Sztuczna inteligencja (AI) i neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)

Sztuczna inteligencja (AI) i neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT): kluczowi gracze w branży tłumaczeniowej na lata 20. XXI wieku

sztuczna inteligencja

Świat to ciągle zmieniający się paradygmat technologii i rewolucji cyfrowej. Wraz z technologią, która przełamuje granice kulturowe i językowe, wzrosło zapotrzebowanie na lokalizację językową treści. Dla firm chcących wykorzystać zmiany technologiczne, ważne jest poznanie trendów, które prawdopodobnie będą kształtowały przyszłość.

Kluczowe trendy, których dalszy rozwój przewiduje się w latach 20. XXIw. obejmują sztuczną inteligencję i automatyzację oraz tłumaczenie maszynowe (a zwłaszcza neuronowe tłumaczenie maszynowe).

Przyjrzyjmy się temu, jak narzędzia te mogą stać się pomocne w / branży lokalizacyjnej.

AI i automatyzacja

Wraz ze zmianą wymagań dotyczących treści i rosnącą potrzebą zlokalizowanej treści sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna w zarządzaniu tłumaczeniami. Podczas gdy w firmach poszukuje się nowych sposobów na uproszczenie procesu wykonywania tłumaczeń i lokalizacji, sztuczna inteligencja z godziny na godzinę zwiększa wartość biznesową firm. Według firmy Gartner inteligencja rozszerzona prawdopodobnie podbije wartość biznesową firm o 2,9 bln dolarów, jak również podniesie poziom wydajności pracy o 6,2 mld godzin do końca 2021r. Biorąc pod uwagę wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji do automatyzacji przepływu pracy, nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja będzie nadal wykorzystywana do zwiększania wydajności przedsiębiorstw i automatyzowania jej działalności  również w przyszłości.

Co AI ma wspólnego z tłumaczeniem?

Uproszczenie i optymalizacja całego procesu tłumaczenia i lokalizacji to oczekiwania stawiane wobec sztucznej inteligencji. W ramach wyjaśnienia, sztuczna inteligencja skupia się na tworzeniu zaawansowanych narzędzi i rozwiązań, które są w stanie właściwie samodzielnie wykonywać określone zadanie. Sztuczna inteligencja dokładnie analizuje zbiory danych, w celu określenia i możliwego zastosowania najlepszej możliwej strategii oraz odpowiednich modeli, aby uzyskać rezultaty najwyższej jakości.

Przykładowo, w ulepszonej wersji MT, neuronowego tłumaczenia maszynowego, translatory są specjalnie zaprojektowane w taki sposób, aby wykorzystać głębokie uczenie do określenia sposobu skutecznego tłumaczenia danych, przede wszystkim poprzez zrozumienie celu treści źródłowej. Z tego powodu tłumaczenia wspomagane sztuczną inteligencją są w pewien sposób podobne do tłumaczeń tworzonych przez ludzi.

Sztuczna inteligencja i zarządzanie tłumaczeniami

Sposób działania neuronowego tłumaczenia maszynowego jest imponujący, ponieważ zapewnia szybkie wyniki. Dodatkowo sztuczna inteligencja zastosowana w oprogramowaniu chmur, skupia się szczególnie na zarządzaniu tłumaczeniami. Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja wspomaga tłumaczenie automatyczne i ma na celu poprawę wydajności procesu i jakości tłumaczenia.

Warto zwrócić uwagę na to, że sztuczna inteligencja nie zastąpi ona ludzkich tłumaczy pomimo rosnącej tendencji wykorzystywania jej w branży tłumaczeniowej. W rzeczywistości stosuje się ją w celu ogólnej poprawy wydajności poprzez wspomaganie tłumaczy i uproszczenie procesu tłumaczenia.

Sztuczna inteligencja skutecznie ułatwia inteligentną pracę tłumaczy, umożliwiając im uniknięcie czasochłonnej, ciężkiej pracy. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w tłumaczeniu możliwe jest tłumaczenie większych ilości danych w znacznie szybszym tempie bez ryzyka pogorszenia jakości rezultatów.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego odnosi się do przetworzenia ludzkiej mowy na binarny język komputera. Proces ten może być skutecznie wykorzystany do analizy i skanowania różnych dokumentów w celu szybkiego zidentyfikowania błędów i zaproponowania lepszych rozwiązań. Ponadto może służyć do katalogowania dokumentów  na dużą skalę.

