حوزه ترجمه زبان هرگز به این هیجان انگیز نبوده است. فرصت‌های سیستم‌های مدیریت ترجمه برای تولید ترجمه‌های دقیق و بی‌درنگ، به لطف توسعه رو به رشد و در حال تکامل هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، بسیار زیاد است. در این مقاله، آدریانو رایانو تکامل پلتفرم‌های ترجمه زبان را مورد بحث قرار می‌دهد و جزئیات این را توضیح می‌دهد که چگونه به جایی که امروز هستیم و چه پیشرفت‌هایی می‌توانیم در سال‌های آینده منتظر باشیم.
توسعه محتوای چند زبانه مجموعه ای از دشواری های خاص خود را دارد که توجه دقیق به ترجمه زبان و استفاده از ابزار مناسب را ضروری می کند. بخش هیجان انگیز این است که فناوری ترجمه در طول زمان به طرز چشمگیری پیشرفت کرده است.
در این مقاله، رشد فناوری ترجمه در طول زمان و همچنین ریشه‌های آن را بررسی خواهیم کرد و به این نتیجه خواهیم رسید که آیا ترجمه ماشینی و هوش مصنوعی (AI) در مدیریت ترجمه‌ها واقعاً بهتر از همتایان معمولی خود عمل می‌کنند یا خیر. در این فرآیند، فرصت‌های شگفت‌انگیز ارائه‌شده توسط رویکردهای خودکار برای ترجمه زبان را در حین بررسی مزایا و معایب احتمالی آنها مورد بحث قرار خواهیم داد.
و در نهایت، ما در مورد آینده ترجمه زبان، به ویژه رویارویی هیجان انگیز بین OpenAI و Google در رقابت آنها برای تسلط بر چشم انداز هوش مصنوعی، حدس می زنیم.
تکامل فناوری ترجمه
فن‌آوری ترجمه را می‌توان به دست‌نویس الکندی درباره رمزگشایی پیام‌های رمزنگاری ردیابی کرد. با این حال، با ورود کامپیوترها در اواسط قرن بیستم، فناوری ترجمه شکل گرفت. در طول سال‌ها، نقاط عطف مهمی تکامل را رقم زده‌اند و نحوه انجام ترجمه‌ها را شکل داده و قابلیت‌های متخصصان زبان را افزایش داده‌اند.
دانشگاه جورج تاون و IBM آزمایشی به نام جورج تاون-IBM را در دهه 1950 انجام دادند. این آزمایش اساساً برای جلب منافع و بودجه دولتی و عمومی با نشان دادن قابلیت‌های ترجمه ماشینی طراحی شد. از یک سیستم کاملاً برجسته دور بود. این سیستم اولیه، با این حال، مبتنی بر قانون و واژگانی بود، که منجر به اطمینان کم و سرعت ترجمه پایین شد. علیرغم نقاط ضعفی که داشت، پایه و اساس پیشرفت های آینده در این زمینه را گذاشت.
در اواخر دهه 1990، IBM یک موتور ترجمه آماری مبتنی بر قوانین (pdf) را منتشر کرد که به استاندارد صنعتی در قرن جدید تبدیل شد. موتور ترجمه IBM الگوریتم های پیش بینی و ترجمه آماری را معرفی کرد و ترجمه ماشینی را به خط مقدم فناوری ترجمه زبان معرفی کرد.
در اوایل دهه 2000، اولین سیستم های مدیریت ترجمه مبتنی بر ابر (TMS) در بازار ظاهر شد. در حالی که در اواسط دهه 1980 برخی نسخه‌های اولیه غیر مبتنی بر ابر وجود داشت، این سیستم‌های مدرن فرآیند ترجمه را با اجازه دادن به تیم‌هایی از افراد برای کار انعطاف‌پذیرتر و همکاری با سایر اعضای شرکت بدون توجه به مکانشان تغییر دادند. رویکرد مبتنی بر ابر دسترسی، مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های همکاری را بهبود بخشید و نحوه مدیریت پروژه‌های ترجمه را کاملاً تغییر داد.
در سال 2016، Google Translate با معرفی ترجمه ماشین عصبی (NMT) جهش قابل توجهی داشت. NMT از ابزارهای ترجمه قبلی پیشی گرفت و کیفیت، روانی و حفظ متن را بهبود بخشید.
