News

Už nejaký čas nás obklopuje AI: GPS, ktoré ste si kúpili v roku 2010, aby ste sa dostali po celej krajine, robotický vysávač, ktorý sa potuluje po vašej kuchyni, a rozpoznávanie tváre, pomocou ktorého sa dostanete do telefónu. Niekedy si AI predstavujeme ako nedefinovateľný, komplikovaný supernástroj. Nemusí to vždy vyzerať ako JARVIS z Iron Mana, ktorý stavia obleky a ovláda celý dom. AI nám všetkým pomáha robiť našu prácu lepšie, najmä v prekladateľskom priemysle. Umelá inteligencia žije vo vašom systéme správy prekladov, aby zistila a znova použila vzory vo vašom obsahu.

Evolúcia AI Umelá inteligencia (AI) má históriu, ktorá siaha až do 40. rokov 20. storočia, no až v 50. a 60. rokoch sa výskum AI začal rozbiehať. Skorý výskum AI sa zameral na vývoj algoritmov, ktoré by mohli riešiť problémy pomocou symbolického uvažovania, ale pokrok bol pomalý kvôli obmedzenému výpočtovému výkonu.

V osemdesiatych rokoch sa objavil nový prístup k AI nazývaný „strojové učenie“, ktorý umožnil algoritmom učiť sa z údajov namiesto toho, aby boli explicitne naprogramované. Tento prístup viedol k prelomom v oblastiach, ako je rozpoznávanie reči, počítačové videnie a spracovanie prirodzeného jazyka.

V 90-tych a 2000-tych rokoch 20. storočia vzostup internetu a dostupnosť veľkých súborov údajov podporili vývoj algoritmov strojového učenia, ktoré by dokázali spracovať obrovské množstvo údajov. To viedlo k vývoju hlbokého učenia, podmnožiny strojového učenia, ktoré využíva neurónové siete na učenie sa hierarchických reprezentácií údajov.

V posledných rokoch sa obnovil záujem o AI, ktorý je podporovaný pokrokom v hlbokom učení, dostupnosťou výkonných výpočtových zdrojov a rastom veľkých dát. Teraz v roku 2020 sa nástroje AI ako ChatGPT stávajú rozšírenými. ChatGPT sa prijíma a toleruje ako nástroj strojového prekladu. Keďže prípady použitia umelej inteligencie sa neustále vyvíjajú, kvalita a presnosť prekladov sa bude len zlepšovať.

Ako môže AI prospieť firmám, ktoré chcú prekladať obsah?

Preklad AI sa rýchlo rozvinul v súlade s inou všeobecnou technológiou AI. Globálne investície do umelej inteligencie vzrástli z 12,75 miliardy USD v roku 2015 na 67,8 miliardy USD v roku 2020. Podobne aj trh so strojovým prekladom každoročne rastie približne o 19 %. Preklad AI vám môže pomôcť preložiť váš web a ľahšie dosiahnuť vaše ciele. Automatizáciou prekladu môžu firmy:

• Oslovte širšie publikum: Pomocou prekladu AI môžu podniky jednoducho preložiť svoj obsah do viacerých jazykov, čím ho sprístupnia širšiemu publiku. To môže firmám pomôcť rozšíriť ich dosah a zvýšiť zákaznícku základňu. Ušetrite peniaze: AI preklad znižuje náklady na ľudský preklad, čo je zvyčajne najdrahšia časť prekladu webových stránok.
• Získajte rýchlejší obrat: Preklad AI je možné vykonať oveľa rýchlejšie ako ľudský preklad, čo firmám umožňuje rýchlo preložiť svoj obsah a včas reagovať na požiadavky trhu.
• Lepšie služby zákazníkom: Preložením svojho obsahu do viacerých jazykov môžu firmy svojim zákazníkom, ktorí hovoria viacerými jazykmi, poskytnúť lepšiu zákaznícku skúsenosť. Zákazníci chcú vidieť informácie o produkte vo svojom vlastnom jazyku; 76 % zákazníkov uprednostňuje nakupovanie vo svojom vlastnom jazyku, zatiaľ čo 40 % nenakúpi na stránke v inom jazyku. To môže pomôcť vybudovať dôveru a lojalitu medzi zákazníkmi.
• Získajte konkurenčnú výhodu: Firmy, ktoré sú schopné ponúkať obsah vo viacerých jazykoch, majú na globálnych trhoch konkurenčnú výhodu. Preklad umelej inteligencie môže firmám pomôcť rýchlo a jednoducho preložiť ich obsah, čo im poskytne výhodu oproti konkurentom, ktorí nemusia byť schopní ponúkať preklady.

Stručne povedané, preklad umelej inteligencie môže firmám pomôcť rozšíriť ich dosah, ušetriť peniaze na nákladoch na preklady, zvýšiť efektivitu a poskytnúť zákazníkom lepšiu skúsenosť. To môže v konečnom dôsledku viesť k zvýšeniu predaja a silnejšiemu postaveniu na globálnom trhu. Zistite, ako vám Adaptive Translation™ môže poskytnúť všetky tieto výhody

Typy prekladateľských technológií AI Štatistický strojový preklad (SMT)

Štatistický strojový preklad (SMT) je typ strojového prekladu, ktorý využíva štatistické modely na preklad textu z jedného jazyka do druhého. SMT funguje tak, že analyzuje veľké množstvo dvojjazyčného textu, aby zistil, ako slová a frázy v jednom jazyku zodpovedajú slovám a frázam v inom jazyku.

SMT sa zvyčajne skladá z troch hlavných komponentov:

• Model prekladu: Tento komponent používa štatistické modely na určenie toho, ako slová a frázy v jednom jazyku zodpovedajú slovám a frázam v inom jazyku. Prekladový model je trénovaný na veľkom korpuse bilingválnych textov, čo mu umožňuje naučiť sa štatistické vzorce používania jazyka.
• Jazykový model: Tento komponent generuje text v cieľovom jazyku predpovedaním najpravdepodobnejšieho sledu slov na základe vstupu zdrojového jazyka. Jazykový model je trénovaný na jednojazyčnom texte v cieľovom jazyku, čo mu umožňuje naučiť sa pravdepodobnosť rôznych sekvencií slov v tomto jazyku.
• Dekódovací algoritmus: Tento komponent vyberá najlepší prekladový výstup zo súboru možných prekladov generovaných prekladovými a jazykovými modelmi.

SMT má niekoľko výhod oproti iným prístupom strojového prekladu, ako je strojový preklad založený na pravidlách. SMT nevyžaduje odborné znalosti z lingvistiky a dokáže sa prispôsobiť novým doménam a jazykovým párom s minimálnym zásahom človeka. SMT je tiež schopný spracovať širokú škálu typov a žánrov textov, od technických príručiek až po literárne diela.

SMT má však určité obmedzenia. Môže bojovať s prekladom idiomatických výrazov, metafor a iných nuancií jazyka. Na trénovanie modelov si tiež vyžaduje veľké množstvo dvojjazyčných údajov, ktoré môže byť ťažké získať pre menej bežne používané jazyky alebo špecializované domény.

V posledných rokoch bol SMT do značnej miery nahradený nervovým strojovým prekladom (NMT), ktorý využíva techniky hlbokého učenia na zlepšenie kvality prekladu. SMT však zostáva dôležitým prístupom k strojovému prekladu, najmä pre jazyky s nízkymi zdrojmi a špecializované domény, kde nemusí byť k dispozícii veľké množstvo tréningových údajov. Nižšie sa dozviete viac o tom, ako MotionPoint používa NMT na vytváranie čo najpresnejších a najkomplexnejších prekladov.