Automatyzacja procesu

Tłumaczenia automatyczne wspomagane sztuczną inteligencją to rosnący trend w branży tłumaczeniowej, który służy do usprawnienia i przyspieszenia całego procesu tłumaczenia, przekładając się na wzrost wydajności i dostarczanie wysokiej jakości tłumaczeń.

Tradycyjny proces tłumaczenia jest wolniejszy i podatny na błędy, jednak dzięki sztucznej inteligencji zarządzanie niektórymi podstawowymi i powtarzalnymi zadaniami, takimi jak przydział pracy, przesyłanie danych oraz weryfikacja i przegląd poszczególnych treści, może stać się bezproblemowe i oszczędne czasowo

Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę tłumaczeniową

Jak twierdzi Svetlana Sicular, wiceprezes ds. badań firmy Gartner, ewolucja sztucznej inteligencji w połączeniu z ludzkimi możliwościami może być niezwykle pomocna dla firm pod względem jakości wyników.

Aplikacja Microsoft Translator to istna rewolucja, dzięki której możliwe jest skuteczne tłumaczenie zarówno tekstu, jak i mowy oraz znaków drogowych. Przełom stanowi możliwość uruchomienia tej aplikacji w trybie offline. Jest to bardzo pomocne w szczególności dla tych, którzy często podróżują do odległych obszarów, gdzie zasięg internetu jest słaby lub nie ma go wcale.

Analogicznie, tłumaczenie na Facebooku również wykorzystuje sztuczną inteligencję jako podstawową technologię tłumaczenia.

Kluczowe wnioski

  • Zastosowanie sztucznej inteligencji w tłumaczeniu to ekonomiczny, oszczędzający czas wybór, ponieważ przyspiesza cały ten proces.
  • Z pomocą surowych danych tłumaczenie wspomagane sztuczną inteligencją może budować wiedzę i poprawiać jakość wyników poprzez dalsze szkolenia
  • Tworzenie pamięci tłumaczeniowej przy użyciu narzędzi AI pomaga również zaoszczędzić czas i obniża koszty tłumaczenia.
  • Wraz z rosnącą tendencją do tworzenia tłumaczeń wspomaganych sztuczną inteligencją, tłumacze mogą pracować jako redaktorzy wykonujący postedycję przetłumaczonej treści, aby zapewnić trafne rezultaty o wysokiej jakości.
  • Wraz z rozwojem technologii opartej na sztucznej inteligencji zapotrzebowanie na obszerną postedycję z czasem się zmniejszy.
  • Neuronowe tłumaczenie maszynowe jest najbardziej rozpowszechnionym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w branży tłumaczeniowej.

Powstanie tłumaczenia maszynowego

W ciągu ostatnich kilku lat tłumaczenie maszynowe zaczęło rozwijać się dzięki wzrostowi zapotrzebowania na lokalizację i tłumaczenie tekstów. Według Grand View Research, Inc., szacuje się, że wartość udziałów na rynku tłumaczenia maszynowego wzrośnie nawet do 983,3 mln dolarów do końca 2022 r., jak również zwiększy się ilość usług tłumaczenia maszynowego neuronowego i postedycji tłumaczeń.

Rozwój technologiczny poszerzył zakres działania rynku tłumaczeń maszynowych. W miarę wdrażania przez różne kraje usług internetowych 5G oraz pojawiania się zmian w krajobrazie biznesowym dzięki cyfrowym technologiom tłumaczenie maszynowe prawdopodobnie zyska w przyszłości większą uwagę.

Wraz z rozwojem modeli opartych na sztucznej inteligencji tłumaczenie i lokalizacja treści będą w coraz większym stopniu polegać na tłumaczeniu maszynowym.

