Мир – это постоянно меняющаяся парадигма технологических и цифровой революции. Когда технологии разрушают культурные и языковые границы, потребность в локализованном контенте растет. Компании, которые хотят воспользоваться преимуществами технологических изменений, должны знать тенденции, которые, вероятно, сформируют будущее.
Некоторые ключевые тенденции будут развиваться в 2020е годы, включая искусственный интеллект и автоматизацию (особенно нейронный машинный перевод).
Это будет полезно для индустрии локализации.
Автоматизация и ИИ
Из-за изменения требований к контенту и увеличения потребности в локализованном ИИ переводе это становится все более распространенным явлением. Когда компании ищут новые способы упростить рабочий процесс перевода и локализации, ИИ с каждым часом становится все более ценным для бизнеса. Как сообщает агентство Gartner, расширение ИИ вероятно приведет к увеличению стоимости бизнеса на 2,9 триллиона долларов и продуктивности работы в размере 6 миллионов часов. Не вызывает сомнений то, что ИИ в будущем будет продолжать повышать эффективность бизнеса и автоматизировать процессы на предприятиях.
Какие отношения у ИИ с переводом
В будущем искусственный интеллект сможет упростить и оптимизировать весь процесс перевода и локализации. ИИ фокусируется на создании передовых инструментов и решений, которые могут работать самостоятельно для выполнения определенных задач. ИИ анализирует наборы данных, чтобы определить лучшую стратегию и подходящие шаблоны для получения высококачественных результатов.
В более продвинутой форме машинного перевода, нейронном компьютерном переводе или нейромашинном переводе, движки специально разработаны для использования глубокого обучения, чтобы определить, как эффективно переводить ваши данные. Именно поэтому перевод с помощью ИИ похож на перевод, выполненный человеком.
ИИ и управление переводом
Привлекательная функциональность нейронных машинного перевода впечатляет, поскольку обеспечивает быстрые результаты. Использование искусственного интеллекта в облачном программном обеспечении способствует управлению переводами. Поэтому, ИИ способствует автоматическому переводу и предназначен для повышения эффективности процесса перевода.
Серьезная тенденция к использованию искусственного интеллекта в переводах не должна заменять переводчиков-людей. Это может повысить общую производительность за счет помощи людям и упрощения процесса перевода.
Используемые ИИ технологии помогают облегчить работу переводчиков и освободить их от тяжелой работы, которая занимает много времени. Благодаря использованию ИИ, большие объемы данных можно переводить гораздо быстрее без какого-либо ущерба для качества результатов.
Создание естественного языка
Понятие об обработке естественного языка относится к преобразованию человеческого языка в двоичный язык компьютера. Используется для анализа и сканирования различных документов, чтобы быстро выявлять ошибки или предлагать улучшения. Также ее можно использовать для крупномасштабной классификаций и классификации документов.
Система автоматизация процесса
Автоматический перевод на основе искусственного интеллекта – это уже не новость, а скорее тенденция в сфере IT. Это средство улучшения всего процесса, ускорения работы, что приводит к повышению эффективности и достижению качественных результатов.
Традиционный процесс перевода медленней и имеет ряд недостатков. Однако, с использованием искусственного интеллекта, некоторые из основных и повторяющихся задач, таких как назначение заданий, отправка данных, а также сверка и проверка заданного контента, могут выполняться более беспроблемным и экономичным образом.
И как искусственный интеллект меняет индустрию переводов.
По словам главы Gartner Research Voice Светланы Сикуляр, развитие ИИ в сочетании с человеческими возможностями может быть очень полезным для улучшения результатов компаний.
Новая разработка от компании Microsoft – приложение Microsoft Translator – это настоящая революция в сфере перевода. В тексте он успешно переводит речь и уличные знаки. Вы можете запускать его в автономном режиме, это прорыв и может оказаться большим подспорьем для тех, кто часто путешествует в удаленные районы с плохим подключением к Интернету или без него.
Также в известных социальных сетях используется ИИ в качестве основной технологии перевода.
Важные выводы
Использование ИИ при переводе – это экономичный и эффективный способ, так как он позволяет ускорить весь процесс.
- Перевод с помощью искусственного интеллекта может накапливать знания и улучшать качество вывода при дальнейшем обучении.
- ИИ также помогает сэкономить время и сократить расходы на перевод.
- Согласно тенденции к использованию искусственного интеллекта переводчики-люди могут работать в качестве редакторов для последующего редактирования переведенного контента, чтобы обеспечить точные и высококачественные результаты.
- В связи с тем, что технология ИИ продолжает развиваться со временем, потребность в обширном редактировании будет уменьшаться.
- Именно нейронный машинный перевод является наиболее распространенным применением ИИ в переводческой индустрии.
Век машинного перевода
За последнее время машинный перевод стал более популярным благодаря увеличению спроса на локализованный и переведенный контент. В соответствии с данными Grand View Research, Inc., доля рынка машинного перевода к концу 2022 года вырастет до 983 миллионов долларов США и услуги нейронных переводов и редактирования будут расти.
Появился новый рынок машинного перевода. В странах, которые используют интернет-сервисы 5G, а цифровые технологии преобразуют бизнес-среду, машинный перевод может стать более популярным в будущем.
Если модель основана на искусственном интеллекте, перевод и локализация контентов будут все больше полагаться на машинный переводчик.