NMT یک استاندارد تجاری جدید تعیین کرد و میدان را به جلو سوق داد. تا سال 2017، DeepL به عنوان یک سیستم ترجمه ماشینی مجهز به هوش مصنوعی ظاهر شد که به دلیل ترجمه های با کیفیت بالا و خروجی صدای طبیعی شهرت داشت. قابلیت های DeepL بیشتر پیشرفت های به دست آمده در زمینه فناوری ترجمه را نشان می دهد.
از سال 2018 به بعد، تمرکز بر تقویت مدل‌های NMT باقی مانده است که همچنان از رویکردهای ترجمه ماشینی آماری سنتی (SMT) بهتر عمل می‌کنند. NMT در بهبود دقت ترجمه مفید بوده و در بسیاری از کاربردهای ترجمه امروزی به رویکرد ترجیحی تبدیل شده است.
به طور خلاصه، تکامل فناوری ترجمه پیشرفت هایی را در فضای چند زبانه به ارمغان آورده است:
انتخاب روش ترجمه به الزامات پروژه با در نظر گرفتن عواملی مانند دقت، بودجه و نتایج مطلوب بستگی دارد.
ترجمه ماشینی سرعت و کارایی را ارائه می دهد، در حالی که ترجمه انسانی در محتوای پیچیده برتری دارد.
همکاری بین مترجمان انسانی و ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی برای دریافت ترجمه‌های دقیق که صدا و لحن را در نظر می‌گیرند، بهترین است.
سیستم های مدیریت ترجمه در تسهیل همکاری بین هوش مصنوعی و مترجمان انسانی طراحی سایت اختصاصی بسیار مهم هستند.
در حالی که Google Translate و DeepL کیفیت و تخصص ترجمه بالاتری را نشان داده‌اند، تمرکز OpenAI بر تولید متن شبیه انسان ممکن است به بهبود قابلیت‌های ترجمه ماشینی منجر شود. و این تنها تعداد کمی از ارائه دهندگان است.
این بدان معناست که آینده فناوری ترجمه فوق‌العاده روشن است زیرا پلتفرم‌هایی مانند locize همچنان در حال تکامل هستند. همانطور که دیدیم، فرصت‌های زیادی برای پیشبرد بیشتر این زمینه وجود دارد و تماشای نتایج در سال‌های آینده لذت‌بخش خواهد بود.
توسعه محتوای چند زبانه مجموعه ای از دشواری های خاص خود را دارد که توجه دقیق به ترجمه زبان و استفاده از ابزار مناسب را ضروری می کند. بخش هیجان انگیز این است که فناوری ترجمه در طول زمان به طرز چشمگیری پیشرفت کرده است.
در این مقاله، رشد فناوری ترجمه در طول زمان و همچنین ریشه‌های آن را بررسی خواهیم کرد و به این نتیجه خواهیم رسید که آیا ترجمه ماشینی و هوش مصنوعی (AI) در مدیریت ترجمه‌ها واقعاً بهتر از همتایان معمولی خود عمل می‌کنند یا خیر. در این فرآیند، فرصت‌های شگفت‌انگیز ارائه‌شده توسط رویکردهای خودکار برای ترجمه زبان را در حین بررسی مزایا و معایب احتمالی آنها مورد بحث قرار خواهیم داد.
و در نهایت، ما در مورد آینده ترجمه زبان، به ویژه رویارویی هیجان انگیز بین OpenAI و Google در رقابت آنها برای تسلط بر چشم انداز هوش مصنوعی، حدس می زنیم.
تکامل فناوری ترجمه
فن‌آوری ترجمه را می‌توان به دست‌نویس الکندی درباره رمزگشایی پیام‌های رمزنگاری ردیابی کرد. با این حال، با ورود کامپیوترها در اواسط قرن بیستم، فناوری ترجمه شکل گرفت. در طول سال‌ها، نقاط عطف مهمی تکامل را رقم زده‌اند و نحوه انجام ترجمه‌ها را شکل داده و قابلیت‌های متخصصان زبان را افزایش داده‌اند.
