U mitu o Babilonskoj kuli ljudi su odlučili sagraditi grad kula koji će stići do neba. A tada je Stvoritelj shvatio da više ništa neće obuzdati ljude i da će bez razloga razmišljati o sebi. Tada je Bog stvorio različite jezike da ometa ljude i tako da oni više ne mogu lako raditi zajedno. Danas zahvaljujući tehnologiji doživljavamo neviđenu povezanost. Međutim, još uvijek živimo u sjeni Babilonske kule. Jezik ostaje prepreka u poslovanju i marketingu. Unatoč činjenici da se tehnološki uređaji mogu lako i brzo povezati, ljudi iz različitih dijelova svijeta često ne mogu.
Prevoditeljske agencije pokušavaju pratiti: prave prezentacije, ugovore, upute za outsourcing i reklame za sve. Neke agencije nude i tzv. "Lokalizaciju". Na primjer, ako tvrtka ulazi na tržište u Quebecu, ona se mora oglašavati na francuskom, a ne na francuskom Quebecu. Neispravnim prijevodom mogu se ozbiljno ozlijediti tvrtke.
Globalna tržišta čekaju, ali prijevod umjetnom inteligencijom još nije spreman, usprkos nedavnom napretku u obradi prirodnih jezika i analizi osjećaja. AI se još uvijek bori s obradom zahtjeva čak na jednom jeziku, a kamoli prevođenju. U studenom 2016. Google je svom prevoditelju dodao neuronsku mrežu. No neki su joj prijevodi socijalno i gramatički još uvijek čudni. Zašto?
“Čuvši Googleu, tvrtka je uvela nekoliko poboljšanja koja su došla gotovo preko noći. Ali ja ih zaista ne koristim. Jezik je težak , kaže Michael Houseman, glavni znanstvenik na RapportBoost. AI i predavač na Sveučilištu Singularity.
Objašnjava da bi idealan scenarij za strojno učenje i umjetnu inteligenciju bio s fiksnim pravilima i jasnim kriterijima za uspjeh ili neuspjeh. Šah je očit primjer, a tako je i otići. Računalo je vrlo brzo savladalo ove igre, jer su pravila jasna i precizna, a skup poteza ograničen.
"Jezik je gotovo potpuno suprotan. Ne postoje jasna i precizna pravila. Razgovor može ići u beskonačnom broju različitih smjerova. I, naravno, potrebni su vam i označeni podaci. Morate reći stroju što radi ispravno, a što nije."
Hausman je napomenuo da je temeljno teško odrediti informacijske oznake na jeziku. "Dva se prevoditelja ne mogu složiti oko ispravnosti prijevoda", kaže on. "Jezik je divlji zapad od podataka."
Google tehnologija sada može razumjeti cjelovite rečenice bez pokušaja prevođenja pojedinih riječi. No, propuste se ipak događaju. Jörg Mayfud, izvanredni profesor španjolske i latino književnosti na Sveučilištu Jacksonville, objašnjava zašto precizni prijevodi još nisu dati umjetnoj inteligenciji:
Promotivni video:
"Problem je što nije dovoljno razumjeti cijeli prijedlog. Baš kao što značenje pojedine riječi ovisi o ostatku rečenice (uglavnom na engleskom), značenje rečenice ovisi o ostatku stavka i tekstu u cjelini, a značenje teksta ovisi o kulturi, namjerama govornika i još mnogo toga. Na primjer, Sarkazam i ironija imaju smisla samo u širokom kontekstu. Idiomi mogu biti problematični i za automatsko prevođenje."
"Google prijevod je sjajan alat ako ga koristite kao alat, to jest, bez pokušaja zamjene ljudskog učenja ili razumijevanja", kaže on. „Prije nekoliko mjeseci otišao sam kupiti vježbe za kućno skladište i pročitao znak ispod stroja: Pilan stroj. (Strojna pila). Ispod je španjolski prijevod riječi "La máquina vió", što znači "Stroj je to vidio". "Saw" je preveden ne kao imenica, već kao glagol prošlog vremena.
Dr. Mayfud upozorava: „Moramo biti svjesni krhkosti ove interpretacije. Jer prevoditi je u osnovi tumačenje, ne samo ideja, već i osjećaj. Ljudski osjećaji i ideje koje samo ljudi mogu razumjeti - a ponekad ni mi ljudi ne možemo razumjeti druge ljude."
Napomenuo je da kultura, spol, pa čak i starost mogu stvoriti prepreke tom razumijevanju, a prekomjerno oslanjanje na tehnologiju dovodi do našeg kulturnog i političkog propadanja. Dr. Mayfud spomenuo je da je argentinski pisac Julio Cortazar rječnike nazvao "grobljima". Automatski prevoditelji mogli bi se nazvati "zombijima".
Eric Cambria, akademski umjetnik iz AI-ja i profesor sa Nanyang University of Technology u Singapuru, fokusiran je na obradu prirodnog jezika, što je u središtu prevoditelja koji rade na AI. Kao i dr. Mayfood, i on složenost i rizike vidi u tom smjeru. "Postoji toliko mnogo stvari koje nesvjesno radimo kada čitamo tekst." Čitanje zahtijeva mnogo nepovezanih zadataka koji su izvan moći automatskih prevoditelja.
„Najveći je problem s strojnim prijevodom danas taj što smo skloni prelaziti iz sintaktičkog oblika rečenice na ulaznom jeziku u sintaktički oblik te rečenice na ciljnom jeziku. Mi ljudi to ne radimo. Prvo dekodiramo značenje rečenice na ulaznom jeziku, a zatim to značenje kodiramo na ciljnom jeziku."
Pored toga, s tim transferima postoje i kulturni rizici. Dr. Ramesh Srinivasan, direktor Laboratorija za digitalnu kulturu na Kalifornijskom sveučilištu u Los Angelesu, kaže da novi tehnološki alati ponekad odražavaju osnovne pristranosti.
„Trebaju biti dva parametra koja određuju kako dizajniramo„ pametne sustave “. Jedna su vrijednosti i, da tako kažem, pristranosti graditelja sustava. Drugi je svijet u kojem će sustav učiti. Ako stvorite AI sustave koji odražavaju predrasude vašeg kreatora i šireg svijeta, ponekad postoje vrlo impresivni propusti."
Doktor Srivanisan kaže da alati za prevođenje moraju biti transparentni u pogledu mogućnosti i ograničenja. "Vidite, ideja da jedan sustav može uzimati jezike (koji su semantički i sintaktički vrlo raznoliki) i kombinirati ih ili generalizirati do neke mjere ili čak napraviti jednu cjelinu je smiješna."
Mary Cochran, suosnivačica Launching Labs Marketinga, vidi potencijal komercijalnog rasta. Napomenula je da se popisi na mrežnim tržištima poput Amazona, u teoriji, mogu automatski prevesti i optimizirati za kupce u drugim zemljama.
"Mislim da smo upravo sada, tako reći, dotakli vrh ledenog brijega, u smislu onoga što AI može učiniti s marketingom. Uz poboljšani prijevod i globalizaciju širom svijeta, AI ne može pomoći, ali dovesti do eksplozivnog rasta tržišta."
Ilya Khel