Tencent'in yapay zeka eşzamanlı tercümesinin Oolong için sorun yaratmasının nedenleri nelerdir?
Yapay zeka yine çöktü.
Bu yılki Asya için Boao Forumu'nda, yapay zeka eşzamanlı çeviri ilk kez ortaya çıktı. Boao Forum'un kuruluşundan bu yana 17 yıl içinde yapay zeka simültane tercüme teknolojisini ilk kez benimsediğini belirtmekte fayda var. Ancak, böylesine önemli bir durumda, sahada donatılmış Tencent AI simültane tercüme zinciri kaybetti. Yanlış kelime çevirisi, tekrarlama, cümlelerin kötüye kullanılması ve diğer "oolong" tüm taraflardan "alay konusu" olmuştur.
İnsanlar her zaman yapay zekaya insan konumlarına karşı çıkıyorlar ve çeşitli "ikame teorileri" sonsuza dek ortaya çıkıyor. Boao Forum toplantısından önce hayatın her kesiminden dikkatleri üzerine çeken pek çok "yenileme haberi" vardı. Sonunda, yapay zeka eşzamanlı yorumu "tersine döndü" ve dış dünyadan üzüntü uyandırdı.
Bununla birlikte, şu an için, yapay zeka eşzamanlı çevirinin geleceği belirsizdir ve bunu insan eşzamanlı yorumuyla çok erken antagonize etmek gerçekten "asılsız endişe" dir. Değiştirmeye ek olarak, AI simültane tercümesinin aslında daha iyi bir yolu var.
Resim, yapay zeka eşzamanlı çevirinin içeriğini göstermektedir
Yapay Zeka Eşzamanlı Yorumlama İlerleme Yolu: İstihbarat Sorunlarını Veri Sorunlarına Dönüştürme
Pek çok insan, yapay zekanın doğal dili işlemek istiyorsa, doğal dili anlaması gerektiğini düşünüyor. Özünde, AI çevirisi sayılara veya daha doğrusu istatistiklere dayanır. Yapay zeka eşzamanlı yorumlama yeterince "akıllı" değildir, ancak özünde veriler ve modelle ilgili bir sorun vardır.
- Yapay zeka eşzamanlı çeviri ayrıca anlayış gerektirir
Her şeyden önce, yapay zeka eşzamanlı çevirinin sahneyi anlaması gerekir. Boao Forumunda, konferans alanı son derece profesyonel ve kapsamlıydı ve yapay zeka, özel senaryoları yeterince anlamamıştı. Sahnelerin anlambilim üzerinde çok önemli bir etkisi vardır, aynı cümlenin farklı sahnelerde farklı anlamları vardır. Örneğin, Baidu Çincesinde "iyi" kelimesi iltifatları, durumu ifade edebilen ve merhaba diyebilen çeşitli anlambilimlere sahiptir ... vb., Anlamsal ifade ve anlayış belirli senaryolarla birleştirilmelidir. Belirli cümlelerde, anlambilim ve bağlamın bu kombinasyonu daha yakındır ve makinenin anlaşılmasını ve öğrenilmesini gerektirir.
İkinci olarak, YZ konuşma dilinin bulanık mantığını anlamalıdır. Sözlü çeviri% 100 çeviri değildir. AIIC (Uluslararası Konferans Tercümanları Derneği) düzenlemelerine göre, simültane çevirmenler, konuşmacının içeriğinin% 80'ini (% 90 ~% 100 "eşzamanlı çeviri") tercüme ettikleri sürece nitelikli kabul edilir. "Neredeyse imkansız).
Bu, AI iş yükünde bir azalma anlamına mı geliyor? Elbette hayır, yapay zekanın eşzamanlı tercümesini zorlaştıran bu tür bir belirsizliktir.Ayrıca, konuşulan dilde cümleyi işaretlemek için noktalama işareti yoktur ve cümle içinde kolayca belirsizliğe neden olabilecek gerekli ton ve duraklama yoktur. Belirsiz talimatlar büyük olasılıkla tam ekran hata kodlarıdır.
