إنه وقت مثير بالفعل
للمترجمين ، حيث شهد ديسمبر 2017 إطلاق نظامين
للذكاء الاصطناعي قادرين على تعليم أنفسهم
أي لغة. وفقًا لـ Global Market Insights ، ستحصل صناعة الترجمة على
صافي ثروة تبلغ 1.5 مليار دولار بحلول عام 2024 ، مع "القدرة على ترجمة لغات مختلفة
وفقًا لتفضيلات العملاء ونقص المترجم الحالي للعديد من المجالات المتخصصة ومجموعات
اللغات التي توفر فرص نمو هائلة لـ صناعة." هذه أخبار جيدة لكل من المترجمين الفرديين
ومطوري تقنيات المترجمين. سيُطلب من كليهما
تقديم حلول ترجمة متخصصة بشكل متزايد
لتلبية الطلب العالمي المتزايد باستمرار.
لا تهدف التكنولوجيا
إلى استبدال المترجمين
قبل الخوض في أنظمة
الترجمة الآلية التي ستهيمن على الصناعة ، من المهم أن نفهم أن هذه الأنظمة لا تهدف
إلى استبدال المترجمين البشريين. على سبيل المثال ، يوجد في كوريا أعلى عدد من الروبوتات
في العالم ولا يكاد يكون هناك بطالة. الأتمتة الأعلى تخلق المزيد من الوظائف
"البشرية" والمعرفية الأفضل. لا تزال الترجمة مهنة جذابة تتماشى بشكل مباشر
مع الطلب الألفي على مصادر الدخل عبر الإنترنت
. يبلغ متوسط الأجر السنوي لهذه المهنة حوالي
45910 دولارًا ، على الرغم من أن الرواتب يمكن أن تكون أعلى بكثير. إن الروح الكامنة
وراء التكنولوجيا الجديدة هي روح التعايش وتخفيف العبء عن المترجمين الذين يعملون على
أحجام كبيرة.
السوق العالمية للترجمة
الآلية - تقرير التوقعات من 2018 إلى 2023
يتعمق هذا التقرير
في ديناميكيات السوق والترجمة الآلية العالمية والذكاء التنافسي. أنه يحدد أربعة التكنولوجيات الرئيسية التي سيتم التأثير على سوق الترجمة الآلية العالمي:
الترجمة الإحصائية آلة، قائم على قواعد الترجمة الآلية، الترجمة الآلية الهجينة، والترجمة
الآلية العصبية. لاحظ مؤلفوها أن "العوامل الرئيسية التي تحرك السوق هي الحجم
المتزايد للبيانات الضخمة ، والحاجة إلى ترجمة فعالة من حيث التكلفة ، وزيادة المحتوى
عبر الإنترنت. علاوة على ذلك ، تعمل العولمة على زيادة الطلب على المحتوى المستند إلى
الموقع عبر قطاعات الصناعة المختلفة مثل الإلكترونيات والسفر والتجارة الإلكترونية
والضيافة ".
الترجمة الآلية العصبية (NMT)
هذا هو أحدث نهج
في الصناعة والأقرب فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. يقلل من جهد ما بعد التحرير بفضل
تركيزه على الطلاقة. من نواحٍ عديدة ، يعتبر هذا النهج "إحصائيًا للغاية"
، مع عدة طبقات تقوم بمعالجة المعلومات والعقد التي تمرر المعلومات وتضمن الدقة. وقد
أطلق عليه اسم عصبي لأن الطريقة التي تعمل بها الطبقات والعقد تشبه إلى حد كبير الطريقة
التي تعمل بها الخلايا العصبية في البشر (والثدييات بشكل عام). هناك ثلاث ميزات مثيرة
للاهتمام يمكن أن تقدمها الترجمة الآلية العصبية. تساعده بعض ميزاته في الفهم أوجه
التشابه بين الكلمات ، وتحليل الجمل بأكملها ، وتقييم طلاقة الجملة في اللغة الهدف
من خلال تحليل بضع كلمات في كل مرة. هي مجرد واحدة من العديد من الطرق المثيرة لاستنباط
ترجمات صوتية بطلاقة وطبيعية في اللغة الهدف. في الواقع ، لا تزال الأوساط الأكاديمية
تكافح لفهم ما يحدث داخل "الصندوق الأسود" بمجرد أن تبدأ الشبكة العصبية
في التدريب. "الاستنتاجات" مدهشة جدًا وأحيانًا تكون دقيقة بشكل مدهش عندما
يتعلق الأمر بمعالجة اللغة البشرية بسبب عدد الحسابات والأوزان والتدرجات المطبقة ونماذج
الانتباه ، حتى بين اللغات غير المرتبطة واللغات ذات التشكل الغني.
