI が翻訳業界にとってこれほど破壊的な可能性を秘めているのか、疑問に思われているのではないでしょうか? まず、機械翻訳における AI の役割について見ていきましょう。

機械翻訳における人工知能の役割

AI は機械翻訳業界の発展の主な触媒の XNUMX つですが、まず現在の立ち位置を理解することが重要です。 AI と機械翻訳はまだ技術的に初期段階にあります。 大幅な発展にもかかわらず、ほとんどの機械翻訳では依然として文脈と正確性について人間の監視が必要です。 したがって、機械がすぐに人間の翻訳者に取って代わることはありません。 しかし、裏を返せば、人間の翻訳者は機械翻訳の速度とスループットに匹敵することはできません。

そうは言っても、翻訳エンジンは人間の翻訳者に取って代わることには決して近づいていませんが、急速に進歩する AI 分野のおかげで、依然として重要な地位を築いています。 簡単に言うと、AI は大規模なデータセットを収集、分析、解釈することで、翻訳エンジンがより賢くなるのに役立ちます。 言語は常に進化しているため、翻訳エンジンは常にそのペースに追いつき、言語を越えた境界線の根絶に近づく必要があります。 では、AI は翻訳エンジンの継続的な進化にどのように貢献しているのでしょうか?

たとえば、Google 翻訳は、ニューラル機械翻訳 (NMT) として知られる AI と深層学習を使用しています。 これは、人工ニューラル ネットワークを使用して一連の単語の可能性を予測する機械翻訳方法です。 そのため、AI ベースの翻訳エンジンは、文を一語一語翻訳するのではなく、文全体の意味を学習します。 現在までのところ、ニューラル機械翻訳は機械翻訳への最も先進的なアプローチであり、文法的および文脈上の正確さにおいて、以前のルールベースの機械翻訳モデルをはるかに上回っています。 これは、携帯電話で入力するときにより正確な提案を提供するのと同じテクノロジーです。

基本的に、Google 翻訳の AI ベースのニューラル ネットワークは、自動運転車や顔認識技術でも採用されている高度な機械学習手法であるディープラーニングが可能です。 機械翻訳では、ニューラル ネットワークが何百万もの例を使用して学習し、時間の経過とともにより正確で自然な翻訳を作成します。 Google のニューラル ネットワークは、文をフレーズごとに記憶するのではなく、文全体を一度に翻訳し、文の意味をエンコードできます。

AI とディープ ラーニングは翻訳業界にパラダイム シフトをもたらし、その結果、より速く、よりコスト効率の高い翻訳が可能になりました。 プロの翻訳者は、機械翻訳への依存度を高めています。機械翻訳は、主題に関する専門知識があまり必要とされず、人間による大幅な後編集を必要としない特定のタイプのテキストに適しています。 ここで、AI ベースの機械翻訳の主な使用例と将来の展開について見てみましょう。

人工知能が言語の壁をなくす

ニューラル機械翻訳ネットワークのさらなる開発により、AI と深層学習アルゴリズムは自動機械翻訳の新しいユースケースを数多く生み出しました。 その結果、多くの業界がこのテクノロジーの導入を開始しました。

SDL 政府機関 言語翻訳テクノロジーの世界的なイノベーターである同社は、政府に実用的な洞察を提供するために、機械翻訳システムを使用してソーシャル メディアのニュース フィードをリアルタイムで翻訳しています。

医療業界でも機械翻訳の有用性が認められました。 キャノピースピーク それを実装して最初の医療翻訳アプリを作成しました。 Canopy Speak は、業界最大の翻訳済み医療フレーズのコーパスを提供すると主張しています。 これにより、医師はテキストから音声への翻訳を通じて、英語を話さない患者に質問することができます。 現時点では、一方向の通信チャネルのみを提供します。

これらは機械翻訳に依存している企業の XNUMX つの例にすぎませんが、このテクノロジーは電子商取引、金融、法律、ソフトウェア、テクノロジーなど、他の多くの業界に組み込まれています。 の 米軍は外国語機械翻訳システムも導入している 兵士にテキストと音声による機械翻訳を提供します。

AI ベースの機械翻訳はすでに言語を越えた言語の壁を取り除きつつありますが、意味論的および文脈の理解をさらに高める必要がまだあります。 AI における次の革新の波では、翻訳の種類に応じて選択できるカスタム用語集が導入される可能性があります。 カスタマイズされた用語集の背後にある期待は、主題に関するより高度な専門知識を必要とする翻訳の精度を向上させることです。 将来のニューラル ネットワークでは、外出先での機械翻訳トレーニングも開発される予定です。これは、翻訳エンジンが翻訳プロセス中にリアルタイムで学習できることを意味します。

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