كيف يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين وتسريع تَرْجَمَة اللغة؟
 |
| الذكاء-الاصطناعي-و-الترجمة-الالية |
أنتجت مِيزة التَّرْجَمَةً على Facebook بعض النتائج الكوميدية حقًا عندما كانت لا تزال في بداياتها. ومع ذلك، فقد تحسنت في السنوات الأخيرة. يمكن أن يُعزى هذا الإصلاح إلى مجموعة من اقتراحات المستخدمين والاستخدام الذكي للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. في عام 2020، قدموا نموذجًا جديدًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي متعدد اللغات يمكنه تَرْجَمَة ما بين 100 لغة دون الاعتماد على اللغة الإنجليزية كلغة أساسية. لقد ذهب إلى حد الفوز بالمركز الأول في مسابقة التَّرْجَمَةً الصوتية السنوية متعددة اللغات.
يعد التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي باللغات الأجنبية أمرًا بالغ الأهمية، ولكن كيف يمكنك الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي والترجمة الآلية مثل M2M-100 من Facebook لإنتاج ترجمات لغوية أسرع لأغراض التسويق والأعمال؟ هذا هو السؤال الذي يحاول المقال التالي الإجابة عليه.
عندما نتحدث عن الترجمة بالذكاء الاصطناعي، فأنت بحاجة إلى فهم الخيارات المتاحة لك. يُعرف المجال الأكثر اهتمامًا باستخدام أجهزة الحاسوب والبرامج لترجمة لغة إلى أخرى باسم التَّرْجَمَةً الآلية ومن المهم ايضا ملاحظة أنه لا يتضمن دائمًا ذكاءً اصطناعيًا. بدأ البحث في هذا المجال في عام 1951 من قبل يهوشوا بار هيلل في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
ومع ذلك، فقد أصبحت الترجمة الآلية متشابكة جدًا مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق لدرجة أنها تعتبر الآن مجالًا لمثل هذه الدراسات. لذلك من الضروري دراسة كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الترجمة الآلية.
إلى وقت مضى ليس بالبعيد، كان هناك نوعان من محركات الترجمة الآلية:
ما هي الترْجَمَةً الآلية؟
عندما نتحدث عن الترجمة بالذكاء الاصطناعي، فأنت بحاجة إلى فهم الخيارات المتاحة لك. يُعرف المجال الأكثر اهتمامًا باستخدام أجهزة الحاسوب والبرامج لترجمة لغة إلى أخرى باسم التَّرْجَمَةً الآلية ومن المهم ايضا ملاحظة أنه لا يتضمن دائمًا ذكاءً اصطناعيًا. بدأ البحث في هذا المجال في عام 1951 من قبل يهوشوا بار هيلل في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
ومع ذلك، فقد أصبحت الترجمة الآلية متشابكة جدًا مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق لدرجة أنها تعتبر الآن مجالًا لمثل هذه الدراسات. لذلك من الضروري دراسة كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الترجمة الآلية.
إلى وقت مضى ليس بالبعيد، كان هناك نوعان من محركات الترجمة الآلية:
المحركات القائمة على القواعد (RBMT) والمحركات الإحصائية (SMT)، أكيد أنها تختلف في التعامل مع المعلومات والبيانات ومع ذلك، فإننا غالبًا ما نجمعها في محرك واحد، يسمى hybrid MT الترجمة الآلية الهجينة.
تعمل الترجمة الآلية القائمة على القواعد على ثلاث نماذج رئيسية للترجمة:
في المقابل، فإن الترجمات الآلية الإحصائية (TAS) تنشأ ترجمات بواسطة معالجة مجموعة نصوص ثنائية اللغة. على هذا النحو، فهم لا يحللون النص وفقًا لمجموعة من القواعد اللغوية. تتطلب هذه العملية مجموعة كبيرة من المحتوى ثنائي اللغة لأداء ترجمات فعالة.
يتطور التعلم الآلي، مثل أي مجال دراسي مَعني بعلوم الحاسوب. منذ عام 2013، سلك العالم اتجاهًا على غرار شركات البرامج والإنترنت الكبرى، مثل Google و Amazon، في التحقيق في إمكانية دمج الشبكات العصبية في نماذج الترجمة الخاصة بهم.
في الذكاء الاصطناعي، الشبكات العصبية تعبير عن مجموعة من المدركات التي تعمل معًا لتقليد الدماغ البشري. Perceptrons هي تمثيلات حاسوبية للخلايا العصبية البيولوجية (خلايا الدماغ)، تُستخدم الشبكات العصبية بشكل شائع في التعرف على الصور والفيديو والصوت.
يسمح استخدام الشبكات العصبية في الترجمة الآلية للمحركات الفارغة بتدريب نفسها من طريق تطبيق تقنية تُعرف باسم التعلم العميق. لقد رأينا فعلًا كيف غيّر وجه تسويق المحتوى وكيف أمكنه توفير الموارد لمساعدة الشركات والأفراد على تحقيق النجاح في المبيعات. لكن لا يزال من السابق لأوانه التنبؤ بتأثيره وإمكاناته في المستقبل، ومع ذلك، إذا درسنا كيفية استخدام Meta (المعروف سابقًا باسم Facebook) للترجمة العصبية القائمة على شبكة الذكاء الاصطناعي، فإن النتائج جِدّ مشجعة.
لقد ثبت أنه ينتج ترجمات أكثر سلاسة شبيهة بالإنسان. انتقلت فعلًا عدة أزواج لغوية في تَرْجَمَة Google و Microsoft Translate إلى الترجمة الآلية العصبية. زيادةً على ذلك، شهدنا فعلًا زيادة في عدد المعتمدين على أنظمة الترجمة الآلية الاحترافية مثل Systran.
كما رأينا، يقوم كل محرك ترجمة بمعالجة وإنتاج المعلومات بشكل مختلف. ومع ذلك، في معظم الحالات، يتم استخدام الترجمة الآلية جنبًا إلى جنب مع تطابق ذاكرة الترجمة - بغض النظر عن نموذج الترجمة الآلية الذي تستخدمه.
يتم استهداف ومعالجة أجزاء المحتوى الذي لم تستغلها ذاكرات الترجمة بواسطة أحد المحركات. تتضمن هذه الأجزاء محتوى جديدًا أو تم تعديله بشكل كبير. يتم بعد ذلك تحرير نتيجة الترجمة الأولية الناتجة بعد ذلك بواسطة لغويين ذوي خبرة يقبلونها أو يعدلونها قبل إدراجها في المستند المترجم. توفر هذه الطريقة المدمجة أفضل النتائج من حيث الوقت والجودة.
يعد المحتوى التقني، مثل محتوى مساعدة المستخدم، دعم العملاء ووثائق المستخدم من أكثر أنواع المحتوى ملاءمةً للترجمة الآلية. تزداد ملاءمة المحتوى إذا تم تحسين المحتوى للترجمة الآلية.
نقترح عليك تنفيذ خطوتين ل "الجودة في المصدر" لتحسين جودة المحتوى الخاص بك وتحسينه للترجمة الآلية. تعمل الترجمة الآلية بشكل أفضل مع المحتوى المتكرر والبسيط.
لذلك سيكون من الأفضل استخدام إرشادات اللغة - التي تترجم اليها - الخاضعة للرقابة عند كتابة محتوى جديد. لفعل ذلك، يمكنك إنشاء مسارد أو قوائم مصطلحات محددة بوضوح قبل الشروع في عملية الترجمة. باستخدام هذا النظام، يمكنك تقليل ثمن الترجمة وتحسين التناسق بين المشروعات. لكن هذه ليست المزايا الوحيدة ...
يمكن أن يتيح لك تطبيق نموذج الترجمة الآلية تحقيق كفاءات جديدة في عملية الترجمة. فضلاً على ذلك، يمكن أن يوفر لك حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة لمشروعك الترجمي التالي. عن طريق الترجمة الآلية، ستقلل من الوقت اللازم، مما سيتيح لك الحصول على أموال بشكل أسرع. زيادة على ذلك، ستتمكن أيضًا من زيادة الإنتاجية وتحسين اتساق المصطلحات.
يمكن أن تعزز الترجمة الآلية أيضًا إنتاجيتك الإجمالية من خلال ترجمة كميات أكبر من المحتوى. في المتوسط، تنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي للترجمة الآلية أكثر من 8000 كلمة مترجمة يوميًا. يمكن مقارنة هذا الرقم مع 2500 ترجمة قام بها مترجم بشري. من خلال ترجمة المزيد من المحتوى بمعدل أسرع، تساعد الترجمة الآلية أيضًا في تقليل وقتك في السوق، مما يسمح لك بترجمة المزيد من الكلمات يوميًا وتقديم محتوى مترجم لعملائك بسرعة.
يناقش هذا المقال بالتفصيل كيف يمكن للترجمة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تبسط عملية الترجمة وتوفر لك المال. ولكن، ليست هناك حاجة لاستبدال المترجمين البشريين بمترجمين يستخدمون الذكاء الاصطناعي.