Powszechnie używane rodzaje tłumaczenia maszynowe

Tradycyjne tłumaczenie maszynowe oparte na tłumaczeniu statystycznym ewoluowało z czasem. Obecnie wyróżnia się dwa podstawowe, współczesne rodzaje tłumaczenia maszynowego:

  • oparte na statystyce
  • parte na sieciach neuronowych

Statystyczne tłumaczenie maszynowe (SMT)

SMT generuje tłumaczenia, wykorzystując analizę statystyczną danych par językowych. Służy do zidentyfikowania relacji między językiem źródłowym a docelowym, np. dobrym przykładem SMT  jest tłumacz Google.

Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)

Neuronowe tłumaczenie maszynowe to najnowsze podejście do tłumaczenia maszynowego. Występujące w nim sieci neuronowe mają na celu odtworzenie sposobu uczenia się ludzkiego mózgu. Translatory oparte na tych sieciach mają godną pochwały zdolność do identyfikowania odpowiedniego kontekstu i rozumienia przekazu tekstu, pozwalającą im na zastosowanie lepszego doboru słów, w celu uzyskania wysokiej jakości tłumaczenia. Mówiąc najprościej, translatory neuronowego tłumaczenia maszynowego służą do zachowania oryginalnego tonu i zapewnienia tłumaczenia w formie zgodnej z kontekstem

Kiedy ma zastosowanie tłumaczenie maszynowe

Jakość tłumaczenia maszynowego poprawiła się z biegiem czasu, a teraz dzięki neuronowemu tłumaczeniu maszynowemu możliwe jest uzyskanie bardziej wiarygodnych wyniki, które rzeczywiście mają sens.

Mimo to, nie każdy rodzaj treści powinien być tłumaczony przy użyciu tłumaczenia maszynowego.

Teksty zawierające prostą treść, takie jak materiały pomocnicze lub instrukcje, można przetłumaczyć za pomocą tłumaczenia maszynowego, jednak w przypadku bardziej kreatywnych treści, takich jak materiały marketingowe, reklamy i ulotki, lepiej wybrać tłumaczenie wykonywane przez tłumaczy.

Oto trzy czynniki, które należy wziąć pod uwagę, aby zdecydować, czy tłumaczenie maszynowe jest odpowiednią opcją, czy też nie.

Objętość treści

Podejmując tego rodzaju decyzję, należy mieć na uwadze objętość treści, np., jeśli chcesz przetłumaczyć dane zawierające miliony słów w krótkim czasie, najlepszym wyborem jest tłumaczenie maszynowe

Ciągłość aktualizacji

Oto kolejny ważny czynnik, który należy sprawdzić, aby dokonać właściwego wyboru. Treści wymagające ciągłych aktualizacji, takie jak recenzje, często zadawane pytania, dane oparte na wiedzy i opinie klientów, można przetłumaczyć za pomocą MT.

Charakter treści

Jak zostało wspomniane wcześniej, nie każdy rodzaj treści można bezbłędnie przetłumaczyć za pomocą tłumaczenia maszynowego. Można go jednak używać do tworzenia dokumentacji oprogramowania, podręczników użytkownika, poradników i tłumaczenia informacji technicznych.

Rosnące zapotrzebowanie na tłumaczenie maszynowe

W 2016 roku wartość rynku tłumaczeń maszynowych wynosiła około 122,3 miliona dolarów, a 2019 roku osiągnęła 550,46 miliona dolarów.

Zgodnie z oczekiwaniami, wielkość rynku tłumaczenia maszynowego rosła z czasem i szacuje się, że do końca 2024 r. jego wartość przekroczy 1,5 mld dolarów. Ponadto szacuje się, że wartość skumulowanego rocznego wskaźnika wzrostu (CAGR) osiągnie 11,23 do 2025 r..

Najprawdopodobniej Ameryka Północna przejmie inicjatywę z wartością tego wskaźnika wynoszącą około 6 do końca 2023 r. Przemysł obronny i wojskowy w Ameryce Północnej coraz bardziej wykorzystuje tłumaczenie maszynowe do tworzenia tłumaczeń ustnych i pisemnych dużych ilości danych, z których większość nadal poddawana jest niektórym technikom postedycji.

