Перевод – это вид деятельности человека, главной задачей которого является передача смысла оригинала средствами другого языка. Зародившись еще в древние времена, перевод востребован и сегодня, играя важную роль в обмене знаниями и культурой между различными странами и народами. В современном мире, где глобализация и межкультурное взаимодействие становятся все более значимыми, переводчики способствуют эффективной коммуникации в различных отраслях знания, обеспечивая понимание и сотрудничество между людьми разных культур и языков [2]. Однако для двадцать первого века характерны не только глобализация, но и развитие информационных технологий, в частности искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, изучающая разработку компьютерных систем и устройств способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Системы ИИ включают в себя различные технологии, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и в том числе перевод. В связи со стремительным развитием ИИ возникают вопросы и вызовы для профессии переводчика. С одной стороны, использование технологий ИИ в переводческой практике может значительно упростить и ускорить процесс работы, с другой стороны, автоматизация перевода может поставить под угрозу профессиональную деятельность переводчика в целом. Именно поэтому проблема развития технологий ИИ в переводческой сфере актуальна.
Понятие ИИ-Перевода и его эволюция
ИИ-Перевод (AI Translation) – это процесс автоматического перевода, в основе которого лежат алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы способны понимать оригинальный текст, переводить его и создавать текст на целевом языке [4]. Алгоритмы машинного обучения используют технологию нейронных сетей, вдохновленную функционированием человеческого мозга. Так, программы ИИ-перевода базируются на нейронной обработке языка для понимания значений слов и структурирования предложений и способны использовать в переводе грамматические, лексические и стилистические единицы, наиболее соответствующие контексту. Однако нужно признать, что так было не всегда, и современным технологиям ИИ-Перевода предшествуют несколько этапов развития:
1950–1980 – Машинный перевод на основе правил (RBMT)
Данный метод машинного перевода основывается на семантических, грамматических и синтаксических закономерностях при переводе с одного языка на другой. Для создания перевода используются заранее созданные словари, грамматические правила и шаблоны перевода. Преимуществами RBMT являются точность на уровне семантики и морфологии, а также возможность применения данного метода для текстов из разных областей знания. Говоря о недостатках, стоит отметить высокую стоимость разработки словарей, постоянную необходимость обновлять лингвистические базы данный и неспособность машины учитывать контекст при переводе [1, с. 24-29].
1980–1990 – Перевод на основе примеров (EBMT)
Перевод на основе примеров – это метод, базирующийся на анализе большого количества данных из параллельных текстов на разных языках. При таком подходе машина учится на основе конкретных примеров перевода, что позволяет ей лучше понимать семантику и контекст переводимых фраз. Преимущества EMBT: учет полисемии и контекста, что позволяет создавать более качественные и точные переводы. К недостаткам EMBT относят сложность и высокие затраты на создание широкой базы параллельных текстов и зависимость качества перевода от объема той самой базы данных [1, с. 24-29].
1990–2015 – Статистический машинный перевод (SMT)
Этот метод основан на анализе статистической вероятности встречаемости лексических единиц в разных языках на базе параллельных текстов. Машина использует статистические модели, чтобы автоматически осуществлять перевод. Преимущества SMT: точность в отношении перевода терминологии, сложной лексики и устойчивых выражений, есть возможность добавления новых направлений перевода, экономия вычислительных ресурсов. Недостатки SMT: зависимость качества перевода от количества параллельных текстов, низкий уровень точности в текстах, чьи грамматики значительно отличаются [1, с. 24-29].
С 2015 - Нейронный машинный перевод (NMT)
В основе данного метода лежит работа с искусственной нейронной сетью, которая позволяет модели перевода использовать огромные массивы параллельных текстов, а также самообучаться, тем самым улучшая качество перевода. Благодаря этому нейронный машинный перевод стал лидирующей технологией в области перевода. Именно на этом методе основываются программы ИИ-Перевода [1, с. 24-29].
Преимущества и недостатки ИИ-перевода
Сильной стороной ИИ-перевода является быстрая и автоматизированная обработка больших объемов текста, что позволяет существенно ускорить процесс перевода и сократить затраты времени и ресурсов. Работая с большими массивами данных и параллельными текстами, программы ИИ-перевода способны обеспечивать высокую точность перевода, по сравнению с другими программами, чья работа основывается на методах статистического машинного перевода, перевода на основе примеров или правил. Такие возможности позволяют переводить веб-страницы и стандартизированные тексты качественно за короткий отрезок времени. Однако превзойти человека и человеческий перевод технологиям ИИ все еще не удается, особенно что касается перевода художественной литературы, требующего творческого подхода, понимания культурных особенностей и стилистических тонкостей.