- Gizli Markov Modeli (HMM) dil sorunlarını istatistiğin ötesinde çözer
Ancak, Tencent AI eşzamanlı çevirinin hatalarına atıfta bulunduktan sonra, şunu bulduk Sadece veri miktarını artırmak yeterli değil Gerçek hayatta da sıfır olasılık veya yetersiz istatistik sorunuyla karşılaşacağız.
Örneğin, bir Çince dil modeli 200.000 mertebesine ulaşabilir. Bir zamanlar birisi öyle bir hipotez yaptı ki, İnternetteki gereksiz verileri kaldırırsak, İnternette 10 milyar anlamlı Çince web sayfası olacak. Bu hala çok fazla tahmin edilmiş bir veri. Her web sayfası ortalama 1000 kelime. Sonra, İnternetteki tüm Çince içeriği eğitim için kullanırken, hala sadece 1013 tane var.
Veri hacmi problemini çözmek için gizli bir Markov modeli (HMM) önerdik. Pratik uygulamalarda, HMM'yi bir kara kutu olarak kabul edebiliriz. Bu kara kutu nispeten kısa veriler kullanabilir ve işleme sonuçları şunlardır:
Karmaşık görünebilir, basitçe ifade etmek gerekirse, bu model, gözlemlenebilir veriler, yani gizli durum aracılığıyla veri alanının dışındaki durumu keşfedebilir. Diğer bir deyişle, bazı ince anlambilimsel problemleri çözmek için bu cümlenin arkasındaki örtük anlamı keşfetmek için bir cümle kullanabiliriz.
Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, bu model, sağladığınız bariz gözlemlenebilir cümleler aracılığıyla bir kişinin örtük ruh hali durumunu (mutlu veya üzgün) çıkarabilir ve nihai davranış yargısını (ev, alışveriş, sosyal), yani Bilinmeyeni anlamayı bilmek.
Ve en iyi gizli durumu elde etmek için bu modeli nasıl optimize edebilirim? İnsanlar problemi çözmek için ileri algoritma, Viterbi algoritması ve Baum-Welch algoritması dahil olmak üzere birçok algoritma önerdiler. Buradaki gizemi tarif etmek zor.
Ancak derin öğrenme temelinde veri + modelinin yapay zeka eşzamanlı çeviri oluşturabileceği inkar edilemez.Veri ne kadar büyükse sinir ağı o kadar iyidir. Çeviri sonucu tatmin edici olmasa bile, Ancak yeterince büyük bir veritabanı oluşturulduğu, daha iyi modeller oluşturulduğu ve algoritmalar geliştirildiği sürece, yapay zeka eşzamanlı yorumlama yakında daha büyük bir gelişmeye sahip olacaktır.
NLP piramidinin tepesi, alt kısmı geri besler: yüksek kaliteli yapay zeka eşzamanlı çeviri oluşturma
Veritabanları eklemeye ve veri modellerini iyileştirmeye ek olarak, yapay zeka eşzamanlı yorumlamanın başka hangi yönlerini iyileştirebilir? Diğer teknolojilerden de öğrenebiliriz. Aşağıdaki şekilde, bu dört husus NLP alanında bir miktar ilerlemeyi temsil etmektedir. Bu dört teknoloji arasındaki ilişkiyi temsil etmek için bir piramit kullanmak, zorluk adım adım artar.
Şu anda, sohbet botlarında ve okuduğunu anlama konusunda büyük atılımlar yapıldı. Yapay zeka okuduğunu anlama teknolojisinin ilerlemesi sadece NLP'nin üst düzey bir evrimi değil, aynı zamanda bilimin birbirine bağlı olduğu, teknolojilerin birbirlerinden öğrenebileceği ve piramidin tepesindeki teknolojinin aşağıya geri beslenebileceği anlamına da geliyor.
Doğal dil işlemede, insanları yapay zekadan ayıran şey, insanların önceden bilgiye sahip olmasıdır. Yani, insanlar bir kelime duyduklarında, doğal olarak bir sonraki kelimeyi ilişkilendirecekler veya bir cümleyi ilişkilendirmek için bir kelime tarafından tetikleneceklerdir. Örneğin "Çin" i duyduğumuzda aklımıza "ulusal" veya "iç" gelebilir. Ancak AI "Lenovo" kelimesi verilere dayanır. "Kuzey" diyor, giriş verileri değişmezse, "Jing" onu takip edecek.