Analogicznie, oczekuje się, że branża elektroniczna i motoryzacyjna przejmie znaczny udział na tym rynku do końca 2020 r., głównie z powodu często występującej potrzeby dokładnego i terminowego tłumaczenia.

Tłumaczenie maszynowe ma również zastosowanie w branży turystycznej, bankowej, prawniczej, produkcyjnej i detalicznej, mediach i rozrywce, telekomunikacji itp.

Szacuje się, że rynki Azji i Pacyfiku będą najszybciej rozwijającymi się rynkami tłumaczenia maszynowego, osiągając wartość wskaźnika CAGR na poziomie 7,5 do końca 2023 r. Głównym powodem tak znacznego wzrostu zapotrzebowania na rynkach tłumaczenia maszynowego w tym regionie jest szybko rozwijający się trend działalności transgranicznej, wysoce lukratywna baza klientów i szerokie wykorzystanie wielu języków.

Gwałtowny rozwój tłumaczenia maszynowego

Oczekuje się, że rynek tłumaczeń maszynowych będzie się z czasem rozwijał ze względu na aspirujące do wejścia na wschodzące i lukratywne rynki przedsiębiorstwa, tworzenie ogromnej ilości treści online i rosnącej potrzeby globalnej komunikacji biznesowej oraz współpracy.

Ogromny wzrost na rynkach tłumaczenia maszynowego jest wynikiem ciągłej poprawy trafności tłumaczonych treści. Zaawansowane translatory neuronowego tłumaczenia maszynowego są w stanie zapewnić szybkie tłumaczenie z dokładnością około 60-90 procent. Zastosowanie głębokiego uczenia i algorytmów znacznie pomogło w wyeliminowaniu powszechnie występujących błędów tłumaczeniowych (związanych ze składnią, gramatyką i znaczeniem).

W przeciwieństwie do starszych wersji tłumaczenia maszynowego, które działały przy użyciu algorytmów do zrozumienia składni i wyrażeń potrzebnych do tłumaczenia, zaawansowana technologia neuronowego tłumaczenia maszynowego uczy się tłumaczyć różne języki na podstawie podanych informacji. Oznacza to, że im więcej technologia ta jest wykorzystywana do tłumaczenia, tym stanie się lepsza i inteligentniejsza.

Kluczowe wnioski

  • Szerokie wykorzystanie narzędzi CAT stanowi podstawę rosnącego zapotrzebowania na tłumaczenie maszynowe.
  • Szacuje się, że zapotrzebowanie na zaawansowane systemy tłumaczenia maszynowego wzrośnie w nadchodzących latach, biorąc pod uwagę potrzeby firm w zakresie tłumaczenia i lokalizacji treści w celu ulepszonej komunikacji na świecie.
  • Co więcej, niezaprzeczalne, rosnące znaczenie przetwarzania w chmurze spowodowało wzrost popytu na zaawansowane narzędzia tłumaczeniowe.
  • Wiele firm tłumaczeniowych korzysta z tłumaczenia maszynowego do tworzenia dużych ilości wielojęzycznych treści, zgodnie z rosnącymi wymaganiami klientów.

Podsumowanie

Postęp technologiczny wpływa na branżę tłumaczeniową. Oczekuje się, że wykorzystanie narzędzie sztucznej inteligencji i tłumaczenia maszynowego będzie rosło wraz z rosnącą potrzebą na tłumaczenie i lokalizację treści w celu zapewnienia płynnej komunikacji na całym świecie.

Gwałtownie rosnące zapotrzebowanie na szybkie i niedrogie tłumaczenie, wysoki popyt na lokalizację treści oraz dostępność ogromnych ilości danych (Big Data) przyczyniają się do intensywnego rozwoju tłumaczenia maszynowego.

Szacuje się, że z czasem narzędzia sztucznej inteligencji ulegną poprawie, czego efektem będzie ogólna poprawa procesu tłumaczenia. Narzędzia te mogą pomóc profesjonalnym firmom tłumaczeniowym w dotrzymywaniu krótkich terminów i dostarczaniu dużych ilości przetłumaczonych danych bez obniżenia ich jakości.