Google використовує машинне навчання для підвищення якості перекладу до рівня, близького до людського

Ніхто не звинуватить Google Translate, улюблений інструмент учнів старших класів середніх шкіл у всьому світі, в тому, що він є неточним перекладачем. 10-річний інтернет-перекладач може вільно перекладати більш ніж 100 мовами, розпізнавати меню і вивіски іноземних ресторанів і розрізняти діалекти в режимі реального часу. Але завжди є місце для вдосконалення, і у випадку з Translate воно відбувається завдяки машинному навчанню.

Проект називається Google Neural Machine Translation, або GNMT, і він, власне кажучи, не новий. За словами інженерів Google Куок В. Ле і Майка Шустера, він був вперше застосований для підвищення ефективності перекладу окремих речень, і робив це, проковтуючи окремі слова і фрази перед тим, як виплюнути переклад. Але команда виявила, що алгоритм так само ефективно справляється з цілими реченнями – навіть зменшуючи кількість помилок на цілих 60 відсотків. І, що ще краще, він зміг налаштувати точність перекладу з часом. “Вам не потрібно робити вибір дизайну”, – сказав Шустер. “Система може повністю зосередитися на перекладі”.

В офіційному документі, опублікованому в понеділок, команда Google Brain детально описала всі тонкощі роботи GNMT. Під капотом знаходиться довга короткочасна пам’ять, або LSTM, нейромережева техніка, яка працює подібно до людської пам’яті. Звичайні алгоритми перекладу поділяють речення на окремі слова, які зіставляються зі словником, але системи на основі LSTM, такі як новий алгоритм перекладу Google, здатні “пам’ятати”, по суті, початок речення, коли вони досягають його кінця. Переклад, таким чином, вирішується на двосторонній основі: GNMT розбиває послідовності слів на синтаксичні компоненти, а потім перекладає результат на іншу мову.

• Що таке Amazon Music: все, що потрібно знати
• Цей критичний недолік macOS може залишити ваш Mac беззахисним
• ChatGPT: як користуватися вірусним чат-ботом зі штучним інтелектом, який підкорив світ

Підхід GNMT – це благо для точності перекладу, але історично такі методи не були особливо швидкими. Google, однак, застосував кілька прийомів, які значно підвищують швидкість перекладу.

Як пояснює Wired, нейронні мережі зазвичай передбачають багаторівневі обчислення – результати одних вливаються в інші, що є перешкодою для швидкості, яку модель Google пом’якшує, завершуючи обчислення заздалегідь, наскільки це можливо. Водночас GNMT використовує прискорення обчислень, що забезпечується спеціалізованими комп’ютерними чіпами Google, оптимізованими для ШІ, які вона почала виробляти в травні. Кінцевий результат? Те саме речення, переклад якого колись займав десять секунд за допомогою цієї моделі LSTM, тепер перекладається за 300 мілісекунд.

І покращення якості перекладу є відчутним. У тесті на лінгвістичну точність стара модель Google Translate набрала 3,6 бала за 6-бальною шкалою, а GNMT – 5,0 бала, що трохи нижче середнього людського показника в 5,1 бала.

Це далеко від досконалості, пише Шустер. “GNMT все ще може робити значні помилки, яких ніколи не допустить перекладач-людина, наприклад, опускати слова … неправильно перекладати власні імена або рідкісні терміни … і перекладати речення ізольовано, а не з урахуванням контексту абзацу або сторінки”. І підготовка цього перекладу вимагала великої роботи. Інженери Google близько тижня навчали GNMT на 100 графічних процесорах – чіпах, оптимізованих для паралельних обчислень, які використовуються при перекладі. Але в Google впевнені, що модель буде вдосконалюватися. “Жодна з цих проблем не вирішена, – сказав Шустер. “Але є постійний рух вгору”.

Google поки що не розгортає переклад на основі GNMT в широкому масштабі – поки що цей метод буде використовуватися лише для мандаринського діалекту китайської мови. Але пошуковий гігант заявив, що почне перекладати нові мови за допомогою штучного інтелекту в найближчі місяці.

GNMT може бути найновішим продуктом експериментів Google з машинного навчання, але навряд чи першим. Раніше в цьому році AlphaGo, програмне забезпечення, вироблене підрозділом компанії DeepMind, стало першим в історії ШІ, який обіграв людину-гросмейстера в стародавній грі в го. Раніше цього літа Google дебютував DeepDream, нейронну мережу з неймовірною здатністю виявляти обличчя і візерунки на зображеннях. А в серпні Google співпрацював з Національною службою охорони здоров’я Англії та лікарнею Університетського коледжу Лондона з метою вдосконалення методів лікування раку голови та шиї.

Не всі зусилля Google в галузі штучного інтелекту настільки ж благородні. Google Диск використовує машинне навчання, щоб передбачити файли, які, найімовірніше, знадобляться вам у певний момент часу. Інтелектуальне планування на основі ШІ в Календарі пропонує час зустрічей і налаштування приміщення на основі календарів усіх учасників. А “Пошук документів” показує текст, зображення та інший вміст, який, на думку Google, має відношення до документа, над яким ви працюєте.

Рекомендації редакторів

• Щойно придбали новий iPhone? Ось 12 порад та підказок, які допоможуть його освоїти
• Ця прихована функція iOS 16 перетворила мій iPhone в ідеальний гаджет для пошуку музики
• Microsoft попереджає, що залежність від Internet Explorer може викликати збої в роботі
• Tidal дає бета-тестерам функцію живого діджея
• Секрет, як допомогти літнім людям вийти в інтернет, знаходиться прямо перед нами

Source: digitaltrends.com