Gadgetshowto
Firma Microsoft ogłosiła, że wdroży sztuczną inteligencję (AI) i głębokie sieci neuronowe, aby usprawnić tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym dla trzech najczęściej używanych języków subkontynentu - hindi, bengalskiego i tamilskiego. Oczekuje się, że użycie głębokich sieci neuronowych zapewni dokładniejsze i bardziej naturalne tłumaczenia, co byłoby pożądaną ulgą dla każdego, kto próbowałby przetłumaczyć język obcy na język indyjski, tylko po to, aby znaleźć dziwne, nienaturalne i często rażąco niepoprawne tłumaczenia.
W oświadczeniu prasowym wydanym z tej okazji Sundar Srinivasan, dyrektor generalny ds. Sztucznej inteligencji i badań w Microsoft India, powiedział, że „Microsoft docenia różnorodność języków w Indiach i chce uczynić rozległy Internet jeszcze bardziej dostępnym. Wspieramy języki indyjskie w informatyce od ponad dwóch dekad, a ostatnio poczyniliśmy znaczące postępy w dostępie głosowym i tłumaczeniu maszynowym na różne języki ”.
Jeśli mówisz w którymkolwiek z trzech wyżej wymienionych języków i jesteś zainteresowany wypróbowaniem tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji firmy Microsoft, możesz przejść do witryny Bing Translate, aby zobaczyć tłumaczenia oparte na sieci neuronowej firmy Microsoft w akcji. Nowa technologia jest również wdrażana w aplikacji Microsoft Translator, która jest dostępna zarówno na Andriod, jak i iOS. Technologia zostanie również wykorzystana do ulepszenia tłumaczeń na Skype, a także w różnych programach Office 365, takich jak Word, Excel, PowerPoint i Outlook.
Osobiście próbowałem przetłumaczyć pierwszy akapit tego artykułu na język bengalski (przy użyciu usługi Bing Translate), a wyniki były równie oszałamiające i niezrozumiałe, jak jakiekolwiek tłumaczenie na język indyjski. Jeśli zastanawiasz się, jak wypada to na tle Tłumacza Google i znasz język bengalski, spójrz na porównanie poniżej. Zwróć uwagę, że jest to obraz złożony z tłumaczeniem z Google po prawej stronie i tłumaczeniem z Bing na dole.
Chociaż na tym etapie wydaje się, że nie ma dużej różnicy między nimi dwoma, należy tutaj zauważyć, że w przypadku głębokich sieci neuronowych tłumaczenia prawdopodobnie ulegną drastycznej poprawie z czasem, ponieważ technologia ma zdolność uwzględniania konto „Pojęcia takie jak płeć (żeński, męski, neutralny), poziom uprzejmości (slang, swobodny, pisemny, formalny) i rodzaj słowa (czasownik, rzeczownik, przymiotnik)”.
Jednak w obecnym stanie rzeczy tłumaczenia na języki indyjskie i z nich będą nadal niezadowalające, pomimo faktu, że 6 najpopularniejszych języków indyjskich należy do 20 najczęściej używanych języków na świecie. To jest ponieważ „W Internecie nie ma wystarczającej ilości materiałów, których moglibyśmy użyć do przeszkolenia systemu”, według Krishna Doss Mohan, Senior Program Manager, Microsoft India.
Miejmy nadzieję, że wraz z rozpoczęciem korzystania z internetu przez większą populację Indii, będziemy mieli bardziej wernakularne treści, które powinny pomóc w trenowaniu tych głębokich sieci neuronowych, aby zapewnić lepsze tłumaczenia w przyszłości.
