Современные технологии и будущее языкового перевода
Обновлено: 15 декабря, 2023, автор: Massimo Alef
Сфера языкового перевода никогда не была такой интересной. Возможности систем управления переводами для создания точных переводов в режиме реального времени многочисленны благодаря растущему и прогрессирующему развитию искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки языка. В этой статье мы расскажем об эволюции платформ для языкового перевода, подробно описывая, как мы пришли к тому, что имеем сегодня, и каких достижений мы можем ожидать в ближайшие годы.
Мультиязычный контент
Разработка многоязычного контента сопряжена с целым рядом трудностей, требующих пристального внимания к языковым переводам и использования правильных инструментов. Самое интересное, что технологии перевода с течением времени значительно усовершенствовались.
В этой статье мы рассмотрим развитие технологий перевода в течение долгого времени, а также их истоки и выясним, действительно ли машинный перевод и искусственный интеллект (ИИ) превосходят свои традиционные аналоги, когда речь идет об управлении переводами. В процессе работы мы обсудим увлекательные возможности, которые открывают автоматизированные подходы к переводу, рассмотрим их преимущества и потенциальные недостатки.
И наконец, мы порассуждаем о будущем языкового перевода, в частности о захватывающем противостоянии OpenAI и Google в их гонке за доминирование в сфере ИИ.
Эволюция технологии перевода
Технология перевода восходит к рукописи Аль-Кинди «Расшифровка криптографических сообщений». Однако с появлением компьютеров в середине XX века начала формироваться технология перевода. За прошедшие годы произошли значительные изменения, которые определили способы выполнения переводов и расширили возможности специалистов-лингвистов.
В 1950-х годах Джорджтаунский университет и компания IBM провели так называемый эксперимент Georgetown-IBM. Эксперимент был задуман в первую очередь для того, чтобы привлечь внимание правительства и общественности и получить финансирование, продемонстрировав возможности машинного перевода. Это была далеко не полнофункциональная система. Однако эта ранняя разработка была основана на правилах и лексикографии, что обусловило низкую надежность и низкую скорость перевода. Несмотря на свои недостатки, она заложила основу для будущих достижений в этой области.
Конец 1980-х и начало 1990-х годов ознаменовались появлением статистического машинного перевода (SMT), пионерами которого стали исследователи IBM. Благодаря использованию двуязычных корпораций SMT повысил точность перевода и заложил основу для более совершенных методов.
В начале 1990-х годов стали широко доступны коммерческие средства компьютерного перевода (CAT), которые расширили возможности переводчиков и повысили производительность труда. Эти инструменты используют память переводов, глоссарии и другие ресурсы для поддержки процесса перевода и повышения его эффективности.
В конце 1990-х годов компания IBM выпустила механизм статистического перевода на основе правил (pdf), который стал отраслевым стандартом в новом веке. В системе перевода IBM были внедрены алгоритмы прогнозирования и статистического перевода, что позволило вывести машинный перевод на передовые позиции в области технологий языкового перевода.
В начале 2000-х годов на рынке появились первые облачные системы управления переводом (TMS). Несмотря на то что в середине 1980-х годов существовали первые версии, не основанные на облачных технологиях, современные системы изменили процесс перевода, позволив группам сотрудников работать более гибко и сотрудничать с другими членами компании независимо от их местонахождения. Облачный подход повысил доступность, масштабируемость и возможности совместной работы, полностью изменив подход к управлению переводческими проектами.
2006 год стал важной вехой в управлении переводами, поскольку в нем был запущен Google Translate. Используя алгоритмы прогнозирования и статистического перевода, Google Translate сделал машинный перевод доступным для широких масс и до сих пор остается де-факто инструментом для многоязычных переводов в Интернете. Несмотря на мощные функции, он завоевал репутацию неточного переводчика. Тем не менее, он играет ключевую роль в том, что технология перевода стала более известной и используемой, прокладывая путь для будущего прогресса.
В 2016 году Google Translate совершил значительный скачок, представив нейромашинный перевод (NMT). NMT превзошел предыдущие инструменты перевода, обеспечив более высокое качество, беглость и сохранение контекста.
NMT установил новый коммерческий стандарт и дал толчок развитию отрасли. К 2017 году DeepL стала системой машинного перевода на базе искусственного интеллекта, известной своим высоким качеством перевода и естественным звучанием. Возможности DeepL еще раз продемонстрировали прогресс, достигнутый в области переводческих технологий.
