基於人工智能的機器翻譯的潛力

时间 Google Translate 早在 2006 年就推出了——旨在消除全球語言障礙——它只支持兩種語言，預測算法有限。 十年後，結束 500萬人 使用 Google 翻譯，每天翻譯 100 種不同語言的超過 109 億個單詞。 如果沒有機器翻譯 (MT) 和人工智能 (AI) 這兩項突破性技術，自動翻譯就不可能實現如此重大的飛躍。

如果您錯過了，機器翻譯是利用人工智能自動將內容從一種語言翻譯成另一種語言的過程，而不依賴於人工輸入。 人工智能是機器翻譯行業發展的核心。

現在，您一定想知道人工智能在機器翻譯中的作用是什麼，為什麼它對翻譯行業具有如此大的顛覆性潛力？ 我們首先來了解一下人工智能在機器翻譯中的作用。

人工智能在機器翻譯中的作用

雖然人工智能一直是機器翻譯行業發展的主要催化劑之一，但首先了解我們今天的處境非常重要。 人工智能和機器翻譯仍處於技術起步階段。 儘管取得了重大發展，大多數機器翻譯仍然需要人工監督上下文和準確性。 因此，機器不會很快取代人工翻譯。 但是，另一方面，沒有人工翻譯可以與機器翻譯的速度和吞吐量相媲美。

話雖如此，翻譯引擎從未如此接近取代人類翻譯，但由於人工智能領域的快速發展，翻譯引擎仍然為自己贏得了重要的地位。 簡而言之，人工智能通過收集、分析和解釋大量數據，幫助翻譯引擎變得更加智能。 由於語言在不斷發展，翻譯引擎需要不斷跟上步伐，以便能夠接近消除跨語言界限。 那麼，人工智能到底是如何幫助翻譯引擎不斷進化的呢？

例如，谷歌翻譯使用人工智能和深度學習，稱為神經機器翻譯（NMT）。 這是一種機器翻譯方法，使用人工神經網絡來預測單詞序列的可能性。 因此，基於人工智能的翻譯引擎將學習整個句子的含義，而不是逐字翻譯句子。 迄今為止，神經機器翻譯是最先進的機器翻譯方法，在語法和上下文準確性方面遠遠超過了以前基於規則的機器翻譯模型。 當您在手機上打字時，這項技術可以為您提供更準確的建議。

從本質上講，谷歌翻譯基於人工智能的神經網絡能夠進行深度學習，這是一種先進的機器學習方法，也應用於自動駕駛汽車和人臉識別技術。 在機器翻譯中，神經網絡使用數百萬個示例來學習並隨著時間的推移創建更準確、更自然的翻譯。 谷歌的神經網絡一次翻譯整個句子，能夠編碼句子的語義，而不是逐個短語地記憶它。

人工智能和深度學習創造了翻譯行業的範式轉變，從而實現更快、更具成本效益的翻譯。 專業譯者越來越依賴機器翻譯，它可以很好地處理某些類型的文本，這些文本需要較少的主題專業知識和大量的人工譯後編輯。 現在，讓我們來看看基於人工智能的機器翻譯的一些主要用例以及未來的發展。

人工智能正在消除語言障礙

通過進一步開發神經機器翻譯網絡，人工智能和深度學習算法為自動機器翻譯創造了許多新的用例。 結果，許多行業開始實施該技術。

SDL 政府 語言翻譯技術的全球創新者使用其機器翻譯系統實時翻譯社交媒體新聞源，以便為政府提供可行的見解。

醫療保健行業也發現了機器翻譯的效用，例如 冠層說話 實施它來創建第一個醫學翻譯應用程序。 Canopy Speak 聲稱提供業內最大的預翻譯醫學短語語料庫。 它允許醫生通過文本到語音翻譯向非英語患者提問。 目前，它僅提供一種單向通信通道。

這些只是依賴機器翻譯的公司的兩個例子，但該技術已被納入許多其他行業，包括電子商務、金融、法律、軟件和科技。 這 美國陸軍甚至實施了機器外語翻譯系統 通過文本和語音向士兵提供機器翻譯。

雖然基於人工智能的機器翻譯已經消除了跨語言的語言障礙，但仍然需要更好的語義和上下文理解。 人工智能的下一波創新可能會引入可根據翻譯類型進行選擇的自定義術語詞彙表。 定制詞彙表背後的希望是，它們將為需要更多主題專業知識的翻譯帶來更高的準確性。 未來的神經網絡還將開發動態機器翻譯訓練，這意味著翻譯引擎將能夠在翻譯過程中實時學習。

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