Posljednjih godina računala su postala mnogo vještija u prevođenju s jednog jezika na drugi zahvaljujući upotrebi neuronskih mreža. Međutim, AI trening obično zahtijeva puno sadržaja prevedenog ljudima za računala.
Mikel Artex, informatičar sa Sveučilišta Baskije (UPV) i autor jednog od ovih radova, uspoređuje situaciju s davanjem nekome različitih knjiga na kineskom i različitih knjiga na arapskom, bez da se isti tekst preklapa jedno drugo. Čovjeku bi bilo vrlo teško naučiti kako prevesti s kineskog na arapski u ovom scenariju, ali računalo može.
U tipičnom procesu strojnog učenja nadgleda se AI sustav. To znači da kada AI pokuša pronaći točan odgovor na bilo koji zadani problem, osoba će reći je li točan ili nije i po potrebi će izvršiti prilagodbe.
Umjesto toga, AI proučava kako su riječi na isti način povezane u različitim jezicima - na primjer, riječi "stol" i "stolica" često se koriste zajedno, bez obzira na dijalekt. Uspoređujući ove kombinacije za svaki jezik, a zatim ih uspoređujući, možete steći dobru predodžbu o tome koji su pojmovi međusobno povezani.
Ovi se sustavi mogu koristiti za prevođenje cjelovitih rečenica, a ne samo pojedinačnih riječi, koristeći dvije dodatne strategije učenja. Obrnuti prijevod pretpostavlja da je rečenica napisana na jednom jeziku grubo prevedena na drugi, a zatim natrag na izvorni jezik, ako se AI ne podudara, drugačije postavlja svoje protokole. Smanjivanje buke postupak je sličan istom procesu u radiotehnici, ali riječima koje se uklanjaju ili dodaju u rečenicu. Sinkronizacija ovih metoda pomaže stroju da bolje razumije kako jezik funkcionira.
Testiranje rječnika
Oba sustava - jedan je na UPV-u, a drugi razvio Facebook-ov računalni znanstvenik Guillaume Lampler - još nisu dobila stručnu ocjenu, ali oba su pokazala preliminarna ispitivanja.
Promotivni video:
Kako bi se procijenila njihova sposobnost prevođenja teksta s engleskog na francuski i obrnuto, predloženo je za prijevod oko 30 milijuna rečenica. Oba AI-a uspjela su dobiti 15 bodova. AI Google Translate, koji koristi nadzirano strojno učenje, ima ocjenu 40, dok ljudski prevoditelji mogu postići i do 50.
Oba se istraživača slažu da svaki od njih može poboljšati svoj sustav AI koji se samostalno uči nadograđujući rad drugog. AI bi se mogao učiniti sposobnijim uvođenjem nekoliko tisuća paralelnih rečenica u njihov kurikulum, što bi smanjilo vrijeme potrebno za svladavanje jezika.
Serg zmaj
