Александр Селютин о нейросетевом консерватизме

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Глобализация современного мира, кросс-культурный обмен и активизация миграционных процессов сигнализируют об интенсивности «столкновения языков» и необходимости понимания друг друга даже при отсутствии общего коммуникативного кода. Потребность в трансляции знаний одного языка в другой язык в современном обществе обеспечивается, в том числе, и нейронными сетями, являющимися основой для наиболее прогрессивных электронных систем перевода.

Статистический метод (SMT), используемый в устаревших машинных переводах (PROMT, привет!) и производящий скорее анекдотические высказывания, чем связный текст, практически канул в лету. Уже с середины 2010-х на смену ему приходят нейросети во главе с разработками компании Google, пионером и авангардистом использования ИИ в области машинного перевода. Нейронный машинный перевод (NMT) компании Google способен обслуживать на текущий момент более 100 языков, среди которых находятся, в том числе, и языки народов постсоветских республик (узбекский, таджикский, киргизский).

В отличие от машинного перевода, основанного на статистическом подборе, NMT самообучается и прекрасно работает с контекстом, подбирая из миллионов вариантов тот, который смотрится наиболее релевантно не просто в контексте предложения, а в контексте более широких элементов – абзаца и текста. Система постоянно самосовершенствуется, «прокачивает» ИИ и вызывает опасения у практикующих переводчиков по поводу перспектив их будущей профессиональной деятельности.

Попробуем разобраться. Наибольшей проблемой для переводчика становятся лексические единицы устойчивого характера – фразеологизмы, пословицы и поговорки, требующие не дословного перевода, а поиска эквивалента. Вот каким образом отрабатывает некоторые пословицы в языковом векторе «русский-английский-русский» GNMT:

«Под лежачий камень вода не течет» – «A rolling stone gathers no moss» – «На катящемся камне мох не растет»
«С миру по нитке» – «With the world on a string» – «С миром на веревке»
«Баба с возу – кобыле легче» – «A woman with a cart is easier for a mare» – «Баба с телегой легче кобыле»

Переводчики могут не беспокоиться: хоть наша метареальность и беременна новой революцией в сфере интеллекта, процесс вынашивания не будет быстрым. Не случайно руководитель лаборатории машинного интеллекта компании «Яндекс» Александр Крайнов сообщил на Конгрессе молодых ученых около года назад, что ИИ – «… еще тупой и будет таким еще очень долго».

Возможно, когда-нибудь нейронный машинный перевод вместо переведенной фразы выдаст следующее: «А зачем тебе это надо?», однако повсеместная эйфория от прорыва в области ИИ и восторженные дифирамбы нейронным сетям являются лишь предварительными овациями, вызывающими артистов на пока еще пустую сцену.


Источник: m.vk.com

Комментарии: