Александр Селютин о нейросетевом консерватизме |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-03-03 22:37 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: |
|