Программы ИИ-перевода – это доступный и удобный инструмент для получения перевода текста в реальном времени. Доступная цена также привлекает большое количество пользователей и способствует выбору в пользу технологий ИИ, так как средняя цена работы переводчика выше, чем ежемесячная подписка на сервисы, предоставляющие работу с ИИ-Переводом.
Еще одним достоинством технологий ИИ в переводе считается обучаемость нейронных сетей, что позволяет им быстро адаптироваться в условиях постоянно меняющегося мира. Программы ИИ-перевода можно обучить особенностям стиля и использованию определенной терминологии в зависимости от области знаний и конкретной отрасли. Такая функция полезна при переводе специализированных текстов, например, юридических документов, технических инструкций и медицинских текстов. Нейронные сети можно настроить, задавая условия коммуникации, характер отношений между субъектами коммуникации и характер предполагаемого реципиента. Тем не менее на подобную настройку и обучение ИИ требуется время, в то время как специалист считывает подобные нюансы сразу и уже через их призму осуществляет перевод.
Считается, что программы ИИ-перевода предоставляют широкий круг языков для перевода и это действительно так, однако не все языки имеют равный уровень поддержки в технологиях машинного перевода на основе ИИ. Преимущественно только наиболее распространенные языки обладают развитыми системами машинного перевода, так как для них доступно больше данных для обучения нейронных сетей. Для более редких языков, а также для диалектов и специфических языковых групп, уровень поддержки в технологиях ИИ может быть значительно ниже. Помимо критерия распространенности языка, на качество перевода также влияет и сама языковая пара. Если оба языка широко используются, имеется крупная база знаний для нейронных сетей и нет огромных различий в грамматических структурах и языковых особенностях, то перевод будет более качественным. Для улучшения качества перевода на менее распространенных языках и диалектах необходимо увеличить объем данных для обучения моделей машинного перевода на этих языках. Это может быть достигнуто путем сбора большего количества текстов, а также разработкой специализированных методов обучения моделей для учета специфических языковых особенностей [3, с. 3-21]. Именно поэтому человек-переводчик не уступает ИИ в работе с редкими языками, так как может обеспечить более точный и корректный перевод, учитывая все нюансы и особенности подобных языков.
Таким образом, можно сделать вывод, что ИИ и технологии машинного перевода продолжают развиваться и совершенствоваться. Однако в работе с художественной литературой и требующими глубокого осмысления текстами человеческий перевод остаётся незаменимым.
Переводчик против Искусственного интеллекта
Развитие ИИ и его возможностей заставило задуматься многих специалистов о будущем своих профессий, в том числе и переводчиков. Нейронные сети действительно могут составить конкуренцию человеку, решить множество задач быстрее и эффективнее, выдавая качественный результат. Несмотря на это, специалистам в области перевода стоит посмотреть на ИИ с другой стороны, не как на конкурента или противника, а как на достойного помощника. Он может взять на себя рутинную работу, обработку и структурирование информации, на которую могли бы уйти часы и дни. Переводить стандартизированную информацию точно и быстро, оставляя место настоящей интеллектуальной работе переводчика: подборке средств выразительности и лексики, пониманию истинного смысла оригинала и обличению его в слова на языке перевода.
Программы ИИ-перевода составят конкуренцию средним и недостаточно компетентным специалистам, оставив место на переводческом рынке для настоящих профессионалов. Потому что качественный перевод требует не только безупречного знания языка, но и чувства стиля, понимания культурных особенностей и нюансов коммуникативной ситуации.
Подводя итог, хочется сказать, что совместная работа переводчика и искусственного интеллекта гарантирует высокий уровень качества, уменьшает время и ресурсы, потраченные на конечный результат, обеспечивая эффективность данного союза.
Переводческая деятельность, как и современный мир, претерпевает изменения. Развитие машинного перевода достигло высоких результатов за последние семьдесят лет, благодаря изучению и внедрению новые технологии. Таким образом, нейронный машинный перевод стал одним из самых востребованных и быстро развивающихся методов машинного перевода. На основе данного метода программы ИИ-перевода способны эффективно обрабатывать большие объемы информации, выдавая качественный перевод за короткое время. Однако это не означает, что ИИ может полностью заменить человека-переводчика. Ведь только человек способен учитывать контекст, культурные особенности и нюансы языка при переводе. Тем не менее, умение сотрудничать с ИИ – важный навык для современного переводчика, так как программы ИИ-перевода могут значительно упростить и ускорить работу, позволяя сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода.
