Нейронные сети улучшают качество перевода
Машины еще слишком глупы. Но уже сейчас они начинают нас обгонять в некоторых сферах, таких как переводы с одного языка на другой, медицинская диагностика и распознавание изображений - это информацией поделились разработчики Google.
Успешное применение технологий самообучения сетей помогло сделать перевод в переводчике Google Translate лучше.
Особенно заметные и быстрые улучшения стали наблюдаться после того, как в сентябре 2016 г. к системе Google Translate подключили нейронную сеть Google Neural Machine Translation (GNMT) на основе искусственного интеллекта для ускорения процессов перевода на несколько самых распространенных языков. А вскоре машинный переводчик научился распознавать и те языки, которые не были заложены в него изначально. Это стало возможным из-за того, что искусственный разум самостоятельно создал "промежуточное" наречие, которое используется для перевода с одного языка на другой.
Google Translate, в отличие от других онлайн-переводчиков, переводит предложение целиком, не разбивая его на отдельные слова. Конечно, качество все еще далеко от идеала, но оно постоянно улучшается. Из-за грамматической разницы между языками для перевода фраз и предложений необходимо использовать разные языковые модули, которые свои для каждого языка. Нейронная сеть GNMT, систематизировав информацию этих модулей, создала собственный "средний" вариант, который и используется для перевода.
Таким образом, сначала система переводит язык на этот "средний" выдуманный, а уже с него способна произвести перевод на любой другой. К примеру, изначально систему обучили переводу между английским и японским языками, а также английским и корейским. Далее система сама научилась делать перевод с японского на корейский, минуя английский язык.
Больше об обучении нейронных сетей и сферах применения читайте в источнике.