أعمال الترجمة الفعالة من خلال الذكاء الاصطناعي

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا أكثر أهمية من أي وقت مضى في حياتنا. سواء كان ذلك في منازلنا مع مكبرات صوت ذكية وأتمتة أو في عالم الأعمال ، لا يمكن تجاهل تأثيره في حياتنا.

ومع ذلك ، في حين أن فوائد الذكاء الاصطناعي واضحة ، في الماضي ، كان استخدام التكنولوجيا مع ترجمة اللغة أمرًا صعبًا ، إن لم يكن مستحيلًا. الترجمة اللغوية هي أحد المجالات التي تطلبت دائمًا تدخلًا بشريًا. ببساطة ، هناك الكثير من الفروق الدقيقة في اللغة بحيث لا تستطيع الآلة فهمها دون الكثير من التدريب ، وغالبًا ما يتم إجراؤها يدويًا.

في السنوات الأخيرة ، بدأ هذا الوضع يتغير. مع التطورات الجديدة في التعلم الآلي (ML) جنبًا إلى جنب مع تطوير الشبكات العصبية ، أصبحت هذه المهمة التي كانت صعبة في يوم من الأيام ممكنة أكثر بكثير.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكمل البشر في ترجمة اللغة

يخشى الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات حيث يعتقد الناس أنه سيحل محل البشر في أماكن عملهم. بدأ هذا الخوف في التحسن إلى حد ما في السنوات الأخيرة حيث بدأ الناس يدركون أن الذكاء الاصطناعي هو الأنسب لعلاقة تعاونية. وبالمثل ، هذا هو الحال في أعمال الترجمة ، كما هو الحال مع التقدم في الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن مساعدة البشر إلى مستوى كان يُعتقد في السابق أنه مستحيل.

الذكاء الاصطناعي وترجمة اللغة جزءان أساسيان من العالم الحديث. من خلال الوصول إلى الإنترنت والمعلومات من جميع أنحاء العالم ، لم نعد مقيدًا بالمعرفة المحلية. إذا كانت هناك حاجة لتوصيل المعلومات بلغة أخرى ، فيمكننا بسهولة العثور على شخص ما أو شيء ما سيساعدنا في ترجمة الكلمات والعبارات الضرورية لتحقيق أهدافنا.

شركات مثل Google رائدة في تقنيات الترجمة الجديدة هذه وتساعد في إنشاء حقبة جديدة من الاتصالات العالمية والوصول إلى المعلومات. بالإضافة إلى الترجمة الفورية للمواقع الإلكترونية ، يجري تطوير ونشر تطبيقات الهواتف الذكية التي يمكن أن تساعد في ترجمة الكلمة المنطوقة. ومع ذلك ، فإن الوصول إلى هذه النقطة لم يكن خاليًا من التحديات.

كيف تدرس الذكاء الاصطناعي

أعطتنا علوم الكمبيوتر طريقة لتدريب أجهزتنا بشكل مستقل. يعد الذكاء الاصطناعي والترجمة مجالين رئيسيين في علوم الكمبيوتر وشهدتا أكبر قدر من التقدم ، حيث يقود التعلم الآلي الطريق للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق الذي يمهد الطريق للترجمة.

التعلم الآلي طريقة شائعة تتعلم بها أجهزة الكمبيوتر ، لكن الذكاء الاصطناعي (AI) هو ما يدفعها حقًا. يحاكي الذكاء الاصطناعي بنية وقوة دماغنا من خلال تحليل البيانات وفهم المواقف دون خبرة.

يمكن اعتبار التعلم العميق على أنه ذكاء اصطناعي يحاكي كيف يتعلم البشر ويستخدمون الشبكات العصبية التي تتطابق مع وظيفة أدمغتنا. تسمح هذه التقنية لأجهزة الكمبيوتر بتحديد أخطائها وإصلاحها تلقائيًا. تستخدم أجهزة الكمبيوتر ذات التعلم العميق المنطق كما يفعل البشر ، بينما تكون أفضل في ترجمة اللغات.

أداة مدقق القواعد المجانية

هل الشبكات العصبية هي مستقبل أعمال الترجمة؟

تم إجراء الكثير من الأبحاث في الأوساط الأكاديمية والصناعية لإنشاء تقنيات ترجمة جديدة. أصبحت الشبكات العصبية شائعة بشكل متزايد كأداة تدريب لمحركات الترجمة الآلية ، ولكن كيف تعمل بالضبط؟

الشبكات العصبية هي شكل من أشكال التعلم الآلي حيث يتم تدريب الشبكة نفسها على التعرف على الأنماط. بدلاً من أن تتم برمجتها مع القواعد والتعليمات ، فإنها تتعلم من إدخال البيانات من خلال طرق البرمجة. يسمح ذلك للشبكات العصبية بتطوير بنيتها الداخلية لترجمة الكلمات ، بدلاً من الاعتماد على قواعد محددة مسبقًا لإملاء كيفية عملها.