Akıllı görelilik endüstrisi analisti Yan Xuan bir keresinde AI okuduğunu anlamanın teknik yönlerini "AI okuduğunu anlama alanında" puanı çalıştırmaya başladı "makalesinde özetledi, bu" iyi insan yardımcısı "becerilerini nerede sergileyebilir? Ondan öğrenebiliriz Yapay zeka eşzamanlı tercümesini geri beslemek için okuduğunu anlama teknolojisi yöntemini edinin.
AI okuduğunu anlama teknolojisinin süreci şu şekildedir: Gömme Katmanı (insan kelime düzeyinde okuma bilgisine eşdeğer) Kodlama Katmanı (tam metni okuyan kişilere eşdeğer) Eşleştirme Katmanı (soru içeren paragrafları okumaya eşdeğer) Kendinden Eşleşen Katman ( Kişilerin doğrulama için tekrar okumasına eşdeğerdir) AnswerPointerLayer (insanların kapsamlı ipucu konumlandırma cevabına eşdeğer).
Genel olarak, okuma, Çoklu dönüşe doğru daha fazla önyargılıdır, yani, bir giriş ve çıkış tamamlandıktan sonra, sonuç, bir sonraki giriş turunun bir parçası olarak çıktı olarak alınmaya devam edilmelidir.Sistem, çalışırken bağlamı dikkate almalıdır. Ve çeviri tek turdur, bir cümle gelir ve bir cümle çıkar.
Makul bir kullanımdan sonra, makine çevirisi artık tek dönüş olsa bile, gelecekte çok dönüşlü olabilir; AI simültane çeviri, bağlam arka planını kullanmaz ve gelecekte daha iyi çeviri kalitesi elde etmek için bağlamı birleştirebilir.
Bugün, yaratma hala yapay zekanın araştırdığı bir alandır ve bu alanda bir atılım olduğunda, yapay zeka eşzamanlı yorumlamaya bazı teknolojileri uygulayarak en üst düzey çeviri olan "sadakat, ifade gücü ve zarafet" e ulaşabiliriz.
Yapay zeka, gelecekte insan simültane tercümanların yerini işgal etmeyecek
Yapay zeka eşzamanlı çeviri insan çevirisinin yerini alacak mı? Tabii ki değil. Dilin karmaşıklığını bir kenara bırakarak, simültane çevirinin gerçek uygulama senaryolarına bir göz atabiliriz.
İster tercüme ister doğrudan diyalog olsun, gerçek çalışmada simültane tercüme gereklidir ve hiçbir hizmet tarafı bu işlevlerden yalnızca birini kullanmayacaktır. Diğer bir deyişle, yapay zeka eşzamanlı çeviri yalnızca çevirmeyi değil, aynı zamanda sohbet etmeyi de öğrenmelidir. Bu alanda, makinenin hala iyileştirilmesi gereken çok yer var. Peki, yapay zeka eşzamanlı çevirinin kullanımı nedir?
Yapay zeka, yalnızca sıradan insanların pazarı için simültane tercümeyi paylaştı
Yurtdışına seyahat eden insanlar genellikle dil iletişim sorunları yaşarlar, ancak herkes profesyonel bir sözlü çeviriye layık değildir. Şu anda, giyilebilir bir cihaz veya bir cep telefonu sizin için aynı anda tercümanlık yapabiliyorsa, kesinlikle birçok kişi için yurt dışına çıkma maliyetini düşürecektir. Yanınızda özel bir simültane tercüman taşımak güzel mi?
Akıllı donanım her zaman yapay zekanın çılgınlığı olmuştur. Daha geçen yıl, Microsoft ve Huawei, Microsoft'un sinir ağı makine çevirisini Mate 10 cep telefonuna yerleştirmek için işbirliği yaptı; bu, terminalde sinir ağı makine çevirisi çalıştırmanın ilk örneği olarak kabul edilebilir.
Yapay zeka eşzamanlı tercüme donanım ekipmanı doğarsa, iş modeli kiralama veya paylaşım olasılığı daha yüksektir. Yani talep üzerine kiralama ve kiralamadan özel bir teknoloji şirketi sorumludur, paylaşılan bisikletler gibi kullanım ücretimiz de son derece düşük olacaktır. Ve bu tür yapay zekanın uygulama senaryoları karmaşık konferans sahnelerinde değil, günlük yaşamda, yurtdışına seyahatlerde vs.dir. Derlemenin oluşturulması daha kolay olacaktır.