دانشگاه جورج تاون و IBM آزمایشی به نام جورج تاون-IBM را در دهه 1950 انجام دادند. این آزمایش اساساً برای جلب منافع و بودجه دولتی و عمومی با نشان دادن قابلیت‌های ترجمه ماشینی طراحی شد. از یک سیستم کاملاً برجسته دور بود. این سیستم اولیه، با این حال، مبتنی بر قانون و واژگانی بود، که منجر به اطمینان کم و سرعت ترجمه پایین شد. علیرغم نقاط ضعفی که داشت، پایه و اساس پیشرفت های آینده در این زمینه را گذاشت.
در اواخر دهه 1990، IBM یک موتور ترجمه آماری مبتنی بر قوانین (pdf) را منتشر کرد که به استاندارد صنعتی در قرن جدید تبدیل شد. موتور ترجمه IBM الگوریتم های پیش بینی و ترجمه آماری را معرفی کرد و ترجمه ماشینی را به خط مقدم فناوری ترجمه زبان معرفی کرد.
در اوایل دهه 2000، اولین سیستم های مدیریت ترجمه مبتنی بر ابر (TMS) در بازار ظاهر شد. در حالی که در اواسط دهه 1980 برخی نسخه‌های اولیه غیر مبتنی بر ابر وجود داشت، این سیستم‌های مدرن فرآیند ترجمه را با اجازه دادن به تیم‌هایی از افراد برای کار انعطاف‌پذیرتر و همکاری با سایر اعضای شرکت بدون توجه به مکانشان تغییر دادند. رویکرد مبتنی بر ابر دسترسی، مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های همکاری را بهبود بخشید و نحوه مدیریت پروژه‌های ترجمه را کاملاً تغییر داد.
در سال 2016، Google Translate با معرفی ترجمه ماشین عصبی (NMT) جهش قابل توجهی داشت. NMT از ابزارهای ترجمه قبلی پیشی گرفت و کیفیت، روانی و حفظ متن را بهبود بخشید.
NMT یک استاندارد تجاری جدید تعیین کرد و میدان را به جلو سوق داد. تا سال 2017، DeepL به عنوان یک سیستم ترجمه ماشینی مجهز به هوش مصنوعی ظاهر شد که به دلیل ترجمه های با کیفیت بالا و خروجی صدای طبیعی شهرت داشت. قابلیت های DeepL بیشتر پیشرفت های به دست آمده در زمینه فناوری ترجمه را نشان می دهد.
از سال 2018 به بعد، تمرکز بر تقویت مدل‌های NMT باقی مانده است که همچنان از رویکردهای ترجمه ماشینی آماری سنتی (SMT) بهتر عمل می‌کنند. NMT در بهبود دقت ترجمه مفید بوده و در بسیاری از کاربردهای ترجمه امروزی به رویکرد ترجیحی تبدیل شده است.
به طور خلاصه، تکامل فناوری ترجمه پیشرفت هایی را در فضای چند زبانه به ارمغان آورده است:
انتخاب روش ترجمه به الزامات پروژه با در نظر گرفتن عواملی مانند دقت، بودجه و نتایج مطلوب بستگی دارد.
ترجمه ماشینی سرعت و کارایی را ارائه می دهد، در حالی که ترجمه انسانی در محتوای پیچیده برتری دارد.
همکاری بین مترجمان انسانی و ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی برای دریافت ترجمه‌های دقیق که صدا و لحن را در نظر می‌گیرند، بهترین است.
سیستم های مدیریت ترجمه در تسهیل همکاری بین هوش مصنوعی و مترجمان انسانی طراحی سایت اختصاصی بسیار مهم هستند.
در حالی که Google Translate و DeepL کیفیت و تخصص ترجمه بالاتری را نشان داده‌اند، تمرکز OpenAI بر تولید متن شبیه انسان ممکن است به بهبود قابلیت‌های ترجمه ماشینی منجر شود. و این تنها تعداد کمی از ارائه دهندگان است.
این بدان معناست که آینده فناوری ترجمه فوق‌العاده روشن است زیرا پلتفرم‌هایی مانند locize همچنان در حال تکامل هستند. همانطور که دیدیم، فرصت‌های زیادی برای پیشبرد بیشتر این زمینه وجود دارد و تماشای نتایج در سال‌های آینده لذت‌بخش خواهد بود.
- شنبه ۲۸ مرداد ۰۲ ۱۴:۰۶ ۲۳ بازديد
- ۰ نظر