Untitled diff
47 removals
| Words removed | 105 |
| Total words | 347 |
| Words removed (%) | 30.26 |
11 lines
43 additions
| Words added | 99 |
| Total words | 341 |
| Words added (%) | 29.03 |
11 lines
Компания Google объявила о том, что система Google Translate теперь использует искусственный интеллект для перевода текстов с русского и на русский язык. Об этом сообщил в своем блоге Барак Туровский, ведущий разработчик системы перевода Google.
Google объявила, что система Переводчика Google теперь использует искусственный интеллект для перевода текстов с русского на русский. Об этом сообщил в своем блоге Барак Туровский, ведущий разработчик системы перевода Google.
"В ноябре прошлого года наши пользователи из Турции, Бразилии и Японии заметили, что Google Translate начал заметно лучше понимать их языки. Это произошло благодаря тому, что мы начали использовать глубинные нейронные сети для перевода целых предложений, а не отдельных слов, сразу для восьми языков мира. Сегодня к ним присоединяются хинди, русский и вьетнамский, а через несколько недель – множество других языков", — заявил инженер.
«В ноябре прошлого года наши пользователи из Турции, Бразилии и Японии заметили, что Google Translate начал понимать их языки намного лучше. Это было связано с тем, что мы начали использовать глубокие нейронные сети для перевода целых предложений, а не отдельных слов , Сразу на восемь языков мира, сегодня к ним присоединяются хинди, русские и вьетнамцы, а через несколько недель - многие другие языки », - сказал инженер.
В последние несколько лет компания Google начала активно развивать и использовать различные формы искусственного интеллекта для поиска информации в сети, обработки фотографий и их каталогизации и множества других целей, где классические алгоритмы обработки данных не работают. Ярким примером этого подхода стала система искусственного интеллекта AlphaGo, которая в прошлом году открыто обыграла чемпионов мира и Европы по го и анонимно победила сотни топ–игроков в онлайн–системах этой древнекитайской игры.
В последние несколько лет Google начал активно разрабатывать и использовать различные формы искусственного интеллекта для поиска информации в сети, обработки фотографий и их каталогизации, а также во многих других целях, где классические алгоритмы обработки данных не работают. Ярким примером такого подхода была система искусственного интеллекта AlphaGo, которая в прошлом году открыто побеждала мировых и европейских чемпионов в первых и анонимно выигранных сотнях лучших игроков онлайн-систем этой древней китайской игры.
Большая часть этих разработок основывается на так называемых глубинных, или сверточных нейросетях. Они представляют собой каскады или многослойные структуры из нескольких десятков или сотен более простых нейросетей. Каждая из них обрабатывает не исходные данные, а продукты анализа, полученные сетью, расположенной выше, что позволяет упрощать очень сложные проблемы и решать их при помощи относительно скромных вычислительных ресурсов.
Большинство этих разработок основано на так называемых глубоких или сверточных нейронных сетях. Это каскады или многослойные структуры из нескольких десятков или сотен более простых нейронных сетей. Каждый из них обрабатывает не исходные данные, а продукты анализа, полученные сетью, расположенные выше, что позволяет упростить очень сложные задачи и решить их с использованием относительно скромных вычислительных ресурсов.
Нечто похожее происходит и при использовании искусственного разума для перевода с одного языка на другой. Когда система Google Translate "читает" переводимый текст, то она не пытается перевести его по фразам или отдельным словам, а ищет ответ целиком, используя данные, накопленные при анализе текстов, переведенных человеком. Это, как объясняют разработчики алгоритма GNMT, позволяет избежать проблем с редкими или неправильно написанными словами, которые обычно смущают классические системы машинного перевода. По оценкам программистов, переход на нейросети снизил уровень ошибок в переводах Google Translate на 60%.
Нечто подобное происходит при использовании искусственного интеллекта для перевода с одного языка на другой. Когда система Google Translate «читает» переведенный текст, она не пытается перевести его фразами или отдельными словами, а ищет полный ответ, используя данные, накопленные в ходе анализа текстов, переведенных человеком. Это, как объясняют разработчики алгоритма GNMT, позволяет избежать проблем с редкими или неправильно написанными словами, которые обычно путают классические системы машинного перевода. По мнению программистов, переход на нейронную сеть снизил уровень ошибок в переводах Google Translate на 60%.
Подобная система, как показывают внутренние тесты Google, позволяет добиться почти человеческого качества перевода для некоторых пар языков, таких как французский и английский или английский и испанский. Кроме того, искусственный интеллект сделал автоматический перевод с самых сложных языков, таких как китайский, понятным для читателя.
Такая система, показанная внутренними тестами Google, позволяет добиться почти качественного перевода для некоторых пар языков, таких как французский и английский, английский и испанский. Кроме того, искусственный интеллект сделал автоматический перевод с наиболее сложных языков, таких как китайский, понятный читателю.