Tekoälyn käyttäminen on mullistanut konekääntämisen, mutta taustalla on kuitenkin sama perusajatus kuin aiemmissa konekääntämisen kehitysvaiheissa: sekä tekoälyavusteisilla että perinteisillä konekäännösmenetelmillä pyritään helpottamaan kieltenvälistä viestintää kääntämällä tekstiä automaattisesti kielestä toiseen.
Tekoälyavusteinen kääntäminen eroaa kuitenkin muista kääntämisen tavoista siinä, että siinä käytetään kehittyneitä neuroverkkoja ja syväoppimisalgoritmeja. Näin voidaan ratkaista monia aiempiin teknologioihin liittyvistä haasteista ja rajoitteista. Tässä artikkelissa tarkastellaan konekääntämisen kehitystä ja keskitytään etenkin siihen, miten tekoälyavusteinen konekääntäminen on kehittynyt ja miten sen avulla kielimuureja voidaan ylittää entistä ketterämmin.
Tekoälyavusteinen ja perinteinen konekääntäminen
Tekoälykääntäminen ja konekääntäminen ovat termejä, joita käytetään usein toistensa synonyymeina, kun puhutaan automaattisesta käännösteknologiasta. Niiden välillä on kuitenkin eroja, varsinkin teknologiassa ja toimintaperiaatteissa. Näiden erojen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää, jotta pystytään hahmottamaan kääntämisen kehitystä ja nykyteknologian tarjoamia mahdollisuuksia.
Konekääntäminen (MT)
Konekääntämisellä tarkoitetaan sitä, että teksti tai puhe käännetään kieleltä toiselle ohjelmiston avulla ilman ihmisen työpanosta. Konekääntäminen on kehittynyt useiden vaiheiden kautta, joista jokaisella on omat toimintaperiaatteensa ja tekniset ratkaisunsa:
Sääntöpohjainen konekääntäminen (RBMT)
Tämä konekääntämisen tyyppi perustuu kattaviin kielisääntöihin ja kaksikielisiin sanastoihin. Käännösten tuottamisessa lähdetekstiä analysoidaan näiden sääntöjen perusteella, minkä jälkeen vastaavia sääntöjä sovelletaan kohdekielisen tekstin muodostamiseen. Vaikka sääntöpohjainen konekääntäminen voi tuottaa erittäin hyviä tuloksia tietyn rajatun erikoisalan teksteille, joissa on tarkasti määritellyt säännöt, se kompastelee luonnollisen kielen monimutkaisuuden ja vaihtelevuuden kanssa.
Tilastollinen konekääntäminen (SMT)
Tilastollisessa konekääntämisessä käännökset perustuvat siihen, että analysoidaan suuret määrät kaksikielistä tekstidataa. Tilastollisten menetelmien avulla ennustetaan, kuinka todennäköistä on, että tietyt sanat tai lauseet ovat tietyssä kontekstissa oikeita käännöksiä. Tilastollinen konekääntäminen oli huomattava edistysaskel sääntöpohjaiseen konekääntämiseen verrattuna, sillä se on joustavampi menetelmä ja pystyy käsittelemään paremmin muitakin kuin tarkasti rajattuja ja määriteltyjä tekstejä. Sillä oli kuitenkin edelleen vaikeuksia kontekstin, sanontojen ja merkitysvivahteiden kanssa.
Tekoälyavusteinen konekääntäminen
Tekoälyavusteinen konekääntäminen on uusimman sukupolven käännösteknologiaa. Yhdistämällä tekoälyn (erityisesti syväoppimisen) ja neuroverkot se pystyy jossain määrin jäljittelemään ihmisajattelua käännösprosessissa.
Tekoälyavusteisen konekääntämisen tärkeimmät erottautumistekijät:
Asiayhteyden ottaminen huomioon
Toisin kuin edeltäjänsä, tekoälyavusteinen konekäännin ottaa huomioon lauseen tai kappaleen koko asiayhteyden sen sijaan, että teksti käännettäisiin pala palalta. Tuloksena on entistä tarkempia ja luonnollisempia käännöksiä erityisesti silloin, kun teksti on monimutkaista tai monitulkintaista.
Jatkuva oppiminen
Tekoälyjärjestelmät on suunniteltu oppimaan ja kehittymään jatkuvasti. Analysoimalla laajoja tietojoukkoja ja oppimalla korjauksista tekoälykäännösmallit oppivat käsittelemään kieltä, sanontoja ja kulttuurisia vivahteita koko ajan paremmin. Tämä jatkuva kehittyminen on yksi tekoälyteknologian keskeisimmistä piirteistä.
Mukautuvuus
Tekoälykäännösmalleja voidaan mukauttaa eri erikoisaloille (esimerkiksi juridisten, lääketieteellisten ja teknisten tekstien kääntämiseen) paljon tehokkaammin kuin perinteisiä käännösjärjestelmiä. Niille voidaan opettaa tietyn alan erityistermejä ja tyyliä, mikä parantaa konekäännösten laatua.
Tekoälyavusteinen konekääntäminen on konekääntämisen uusi sukupolvi
Konekääntäminen loi perustan automaattiselle kääntämiselle, ja tekoälyavusteinen konekääntäminen on vauhdittanut kehitystä merkittävästi. Tekoälyavusteisen ja perinteisen konekääntämisen tärkeimmät erot ovat siinä, että tekoälykäännin hahmottaa asiayhteyksiä, oppii tehdyistä korjauksista ja kehittyy jatkuvasti. Nämä ominaisuudet tekevät siitä entistä dynaamisemman, tarkemman ja tehokkaamman työkalun kielimuurien ylittämiseen, erityisesti ammattimaisessa kääntämisessä ja erilaisilla erikoisaloilla.
Artikkelin alkuperäinen julkaisija: LanguageWire (Verity Hartley).
