Відразу зазначимо, що яким би не був розвинутим на сьогоднішній день функціонал автоматичного перекладу, все ж, якщо йдеться про складні технічні, юридичні, художні і інші спеціалізовані тексти, без досвідченого перекладача ніяк не обійтись. Зокрема ось тут goldentime.kiev.ua/medicinskiy-perevod/ ви можете замовити професійний якісний письмовий переклад медичних документів.
Отож, нещодавно дослідники з Microsoft опублікувала інформацію про нову технологію розпізнавання мови, яка в змозі розшифрувати вільну розмовну мову так само добре, як і жива людина. За словами головного дослідника в області систем розпізнавання мови Хін Дон Хуана, «Ми досягли паритету машини з людиною, що є справжнім історичним досягненням».
Частота появи помилок під час роботи на даний момент становить 5,9%, що, за словами Microsoft, можна порівняти з роботою професійних перекладачів, яким надали для перекладу той же матеріал, що і штучному інтелекту. Програма використовує нейронні моделі мовних груп, які дозволяють не лише виокремлювати окремі слова, але і комбінувати їх разом. Компанія збирається впровадити технологію в ІІ-хелпер Cortana, а також в модулі транскрипції програмного забезпечення.
Хоча результати вражають, це ще далеко не ендшпіль у великій «мовній грі» Microsoft. Звичайно, програму ще належить налаштувати для роботи в більш широкому діапазоні, що включає розмовні жаргонізми, особливості діалекту і широкий діапазон розпізнаваних голосів. Основна проблема, як і завжди, полягає в тому, щоб навчити програму не просто механічно запам’ятовувати слова і підбирати з них найбільш відповідні комбінації, але і вчитися розуміти те, що говорить людина, щоб генерувати на основі цього адекватний переклад.
А тим часом стало відомо, що служба онлайн-перекладу Google Translate готується використовувати новий алгоритм, який повністю заснований на технології глибокого навчання (різновид машинного навчання).
Власне, вже зараз гуглівський перекладач використовує системи штучного інтелекту (наприклад, при перекладі тексту, захопленого камерою смартфона). Однак поки що така методика використовується лише частково, а якість підсумкових текстів досі залишало бажати кращого. Як наголошується в прес-релізі компанії, новий алгоритм зменшить кількість помилок служби перекладу мінімум на 60% (від 60 до 87%).
Сервіс у своїй роботі буде спиратися більше на так звані нейронні мережі, а традиційний статистичний переклад відійде на другий план.