Miten tekoälyyn perustuva kääntäminen toimii?
Tekoäly on yläkäsite algoritmeille, jotka auttavat koneita suorittamaan moninaisia tehtäviä. Tällaisia voivat olla esimerkiksi kohteiden tunnistaminen, kielen ymmärtäminen tai monimutkaisten ongelmien ratkaiseminen. Tekoälyteknologian kehittymisen myötä ilmaantui kuitenkin monia erilaisia osajoukkoja.
Jotkin tekoälyn osajoukoista ovat kehittyneet aikaisemmista tekoälyteknologioista, joiden tarkoituksena on parantaa suorituskykyä ja nopeutta. Jotkin osajoukoista on sen sijaan kehitetty suorittamaan tiettyjä tehtäviä. Kehittyneimmät tekoälyyn perustuvat käännöstyökalut käyttävät nyt näiden osajoukkojen yhdistelmiä saavuttaakseen parhaat mahdolliset tulokset.
Seuraavassa tutustumme tarkemmin eräisiin tekoälyn tyyppeihin, joita hyödynnetään nykyisissä käännöstyökaluissa.
Koneoppiminen
Koneoppiminen on tekoälyn laaja osajoukko, joka oppii tarkastelemalla esimerkkitietoja. Ajan myötä se oppii suoriutumaan tehtävistä paremmin ja paremmin. Monet arjessa käyttämistämme sovelluksista on kehitetty koneoppimisen avulla. Esimerkiksi YouTube, Amazon ja Netflix käyttävät koneoppimista osatakseen ehdottaa kiinnostavia sisältöjä käyttäjän aikaisempien valintojen perusteella. Google Haku suorittaa nykyään miljoonia hakuja päivittäin, ja koneoppivan tekoälyn ansiosta se oppii haku haulta paremmaksi tehtävässään.
Koneoppiminen on keskeisessä asemassa tekoälyä hyödyntävissä käännöstyökaluissa. Sitä käytetään analysoimaan valtavia määriä teksti- ja äänisisältöjä, jotta työkalu oppii tunnistamaan eri kielten toimintaperiaatteita. Tämä on monimutkainen prosessi, joka vaatii paljon prosessointitehoa ja suurta tiedontallennuskapasiteettia. Koneoppimiseen pohjautuvat työkalut analysoivat ja tallentavat tietoja myöhempää käyttöä varten ja oppivat, kuinka rakenteet ja sanat vertautuvat eri kielten välillä. Tällä tavoin tarkkuus ja sujuvuus paranevat ajan myötä.
Syväoppiminen
Edistyneiden koneoppimisen menetelmien jälkeen seuraava askel oli syväoppimisen neuroverkkojen kehittäminen. Syväoppimisen verkot perustuvat ihmisaivojen rakenteelle ja toiminnalle. Ne muodostuvat toisiinsa yhteydessä olevien keinotekoisten hermojen eli neuronien kerroksista. Niiden käännöstoiminnot perustuvat suurten datajoukkojen analysointiin ja niistä oppimiseen.
Käännössovelluksissa ensimmäinen neuroverkon kerros ottaa vastaan lähdeaineiston tietoa äänen tai tekstin muodossa. Sitten jokainen perättäinen kerros prosessoi tietoa, minkä jälkeen se siirtyy seuraavaan kerrokseen. Lopuksi tuotantokerros hyödyntää eri kerrosten yhdistettyä prosessointia ja tuottaa lopullisen käännöksen.
Useiden kerrosten ansiosta verkoston on helpompi käsitellä ihmiskielen koukeroita ja vivahteita. Se tuottaakin parempia tuloksia kuin yksinkertaiset algoritmit. Koska verkosto oppii jokaisesta tehtävästä, sen tarkkuus lisääntyy ajan myötä.
Neuroverkkokääntäminen
Syväoppivat neuroverkot ovat neuroverkkokääntämisen (NMT) ytimessä. Siinä on kyse hyvin edistyneestä tekoälyavusteisesta käännösteknologiasta.
Neuroverkkokääntämisen mallit kehittyvät perusteellisen harjoittelujakson aikana. Tällöin ne oppivat valtavasta määrästä tietoa kaikilla niillä kielillä, joita niiden on tarkoitus kääntää. Malleja mukautetaan toistuvasti siten, että käännösvirheet vähenevät. Ne ikään kuin oppivat virheistään ja muistavat onnistuneet lopputulokset. Tämän jatkuvan jalostusprosessin ansiosta neuroverkkokääntämisellä saavutetaan erittäin tarkkoja ja asiayhteyteen sopivia käännöksiä.
Generatiivinen tekoäly
Generatiivisen tekoälyn tuotos on ainutlaatuista ja muistuttaa ihmisten tuottamaa perustason viestintää. Se hyödyntää syväoppivia neuroverkkoja, joita koulutetaan valtavilla määrillä tietoa. Se sopii erityisen hyvin käännössovelluksiin.
Tekoälyyn perustuvat käännössovellukset ovatkin edistyneet huimasti generatiivisen tekoälyn ansiosta. Sen avulla voidaan luoda käännöksiä, jotka muistuttavat enemmän luonnollista kieltä kuin aiempien tekoälyverkkojen tuotokset.
Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
Kielet ovat täynnä erilaisia vivahteita ja niiden ilmaisuvoima ei useinkaan perustu ainoastaan sanoihin. NLP tuo tekoälyyn perustuvan kääntämisen vielä askelen lähemmäs ihmisten tekemiä käännöksiä, sillä se on suunniteltu tunnistamaan merkityksiä, tunnetta ja aikomusta. Sitä käytetään luomaan kaksisuuntaista vuorovaikutusta, jolloin seurauksena on enemmän ihmisten välistä viestintää muistuttava lopputulos.