Böylece, Yapay zeka eşzamanlı çeviri insanlar için sadece daha faydalıdır , Ancak finansal konferanslar, tıbbi konferanslar vb. Gibi özel bir sahnede daha profesyonel insan yorumunun yerini almayacaktır.
Yapay zeka eşzamanlı tercümesini, pratik ve kullanılabilir ses arayüzleri oluşturmak için donanım cihazlarıyla birleştirmek, mobil terminaller, giyilebilir cihazlar, akıllı evler ve akıllı arabalar gibi akıllı cihazlarda kullanıcı deneyimini büyük ölçüde geliştirebilir ve etkileşimli düzeyde zekayı gerçekten gerçekleştirebilir. Zamanın insan ve makinesinin birleşimi.
- Yapay zeka eşzamanlı çeviri, eşzamanlı çevirinin denetleyicisi haline gelir
Simultane tercümeye olan talep katlanarak artmış, ancak nitelikli simültane tercüman sayısı çok yavaş artmıştır.Piyasada on cümleden on cümleyi çevirebilen çok az sayıda simültane tercüman olduğu anlaşılmaktadır. Aynı zamanda, ileri düzeyde sözlü çeviri yeterlilik belgelerine sahip kişilerin eşzamanlı çeviri için yeterli olması gerekmez Simültane çeviri profesyonel beceri eğitimi gerektirir ve bazı nitelikli eşzamanlı çevirmenlerin sözlü çeviri sertifikaları olması gerekmez.
Şu anda Çin, eşzamanlı çevirinin ilgili konularından sorumlu olacak sabit bir organizasyona sahip değil ve eşzamanlı çeviri çalışmalarını değerlendirmek için bir dizi birleşik standart yok.
Böyle bir ikilemle karşı karşıya kaldığımızda, yapay zeka eşzamanlı tercümesi üzerine bir beyin açabiliriz.
İnsanlar, yapay zekayı dijitalleştirme ve standardizasyon özelliklerinden yararlanarak, tek işlevli bir değerlendirme makinesi olarak yapay zekayı eğitmek için veritabanlarına güvenebilir ve farklı uygulama senaryoları için eşzamanlı çevirmenleri değerlendirip derecelendirerek yetenek pazarını düzenleyebilir.
Belki buradaki sürüş eğitim robotuna başvurabilirsiniz. Sürüş eğitimi robotları arasında yüksek hassasiyetli GPS navigasyon teknolojisi, atalet teknolojisi ve sanal algılama teknolojisi, video algılama, veri işleme, kablosuz iletim, parmak izi tanıma ve sürücünün bir motorlu taşıtı kullanma ve kullanma konusundaki gerçek yeteneğini doğru bir şekilde kaydedip değerlendirebilen diğer yüksek teknoloji teknolojileri bulunur.
Aynı şekilde, yapay zeka eşzamanlı çeviri, adayın çeviri becerisinin yanı sıra adayın çeviri kurallarına aşinalığı ve anlayışını gözlemlemek ve değerlendirmek için çeşitli senaryolarda da kullanılabilir. Bu sistem, sınav yapanların emek yoğunluğunu ve insan faktörlerini azaltabilir ve incelemenin adil ve adil olmasını ve değerlendirme yönteminin bilimsel ve doğru olmasını sağlayabilir.
Basitçe ifade edersek, amacımız insan çeviri yeteneklerinin yerini almak değil, değerlendirmeyi otomatikleştirmek, gerçek yetenekleri seçmek veya eğitmek için akıllı makineler kullanmaktır.
Daha da ilginci, değerlendirme sürecinde yapay zekanın sürekli olarak yeni besinleri emebilmesi ve sözlü metnin külliyatını artırmasıdır. Neden olmasın? (Bu makale ilk olarak Titanium Media'da yayınlandı)
[Titanium Media Author: Akıllı görelilik (mikro kanal kimliği: aixdlun), metin / Yan Xuan]
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