مزيد من المعلومات: خدمات الترجمة الآلية
الترجمة الآلية الإحصائية
يستخدم هذا النظام
خوارزمية تعليمية لمجموعة كبيرة من النصوص
المترجمة مسبقًا ، باستخدام هذه الخوارزمية لترجمة النصوص التي لم يتم مواجهتها من
قبل. النظام مناسب للمستندات التي تركز على موضوع معين. تشمل مزاياها عددًا كبيرًا
من الأنظمة الأساسية والخوارزميات الحالية الموجودة (والتي تجعل النظام رخيصًا وسريعًا)
وحقيقة أنه يتطلب مساحة صغيرة (أي لا يحتاج إلى خادم خاص به). يتم التدريب في خوادم
وحدة المعالجة المركزية ويتم نشره بسهولة. فك التشفير سريع أيضًا وهو يخدم إلى حد كبير
" ذاكرة ترجمة كبيرة"" التي تضع (مجموعات الكلمات) بجوار بعضها البعض. معظم
الأنظمة التي نعرفها كانت إحصائية حتى نهاية عام 2016 ، عندما نشرت Google ورقتها البحثية عن الترجمة الآلية العصبية. نقطة ضعفها هي أنها تعمل في
سياق محدد وليست بارعة في اللغة العامية والتعابير ، كما أنها تعمل بشكل أفضل مع اللغات
القريبة ولكنها لا تؤدي إعادة ترتيب نحوي جيدًا (حيث ستكون مطلوبة عند الترجمة من الإنجليزية
إلى الألمانية أو اليابانية).
الترجمة الآلية المستندة
إلى القواعد
هذا هو أول نظام
تم تطويره في عالم الترجمة الآلية ويعود تاريخه إلى الخمسينيات. يعتمد على قواعد القواعد
النحوية والمفردات والبرامج لمعالجة القواعد. تحدث الترجمة عن طريق قواعد مطابقة الأنماط.
السمة الرئيسية لهذا النظام هي أنه يسمح بتجنب مطابقة القواعد غير المثمرة. تتمثل النقطة
القوية للترجمة القائمة على القواعد في قدرتها على التحليل العميق للغة على المستويين
الدلالي والنحوي. نقطة ضعفها هي الأعداد الكبيرة
من القواعد التي تحكم كل لغة والتي قد ينتهي
بها الأمر إلى تناقض بعضها مع الصوت "الميكانيكي" لها في بعض الأحيان.
الترجمة الآلية الهجينة
تستخدم هذه الطريقة مناهج متعددة للترجمة الآلية داخل نظام واحد. هناك أنواع عديدة من الترجمة الآلية
الهجينة. يجمع أحد الأساليب الشائعة بين محرك إحصائي ونهج قائم على القواعد (في كل
من مرحلة ما قبل المعالجة وبعدها). يوفر النظام قدرًا كبيرًا من المرونة والتحكم والدقة
، ويختلف عن النهج الإحصائي البحت. تاريخيًا ، كان يهدف إلى إضافة أفضل ما في الترجمة
الآلية المستندة إلى القواعد (المعلومات النحوية ، أي "فهم" التجميع وأين
يجب أن تذهب الكلمات ، والانحراف الصحيح لها في حالة اللغات الغنية شكليًا ، وإعادة
الترتيب ، وما إلى ذلك) مجتمعة مع قوة MT الإحصائي المستند إلى البيانات.
لا تهدف الترجمة
الآلية إلى استبدال المترجمين البشريين ، بل تهدف إلى تسهيل السرعة والدقة. إنه يخلق
سوقًا للترجمة السريعة حيث لا يستطيع البشر ترجمة كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة.
على سبيل المثال. يمكن أن تساعد الترجمة الآلية أيضًا في تقليل الوقت الذي يقضيه المحررون
في التدقيق والتصحيح ، وذلك بسبب الخوارزميات المتطورة بشكل متزايد وطرق تحليل الكلمات
والجمل على مستوى مفصل. في الواقع ، يجادل الكثيرون بأن دور المحررين اللاحقين سوف
يتطور قريبًا ويتحول إلى دور "المراجع" لأن جودة المخرجات العصبية جيدة جدًا.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق