Auswirkungen künstlicher Intelligenz in der maschinellen Übersetzungsbranche

Maschinelle Übersetzung ist ein Thema, von dem viele Menschen wissen, dass es existiert, aber nicht verstehen, worum es geht. Ja, wir wissen, dass es sich um eine automatisierte Übersetzung handelt, aber verstehen Sie, wie es funktioniert? Der Begriff, der verwendet wird, um von Software übersetzte Texte zu bezeichnen, wird hauptsächlich in der Computerlinguistik verwendet.

‍Als automatisiertes Werkzeug hat die maschinelle Übersetzung das Potenzial, das gesamte Übersetzungsfeld zu verändern. Das liegt daran, dass aufgrund ihrer technologischen Natur die Kosten für die Übersetzung von Millionen von Dokumenten erheblich reduziert werden können. Dies wird wiederum Unternehmen dabei helfen, international zu wachsen und die Globalisierung voranzutreiben. Um dies zu erreichen, haben Wissenschaftler bereits viele Ansätze verwendet, wie regelbasierte und statistische Server. Die Zukunft deutet jedoch auf eine viel schnellere - und effizientere - Möglichkeit hin, automatisch zu übersetzen: durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz. Hier ist alles, was Sie über die Angelegenheit wissen müssen!

Wie die maschinelle Übersetzung begann

Die maschinelle Übersetzung, auch bekannt als MT, lässt sich bis ins Jahr 1629 zurückverfolgen. Dies war das Jahr, in dem der französische Philosoph René Descartes eine Diskussion über eine universelle Sprache begann. Indem er das Prinzip der Symbole und Logik verwendete, schlug Descartes eine neue Form der Kommunikation vor.

Diese universelle Sprache wäre in der Lage, äquivalente Ideen in verschiedenen Sprachen durch ein Symbol zu kommunizieren. Ursprünglich dachten sowohl Descartes als auch Gottfried Wilhelm Leibniz - ein deutscher Mathematiker - über Zahlen nach. Jedoch begann im Laufe der Zeit das Konzept einer universellen Sprache auf die maschinelle Übersetzung angewendet zu werden.

‍Seit den 50er Jahren wurde viel Forschung betrieben, um mathematische Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen. Schließlich führte dies zur modernen Form der maschinellen Übersetzung. Die 3 Hauptansätze zur maschinellen Übersetzung sind:

• Regelbasierte maschinelle Übersetzung (1950 - 1980)
• Statistische maschinelle Übersetzung (1990 - 2015)
• Neuronale Maschinenübersetzung (2015 - heute)

Regelbasierte Maschinelle Übersetzung

Regelbasierte MT begann erstmals in den 70er Jahren entwickelt zu werden. Dieser Ansatz wird auch als "klassischer Ansatz" der maschinellen Übersetzung bezeichnet und basiert stark auf linguistischen Regeln. Es verwendet daher eine Vielzahl von zweisprachigen Wörterbüchern für jedes Sprachenpaar. Die regelbasierte maschinelle Übersetzung konzentriert sich darauf, die Regeln in verschiedenen Sprachen abzubilden.

Statistikbasierte Maschinelle Übersetzung

Die statistikbasierte maschinelle Übersetzung begann fast ein Jahrzehnt nach der regelbasierten maschinellen Übersetzung und basiert auf den Parametern statistischer Modelle. Diese werden durch die Analyse eines Satzes zweisprachiger Texte entwickelt. Im Gegensatz zu regelbasierten Servern zielt die statistikbasierte maschinelle Übersetzung darauf ab, eine Mustererkennung zu schaffen und erfordert. Daher erfordert es einen großen linguistischen Korpus, um wie beabsichtigt zu funktionieren.

Neurales Netzwerk

Die maschinelle Übersetzung (NMT) verwendet KI und Deep Learning, um präzisere Übersetzungen zu erreichen. Künstliche neuronale Netzwerke lernen, Muster zu erkennen, indem sie große Mengen an Daten verarbeiten.

‍Diese Netzwerke sind Lernalgorithmen, die eine nichtlineare Funktion auf eine Gruppe von Eingaben anwenden und eine Schicht bilden. Die Operation erzeugt Ausgaben, die als Ressourcen für die nächste Schicht dienen. Es gibt mehrere Schichten in dem neuronalen Netzwerk, die mit Gewichten/Parametern verbunden sind. All diese Schichten erhalten Eingaben mit nichtlinearen Merkmalen, die mögliche Kombinationen erhöhen.

Daher verarbeitet das Encoder-Neuronale Netzwerk einen Satz in der Ausgangssprache und wandelt ihn in Vektorrepräsentationen um, die im Decoder-Neuronale Netzwerk verwendet werden, um den Satz in der Zielsprache vorherzusagen. Das NMT kann aus mehreren Datenquellen lernen und sich an verschiedene Kontexte anpassen, da das Modell leicht anpassbar und mit jeder gewünschten Datenbank aktualisierbar ist.

Die Trainingsphase dauert einige Wochen, aber das System kann seine Parameter automatisch korrigieren. Sobald die Ausgabe generiert und mit der erwarteten Referenz verglichen wurde, können Sie Feedback an die Maschine senden und sie wird das Gewicht auf den Schichten und Verbindungen anpassen.

Statistische versus neuronale Maschine

Man benötigt vorhandene Übersetzungen, um das statistische maschinelle Übersetzungssystem zu speisen, damit es die Hypothese generieren kann.Wenn Sie zweisprachige Textkorpora sammeln, die als Eingabe dienen, können die SMT-Ergebnisse je nach Qualität dieser vorherigen Übersetzungen variieren.

‍ Im Falle einer weniger gebräuchlichen Sprache kann es schwierig sein, ausreichend zweisprachiges Material bereitzustellen, um gute Übersetzungen zu erhalten. Idiome, neue Slangausdrücke, Ausdrücke, Neologismen, Sprachspiele und andere Bestandteile literarischer und kreativer Texte können auch für die statistische maschinelle Übersetzung ein Problem darstellen, wenn diese Sprachverwendungen nicht in den Korpora vorhanden sind, die zur Schulung des Systems verwendet werden.

Wenn die Wortstellung in der Ausgangssprache sehr unterschiedlich von der Zielsprache ist, können die Ergebnisse ebenfalls weniger präzise sein. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass es nach der Implementierung des Systems schwieriger ist, Fehler zu beheben, da es neu gestartet werden muss und nach anderen kleinen Fehlern bei der Dateneingabe gesucht werden muss.

Quelle SyncedReview

KI-betriebene MT

Obwohl die regelbasierten, statistischen und neuronalen Ansätze ihre Vor- und Nachteile haben, ist es unbestreitbar, dass sie den Weg für das bereiten, was in Bezug auf maschinelle Übersetzung als nächstes kommt.

Wenn Sie nicht wissen, wovon wir sprechen, hier ein Tipp: Es hat viel mit Technologie zu tun. Die nächste Generation der maschinellen Übersetzung wird auf künstlicher Intelligenz und Deep Learning basieren. Und das sind großartige Neuigkeiten! KI und Deep Learning haben das Potenzial, die maschinelle Übersetzung zu transformieren und auf ein ganz neues Level zu bringen, da sie in der Lage sein wird, kontextbezogene Entscheidungen in Bezug auf die Bedeutung von Wörtern und Begriffen zu treffen. KI wird es auch ermöglichen, dass die maschinelle Übersetzung Muster zwischen einem Sprachpaar besser erkennen kann. Der gesamte Übersetzungsprozess wird nicht allein von Übersetzern abhängen - sie werden ihre Rollen wechseln und zu Überprüfern und Testern der Ausgabe werden.

‍Dies wird zu schnelleren, kostengünstigeren übersetzten Dokumenten führen, die letztendlich bessere Ergebnisse liefern und die Kommunikation zwischen Menschen, die unterschiedliche Sprachen sprechen, erleichtern. Wir könnten die Rate der übersetzten Wörter um das 3,4- oder 5-fache im Vergleich zu früher optimieren - der Himmel ist die Grenze! In diesem Sinne ist es auch wichtig, neue Möglichkeiten zu erlernen, wie wir die Qualität des übersetzten Inhalts messen können.

Eine der besten Möglichkeiten hierfür ist die Verwendung des BLEU-Scores, einem Algorithmus, der die Qualität von automatisch übersetzten Texten messen kann. MT, angetrieben von KI und Deep Learning, wird es Tausenden von Unternehmen ermöglichen, eine globale Expansion in Betracht zu ziehen. Es wird auch internationalen Organisationen helfen, auf dem Markt zu bleiben und sogar in andere einzutreten. Da die Kosten erheblich niedriger sein werden, müssen Unternehmen keine kostengesteuerten Entscheidungen treffen, wenn es darum geht, welche Sprachen Priorität haben sollen.

Unternehmen werden überall in lokalisierten Formen verfügbar sein. Das klingt großartig, oder? Und das ist es auch! Trotzdem ist es wichtig zu beachten, dass wir über die Zukunft sprechen. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, bis wir den Punkt erreichen, an dem wir uns ausschließlich auf KI zur Übersetzung beziehen können. Wie bei jedem anderen aufkommenden Ansatz wird es wahrscheinlich einige Jahre dauern, um diese neue Technologie vollständig zu entwickeln - und noch einige mehr, um die Technik vollständig zu erfassen.

Die Zukunft des Übersetzers

Natürlich gibt es auch ein paar Herausforderungen auf dem Weg. Die Rolle eines Übersetzers muss zum Beispiel fast vollständig neu definiert werden, um nicht überflüssig zu werden. Aber das bietet auch eine große Chance für diese Fachleute, sich neu zu erfinden.

Wir müssen dies als Herausforderung betrachten, die es zu überwinden gilt - nicht als Problem. Auf diese Weise werden wir in der Lage sein, die positiven Aspekte zu genießen, die Künstliche Intelligenz und Deep Learning für die maschinelle Übersetzung bringen können. Indem wir offen für Neuheiten sind, lernen und uns anpassen, können wir die maschinelle Übersetzung in eine tiefgreifende soziale und wirtschaftliche Transformation verwandeln und auf der anderen Seite als bewusstere und besser ausgestattete Menschen hervorgehen, die in der Lage sind, die Herausforderungen zu meistern, denen wir gegenüberstehen.

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