Многочисленные виды машинного перевода
Как и в случае с традиционными машинными переводами, классический машинный перевод на основе фраз со времени своего возникновения эволюционировал. В настоящее время двумя основными отличиями современных машинных переводов являются:
- Показатели статистики
- На основе нейронных сетей.
Статистический машинный перевод (SMTM)
SMT использует статистический анализ двуязычных текстов. Этот метод помогает определить взаимосвязь между исходным, целевым и конечным языком. Google Translate – отличный пример SMT.
Нейронный машинный перевод (NTT)
Нейронный машинный перевод – это новый подход к машинному переводу. Эти сети созданы для того, чтобы скопировать способ обучения человеческого мозга. Система нейронной связи обладает отличной способностью определять контекст и понимать предполагаемое значение, чтобы сделать лучший выбор слов для качественного перевода.
Движки NMT работают, чтобы сохранить исходный тон и предоставить результаты в контексте.
Когда лучше использовать машинный перевод?
Со временем качество машинного перевода стало лучше, и вы можете получать более надежные результаты, которые действительно имеют смысл.
Машинный перевод с годами улучшился, однако не все виды контента следует переводить с помощью МП.
Простые материалы или инструкции можно перевести с помощью машинного перевода. Но для создания более креативного контента, такого как маркетинговые материалы, рекламные объявления и листовки лучше выбрать перевод.
Три фактора, которые необходимо учитывать, чтобы принять решение, подходит ли машинный перевод.
Объемов Объем
При принятии решения необходимо учитывать объем контента, который требуется перевести. Если вам нужно перевести данные, содержащие миллионы слов за короткий срок, машинный перевод – лучший выбор.
Долговечность
Еще один важный момент, который необходимо проверить, чтобы сделать правильный выбор. МП может переводить контент, требующий постоянного обновления, например, обзоры часто задаваемые вопросы, данные, основанные на знаниях и отзывы клиентов.
Каков характер текста
Также говорилось ранее, что не каждый тип контента можно безукоризненно перевести с помощью MП. Машинный перевод можно использовать для документации по программному обеспечению, руководства пользователя и других технических документов.
Рост спроса на машинный перевод
В 2016 году рынок машинного перевода оценивался в 132 миллиона долларов, а в 2019 году – 550,46 миллиона долларов.
Как ожидалось, рынок MП со временем увеличивался и к концу 2024 года достигнет 1,5 миллиарда долларов США. А к 2025 году среднегодовой рост составит 11,23.
Скорее всего, к концу 2023 году Северная Америка войдет в лидирующие позиции с показателем роста 6. Военная промышленность Северной Америки все чаще использует MП для перевода и интерпретации больших объемов данных, что обычно сочетается с последующим редактированием.
Также, к концу 2020 года ожидается, что электронная и автомобильная промышленность займут основную долю рынка, в первую очередь из-за часто возникающей потребности в точном и своевременном переводе.
Далее MП будет использоваться в индустрии туризма, банковской сфере и юриспруденции, производстве и розничной торговле, средствах массовой информации, развлечениях и т. Д.
Эксперты ожидают того, что Азиатско-Тихоокеанский рынок будет самым быстрорастущим рынком машинного перевода в мире и к концу 2023 года достигнет среднегодового темпа роста 77,5. Основные причины, по которым рынок в этом регионе растет, – это быстрый международный бизнес, высокодоходная клиентская база и широкое использование нескольких языков.
Рост машинного перевода
В будущем рынок машинного перевода будет расти. С учетом того, что компании стремятся выйти на развивающиеся и прибыльные рынки, создание огромного количества онлайн-контента и растущая потребность в глобальном деловом общении и сотрудничестве, рынок машинного перевода со временем будет расти.
Большой рост рынка машинного перевода связан с постоянным повышением точности переведенного контента. Новые нейронные механизмы машинного перевода способны выполнять быстрые переводы с точностью около 60–90 процентов. Методы глубокого обучения и алгоритмов помогли избежать многих ошибок перевода (связанных с синтаксисом, грамматикой и значением).
Современные нейронные машины перевода работают с использованием алгоритмов для понимания синтаксиса и фраз в переводе, а передовая технология нейронного машинного перевода сама учится переводить на разные языки заданную информацию. Чем больше он переводит, тем лучше и умней будет эта технология.
А вот машинный перевод никуда не денется.
Важные выводы
- Высокое качество перевода, которое обеспечивает CAT, является основой для роста спроса на машинный перевод.
- В ближайшие годы потребность в передовых системах машинного перевода увеличится, учитывая потребности предприятий и их клиентов переводить свой контент для улучшения глобальной коммуникации.
- Более того, очевидно растущее значение облачных вычислений привело к увеличению спроса на передовые инструменты перевода.
- Большинство компаний используют MП для создания больших объемов многоязычного контента в соответствии с растущими запросами клиентов.
Заключение
Технический прогресс влияет на переводческую отрасль. В будущем использование инструментов искусственного интеллекта и машинного перевода будет расти, поскольку растет потребность в переводе и локализации контента для бесперебойной глобальной коммуникации.
Высокая потребность в быстром и доступном переводе, высокий спрос на локализацию контента и доступность огромного объема Big Data способствуют ускорению роста машинного перевода. В результате.
С течением времени инструменты ИИ улучшатся, что приведет к общему улучшению всего процесса перевода. Они помогут профессиональным бюро переводов быстро и качественно подготовить большие объемы переведенных данных без ущерба для качества.