على العكس من ذلك، يمكنك إنشاء نظام أكثر كفاءة باستخدام الذكاء الاصطناعي والمترجمين البشريين. على سبيل المثال، يمكن للآلات القيام بمعظم الترجمة بينما يقوم المراجعون البشريون بتحليل الترجمات بحثًا عن أي أخطاء ناتجة عن التعريب أو التعبيرات الخاطئة و التي في غير محلها. تزيد هذه العملية برمتها من سرعة ودقة نظام الترجمة الخاص بك.
إضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي أيضًا في تنظيم وإدارة موظفي الترجمة. إذا كانت شركتك تعمل بمجموعة متنوعة من اللغات، قد يكون بعضها غامضًا، فيجب عليك الاحتفاظ بسجل للمترجم الذي يعمل في أي مشروع. نضيف أيضا، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في تتبع تقدمهم. يمكن أن يساعدك أيضًا في تقييم أداء المترجمين لديك. حتى لو كان عملك متخصصًا في تَرْجَمَة لغة واحدة، فقد تجد أن بعض المترجمين أفضل من غيرهم في مهام أو موضوعات معينة. يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج هذه المعلومات وتبسيط عملك وفقًا لذلك.
تعمل الترجمة الآلية القائمة على القواعد على ثلاث نماذج رئيسية للترجمة:
- الترجمة الآلية بين اللغات
- الترجمة الآلية القائمة على التحويل
- الترجمة على أساس القواميس
في المقابل، فإن الترجمات الآلية الإحصائية (TAS) تنشأ ترجمات بواسطة معالجة مجموعة نصوص ثنائية اللغة. على هذا النحو، فهم لا يحللون النص وفقًا لمجموعة من القواعد اللغوية. تتطلب هذه العملية مجموعة كبيرة من المحتوى ثنائي اللغة لأداء ترجمات فعالة.
تطور الترجمة الآلية والذكاء الاصطناعي
يتطور التعلم الآلي، مثل أي مجال دراسي مَعني بعلوم الحاسوب. منذ عام 2013، سلك العالم اتجاهًا على غرار شركات البرامج والإنترنت الكبرى، مثل Google و Amazon، في التحقيق في إمكانية دمج الشبكات العصبية في نماذج الترجمة الخاصة بهم.
في الذكاء الاصطناعي، الشبكات العصبية تعبير عن مجموعة من المدركات التي تعمل معًا لتقليد الدماغ البشري. Perceptrons هي تمثيلات حاسوبية للخلايا العصبية البيولوجية (خلايا الدماغ)، تُستخدم الشبكات العصبية بشكل شائع في التعرف على الصور والفيديو والصوت.
يسمح استخدام الشبكات العصبية في الترجمة الآلية للمحركات الفارغة بتدريب نفسها من طريق تطبيق تقنية تُعرف باسم التعلم العميق. لقد رأينا فعلًا كيف غيّر وجه تسويق المحتوى وكيف أمكنه توفير الموارد لمساعدة الشركات والأفراد على تحقيق النجاح في المبيعات. لكن لا يزال من السابق لأوانه التنبؤ بتأثيره وإمكاناته في المستقبل، ومع ذلك، إذا درسنا كيفية استخدام Meta (المعروف سابقًا باسم Facebook) للترجمة العصبية القائمة على شبكة الذكاء الاصطناعي، فإن النتائج جِدّ مشجعة.
لقد ثبت أنه ينتج ترجمات أكثر سلاسة شبيهة بالإنسان. انتقلت فعلًا عدة أزواج لغوية في تَرْجَمَة Google و Microsoft Translate إلى الترجمة الآلية العصبية. زيادةً على ذلك، شهدنا فعلًا زيادة في عدد المعتمدين على أنظمة الترجمة الآلية الاحترافية مثل Systran.
ما محرك الترجمة الآلية المناسب لك؟
كما رأينا، يقوم كل محرك ترجمة بمعالجة وإنتاج المعلومات بشكل مختلف. ومع ذلك، في معظم الحالات، يتم استخدام الترجمة الآلية جنبًا إلى جنب مع تطابق ذاكرة الترجمة - بغض النظر عن نموذج الترجمة الآلية الذي تستخدمه.
يتم استهداف ومعالجة أجزاء المحتوى الذي لم تستغلها ذاكرات الترجمة بواسطة أحد المحركات. تتضمن هذه الأجزاء محتوى جديدًا أو تم تعديله بشكل كبير. يتم بعد ذلك تحرير نتيجة الترجمة الأولية الناتجة بعد ذلك بواسطة لغويين ذوي خبرة يقبلونها أو يعدلونها قبل إدراجها في المستند المترجم. توفر هذه الطريقة المدمجة أفضل النتائج من حيث الوقت والجودة.