Generatiivinen tekoäly vs. NLP
Vaikka generatiivista tekoälyä hyödyntävät sovellukset ovat kehittyneet valtavin harppauksin, ihmisajattelua jäljittelevä NLP vastaa yhä parhaista käännössovelluksista. Luonnollisen kielen käsittelyn ansiosta koneet voivat tulkita ja tuottaa ennennäkemättömän tarkkaa ja luonnollista kieltä ja tunnistaa hienovaraisia tunnevihjeitä ja tarkoituksia sanojen takana.
Vuorovaikutusrajapinnat, kuten virtuaaliset avustajat, voidaan rakentaa NLP-verkostoja käyttämällä. Tällöin tuloksena on parantunut käyttäjäkokemus useilla eri kielillä. Tällaiset virtuaaliset avustajat pystyvät jäljittelemään taitavasti ihmisten vuorovaikutusta. Ne ymmärtävät kyselyjen tunnesisällön ja antavat niihin luontevia vastauksia.
Koska luontevaa ihmisten välistä vuorovaikutusta jäljittelevien sovellusten kysyntä on kasvussa, generatiivista tekoälyä ja luonnollisen kielen käsittelyä yhdistelevät verkostot kasvattavat suosiotaan. Generatiivista tekoälyä hyödynnetään luomaan käyttäjien toivomaa sisältöä, kun taas luonnollisen kielen käsittelyä käytetään ymmärtämään sen vastaanottaman tuotoksen aiottu tarkoitus.
Hybridikäännösratkaisut
Osa yrityksistä valitsee hybridiratkaisun. Tällöin tekoälyä voidaan käyttää suurten tekstimäärien kääntämiseen nopeasti, minkä jälkeen ammattikääntäjät jälkieditoivat sisällön ja hiovat sen huippuunsa.
Jos haluat tietää, miten hybridiratkaisu voisi parantaa työnkulkujasi, ota meihin yhteyttä.
Videosisällön tekoälyyn perustuva käännös
Videon äänisisällön kääntämisessä voidaan käyttää tekoälyä tekstityksen tai jälkiäänityksen eli dubbauksen ääniraitojen luomisessa.
Lue lisää: Videosisällön tekoälyyn perustuva käännös
Äänen tekoälykääntämiseen tarkoitetut pienohjelmat
Tällaisia sovelluksia käytetään puhuttujen sanojen ja lauseiden kääntämiseen. Äänen tekoälykääntämiseen tarkoitetut pienohjelmat soveltuvat hyvin reaaliaikaiseen viestintään.
Lue lisää: Äänen tekoälykääntämiseen tarkoitetut pienohjelmat
Tekoälyyn perustuvien käännösten haittapuolet
Vaikka tekoälyavusteiset kieliteknologiat ovat edistyneet valtavin harppauksin, niiden käyttöön liittyy yhä ongelmia muun muassa seuraavilla alueilla:
Asiayhteyden ymmärtäminen
Tekoälyä hyödyntävillä käännöstyökaluilla on yhä ongelmia asiayhteyksien, puhekielisten ilmausten ja kulttuurivivahteiden ymmärtämisessä.
Toimialakohtainen terminologia
Tekoälyyn perustuvat käännöstyökalut sortuvat helposti virheisiin teknistä, tieteellistä tai toimialakohtaista kieltä kääntäessä. Jos organisaatiossasi käytetään tällaista kieltä, on erityisen tärkeää tarkistaa, että sisältö on käännetty tarkasti ja johdonmukaisesti. Käännösvirheiden korjaaminen ei maksa ainoastaan aikaa ja rahaa. Virheet voivat myös nakertaa yritykseksi uskottavuutta ja johtaa jopa oikeudellisiin seuraamuksiin.
Tarkkuus
Tekoälykäännöksen laatu vaihtelee monista eri tekijöistä johtuen. Näitä ovat esimerkiksi kieliparit, tekstin vaativuus ja käytetty tekoälyyn perustuva käännöstyökalu. Tekoälyyn perustuvilla käännöstyökaluilla on vielä pitkä etumatka kurottavanaan verrattuna ammattikääntäjiin.
Tietoturva
Osa tekoälyyn perustuvista käännöstyökaluista ei tallenna tai käsittele tietoa turvallisesti käännösprosessin aikana.
Oppimiseen liittyvät ongelmat
Tekoälyyn perustuvat käännöstyökalut oppivat analysoimalla valtavia tietojoukkoja. Näiden tietojen epätarkkuudet, kuten kulttuuriset vääristymät ja sukupuolittuminen, voivat vaikuttaa tekoälymallin tuottamiin käännöksiin.
Meidän käännöspalvelumme
Kääntäjämme työskentelevät yli 200 kielellä ja lukemattomilla murteilla. Löydämme sinulle ammattilaisen, joka on erikoistunut juuri sinun toimialaasi, ja tutustutamme hänet yrityksesi viestintätyyliin. Kääntäjät on helppo sisällyttää olemassa oleviin työnkulkuihisi joko tekoälykäännösten jälkieditoijina tai täysivaltaisina kääntäjinä.
Jos etsit räätälöityä hybridikäännösratkaisua, löydät sellaisen meiltä. Yhdistämme tekoälykäännösten nopeuden ja ammattikääntäjien tarkkuuden, jotta voit säästää aikaa laadusta tinkimättä.
