Hvordan fungerer AI-baseret oversættelse?
AI er et bredt begreb for algoritmer, der hjælper maskiner med at udføre opgaver såsom at genkende genstande, forstå sprog og løse komplekse problemer. Men efterhånden som AI-teknologien har udviklet sig, er der opstået mange andre grene af AI.
Nogle grene udspringer af tidligere AI-teknologier og er udviklet til at forbedre ydeevne og hastighed, mens andre er mere end blot forbedrede versioner: De er udviklet specielt til at håndtere forskellige opgaver. De mest avancerede AI-baserede værktøjer til oversættelse anvender nu kombinationer af disse grene til at opnå de bedste resultater.
Lad os se på de forskellige slags AI, der anvendes i oversættelsesværktøjer i dag:
Maskinlæring
Maskinlæring er en gren af AI, der lærer ved at se på eksempler på data og dermed bliver bedre med tiden. Mange af de programmer vi bruger i dag er udviklet ved hjælp af maskinlæring. Værktøjer som YouTube, Amazon og Netflix bruger maskinlæring til at foreslå indhold, som du vil kunne lide ud fra dine tidligere valg af indhold. Googles søgemaskine kan nu håndtere milliarder af søgninger hver dag takket være denne type AI, og den bliver bedre med hver søgning, der foretages.
Maskinlæring er fundamentet for oversættelsesværktøjer, der bruger AI. Ved at analysere store mængder tekst og lyd, identificeres mønstre på forskellige sprog. Denne komplekse proces kræver en meget hurtig processor og stor datalagringskapacitet. Ved at analysere og opbevare data til senere brug kan maskinlæringsværktøjer lære strukturer og ord fra forskellige sprog, og på den måde bliver de mere og mere nøjagtige og skaber et mere og mere flydende output med tiden.
Dyb læring
Udviklingen inden for maskinlæring førte med tiden til udviklingen af dyb læring ved hjælp af neurale netværk. Dyb læring er inspireret af hjernens struktur og funktion og er bygget op ligesom hjernens netværk af hjerneceller, kaldet neuroner. Oversættelser laves ved at analysere og “lære” af enorme datasæt.
Når teknologien bruges til oversættelse, modtager det første lag af neuroner information fra kildetekst og -lyd. Oplysningerne bliver behandlet og derefter sendt videre til det næste lag, og sådan fortsætter det, indtil det sidste lag, hvor produktet af hele processen er den endelige oversættelse.
De mange lag hjælper netværket med at håndtere de indviklede nuancer i det menneskelige sprog og levere bedre resultater, end simple algoritmer kan levere. Det neurale netværk lærer af hver opgave, det løser, og bliver bedre med tiden.
Neural maskinoversættelse
Dyb læring og neurale netværk er hjertet i neural maskinoversættelse, som også kaldes NMT. Det er en avanceret form for AI-baseret oversættelsesteknologi.
NMT-modeller forbedres ved hjælp af intens træning. Mens de trænes, udsættes de for og lærer af enorme mængder data på alle de sprog, de er designet til at oversætte til og fra. Træningen indebærer, at de gennem gentagelser justeres til at minimere oversættelsesfejl. Dermed “lærer” de af deres fejl og “husker” de vellykkede oversættelser. Denne løbende forbedring gør det muligt for NMT at levere meget nøjagtige oversættelser, som er relevante for den kontekst, de indgår i.
Generativ AI
Generativ AI leverer et unikt resultat, der imiterer basal menneskelig kommunikation. Generativ AI er baseret på dyb læring og neurale netværk, som trænes med enorme mængder data, og er særligt velegnet til oversættelse.
Brugen af generativ AI har forbedret AI-baserede sprogværktøjer markant. Det leverer oversættelse, der ligger tættere på naturligt sprog, end tidligere AI-baserede netværk har kunnet.
NLP (Natural Language Processing)
Sproget er fuldt af nuancer, og det er ofte nødvendigt at bruge mere end blot ord til at formidle følelser og mening. Med NLP (dvs. computerunderstøttet behandling af naturlige sprog) kommer AI-baseret oversættelse endnu tættere på menneskelig oversættelse, fordi teknologien er designet til at genkende mening, følelser og hensigten med kommunikation. Den bruges til at skabe tovejskommunikation og kommer meget tættere på den menneskelige tovejskommunikation end nogen anden type AI.