سمحت هذه المرونة باستخدام الشبكات العصبية في العديد من التطبيقات المختلفة ، بما في ذلك التعرف على الكلام والتعرف على الأشياء وتصنيف الصور. بالإضافة إلى هذا الاستخدام المفتوح ، تم أيضًا تطوير خوارزميات الشبكة العصبية خصيصًا لأغراض الترجمة.

تتمثل إحدى فوائد الترجمة الآلية العصبية في أنه بمجرد تدريب النظام ، يمكنه نقل المعرفة من لغة إلى أخرى. مع نماذج الإدراك الحسي متعدد الطبقات ، يجب أن تكون تسلسلات الإدخال بنفس طول تسلسل الإخراج الناتج.

سمحت هندسة النماذج المحسّنة لهذه النماذج ، من خلال استخدام الشبكات العصبية المتكررة المنظمة في بنية وحدة فك التشفير ، بتسلسلات متغيرة الطول في المدخلات والمخرجات ، بينما أدت إضافة آليات الانتباه إلى تحسين الترجمة بتسلسلات طويلة.

يمكن للشبكات العصبية الحديثة ترجمة النصوص بمستوى 60-90٪ من الدقة. لكن هذه المحركات ترتكب أحيانًا أخطاء في الممارسة العملية يمكن أن تؤثر على جودة وفائدة النصوص المترجمة.

إن وحدة فك التشفير مع بنية نموذج الانتباه الموصوفة أعلاه مناسبة لحجم الجملة في أحسن الأحوال. يصبح هذا مشكلة عندما تتم ترجمة فقرات طويلة ووثائق نصية لا يحتوي النموذج فيها على سياق كافٍ لفهم النص.

اقرأ أيضا: لماذا يجب على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تخويف المسوقين الرقميين؟

كيفية تدريب محرك الترجمة الآلية الخاص بك

يتطلب الذكاء الاصطناعي التدريب على كميات هائلة من البيانات حتى يعمل.

كلما زادت البيانات ، كان ذلك أفضل.

على سبيل المثال ، ستنتج بضعة أشهر من الدورات الدراسية في الجامعة معرفة أقل بكثير من عدة عقود من الفصول الدراسية والخبرة الحياتية.

لا تختلف أنظمة الترجمة الآلية وتتطلب تدريبًا على مدى آلاف الساعات للوصول إلى مستوى مقبول.

أولاً ، يعد المحرك الأساسي ضروريًا لإنتاج آلة مخصصة. يتمتع موردو الترجمة الذين يتمتعون بسنوات من الخبرة بإمكانية الوصول إلى محركات التأسيس التي يمكن أن تساعدك في بناء آلة الترجمة التي تحتاجها لأزواج اللغات والمجالات الخاصة بك.

هذه المحركات التأسيسية مخصصة للغة أو لغتين ، مثل الإنجليزية إلى اليابانية أو الألمانية إلى الإنجليزية ، على سبيل المثال.

يمكن أن تكون عملية تدريب أنظمة الترجمة الآلية أكثر فاعلية إذا كان النظام يحتوي على كمية كبيرة من البيانات عالية الجودة للبدء. تعد القوائم وأدلة الأنماط والمسارد أيضًا موارد ممتازة عند العمل مع اللغات.

هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على سرعة التدريب ، مثل بنية الشبكة العصبية ، وعدد الطبقات في الشبكة ، وحجم كل طبقة ، ومعلمات تحسين الانتشار العكسي في نهج نزول التدرج.

اقرا أيضا: كيفية التعرف على الوجوه عبر الإنترنت باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

كيف يمكن أن يغير التعلم العميق أعمال الترجمة؟

تختلف قدرة محرك الترجمة الآلية على ترجمة النصوص بدقة تبعًا للسياق. في الوقت الحالي ، تعد محركات الترجمة الآلية عامة ومدربة على ترجمة أنواع متنوعة من النصوص ، مثل الوصفات والقوائم واللوحات المصورة ونصوص سجلات الدردشة والمزيد. مثل البشر ، لا تستطيع الآلات ترجمة النص بدقة بدون سياق. هذا هو الحال عندما لا يعرفون من يستخدم النص ولأي غرض.

تتحسن الترجمة الآلية العصبية بمرور الوقت مع تطوير خوارزميات التعلم العميق الجديدة وتغيير بنيات التكنولوجيا العصبية. نظرًا لأن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر دقة ، سيحتاج المترجمون البشريون إلى التركيز على المهام التي يتفوقون فيها ، مثل تحرير المحتوى أو مراجعات مراقبة الجودة. ستؤثر ابتكارات التعلم العميق هذه على المجالات الأخرى التي يتمتع فيها البشر بميزة ، مثل التعرف على الكلام أو اكتشاف الصور أو تحليل الفيديو.