Ne zaman Google Translate 2006'da piyasaya sürüldü - küresel dil engellerini ortadan kaldırmayı amaçlıyordu - sınırlı tahmin algoritmaları ile yalnızca iki dili destekledi. On yıl sonra, bitti 500 milyon kişi Google Translate'i kullanıyor ve günde 100 milyardan fazla kelimeyi 109 farklı dilde çeviriyorlardı. Otomatik çevirilerde böylesine önemli bir sıçrama, iki çığır açan teknoloji olmadan mümkün olmazdı: makine çevirisi (MT) ve yapay zeka (AI).
Gözden kaçırmış olmanız durumunda, makine çevirisi, insan girdisine ihtiyaç duymadan içeriği bir dilden diğerine otomatik olarak çevirmek için yapay zekadan yararlanma sürecidir. Yapay zeka, makine çevirisi endüstrisindeki gelişimin merkezinde yer almaktadır.
Şimdi, yapay zekanın makine çevirilerindeki rolünün ne olduğunu merak ediyor olmalısınız ve neden çeviri endüstrisi için bu kadar yıkıcı bir potansiyele sahip? Önce yapay zekanın makine çevirilerindeki rolünü inceleyelim.
Makine Çevirisinde Yapay Zekanın Rolü
Yapay zeka, makine çevirisi endüstrisinin gelişiminin ana katalizörlerinden biri olsa da, öncelikle bugün nerede olduğumuzu anlamak önemlidir. Yapay zeka ve makine çevirileri hala teknolojik emekleme aşamasında. Önemli gelişmelere rağmen, çoğu makine çevirisi hala bağlam ve doğruluk için insan gözetimi gerektirir. Dolayısıyla, makineler yakın zamanda insan çevirmenlerin yerini almayacak. Ancak, diğer taraftan, hiçbir insan çevirmen, makine çevirilerinin hızına ve verimine yetişemez.
Bununla birlikte, çeviri motorları hiçbir zaman insan çevirmenlerin yerini almaya bu kadar yakın olmamıştı, ancak hızla gelişen AI alanı sayesinde hala kendilerine önemli bir yer ayırdı. Basitçe söylemek gerekirse, AI, büyük veri kümelerini toplayarak, analiz ederek ve yorumlayarak çeviri motorlarının daha akıllı hale gelmesine yardımcı olur. Dil sürekli evrimleştiğinden, çeviri motorlarının diller arası sınırları ortadan kaldırmaya yaklaşmak için sürekli olarak hıza ayak uydurması gerekir. Peki yapay zeka, çeviri motorlarının sürekli olarak gelişmesine tam olarak nasıl yardımcı oluyor?
Örneğin Google Çeviri, yapay zeka ve sinirsel makine çevirileri (NMT) olarak bilinen derin öğrenmeyi kullanır. Bu, bir kelime dizisinin olasılığını tahmin etmek için yapay bir sinir ağı kullanan bir makine çevirisi yöntemidir. Böylece, bir cümleyi kelimesi kelimesine tercüme etmek yerine, AI tabanlı çeviri motorları tüm cümlelerin anlamını öğrenecek. Bugüne kadar, sinirsel makine çevirisi, önceki kural tabanlı makine çevirisi modellerini dilbilgisi ve bağlamsal doğruluk açısından çok geride bırakarak, makine çevirilerine yönelik en gelişmiş yaklaşımdır. Bu, telefonunuza yazarken size daha doğru öneriler veren teknolojinin aynısıdır.
Özünde, Google Translate'in AI tabanlı sinir ağı, kendi kendini süren arabalarda ve yüz tanıma teknolojisinde de kullanılan gelişmiş bir makine öğrenimi yöntemi olan derin öğrenme yeteneğine sahiptir. Makine çevirisinde sinir ağları, zaman içinde daha doğru ve doğal çeviriler öğrenmek ve oluşturmak için milyonlarca örnek kullanır. Google'ın sinir ağı, bir cümleyi cümleden kelimeye ezberlemek yerine bir cümlenin anlamını kodlayabilen tüm cümleleri bir seferde çevirir.
Yapay zeka ve derin öğrenme, çeviri endüstrisinde bir paradigma kayması yaratarak daha hızlı ve daha uygun maliyetli çeviriler sağladı. Profesyonel çevirmenler, daha az konu uzmanlığı ve önemli ölçüde insan sonrası düzenleme gerektiren belirli metin türleriyle iyi çalışan makine çevirilerine giderek daha fazla güveniyor. Şimdi yapay zeka tabanlı makine çevirileri için bazı ana kullanım örneklerine ve gelecekte bizi neler beklediğine bir göz atalım.
Yapay Zeka Dil Engelini Ortadan Kaldırıyor
Yapay zeka ve derin öğrenme algoritmaları, sinirsel makine çeviri ağlarını daha da geliştirerek, otomatik makine çevirileri için çok sayıda yeni kullanım durumu yarattı. Sonuç olarak, çok sayıda endüstri teknolojiyi uygulamaya başladı.
SDL Hükümeti - dil çevirisi teknolojisinde küresel bir yenilikçi - hükümete eyleme geçirilebilir içgörüler sunmak için sosyal medya haber akışlarını gerçek zamanlı olarak çevirmek için makine çeviri sistemini kullanır.
Sağlık sektörü, makine çevirilerinde de fayda buldu. gölgelik konuş ilk tıbbi tercüman uygulamasını oluşturmak için uyguladı. Canopy Speak, sektördeki en büyük önceden çevrilmiş tıbbi ifadeler külliyatını sunduğunu iddia ediyor. Doktorların İngilizce konuşamayan hastalarına metinden konuşmaya çeviriler yoluyla sorular sormalarını sağlar. Şu anda sadece tek yönlü bir iletişim kanalı sunuyor.
Bunlar, makine çevirisine güvenen şirketlere sadece iki örnektir, ancak teknoloji, e-ticaret, finans, hukuk, yazılım ve teknoloji dahil olmak üzere çok sayıda başka sektöre dahil edilmiştir. bu ABD Ordusu, bir makine yabancı dil çeviri sistemi bile uyguladı askerlere metin ve konuşma yoluyla makine çevirileri sunuyor.
Yapay zeka tabanlı makine çevirileri diller arası dil engellerini ortadan kaldırıyor olsa da, daha fazla anlamsal ve bağlamsal anlayışa hala ihtiyaç var. Yapay zekadaki bir sonraki yenilik dalgası, muhtemelen çeviri türüne göre seçilebilen özel terminoloji sözlükleri sunacaktır. Özel sözlüklerin ardındaki umut, daha fazla konu uzmanlığı gerektiren çeviriler için daha fazla doğruluk getirmesidir. Geleceğin sinir ağları ayrıca hareket halindeyken makine çevirisi eğitimi geliştirecek, bu da çeviri motorlarının çeviri süreci sırasında gerçek zamanlı olarak öğrenebileceği anlamına geliyor.
yapay zeka kendini yapay zeka geliştirmeye adamış en önemli şirketlerden biridir. Blockchain tabanlı AI ağı, AI'yı daha akıllı hale getiren veri kümeleri oluşturmak için yapay zekanın verimliliğini insan uzmanların çözünürlüğü ile birleştirir. AIWORK'ün açık, kitle kaynaklı pazarı, AI makine transkripsiyonu, çeviriler ve çevrimiçi videolar için yüksek kaliteli AI meta verileri oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.
Web sitemizde makale yayınlamak için e-posta veya aşağıda belirtilen hesaplardan biri ile bizimle iletişime geçin.
Kaynak: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/