Pēdējos gados, pateicoties neironu tīklu izmantošanai, datori ir kļuvuši daudz prasmīgāki tulkošanā no vienas valodas uz otru. Tomēr AI apmācībai datoriem parasti nepieciešams daudz cilvēku tulkota satura.
Mikels Arteks, Basku zemes universitātes (UPV) datorzinātnieks un viena no šiem darbiem autors, situāciju salīdzina ar dāvanu kādam dažādas grāmatas ķīniešu valodā un dažādas grāmatas arābu valodā, nepārklājot nevienu no tiem pašiem tekstiem. viens otru. Cilvēkam šajā scenārijā būtu ļoti grūti iemācīties tulkot no ķīniešu valodas uz arābu valodu, bet dators to var.
Tipiskā mašīnmācīšanās procesā tiek uzraudzīta AI sistēma. Tas nozīmē, ka tad, kad AI mēģinās atrast pareizo atbildi uz jebkuru konkrēto problēmu, persona pateiks, vai tā ir pareiza vai nē, un, ja nepieciešams, AI veiks korekcijas.
Tā vietā AI pēta, kā vārdi ir vienādi saistīti dažādās valodās - piemēram, vārdi "galds" un "krēsls" bieži tiek izmantoti kopā, neatkarīgi no dialekta, jaunā veidā. Salīdzinot šīs kombinācijas katrai valodai un pēc tam salīdzinot, jūs varat iegūt labu priekšstatu par to, kuri termini ir savstarpēji saistīti.
Šīs sistēmas var izmantot, lai tulkotu pilnus teikumus, nevis tikai atsevišķus vārdus, izmantojot divas papildu mācīšanās stratēģijas. Reversajā tulkošanā tiek pieņemts, ka vienā valodā rakstīts teikums tiek aptuveni iztulkots citā, un pēc tam atpakaļ uz oriģinālvalodu, ja AI nesakrīt, tā savādāk izveido savus protokolus. Trokšņa samazināšana ir process, kas līdzīgs tam pašam procesam radiotehnikā, bet ar vārdiem tiek noņemts vai pievienots teikumam. Šo metožu sinhronizēšana palīdz mašīnai labāk izprast valodas darbību.
Pārbaudīt vārdu krājumu
Abām sistēmām - vienu izstrādāja UPV, bet otru - Facebook datorzinātnieks Guillaume Lampler - vēl nav jāsaņem ekspertu novērtējums, taču abas sākotnējās testēšanas laikā ir uzrādījušas daudzsološus rezultātus.
Reklāmas video:
Lai novērtētu viņu spējas tulkot tekstu no angļu valodas franču valodā un otrādi, tulkošanai tika ierosināti aptuveni 30 miljoni teikumu. Abiem AI izdevās iegūt 15 punktus. AI Google Translate, kas izmanto uzraudzītu mašīnmācīšanos, rezultāts ir 40, savukārt tulkotāji cilvēkiem - līdz 50.
Abi pētnieki ir vienisprātis, ka katrs var uzlabot savu pašmācīšanās AI sistēmu, balstoties uz otra darbu. AI varētu padarīt spējīgāku, ieviešot viņu mācību programmā vairākus tūkstošus paralēlu teikumu, kas samazinātu valodas apguves laiku.
Serga pūķis