Do niedawna automatyczne tłumaczenia były rozpoznawalne na pierwszy rzut oka. Zawierały dziwne konstrukcje językowe, zdania przekładane słowo po słowie i zabawne błędy, których nie popełniłby człowiek, nawet tłumacząc z języka, którego dopiero zaczął się uczyć. Takie translatory na dobre odeszły już do historii. Stało się to możliwe dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji. Automatyczny tłumacz wpierany przez AI radzi sobie często tak dobrze jak człowiek. Co jednak oznacza ta zmiana dla lokalizacji cyfrowych produktów?

Automatyczny tłumacz – omówione zagadnienia:

  1. Dzisiaj i jutro translatorów
  2. Na czym polega automatyczne tłumaczenie wspomagane AI?
  3. Oparta na AI lokalizacja produktów cyfrowych
  4. Podsumowanie

Dzisiaj i jutro translatorów

 

Automatyczne translatory bazujące na AI w lot przekładają na język, który znamy nie tylko tekst pisany, czy zdania wypowiadane wprost do mikrofonu naszego smartfona czy laptopa. Za ich pomocą można także przetłumaczyć dowolny tekst, na który skierujemy aparat naszego urządzenia – na przykład menu restauracji albo znaki drogowe podczas egzotycznych wakacji, a nawet tekst aplikacji, która nie jest dostępna w naszym obszarze językowym. To jednak jeszcze nie koniec.

Bezpośrednio przed naszymi oczami wyświetlą się niedługo informacje dotyczące miejsca, znaki drogowe oraz reklamy w ojczystym języku. Wszystko to dzięki okularom poszerzonej rzeczywistości (AR glasses), albo przyszłościowym soczewkom kontaktowym (AR lenses).

W tym horyzoncie rysuje się możliwość głosowej komunikacji oraz dostępność wirtualnych asystentów, z którymi można będzie rozmawiać w dowolnie wybranym języku. Zastanówmy się teraz, w jaki sposób AI może automatycznie tłumaczyć teksty widoczne na zdjęciach, stronach internetowych i aplikacjach , oraz jakie są możliwości biznesowego zastosowania tych rozwiązań.

Na czym polega automatyczne tłumaczenie wspomagane AI?

 

Automatyczne tłumaczenie wspomagane sztuczną inteligencją (NMT, Neural Machine Translation) różni się od maszynowej translacji starszego typu. Przed 2016 rokiem proces przetwarzania tekstu rozpoczynał się od przełożenia na wybrany język poszczególnych słów. Natomiast używane obecnie sieci neuronowe tłumaczą od razu całe zdania.

Kluczem do inteligentnego tłumaczenia jest bowiem ustalenie zależności i powiązań między użytymi słowami. Sztuczna inteligencja przeszukuje i porównuje miliony dostępnych w sieci dokumentów w celu odnalezienia odpowiednich wzorców. Celem poszukiwania jest zaś odtworzenie w innym języku najbardziej prawdopodobnej, poprawnej struktury sensownego zdania, a nawet całego akapitu.

Aby tłumaczenie wspomagane AI było trafne, konieczne jest jednak uczenie sztucznej inteligencji (ML, machine learning) na dużej ilości materiałów językowych różnego typu. Dlatego właśnie najlepiej sprawdzi się w tej roli popularne i dostępne dla wszystkich narzędzie, jakim jest Google Translator. Jest ono na tyle skuteczne, że używa się go do transkrypcji i tłumaczenia dokumentów udostępnianych między innymi przez Parlament Europejski. Wciąż jednak jego poprawność wymaga sprawdzania przez ludzi.

Oparta na AI lokalizacja produktów cyfrowych

 

Najprostszym zastosowaniem automatycznego tłumaczenia wspieranego przez sztuczną inteligencję jest tłumaczenie tekstu wpisywanego bezpośrednio w okno translatora. Zaś najczęściej stosowanym jest automatyczne tworzenie wersji językowych dokumentów tekstowych w wielu popularnych formatach, takich jak na przykład .pdf czy .docx. Może być ono używane do tłumaczenia instrukcji produktów pobieranych przez klientów ze strony internetowej producenta. Pozwala znacząco zmniejszyć koszty przygotowania podręczników użytkownika i porad dotyczących stosowania produktu.

Jednym z najpopularniejszych rozwiązań jest natomiast tłumaczenie zawartości stron internetowych i aplikacji. Może to zrobić właściciel sklepu lub aplikacji korzystając z odpowiedniego API, czyli interfejsu programistycznego umożliwiającego tłumaczenie w czasie rzeczywistym, bez konieczności wbudowywania w stronę czy aplikację różnych wersji językowych. Dzięki wspieranej przez AI automatyzacji procesów, przebieg tłumaczenia może być niemal niezauważalny dla użytkownika.

Bardzo ciekawą opcją jest także tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym. Za pomocą darmowych narzędzi można już dziś symultanicznie tłumaczyć mowę, co bardzo ułatwia zarówno kontakt z obcojęzycznymi klientami, jak również nawiązywanie biznesowych kontaktów podczas konferencji międzynarodowych czy negocjacji biznesowych.

Jeszcze lepsze rezultaty dają połączenia i kombinacje powyższych możliwości. Jednym z najciekawszych obszarów biznesowych zastosowań translatorów opartych na AI jest międzynarodowy e-commerce. Połączenie działania translatora oraz rozpoznawania obrazu daje możliwość generowania w czasie rzeczywistym opisów produktów na podstawie zdjęć w dowolnym języku wybranym przez klienta.

Kolejnym miejscem, gdzie doskonale sprawdza się automatyczny tłumacz jest generowanie tekstu karaoke, napisów do filmów oraz materiałów e-learningowych. Opiera się ono na rozpoznawaniu mowy (STT, Speech-To-Text), która po przekształceniu w formę tekstową jest tłumaczona przy użyciu słowników obsługiwanych przez AI.

Wszystkie powyższe zastosowania otwierają wiele fantastycznych możliwości. Wciąż nie są jeszcze w stanie zastąpić pracy człowieka – szczególnie w przypadku tekstów literackich lub kontekstowych. Mogą natomiast znacząco obniżyć koszty i przyspieszyć lokalizację produktów cyfrowych, w których wartość użyteczności jest wyższa od wartości językowej.

Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych

Podsumowanie

 

Automatyczny tłumacz tekstów, słowa mówionego, zdjęć, istniejących stron internetowych i aplikacji, a nawet obrazu przesyłanego do translatora wprost z kamery? Wszystko to jest możliwe już dzisiaj. Automatyczna translacja wspierana AI oznacza zupełnie nową jakość w porównaniu z podstawowym tłumaczeniem statystycznym. Sieci neuronowe nieustannie się uczą, tworząc nowe połączenia między słowami, a tym samym doskonaląc jakość tekstów udostępnianych w niemal wszystkich językach świata. Wszystko to sprawia, że coraz więcej osób chętnie korzysta z czatbotów, a także z wirtualnych asystentów.

Automatyczny tłumacz to nie jedyne możliwości AI, przeczytaj także: Czatboty tekstowe wspomagane przez AI

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych | AI in business #8 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania 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. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji