Impatto dell'Intelligenza Artificiale nell'industria della traduzione automatica

La traduzione automatica è un argomento che molte persone sanno esistere ma non capiscono di cosa si tratti. Sì, sappiamo che si tratta di una traduzione automatica, ma capisci come funziona? Il termine, utilizzato per designare testi tradotti da software, è principalmente usato nella linguistica computazionale.

‍Come strumento automatizzato, la traduzione automatica ha il potenziale per cambiare l'intero campo della traduzione. Questo perché, grazie alla sua natura tecnologica, può ridurre significativamente i costi della traduzione di milioni di documenti. Questo, a sua volta, aiuterà le aziende a crescere a livello internazionale, catalizzando la globalizzazione. Per fare ciò, gli scienziati hanno già utilizzato molti approcci, come i server basati su regole e statistici. Tuttavia, il futuro punta a un modo molto più rapido ed efficiente per tradurre automaticamente: utilizzando l'intelligenza artificiale. Ecco tutto quello che c'è da sapere sulla questione!

Come è iniziata la traduzione automatica

La traduzione automatica, conosciuta anche come MT, può essere fatta risalire al 1629. Questo è stato l'anno in cui il filosofo francese René Descartes ha iniziato una conversazione su un linguaggio universale. Utilizzando il principio dei simboli e della logica, Cartesio propose una nuova forma di comunicazione.

Questo linguaggio universale sarebbe in grado di comunicare idee equivalenti in lingue diverse attraverso un unico simbolo. Originariamente, sia Cartesio che Gottfried Wilhelm Leibniz - un matematico tedesco - pensavano ai numeri. Tuttavia, col passare del tempo, il concetto di una lingua universale iniziò ad essere applicato alla traduzione automatica.

‍Dagli anni '50 sono state condotte molte ricerche per tradurre testi matematici in diverse lingue. Alla fine, questo ha portato alla forma moderna della traduzione automatica. I tre approcci principali alla traduzione automatica sono:

• Traduzione automatica basata su regole (1950 - 1980)
• Traduzione automatica statistica (1990 - 2015)
• Traduzione automatica neurale (2015 - Presente)

Traduzione automatica basata su regole

La traduzione automatica basata su regole ha iniziato a essere sviluppata negli anni '70. Questo approccio è anche noto come “Approccio Classico” della MT e si basa fortemente su regole linguistiche. In quanto tale, utilizza una pletora di dizionari bilingue per ogni coppia linguistica. La traduzione automatica basata su regole si concentra sulla mappatura delle regole in diverse lingue.

Traduzione automatica basata su modelli statistici

La traduzione automatica basata su modelli statistici ha iniziato a essere studiata quasi un decennio dopo la traduzione automatica basata su regole ed è basata sui parametri dei modelli statistici. Questi sono sviluppati attraverso l'analisi di un insieme di testi bilingui. A differenza dei server basati su regole, l'MT basato su statistica mira a Crea un riconoscimento di modelli e richiede. Pertanto, richiede un enorme corpus linguistico per funzionare come previsto.

Neural Machine

La traduzione automatica neurale (NMT) utilizza l'IA e il deep learning per ottenere traduzioni più precise. Le reti neurali artificiali imparano a riconoscere i modelli elaborando grandi quantità di dati.

‍Queste reti sono algoritmi di apprendimento che applicano una funzione non lineare a un gruppo di input che formano un livello. L'operazione genera output che serviranno come risorse per il livello successivo. Ci sono più livelli coinvolti nella rete neurale, collegati con pesi/parametri. Tutti questi strati ricevono input con caratteristiche non lineari che aumentano le combinazioni possibili.

Pertanto, la rete neurale encoder elabora una frase nella lingua di origine e la trasforma in rappresentazioni vettoriali da utilizzare nella rete neurale decoder, per prevedere la frase nella lingua di destinazione. L'NMT può apprendere da più fonti di dati e adattarsi a diversi contesti, poiché il modello è facile da regolare e aggiornare con qualsiasi database desiderato.

La fase di formazione dura alcune settimane, ma il sistema può correggere automaticamente i suoi parametri. Una volta generato l'output e confrontato con il riferimento previsto, è possibile inviare un feedback alla macchina che regolerà il peso sugli strati e sulle connessioni.

Statistica contro Rete Neurale

È necessario avere traduzioni esistenti per feed il sistema di Traduzione Automatica Statistica affinché possa generare l'ipotesi.Mentre raccogli corpora di testi bilingui da utilizzare come input, i risultati del SMT potrebbero variare a seconda della Qualità di queste traduzioni precedenti.

‍ Nel caso di una lingua meno comune, potrebbe essere difficile fornire abbastanza materiale bilingue per ottenere buone traduzioni. Anche i modi di dire, il nuovo slang e le nuove espressioni, i neologismi, i giochi linguistici e altri componenti dei testi letterari e creativi possono essere un problema per la SMT se questi usi linguistici non sono presenti nei corpora utilizzati per addestrare il sistema.

Quando l'ordine delle parole da una lingua di origine è molto diverso da quello della lingua di destinazione, i risultati possono anche essere meno precisi. Un altro svantaggio è che, una volta implementato il sistema, è più difficile correggere i bug, poiché è necessario riavviarlo e verificare la presenza di altri errori minori nell'introduzione dei dati.

fonte: SyncedReview

MT alimentato da Intelligenza Artificiale

Sebbene gli approcci basati su regole, statistici e neurali abbiano i loro pro e contro, è innegabile che abbiano aperto la strada a ciò che verrà dopo in termini di traduzione automatica.

Se non sapete di cosa stiamo parlando, ecco un consiglio: è fortemente legato alla tecnologia. La prossima generazione di traduzione automatica si affiderà all'intelligenza artificiale e al deep learning. E questa è un'ottima notizia! L'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo hanno il potenziale per trasformare la traduzione automatica e portarla a un livello completamente nuovo, in quanto saranno in grado di prendere decisioni contestualizzate per quanto riguarda il significato di parole e termini. L'intelligenza artificiale consentirà inoltre alla traduzione automatica di riconoscere meglio i modelli tra una coppia linguistica. L'intero processo di traduzione non dipenderà solo dai traduttori - essi cambieranno ruolo, diventando revisori e tester del risultato.

‍Ciò si tradurrà in documenti tradotti più veloci ed economici, che alla fine forniranno risultati migliori e faciliteranno la comunicazione tra persone che parlano lingue diverse. Potremmo ottimizzare il tasso di parole tradotte di 3, 4 o 5 volte rispetto a prima: il cielo è il limite! In questo senso, è anche importante imparare nuovi modi in cui possiamo misurare la Qualità del Contenuto tradotto.

Uno dei modi migliori per farlo è utilizzare il punteggio BLEU, un algoritmo in grado di misurare la Qualità dei testi tradotti automaticamente. La traduzione automatica guidata dall'intelligenza artificiale e dal deep learning consentirà a migliaia di aziende di prendere in considerazione la possibilità di diventare globali. Aiuterà anche le Organizzazioni internazionali a rimanere nel mercato e persino ad entrare in altri. Poiché il costo sarà significativamente inferiore, le aziende non dovranno prendere decisioni basate sui costi quando si tratta di quali lingue dare la priorità.

Le aziende saranno disponibili ovunque in modo localizzato. Sembra fantastico, giusto? E lo è! Tuttavia, è importante notare che stiamo parlando del futuro. Abbiamo una lunga strada da fare prima di arrivare al punto in cui possiamo affidarci esclusivamente all'intelligenza artificiale per tradurre. Come con qualsiasi altro approccio incipiente, ci vorranno probabilmente alcuni anni per sviluppare completamente questa nuova tecnologia e altri per assorbire completamente la tecnica.

Il Futuro del Traduttore

Naturalmente, ci sono anche alcune sfide lungo il percorso. Il ruolo di un traduttore, ad esempio, dovrà essere quasi completamente ridefinito per non diventare obsoleto. Tuttavia, questo rappresenta anche una grande opportunità per questi professionisti di reinventarsi.

Dobbiamo considerare questo come una sfida da superare, non come un problema. In questo modo, saremo in grado di godere degli aspetti positivi che l'Intelligenza Artificiale e il deep learning possono portare alla traduzione automatica. Essendo aperti alla novità, all'apprendimento e all'adattamento, possiamo trasformare MT in una profonda trasformazione sociale ed economica e riemergere dall'altra parte come persone più consapevoli e meglio attrezzate, in grado di affrontare le sfide che ci attendono.