С 2018 года основное внимание уделяется совершенствованию моделей NMT, которые продолжают превосходить традиционные подходы к статистическому машинному переводу (SMT). NMT сыграл важную роль в повышении точности перевода и стал предпочтительным подходом во многих современных переводческих приложениях.
Какие технологии перевода появились с течением времени
За прошедшие годы технология перевода претерпела значительное развитие, предлагая различные инструменты для улучшения процесса перевода. К основным видам переводческих технологий относятся:
- Компьютерный перевод (CAT)
Эти программные приложения помогают переводчикам, предоставляя базы данных предыдущих переводов, память переводов, глоссарии, а также расширенные инструменты поиска и навигации. CAT-инструменты производят революцию в переводе, повышая его эффективность и позволяя переводчикам больше сосредоточиться на самом процессе перевода. - Машинный перевод (МТ)
Машинный перевод — это автоматизированная система, которая создает переведенный контент без участия человека. Его можно разделить на основанный на правилах (RBMT), статистический (SMT) и нейронный (NMT) подходы. Качество перевода зависит от языковых пар, тематики, предварительного редактирования, наличия обучающих данных и ресурсов для последующего редактирования. Необработанный машинный перевод может использоваться для малозначимого контента, в то время как для высокозначимого или конфиденциального контента рекомендуется постредактирование «живым» переводчиком. - Системы управления переводом (TMS)
Платформы TMS оптимизируют управление переводческими проектами, обеспечивая поддержку множества языков и форматов файлов, совместную работу в режиме реального времени, интеграцию с CAT-инструментами и машинным переводом, функции отчетности и возможности настройки. Решения TMS обеспечивают организованный рабочий процесс и масштабируемость для эффективной работы с переводческими проектами.
Развитие технологий изменило сам процесс перевода, сделав его более эффективным, экономичным и масштабируемым.
Поиск правильного подхода к переводу: Машина против Человека.
При выборе правильного подхода к переводу необходимо взвесить преимущества и недостатки машинного (MT) и человеческого перевода(HT). У каждого подхода есть свои преимущества и нюансы, которые необходимо учитывать.
Человеческий перевод, выполняемый профессиональными лингвистами и экспертами в предметной области, обеспечивает точность, особенно для сложных документов, таких как юридические и технические материалы. Люди разбираются в лингвистических тонкостях и применяют свой опыт и интуицию для обеспечения высокого качества перевода. Они могут разложить язык на составляющие, обеспечить правильное понимание культурных нюансов и привнести творческий подход, чтобы сделать контент привлекательным.
Сотрудничество с переводчиками-людьми обеспечивает прямое общение, снижая вероятность упущения целей проекта и сводя к минимуму необходимость внесения изменений.
Однако у человеческого перевода есть и минусы, а именно: он требует больших затрат ресурсов и времени по сравнению с машинным переводом. Если вы когда-нибудь работали над многоязычным проектом, то понимаете, с какими затратами связан человеческий перевод — не в каждой команде есть штатный переводчик, и найти его для конкретного проекта может быть крайне сложно. Затраты часто оказываются высокими, а сам процесс может не соответствовать жестким временным рамкам или проектам, в которых скорость важнее точности контекста.
Тем не менее, когда речь идет о локализации и передаче сути сообщения для конкретной целевой аудитории, переводчики-люди превосходно справляются с тонкой настройкой контента, чтобы он вызывал глубокий резонанс. Машинный перевод не может повторить все тонкости, которые привносят в работу переводчики-люди.
С другой стороны, машинный перевод, основанный на искусственном интеллекте и передовых алгоритмах, быстро улучшает понимание контекста и культурных нюансов. Машинный перевод обеспечивает скорость и экономическую эффективность по сравнению с ручным переводом, что делает его подходящим для определенных проектов, в которых приоритет отдается быстрому выполнению и где точность контекста не является первостепенной задачей.
Современные TMS часто объединяют возможности машинного и ручного перевода, позволяя пользователям выбирать наиболее подходящий подход в соответствии с их конкретными требованиями. Сочетание человеческих переводчиков с инструментами машинного перевода позволяет создать мощный рабочий процесс перевода. Машинный перевод может использоваться в качестве отправной точки и сопровождаться человеческим пост-редактированием для обеспечения лингвистической точности, культурной адаптации и общего качества.
Системы управления переводами часто предоставляют возможность использовать оба подхода, обеспечивая гибкость и оптимизацию в зависимости от содержания, временных ограничений, бюджета и желаемого результата. В конечном итоге выбор правильного подхода к переводу зависит от характера контента, желаемого уровня точности, целей проекта, бюджетных и временных ограничений. Оценка этих факторов и рассмотрение преимуществ и недостатков человеческого и машинного перевода помогут вам принять обоснованное решение, соответствующее потребностям и целям вашей компании или вашей команды.
