Hvordan fungerer egentlig KI-oversettelser?
KI er et vidt begrep for algoritmer som hjelper maskiner med oppgaver som å gjenkjenne objekter, forstå språk og løse komplekse problemer. I dag finnes det mange spesialiserte KI-løsninger.
Noen er raskere og bedre utgaver av tidligere KI-teknologier, mens andre er spesielt utviklet for å håndtere bestemte oppgaver. De mest avanserte KI-verktøyene som brukes til oversettelser i dag, er gjerne en kombinasjon av begge deler.
Her tar vi en titt på ulike typer kunstig intelligens som brukes i disse verktøyene:
Maskinlæring
Maskinlæring er en form for kunstig intelligens som behandler data organisk for å trene seg opp over tid. Mange av programmene vi bruker i dag, er utviklet ved hjelp av maskinlæring. YouTube, Amazon og Netflix bruker for eksempel maskinlæring til å foreslå annet innhold du kanskje liker, basert på ting du har vist interesse for tidligere. Med denne typen KI kan Google Søk håndtere milliarder av søk hver eneste dag, der tjenesten utvikler seg hele tiden.
Maskinlæring er også en sentral del av KI-baserte oversetterverktøy. Det brukes til å analysere store mengder tekst- og lydinformasjon for å identifisere mønstre i ulike språk. Det er en kompleks prosess som krever rask databehandling og svært omfattende datalagring. Gjennom å analysere og lagre data til senere bruk kan maskinlæringsverktøyene lære seg hvordan strukturer og ord fungerer på tvers av språk, og trene seg opp til å produsere stadig mer presise og naturlige gjengivelser over tid.
Dyplæring
Avansert maskinlæring har også banet vei for å utvikle nevrale nettverk for dyplæring. Disse er inspirert av menneskehjernen, og er konstruert som stabler av sammenkoblede hjerneceller, kalt nevroner. De analyserer og «lærer» av store datasett for å oversette mellom ulike språk. Det foregår slik:
Det første «laget» i nettverket av «nevroner» mottar informasjon fra kilden. Hvert påfølgende lag behandler informasjonen og sender den videre til neste lag. Til slutt bruker «utdatalaget» all informasjonen fra den samlede behandlingen til å produsere oversettelsen.
Disse ulike «lagene» gjør at nettverket håndterer nyanser og detaljer i naturlig språk mye bedre enn det som er mulig med enklere algoritmer. Det lærer kontinuerlig og blir stadig bedre over tid.
Nevral maskinoversettelse
Nevrale nettverk for dyplæring er kjernen i den mest avanserte formen for KI-basert oversettelsesteknologi – nevral maskinoversettelse (NMT).
NMT-modellene trenes opp ved å analysere svært store datasett på alle språkene de skal oversette til og fra. Etter hvert som de utvikler seg, justeres de iterativt for å redusere antallet oversettelsesfeil til et minimum. Slik «lærer» de effektivt av feilene de gjør, og «husker» resultater av god kvalitet. Denne kontinuerlige forbedringsprosessen gjør NMT-modellene i stand til å produsere svært gode og kontekstuelt relevante oversettelser.
Generativ KI
Generativ KI bruker nevrale nettverk for dyplæring som er trent opp på enorme datamengder, til å generere unikt innhold som til en viss grad kan fremstå som menneskelig kommunikasjon.
Generativ KI har revolusjonert måten KI kan brukes på til å lage oversettelser som fremstår som naturlig språk – i hvert fall i mye større grad enn tidligere.
Prosessering av naturlig språk (NLP)
Språket er rikt på nyanser, og bruker ofte mer enn bare ord for å formidle mening og følelser. Prosessering av naturlig språk, kanskje bedre kjent på engelsk som «Natural Language Processing» (NLP), er en metodikk som er designet for å fange opp meninger, følelser og intensjoner. Dermed blir det mulig å produsere enda mer naturtro oversettelser.
Generativ KI vs. NLP
Selv om generativ KI er i en rasende utvikling, er det trolig NLP som kommer nærmest den menneskelige måten å «tenke» på. Metoden gjør at maskinen kan forstå, tolke og generere naturlig språk på et helt nytt nivå, og fange opp subtile emosjonelle signaler og budskap.
Samtalebaserte grensesnitt, som virtuelle assistenter, kan bruke NLP-nettverk for å forbedre brukeropplevelsen på flere språk. De kan etterligne en samtale med en menneskelig chat-operatør ved å forstå og svare på spørsmål på en naturlig måte, og fange opp følelsesmessige signaler i dialogen.
Det blir stadig større etterspørsel etter KI-interaksjoner som oppleves som samtaler med et ekte menneske, og her spiller nettverk som kombinerer generativ KI og NLP, en nøkkelrolle. Generativ KI brukes til å generere innholdet brukerne ber om, mens NLP brukes til å forstå intensjonen bak informasjonen som mottas.
Hybride oversettelsesløsninger
Noen virksomheter velger en hybridløsning der KI brukes til å oversette store mengder innhold raskt, før profesjonelle oversettere kommer på banen og redigerer og forbedrer kvaliteten på teksten.
Vil du finne ut mer om hvordan en hybridløsning kan gjøre arbeidet enklere? Kontakt oss for en prat om dine behov.
KI-oversettelse av videoer
KI kan brukes til å oversette lydsporet i videoer for å lage undertekster eller dubbingspor.
KI-enheter for direkteoversettelser
Det finnes en rekke KI-baserte enheter som kan oversette talte ord og setninger direkte. Dette kan være et nyttig hjelpemiddel når du kommuniserer med andre i sanntid.
Les mer: KI-enheter for direkteoversettelser
Svakhetene ved KI-oversettelser
Selv om KI-språkteknologien har kommet langt, har den fortsatt mange svakheter:
Kontekstforståelse
KI-oversetterverktøy er ikke så gode til å forstå kontekst, slang eller kulturelle nyanser.
Bransjespesifikk terminologi
KI-verktøy gjør ofte feil når de skal oversette teknisk, vitenskapelig eller bransjespesifikk terminologi. Det er viktig å kontrollere at alt er riktig oversatt, og at begrepsbruken er konsekvent. Feiloversatt terminologi kan koste bedriften dyrt – i form av tid, penger og svekket omdømme, og i verste fall kan det også ha juridiske konsekvenser.
Kvalitet
Kvaliteten på KI-oversettelser varierer sterkt ut fra språkene du skal oversette mellom, hvor kompleks teksten er, og hvilket verktøy du bruker. KI-baserte oversettelsesverktøy har fortsatt et godt stykke igjen før de kan måle seg med menneskelige oversettere.
Sikkerhet
Enkelte KI-verktøy lagrer og behandler data på en usikker måte i oversettelsesprosessen.
Svakheter i læringsmaterialet
KI-verktøyene «lærer seg» å oversette ved å mates med store datasett som deretter analyseres. Denne informasjonen kan inneholde svakheter som kjønnsskjevheter og kulturell bias, som i sin tur kan påvirke oversettelsene som produseres.
Semantix’ oversettelsestjenester
Oversetterne våre jobber med over 200 språk og dialekter. Vi kan koble deg med profesjonelle oversettere som kjenner bransjen din og kan inngå i eksisterende arbeidsflyter, etterredigere KI-oversettelser eller ta seg av hele oversettelsen fra A til Å.
Vi kan også hjelpe deg med å skreddersy en hybrid løsning. Ta i bruk raske KI-oversettelser kombinert med kvalitetssikring fra profesjonelle oversettere, og få en mer effektiv arbeidsflyt uten at det går på bekostning av kvaliteten.
