Dokładne tłumaczenia maszynowe stają się rzeczywistością dzięki... Microsoftowi

Zawód tłumacza powoli przestaje być wymarzoną profesją po studiach filologicznych. Oprogramowanie do tłumaczenia maszynowego staje się coraz bardziej skuteczne i wypiera z rynku redaktorskie doświadczenie. Microsoft przekroczył kolejną barierę i zaprezentował niebywale dokładny system tłumaczący z angielskiego na chiński.

Aby być dokładnym - z angielskiego na mandaryński. Jest to oficjalny, urzędowy język Chin i jeden z najtrudniejszych do przyswojenia. Warto pamiętać o lingwistycznym bogactwie Chin - istnieje aż kilkanaście języków chińskich i każdym z nich posługuje się co najmniej kilkanaście milionów mieszkańców.

Prezentacja nowego systemu tłumaczenia maszynowego odbyła się podczas spotkania z CRO Microsoftu, Rickiem Rashidem. Rick na wstępie opowiadał o naturze słowa mówionego i historii rozpoznawania ludzkiej mowy przez systemy komputerowe. Wczesne próby polegały na rejestrowaniu mowy w formie fal i porównywania ich do zapisanego wzorca. Metoda ta okazała się bardzo zawodna, ponieważ ludzka mowa jest bardzo zmienna i choć możemy posługiwać się tym samym językiem, to nigdy nie będziemy mówić tak samo.

Przez cały czas przemowy Ricka na ekranie zainstalowanym nad sceną pojawiał się wypowiadany przez niego tekst. Był to efekt działania opracowanego przez Microsoft systemu rozpoznawania mowy, opartego na metodach statystycznych i potężnej bazie danych. Omawiając osiągnięcia związane z systemem, szczególny nacisk Rick kładł na drugi element, czyli bazę. To właśnie dzięki niej możliwe jest bardzo dokładne rozpoznawanie ludzkiej mowy, bez względu na ton głosu czy szybkość mówienia.

Rdzeniem technologii rozpoznawania mowy i tłumaczenia jest "głęboka sieć neuronowa", czyli owoc współpracy naukowców z Microsoft Research oraz University of Toronto. Sieć wykorzystuje zasoby bazy danych i uzupełnia ją nowymi informacjami. Symulacja aktywności neuronów i synaps w ludzkim mózgu okazała się bardzo przydatna podczas rozpoznawania mowy i tłumaczenia. Ilość błędów spadła o 30% w porównaniu z poprzednimi metodami, co w praktyce oznacza jedno błędne słowo na 7 lub 8 poprawnych. Będąc tłumaczem ze sporym stażem, muszę przyznać, że tak niewielki odsetek błędów robi duże wrażenie.

Głęboka sieć neuronowa jest tworem, który uczy się jako całość, choć informacje przechowywane w bazie danych są podzielone na sekcje (semantyka, rekognicja etc). Co ciekawe, jednym z "podręczników" sieci jest cała zawartość Wikipedii, czyli jakieś 631 milionów słów.

Ale to nie koniec atrakcji. System opracowany przez Microsoft zna jeszcze dwie niezwykłe sztuczki. Po pierwsze potrafi na bieżąco tłumaczyć angielski tekst na mandaryński. Ponownie odbywa się to z zastosowaniem wspomnianej wcześniej bazy danych, a odsetek błędów jest (wedle zeznań osób komentujących prezentację) bardzo niski. Po drugie, system uczy się głosu osoby mówiącej i wypowiada nim przetłumaczony tekst mandaryński. Innymi słowy, jeżeli chcecie usłyszeć siebie mówiącego po chińsku, to prawdopodobnie Bing Translate Wam to niedługo umożliwi. :)

Czy tak dokładne tłumaczenie maszynowe będzie w stanie zastąpić pracę tłumacza? Osobiście uważam, że nigdy tak się nie stanie. Część tekstów, typowo technicznych lub prawniczych, będzie mogła zostać częściowo lub prawie całkowicie przełożona za pomocą maszyny. Pamiętajmy jednak, że tekst wyraża nie tylko informację, ale i ładunek emocjonalny, zależny od wielu warstw kontekstowych wypowiadanych lub napisanych słów. Konteksty te nie są możliwe do rozpoznania przez komputer i nigdy nie będą. Chyba że maszyna nauczy się odczuwać emocje w sposób ludzki.

http://www.youtube.com/watch?feature=player_detailpage&v=Nu-nlQqFCKg

Źródło: The nextweb