Искуственный Интелект (ИИ) и машинный перевод (МТ)
Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту технологии перевода за последние годы шагнули далеко вперед. Однако полная автоматизация перевода пока не представляется возможной, поскольку человеческие переводчики и специализированные инструменты машинного перевода обладают уникальными преимуществами, которые дополняют друг друга.
Такой совместный подход может привести к созданию бесперебойного процесса перевода, в котором человеческие переводчики и инструменты ИИ будут работать в унисон.
Пост-редактирование машинного перевода обеспечивает точность и беглость переводов, созданных ИИ, а переводчики-люди вносят последние штрихи, чтобы удовлетворить конкретные потребности. Этот сдвиг должен привести к переходу от человеческого перевода с помощью компьютера к компьютерному переводу с помощью человека. Технологии перевода будут развиваться, позволяя переводчикам сосредоточиться на более сложных переводах, в то время как инструменты с искусственным интеллектом будут выполнять утомительные задачи. Теперь вопрос не в том, использовать ли технологии перевода, а в том, какие инструменты использовать для достижения оптимальных результатов.
Будущее перевода выглядит многообещающе, поскольку технологии позволяют переводчикам эффективно выполнять высококачественные переводы, сочетая сильные стороны человеческого опыта и возможностей искусственного интеллекта.
Расцвет систем управления переводами
Что касается взаимодействия ИИ и человека, то TMS (Системы Управления Переводами) играют решающую роль в обеспечении бесперебойной совместной работы. Вот еще пять примеров того, как TMS повышают синергию между переводчиками и ИИ.
УПРАВЛЕНИЕ ТЕРМИНОЛОГИЕЙ
TMS предлагают надежные функции управления терминологией, позволяющие пользователям создавать и поддерживать всеобъемлющие базы терминов или глоссарии, обеспечивая последовательное использование специфической терминологии в переводах и повышая точность.
ИНСТРУМЕНТЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА
TMS часто включают в себя инструменты контроля качества, которые помогают выявить потенциальные ошибки и несоответствия в переводе. Эти инструменты могут отмечать непереведенные сегменты, неправильные цифры или несогласованные переводы, что позволяет переводчикам эффективно пересматривать и исправлять их.
АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА
TMS оптимизируют процесс перевода за счет автоматизации повторяющихся задач. Они могут автоматически назначать задания на перевод соответствующим переводчикам, отслеживать ход выполнения и управлять сроками. Такая автоматизация повышает эффективность и позволяет переводчикам больше внимания уделять творческим аспектам перевода, например нюансам речи и тональности контента.
СОВМЕСТНАЯ РАБОТА И КОММУНИКАЦИЯ
TMS предоставляют функции совместной работы, обеспечивающие общение и сотрудничество между группами переводчиков в режиме реального времени. Они позволяют переводчикам совместно работать над проектами, обсуждать конкретные проблемы перевода и обмениваться отзывами, способствуя сплоченному и эффективному рабочему процессу.
ОТЧЕТНОСТЬ И АНАЛИТИКА
TMS предлагают комплексные возможности отчетности и аналитики, позволяющие получить ценную информацию о переводческих проектах. Пользователи могут отслеживать ход выполнения проекта, измерять производительность переводчиков и анализировать качество перевода, что позволяет постоянно совершенствовать работу и принимать взвешенные решения.
Благодаря использованию возможностей систем управления переводами взаимодействие между искусственным интеллектом и переводчиками-людьми становится более плавным, эффективным и продуктивным, что позволяет получать высококачественные переводы, отвечающие конкретным потребностям каждого проекта.
Конкуренция Google и OpenAI
Уже сейчас мы видим, что между Google и OpenAI разгорается борьба за доминирование в области поиска и создания контента с помощью ИИ. Я ожидаю, что 2024 год станет годом, когда это столкновение затронет и технологии перевода.
При этом, сравнивая платформу OpenAI с Google Translate или DeepL, важно учитывать сильные стороны и области специализации каждой из них. Давайте вкратце рассмотрим сильные стороны каждой из них, чтобы понять, чем они отличаются.
ПОСТОЯННО СОВЕРШЕНСТВУЕМЫЙ И НАДЕЖНЫЙ ПЕРЕВОД
Google Translate и DeepL посвятили себя машинному переводу и уже много лет уделяют особое внимание совершенствованию своих возможностей.
