Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych | Sztuczna inteligencja w biznesie #8

Do niedawna automatyczny tłumacz był rozpoznawalny na pierwszy rzut oka. Zawierała dziwne konstrukcje językowe, zdania przetłumaczone słowo w słowo i zabawne błędy, których nie popełniłby człowiek, nawet tłumacząc z języka, którego dopiero zaczynał się uczyć. Tacy tłumacze to już przeszłość na dobre. Stało się to możliwe dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji. Ale co ta zmiana oznacza dla lokalizacji produktów cyfrowych?

Tłumacz automatyczny – spis treści:

1. Automatyczny tłumacz dziś i jutro
2. Co to jest tłumaczenie automatyczne wspomagane sztuczną inteligencją?
3. Lokalizacja produktów cyfrowych w oparciu o sztuczną inteligencję
4. Streszczenie

Automatyczny tłumacz dziś i jutro

Zautomatyzowane translatory oparte na sztucznej inteligencji tłumaczą na język, który znamy w locie, nie tylko tekst pisany czy wypowiedzi wypowiadane bezpośrednio do mikrofonu naszego smartfona lub laptopa. Mogą również transponować dowolny tekst, na który skierujemy aparat naszego urządzenia – na przykład menu restauracji lub znaki drogowe podczas egzotycznych wakacji, a nawet tekst aplikacji, która nie jest dostępna w naszym obszarze językowym. Fascynujące, ale to nie wszystko!

Już niedługo kolejne pokolenie tłumaczy wyświetli na naszych oczach informacje o miejscu, znaki drogowe oraz reklamy w naszym ojczystym języku . Wszystko to dzięki okularom rozszerzonej rzeczywistości (okulary AR) lub futurystycznym soczewkom kontaktowym (soczewki AR).

Nad horyzontem zbliżają się dni, w których komunikacja głosowa i wirtualni asystenci mówią, rozumieją lub konwertują dowolny język w dowolnej formie. Zastanówmy się teraz, w jaki sposób sztuczna inteligencja może dokładnie tłumaczyć teksty wizualne z obrazów, stron internetowych i aplikacji, aby zobaczyć, jak może usprawnić biznes.

Co to jest tłumaczenie automatyczne wspomagane sztuczną inteligencją?

Tłumaczenie automatyczne wspomagane sztuczną inteligencją (NMT, Neural Machine Translation) różni się od tłumaczenia maszynowego starszego typu. Przed 2016 r. przetwarzanie tekstu rozpoczynało się od tłumaczenia poszczególnych słów na wybrany język. Natomiast działające dziś sieci neuronowe od razu tłumaczą całe zdania.

To dlatego, że kluczem do inteligentnego tłumaczenia jest ustalenie relacji i połączeń między słowami. Sztuczna inteligencja przeszukuje i porównuje miliony dokumentów dostępnych w sieci, aby znaleźć właściwe wzorce. Z kolei celem wyszukiwania jest odtworzenie w innym języku najprawdopodobniej poprawnej struktury sensownego zdania lub nawet całego akapitu.

Jednak aby tłumaczenie wspomagane sztuczną inteligencją stało się dokładne , konieczne jest nauczenie sztucznej inteligencji (ML, uczenie maszynowe) wielu materiałów językowych różnego rodzaju. Dlatego popularne i dostępne narzędzie, takie jak Google Translator, jest najlepszym wyborem do tej roli. Jest na tyle skuteczny, że dokonuje oficjalnej transkrypcji i interpretacji dokumentów udostępnionych m.in. przez Parlament Europejski. Jednak jego dokładność wymaga ostatecznego szlifu przez człowieka.

Lokalizacja produktów cyfrowych w oparciu o sztuczną inteligencję

Najprostszym zastosowaniem wspomaganego przez sztuczną inteligencję tłumaczenia automatycznego jest przeredagowanie tekstu wpisanego bezpośrednio do jego okna. Natomiast najczęściej spotykanym jest automatyczne tworzenie wersji językowych dokumentów tekstowych w wielu popularnych formatach, takich jak np. .pdf czy .docx. Może mieć zastosowanie do adaptacji instrukcji obsługi produktów pobranych przez klientów ze strony producenta. Znacząco obniża koszty przygotowania instrukcji obsługi i instrukcji stosowania produktów.

Najpopularniejszym wdrożeniem jest jednak tłumaczenie treści stron internetowych i aplikacji. Działa zarówno dla właściciela sklepu, jak i aplikacji z odpowiednim API (interfejs programistyczny umożliwiający tłumaczenie w czasie rzeczywistym, bez konieczności wbudowywania różnych wersji językowych w stronę lub aplikację) Dzięki automatyzacji procesów wspieranej przez AI, proces renderowania staje się prawie niezauważalny dla użytkownika.

Bardzo ciekawą opcją jest również tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym . Przy pomocy bezpłatnych narzędzi możliwe jest już jednoczesne tłumaczenie mowy, co bardzo ułatwia zarówno kontaktowanie się z klientami obcojęzycznymi, jak i nawiązywanie kontaktów biznesowych podczas międzynarodowych konferencji czy negocjacji biznesowych.

Jeszcze lepsze wyniki dają kombinacje powyższych możliwości. Jednym z najbardziej fascynujących obszarów zastosowań biznesowych tłumaczy opartych na sztucznej inteligencji jest międzynarodowy e-commerce. Połączenie tłumaczenia ustnego z rozpoznawaniem obrazu daje możliwość generowania opisów produktów w czasie rzeczywistym na podstawie zdjęć w dowolnym języku wybranym przez klienta.

Kolejnym miejscem, w którym najlepiej sprawdza się tłumaczenie automatyczne, jest generowanie tekstu karaoke, napisów do filmów i materiałów e-learningowych. Opiera się na rozpoznawaniu mowy (STT, Speech-To-Text), które po konwersji na formę tekstową jest tłumaczone za pomocą słowników wspieranych przez sztuczną inteligencję.

Wszystkie powyższe aplikacje otwierają wiele fantastycznych możliwości. Nadal nie są w stanie zastąpić ludzkiej pracy – zwłaszcza w przypadku tekstów literackich czy kontekstowych. Z drugiej strony mogą znacznie obniżyć koszty i przyspieszyć lokalizację produktów cyfrowych, w których wartość użyteczności jest wyższa niż wartość języka.

Streszczenie

Tłumaczysz tekst, słowo mówione, obrazy, istniejące strony internetowe i aplikacje, a nawet wideo przesyłane do tłumacza bezpośrednio z aparatu? To wszystko jest dziś możliwe. Tłumaczenie automatyczne wspomagane sztuczną inteligencją to zupełnie nowa jakość w porównaniu z podstawowym tłumaczeniem statystycznym. Sieci neuronowe nieustannie się uczą, tworząc nowe połączenia między słowami, a tym samym poprawiając jakość tekstów udostępnianych niemal we wszystkich językach świata. To wszystko sprawia, że ​​coraz więcej osób chętnie korzysta z chatbotów, a także wirtualnych asystentów.

Przeczytaj więcej o AI w biznesie

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej pracowitej społeczności pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Aplikacje AI w biznesie - przegląd
5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznes NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest analiza biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty działające z AI
25. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji