Автоматизированный перевод как несовершенная технология искусственного интеллекта
Изотов Д.Н.
студент 2-го курса факультета технологии, предпринимательства и сервиса
ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени
И. С. Тургенева»
Научный руководитель:
Борисова Л.Е.
доцент кафедры иностранных языков, к.ф.н., доцент
ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет
имени И.С. Тургенева»
Аннотация. В данной статье рассматриваются принципы работы машинного и автоматизированного перевода, выявляются особенности и отличительные черты каждого из них. Особое внимание уделяется программе Яндекс Переводчик: выявлены подходы к работе, сильные и слабые стороны системы перевода.
Ключевые слова: перевод, переводческие программы, переводческие системы, Яндекс Переводчик, принципы работы, автоматизированный перевод, машинный перевод.
В современном мире практически ни одна сфера человеческой жизнедеятельности не обходится без использования искусственного интеллекта. Впервые данный термин был употреблён Джоном Маккарти ещё в 1956 году, однако наибольшую популярность ИИ обрёл в 2022-2023 годах. Об этом свидетельствует статистика просмотров статьи о ChatGPT на платформе «Википедия» за 2023 год: согласно приведённым данным, данная страница стала самой запрашиваемой за указанный период. Так, к ней обратились более 50 миллионов пользователей, а термины «искусственный интеллект» и «нейросеть», по версии британского словаря Collins, стали словами года [2].
На современном этапе развития общества важнейшую роль в формировании комфортной и эффективной среды для осуществления интеллектуальной деятельности играет искусственный интеллект. На этапе глобализации и ведения открытого диалога мировым сообществом особые задачи выполняет ИИ, направленный на осуществление автоматизированного перевода. Именно данный алгоритм позволяет быстро и достаточно свободно обрабатывать большое количество информации, изложенной на иностранном языке. Благодаря этому происходит оперативный и эффективный обмен опытом, накопленными знаниями, мнением, оценкой и т.д. Однако появлению автоматизированного перевода предшествовало появление перевода машинного. Для наиболее полного изучения вопроса первоначально необходимо разобраться с данным явлением.
Согласно определению, машинный перевод – это процесс перевода письменного или устного текста с родного языка на любой другой посредством специализированной компьютерной программы. Принцип работы такого механизма состоит в том, что в его основу заложен алгоритм перевода, который использует статистику и формальную грамматику различных языков [2].
Так, в процессе работы система проводит анализ параллельных текстов, содержащих похожие сведения, примерно одинаковую информацию, но изложенных на разных языках. В рамках этого сопоставления системой вырабатывается перечень уникальных знаков, слов, выражений, языковых особенностей, присущих каждому конкретному языку.
Система машинного перевода имеет определённую структуру: 1) модель языка; 2) модель перевода; 3) декодер.
Ранее упоминалось, что в рамках машинного перевода применяются также статистические данные. Они дают возможность механизмам перевода модернизироваться вместе с языком. Так, если в речи людей происходят какие-либо изменения (слова или выражения приобретают новый смысл, начинаются писаться иначе, выходят полностью или частично из употребления), система машинного перевода считывает их через попадающие к ней новые тексты. Для улучшения механизма такого вида перевода система подвергается регулярным проверкам и обновлениям.
При этом стоит заключить, что идеальный машинный перевод просто невозможен. Несмотря на своё совершенство в скорости перевода и аналитических способностях, данная система не сможет полностью заменить труд живого переводчика. В связи с этим наиболее эффективными считаются программы совместного перевода, где деятельность компьютерных систем осуществляется под контролем и доработкой человека. Такие программы называются автоматизированными [4].
Итак, автоматизированный перевод – это деятельность специалиста-переводчика, основанная на применении в своей работе специализированных компьютерных систем и программ.
Существует несколько основных отличий машинного перевода от автоматизированного. Во-первых, машинный перевод направлен на то, чтобы совершенно исключить человеческое вмешательство, а принцип автоматизированного перевода – в организации совместной работы. Во-вторых, в обоих случаях используется специализированное программное обеспечение. В-третьих, существенно отличается качество работы. Так, автоматизированный перевод представляется наиболее удачным, поскольку все погрешности, допущенные автоматическим переводом, устраняются при помощи переводчика.
Автоматизированный перевод является сложной вспомогательной системой, состоящей из ряда функциональных подсистем различных по своей структуре и сложности.
Одним из самых популярных автоматизированных переводчиков является программа Яндекс.Переводчика. Согласно сведениям, опубликованным в феврале 2024 года на официальной странице Яндекс, «по итогам международного независимого бенчмарка DiBiMT Яндекс Переводчик лучше других языковых моделей и онлайн-переводчиков справился с переводом текста с английского на русский язык [5]. В рамках данного исследования именно эта система представляет особый интерес.
Итак, отметим, что в Яндекс Переводчике применятся гибридная модель автоматического перевода, которая базируется на основе статистического и нейросетевого подхода к процессу перевода. Рассмотрим каждый подход в индивидуальном порядке.
В основе статистического подхода лежат такие элементы машинного перевода, как модель языка и модель перевода, о которых говорилось ранее. Программа сравнивает огромное количество параллельных текстов на иностранных языках, благодаря чему создаются модели перевода. В процессе данной деятельности система находит соответствия в различных языках и запоминает выражения как возможные переводы друг друга. Полученные результаты система вносит в матрицу «выравнивания слов», которая применяется в дальнейшей работе.
При создании модели языка программой изучаются и анализируются тексты на родном языке. Из них вычленяются все частотные и активно употребляемые фразы и выражения, которые потом заносятся в специальные списки или таблицы. Каждый элемент нумеруется. Присвоенный числовой идентификатор определяет их статистическое положение в языке, то есть частоту употребления в рамках языка.
Сам процесс перевода выглядит следующим образом: все предложения разбиваются на слова и выражения, которые могут быть обособлено переведены. Для каждой получившейся части предложения подбирается возможный перевод из сформированной таблицы, списка или матрицы. После этого система проводит процедуру повторно, выбирая из получившихся вариантов наиболее удачный с позиции наилучшей сочетаемости слов и выражений в исходном языке. [2]
Главное преимущество статистического подхода состоит в том, что есть возможность запоминать и переводить короткие фразы и наиболее редкие слова и выражения. Однако при этом можно отметить также существенный недостаток – алгоритм не учитывает контекст. Поэтому вполне возможно наличие несвязности между фразами и предложениями.
Второй, нейросетевой подход, подобно статистическому, анализирует внушительные информационные массивы параллельных текстов. Его принцип работы заключается в следующем: алгоритм находит в рассматриваемых текстах закономерности и формирует перечень всех используемых слов и выражений.
Тем не менее помимо обычных идентификаторов (какие используются в статистическом подходе) здесь применяется векторное представление слов. Вектор представляет собой определённые числа, которые дают характеристику словам по признакам их семантики и лексики.
В процессе перевода предложения не разбиваются на части, а рассматриваются полностью. В этом векторном пространстве нейронная сеть определяет семантику слов и взаимосвязь между ними, даже если слова находятся в разных частях исходного предложения. [3, с. 1288]
Абсолютным преимуществом этого подхода является его контекстуальность. Так, нейросеть определяет взаимосвязь между словами и предложениями, что даёт наиболее связный и осознанный перевод. Однако можно отметить и существенный недостаток – отсутствие сведений о редких словах и выражениях, по которым система ещё не смогла выстроить переводческую матрицу. Для примера отметим, что к редких словам стоит относить жаргонизмы, разговорную лексику, нераспространённые имена собственные, а также топонимы.
Как и любое явление, автоматизированный перевод Яндекса имеет свои преимущества, а также ошибки и недостатки. Рассмотрим сначала достоинства данного вида перевода.
- Оперативность и эффективность. Яндекс позволяет совершить переводческую процедуру за считанные секунды, предоставив при этом максимально качественный и оптимизированный текст.
- Доступность. Программа является бесплатной и поддерживается на любом устройстве, имеющем доступ в Интернет.
- Бюджетность. Автоматизированный перевод бесплатный, но даже при оформлении платной подписки на дополнительные услуги это будет обходиться дешевле, чем работа переводчика.
- Функция интеграции. Яндекс Переводчик можно внедрить в веб-пространство для организации автоматического перевода на различных площадках.
- Перевод по фото. Яндекс Переводчик способен распознавать текст не только в его традиционном виде, но и в структуре фотографий и иллюстраций. Это значительно упрощает деятельность людей, так как не нужно вручную вбивать нужный для перевода фрагмент.
- Наличие голосового помощника. Яндекс Переводчик обладает функцией озвучки, которая может произнести набранный или переведённый текст. Это необходимо в том случае, если человеку важно само произношение.
- Возможность перевода в субтитры. Яндекс Переводчик работает также с видеоформатами и автоматически генерирует субтитры на необходимом языке. Эта функция открывает возможности для изучения культуры других народов, даёт дополнительные источники информации.
Однако можно выделить и ряд недостатков Яндекс Переводчика, которые мешают ему стать абсолютным лидером среди аналоговых программ. Итак, к минусам целесообразно отнести:
- Орфографические ошибки и неточности. Несмотря на системность и высокие технологии, программа не может гарантировать полного соответствия итогового текста нормам и правилам языка.
- Потеря нюансов и контекста. Разумеется, как отмечалось ранее, Яндекс Переводчик контекстуален, однако существуют сложные тексты, где довольно непросто сохранить полноценность и смысловую логику.
- Ограниченность языков. Да, Яндекс Переводчик представляет обширный перечень возможных языков для перевода, однако наибольшей проработанностью и точностью отличаются только самые популярные и часто запрашиваемые языки. Перевод с остальными не представляется совершенным или близким к этому.
- Несоответствие организации и стилю исходного текста. Стоит не забывать, что автоматизированный перевод подбирает наиболее удачные формулировки и переводческие форматы, однако они не всегда по стилистике совпадают с исходным текстом и авторской задумкой. В связи с этим может нарушаться основная идея текста, его посыл и языковое оформление. В некоторых случаях это представляется весомой проблемой.
- Ограничение в 10 000 символов за одну операцию перевода.
- Лучшие переводческие операции находятся в тарифном пакете «Бизнес» и являются платными.
Таким образом, можно заключить, что автоматизированный перевод является продолжением, усовершенствованной формой машинного перевода. Он отличается тем, что в данном процессе человек принимает непосредственное участие и улучшает перевод, выполненный автоматически. Это сокращает время работы человека над переводом и позволяет наиболее качественно выполнить работу совместными усилиями.
Однако нужно заметить, что разработчики и программные специалисты постоянно работают над совершенствованием системы, они добавляют новые функции, модернизируют алгоритмы, добавляют новые инструменты и технологии. Именно поэтому имеющиеся недостатки представляются временными и не столь существенными в масштабах общей работы программы.