يعد المحتوى التقني، مثل محتوى مساعدة المستخدم، دعم العملاء ووثائق المستخدم من أكثر أنواع المحتوى ملاءمةً للترجمة الآلية. تزداد ملاءمة المحتوى إذا تم تحسين المحتوى للترجمة الآلية.
نقترح عليك تنفيذ خطوتين ل "الجودة في المصدر" لتحسين جودة المحتوى الخاص بك وتحسينه للترجمة الآلية. تعمل الترجمة الآلية بشكل أفضل مع المحتوى المتكرر والبسيط.
لذلك سيكون من الأفضل استخدام إرشادات اللغة - التي تترجم اليها - الخاضعة للرقابة عند كتابة محتوى جديد. لفعل ذلك، يمكنك إنشاء مسارد أو قوائم مصطلحات محددة بوضوح قبل الشروع في عملية الترجمة. باستخدام هذا النظام، يمكنك تقليل ثمن الترجمة وتحسين التناسق بين المشروعات. لكن هذه ليست المزايا الوحيدة ...
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي للترجمة الآلية في عملك
يمكن أن يتيح لك تطبيق نموذج الترجمة الآلية تحقيق كفاءات جديدة في عملية الترجمة. فضلاً على ذلك، يمكن أن يوفر لك حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة لمشروعك الترجمي التالي. عن طريق الترجمة الآلية، ستقلل من الوقت اللازم، مما سيتيح لك الحصول على أموال بشكل أسرع. زيادة على ذلك، ستتمكن أيضًا من زيادة الإنتاجية وتحسين اتساق المصطلحات.
يمكن أن تعزز الترجمة الآلية أيضًا إنتاجيتك الإجمالية من خلال ترجمة كميات أكبر من المحتوى. في المتوسط، تنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي للترجمة الآلية أكثر من 8000 كلمة مترجمة يوميًا. يمكن مقارنة هذا الرقم مع 2500 ترجمة قام بها مترجم بشري. من خلال ترجمة المزيد من المحتوى بمعدل أسرع، تساعد الترجمة الآلية أيضًا في تقليل وقتك في السوق، مما يسمح لك بترجمة المزيد من الكلمات يوميًا وتقديم محتوى مترجم لعملائك بسرعة.
الفوائد الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الترجمة
يناقش هذا المقال بالتفصيل كيف يمكن للترجمة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تبسط عملية الترجمة وتوفر لك المال. ولكن، ليست هناك حاجة لاستبدال المترجمين البشريين بمترجمين يستخدمون الذكاء الاصطناعي.
على العكس من ذلك، يمكنك إنشاء نظام أكثر كفاءة باستخدام الذكاء الاصطناعي والمترجمين البشريين. على سبيل المثال، يمكن للآلات القيام بمعظم الترجمة بينما يقوم المراجعون البشريون بتحليل الترجمات بحثًا عن أي أخطاء ناتجة عن التعريب أو التعبيرات الخاطئة و التي في غير محلها. تزيد هذه العملية برمتها من سرعة ودقة نظام الترجمة الخاص بك.
إضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي أيضًا في تنظيم وإدارة موظفي الترجمة. إذا كانت شركتك تعمل بمجموعة متنوعة من اللغات، قد يكون بعضها غامضًا، فيجب عليك الاحتفاظ بسجل للمترجم الذي يعمل في أي مشروع. نضيف أيضا، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في تتبع تقدمهم. يمكن أن يساعدك أيضًا في تقييم أداء المترجمين لديك. حتى لو كان عملك متخصصًا في تَرْجَمَة لغة واحدة، فقد تجد أن بعض المترجمين أفضل من غيرهم في مهام أو موضوعات معينة. يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج هذه المعلومات وتبسيط عملك وفقًا لذلك.
باختصار
لقد رأينا التذبذب الذي تسبب فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في قطاعات عدّة، بداية من تصميم الويب إلى تحسين محركات البحث SEO. لا ينبغي أن تكون فوائدها في مجال الترجمة مفاجئة، لا سيما بالنظر إلى جميع التطورات التي حققها علماء الحاسوب في معالجة اللغة الطبيعية.
مادام لن يحل الذكاء الاصطناعي محل المترجمين والمراجعين البشريين تمامًا في الوقت القريب، فيمكننا أن نرى ان المزيد من الوظائف قد تصبح زائدة عن الحاجة في هذا القطاع خلال السنوات العشر القادمة. ومع ذلك، حتى لو لم تكن التكنولوجيا مثالية، يمكنك بل ويجب عليك الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة عملك وكل عملياته و ما تعلق به.
شكرا لوقتكم ... إن أعجبك المقال لا تنس المشاركة مع الآخرين و متابعة صفحاتنا على وسائل التواصل الاجتماعي.