В результате они создали надежные системы, обеспечивающие высокое качество перевода. Эти платформы используют обширные данные и передовые методы для совершенствования своих моделей перевода, постоянно решая реальные задачи перевода. Постоянное совершенствование и оптимизация систем позволили им добиться впечатляющей точности и беглости перевода.
ГЕНЕРАЦИЯ ТЕКСТА
OpenAI в основном фокусируется на генерации человекоподобного текста и задачах по созданию языков.
Основная задача языковых моделей OpenAI — генерировать связный и контекстуально подходящий текст, а не специально настраивать свои модели для машинного перевода.
По сравнению с ChatGPT, Google Translate и DeepL лучше справляются с предложениями, относящимися к конкретной области, учитывая при этом препятствия для перевода, такие как фоновые звуки при получении аудиоввода. В этом смысле Google Translate и DeepL продемонстрировали свою способность эффективно решать реальные задачи перевода, демонстрируя постоянное совершенствование и адаптацию к различным языковым контекстам.
Будущее машинного перевода
В целом, если говорить о машинном переводе, то Google Translate и DeepL зарекомендовали себя как лидеры в этой области, уделяя особое внимание обеспечению высококачественного перевода. Их богатый опыт и постоянное совершенствование способствуют повышению точности и беглости перевода. Хотя модели ChatGPT от OpenAI технически предлагают возможности перевода, они не обладают таким же уровнем специализации или оптимизации, специально разработанной для задач машинного перевода.
Важно отметить, что сфера машинного перевода постоянно развивается, и относительные преимущества различных платформ могут меняться с течением времени. Хотя Google Translate и DeepL уже продемонстрировали свое превосходство в качестве перевода, стоит учесть, что исследования OpenAI в области генерации языка и обработки естественного языка могут принести пользу будущим улучшениям в возможностях машинного перевода. Вместе эти три системы могут стать идеальным трифектом: точный перевод, скорость и эффективность, а также обработка естественного языка.
Стремление OpenAI расширить границы технологий искусственного интеллекта и его послужной список инноваций позволяют предположить, что компания может инвестировать больше ресурсов в повышение эффективности машинного перевода. По мере того как OpenAI будет продолжать совершенствовать свои модели и изучать новые подходы, есть вероятность, что он сможет преодолеть этот разрыв и догнать Google Translate и DeepL по качеству и специализации перевода.
В сфере машинного перевода царит жесткая конкуренция: многочисленные исследователи и промышленные игроки постоянно стремятся усовершенствовать модели перевода. По мере развития машинного обучения и нейронных сетей вполне возможно появление новых платформ или моделей, которые нарушат существующую динамику и предложат еще более качественные переводы или специализированные решения в конкретных областях.
Таким образом, несмотря на то что Google Translate и DeepL в настоящее время имеют преимущество в качестве перевода и компетентности в конкретной области в 2023 году, необходимо учитывать возможность изменения конкурентной среды в ближайшие годы. По мере развития технологий и появления новых прорывов относительные преимущества и недостатки различных платформ могут меняться, что приведет к захватывающим событиям в области машинного перевода.
Заключение
Таким образом, развитие технологий перевода позволило расширить многоязычное пространство:
- Выбор подхода к переводу зависит от требований проекта и учитывает такие факторы, как точность, бюджет и желаемые результаты.
- Машинный перевод обеспечивает скорость и экономическую эффективность, в то время как человеческий перевод лучше справляется со сложным контентом.
- Для получения точных переводов, учитывающих голос и интонацию, лучше всего наладить сотрудничество между переводчиками-людьми и машинами с искусственным интеллектом.
- Системы управления переводами играют решающую роль в обеспечении сотрудничества между ИИ и человеческими переводчиками.
В то время как Google Translate и DeepL демонстрируют более высокое качество перевода и специализацию, работа OpenAI над созданием текста, похожего на человеческий, может привести к улучшению возможностей машинного перевода.
Это означает, что будущее технологий перевода невероятно радужно, поскольку платформы, подобные locize, продолжают развиваться. Как мы уже убедились, существует множество возможностей для дальнейшего развития этой сферы, и за результатами будет приятно наблюдать в ближайшие годы.
Один комментарий на «“Современные технологии и будущее языкового перевода”»
Добавить комментарий
Спасибо за вашу обратную связь! Для нас она очень важна.
Если у вас есть вопросы или комментарии после прочтения этой статьи, просьба публиковать их здесь. Мы обязательно найдем время и подробно на них ответим.