Como a Inteligência Artificial está mudando a indústria completa de Tradução de Máquina

A tradução de máquina é um assunto que muitas pessoas sabem que existe, mas não entendem do que se trata. Sim, nós sabemos que é uma tradução automática, mas você entende como ela funciona? O termo, usado para designar textos traduzidos por software, é principalmente utilizado em linguística computacional.

‍Como uma ferramenta automatizada, a Tradução de Máquina tem o potencial de mudar o campo completo de tradução. Isso ocorre porque, devido à sua natureza tecnológica, ele pode reduzir significativamente os custos da tradução de milhões de documentos. Isso, por sua vez, ajudará as empresas a crescerem internacionalmente, catalisando a globalização. Para fazer isso, os cientistas já utilizaram muitas abordagens, como servidores baseados em regras e estatísticas. No entanto, o futuro aponta para uma maneira muito mais rápida - e eficiente - de traduzir automaticamente: usando Inteligência Artificial. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre o assunto!

Como a tradução de máquina começou

A tradução de máquina, também conhecida como TM, pode ser rastreada até 1629. Este foi o ano em que o filósofo francês René Descartes iniciou uma conversa sobre uma linguagem universal. Ao utilizar o princípio dos símbolos e da lógica, Descartes propôs uma nova forma de comunicação.

Esta linguagem universal seria capaz de comunicar ideias equivalentes em diferentes idiomas através de um símbolo. Originalmente, tanto Descartes quanto Gottfried Wilhelm Leibniz - um matemático alemão - estavam pensando em números. No entanto, com o passar do tempo, o conceito de uma linguagem universal começou a ser aplicado à tradução de máquina.

‍Desde os anos 50, tem havido muita pesquisa realizada para traduzir textos matemáticos para diferentes idiomas. Eventualmente, isso resultou na forma moderna de tradução de máquina. As 3 principais abordagens da tradução de máquina são:

• Tradução de máquina baseada em regras (1950 - 1980)
• Tradução de Máquina Estatística (1990 - 2015)
• Tradução Neural de Máquina (2015 - Presente)

Tradução de Máquina Baseada em Regras

A tradução de máquina baseada em regras começou a ser desenvolvida nos anos 70. Esta abordagem também é conhecida como "Abordagem Clássica" de MT e depende muito de regras linguísticas. Como tal, ele usa uma infinidade de dicionários bilíngues para cada par de idiomas. A tradução de máquina baseada em regras se concentra em mapear as regras em diferentes idiomas.

Tradução de Máquina Baseada em Estatísticas

A tradução de máquina baseada em estatísticas começou a ser estudada quase uma década depois da tradução de máquina baseada em regras e é baseada nos parâmetros de modelos estatísticos. Esses são desenvolvidos por meio da análise de um conjunto de textos bilíngues. Ao contrário dos servidores baseados em regras, a MT baseada em estatísticas visa criar um reconhecimento de padrões e requer. Portanto, é necessário um enorme corpus linguístico para funcionar como pretendido.

A Tradução de Máquina Neural

(NMT) utiliza IA e aprendizado profundo para obter traduções mais precisas. As redes neurais artificiais aprendem a reconhecer padrões processando grandes quantidades de dados.

‍Essas redes são algoritmos de aprendizado que aplicam uma função não linear a um grupo de entradas formando uma camada. A operação gera saídas que servirão como recursos para a próxima camada. Existem várias camadas envolvidas na rede neural, conectadas com pesos/parâmetros. Todas essas camadas recebem entrada com características não lineares que aumentam as combinações possíveis.

Portanto, a rede neural codificadora processa uma frase no idioma de origem e a transforma em representações vetoriais a serem usadas na rede neural decodificadora, para prever a frase no idioma de destino. O NMT pode aprender de várias fontes de dados e se adaptar a diferentes contextos, pois o modelo é fácil de ajustar e atualizar com qualquer banco de dados desejado.

A fase de treinamento leva algumas semanas, mas o sistema pode corrigir automaticamente seus parâmetros. Uma vez que a saída é gerada e comparada com a referência esperada, você pode enviar feedback para a máquina e ela ajustará o peso nas camadas e nas conexões.