Generativ AI vs. NLP
På trods af generativ AI’s hurtige fremmarch anvender de bedste oversættelsesprogrammer den mere menneskeligt “tænkende” NLP-teknologi. NLP gør det muligt for maskiner at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog med hidtil uset nøjagtighed. Den kan endda genkende subtile følelsesmæssige indikatorer og hensigter.
Virtuelle assistenter, såsom chatbots, er baseret på NLP og giver os en forbedret brugeroplevelse på flere sprog. De giver os følelsen af, at vi kommunikerer med et andet menneske, idet de forstår og svarer på spørgsmål på en naturlig måde og genkender følelsesmæssigt indhold i vores forespørgsler.
Efterspørgslen efter AI, der “føles” som om, vi kommunikerer med et menneske, har gjort netværk, der kombinerer generativ AI med NLP meget efterspurgte. Generativ AI bruges til at generere det indhold, som brugerne efterspørger, mens NLP har fokus på at forstå meningen bag de input, den modtager.
Hybride oversættelsesløsninger
Nogle virksomheder vælger en hybrid løsning. En hybrid løsning er for eksempel, når man bruger AI til at oversætte store mængder indhold hurtigt, hvorefter professionelle oversættere redigerer og forbedrer kvaliteten af oversættelsen.
Hvis du gerne vil vide, om en hybrid løsning kunne være noget for dig, er du velkommen til at kontakte os.
AI-baseret oversættelse af videoindhold
AI-baseret oversættelse af videoindhold kan bruges til at lave undertekster eller lydfiler til dubbing.
Find ud af mere: AI-baseret oversættelse af videoindhold
AI-baserede gadgets til stemmeoversættelse
Denne type app kan bruges til at oversætte talte ord og sætninger. AI-baserede gadgets til stemmeoversættelse er nyttige til kommunikation i realtid.
Find ud af mere: AI-baserede gadgets til stemmeoversættelse
Ulemperne ved AI-baseret oversættelse
Selvom AI-baseret sprogteknologi har udviklet sig meget, er der stadig nogle store ulemper ved at bruge det:
Forståelse af konteksten
AI-baserede oversættelsesværktøjer kæmper stadig med at forstå kontekst, slang og de kulturelle nuancer i kildeteksterne.
Branchespecifik terminologi
AI-baserede oversættelsesværktøjer laver ofte fejl, når de bruges til at oversætte teknisk, videnskabeligt og branchespecifikt indhold. Hvis din organisation bruger specifik terminologi, er det vigtigt at kontrollere, at disse termer er korrekt oversat, og at de er anvendt konsekvent i hele oversættelsen. Forkert oversat terminologi kan koste mere end tid og penge. Det kan skade troværdigheden og have juridiske konsekvenser.
Nøjagtighed
Kvaliteten af AI-baserede oversættelser er svingende og afhænger af sprogpar, tekstens kompleksitet og det AI-baserede værktøj, der anvendes. Der er stadig lang vej, inden AI-baserede oversættelsesværktøjer kan udkonkurrere professionelle oversættere.
Sikkerhed
Nogle AI-baserede oversættelsesværktøjer opbevarer eller behandler ikke data på en sikker måde i forbindelse med oversættelsesprocessen.
“Indlæringsvanskeligheder”
AI-baserede oversættelsesværktøjer “trænes” ved hjælp af store datasæt. Hvis der er ukorrekte oplysninger i disse datasæt, for eksempel køns- eller kulturelle stereoptyper, kan det påvirke de oversættelser, som AI-modellen producerer.
Vores oversættelsesservices
Vores oversættere arbejder på mere end 200 sprog og utallige dialekter. Vi finder en professionel oversætter med speciale inden for din branche og fortæller, hvordan du ønsker at kommunikere med dine kunder. Oversætteren kan uden problemer indgå i din eksisterende proces, redigere dine AI-baserede oversættelser eller levere en oversættelse fra start til slut.
Hvis du godt kunne tænke dig en skræddersyet hybrid oversættelsesløsning, kan vi også hjælpe med det. Ved at kombinere hastigheden af den AI-baserede oversættelse med vores oversætteres høje kvalitet kan du trygt læne dig tilbage, og samtidig er processen hurtigere end nogensinde før.