Máquina Estatística versus Máquina Neural

É necessário ter traduções existentes para alimentar o sistema de Tradução de Máquina Estatística, para que ele possa gerar a hipótese.À medida que você reúne corpora de textos bilíngues para usar como entrada, os resultados do SMT podem variar de acordo com a qualidade dessas traduções prévias.

‍ No caso de um idioma menos comum, pode ser difícil fornecer material bilíngue suficiente para obter boas traduções. Idiomas, gírias e expressões novas, neologismos, jogos de linguagem e outros componentes de textos literários e criativos também podem ser um problema para SMT se esses usos de linguagem não estiverem presentes nas corpora usadas para treinar o sistema.

Quando a ordem das palavras de uma língua de origem é muito diferente da língua de destino, os resultados também podem ser menos precisos. Outra desvantagem é que, uma vez que o sistema é implementado, é mais difícil corrigir bugs, pois é necessário reiniciá-lo e verificar outros erros menores na introdução de dados.

fonte: SyncedReview

MT alimentado por Inteligência Artificial

Embora as abordagens baseadas em regras, estatísticas e neurais tenham seus prós e contras, é inegável que elas abriram caminho para o que está por vir em termos de tradução de máquina.

Se você não sabe do que estamos falando, aqui vai uma dica: está fortemente relacionado à tecnologia. A próxima geração de MT dependerá de Inteligência Artificial e aprendizado profundo. E isso é uma ótima notícia! IA e aprendizado profundo têm o potencial de transformar a TA e levá-la a um novo patamar, pois será capaz de tomar decisões contextualizadas em relação ao significado de palavras e termos. AI também tornará possível para MT reconhecer melhor padrões entre um par de idiomas. O processo de tradução completo não dependerá apenas dos tradutores - eles trocarão de funções, tornando-se revisores e testadores do resultado.

‍Isso resultará em documentos traduzidos mais rápidos e baratos, o que, em última análise, proporcionará melhores resultados e facilitará a comunicação entre pessoas que falam diferentes idiomas. Poderíamos otimizar a taxa de palavras traduzidas em 3,4 ou 5 vezes mais do que antes - o céu é o limite! Nesse sentido, também é importante aprender novas maneiras em que podemos medir a qualidade do conteúdo traduzido.

Uma das melhores maneiras de fazer isso é usando o pontuação BLEU, um algoritmo capaz de medir a qualidade de textos traduzidos automaticamente. MT impulsionado por IA e aprendizado profundo tornará possível para milhares de empresas contemplarem a possibilidade de se tornarem globais. Isso também ajudará as organizações internacionais a permanecerem no mercado e até mesmo a entrar em outros. Como o custo será significativamente menor, as empresas não precisarão tomar decisões baseadas em custos ao falar sobre quais idiomas priorizar.

As empresas estarão disponíveis em qualquer lugar de forma localizada. Parece ótimo, não é? E é isso! Ainda assim, é importante notar que estamos falando sobre o futuro. Temos um longo caminho até chegarmos ao ponto em que possamos nos relacionar exclusivamente com a IA para traduzir. Como acontece com qualquer outra abordagem incipiente, provavelmente levará alguns anos para desenvolver completamente essa nova tecnologia - e mais alguns para absorver completamente a técnica.

O Futuro do Tradutor

Claro, também há alguns desafios ao longo do caminho. O papel de um tradutor, por exemplo, terá que ser quase completamente redefinido para não se tornar obsoleto. No entanto, isso também representa uma ótima oportunidade para esses profissionais se reinventarem.

Temos que encarar isso como um desafio a ser superado - não como um problema. Dessa forma, seremos capazes de desfrutar dos aspectos positivos que a Inteligência Artificial e o aprendizado profundo podem trazer para a tradução de máquina. Ao estar aberto à novidade, aprendendo e se adaptando, podemos transformar a MT em uma profunda transformação social e econômica e emergir do outro lado como pessoas mais conscientes e melhor preparadas para conquistar os desafios que enfrentamos.