Neuroverkkokäännökset
Läpimurto neuroverkkojen avulla
Neuraalisen konekääntämisen (NMT) kehitys vuosituhannen vaihteen jälkeisinä vuosikymmeninä on ollut alan kannalta mullistavaa. NMT käyttää keinotekoisia neuroverkkoja, eräänlaisia ihmisaivojen innoittamia koneoppimismalleja, analysoimaan ja ymmärtämään lauseiden merkitystä. NMT:n avulla voidaan luoda käännöksiä, jotka ovat huomattavasti tarkempia kuin aiemmat tilastolliset lähestymistavat, koska siinä otetaan huomioon kontekstisidonnaiset suhteet ja pitkän aikavälin riippuvuudet. Useimmat ihmiset tuntevat Google Translaten tai Acolad Partnerin DeepL - ja juuri tällaiset työkalut käyttävät NMT:tä.
Acoladin rooli NMT-innovaatioissa
Acolad on ylpeä voidessaan sanoa, että se on ollut mukana edistämässä NMT-teknologian kehitystä. Olemme kehittäneet ja ylläpitäneet erikoistuneita MT-moottoreitamme siitä lähtien, kun tekniikka alkoi tehdä tuloaan reilusti yli kymmenen vuotta sitten, ja olemme olleet tekniikan edelläkävijöitä yhteistyössä Saksan tekoälyn tutkimuskeskuksen (DFKI) kanssa. Avoimen lähdekoodin kehykset ovat tärkeä tapa mahdollistaa yhteistoiminnallinen lähestymistapa uusien teknologioiden kehittämiseen, ja meillä oli merkittävä rooli avoimen lähdekoodin NMT-kehyksen kehittämisessä.
Tekoäly ja MT - tulevaisuus?
Generatiivinen tekoäly
Generatiivisen tekoälyn nousun myötä, joka on nostettu julkiseen valokeilaan ChatGPT:n julkisella käynnistämisellä marraskuussa 2022, olemme siirtymässä automaattisten käännösten uuteen aikakauteen. Vaikka NMT ja Gen AI ovatkin toisiinsa liittyviä teknologioita - kielen mallintaminen on tärkeä osa molempia - on olemassa joitakin keskeisiä eroja. NMT käyttää neuroverkkoja oppiakseen kuvioita kielitiedoista ja kääntää tekstin tilastollisen todennäköisyyden perusteella. Generatiivisessa tekoälyssä käytetään kuitenkin suuria kielimalleja tuottamaan käännöksiä opittujen mallien ja kontekstin ymmärtämisen perusteella.
Vaikka MT on edelleen hyötyä monissa käännöstehtävissä, varsinkin kun on kyse sisällön käsittelystä mittakaavassa kypsillä moottoreilla, näyttää siltä, että yhä useammat yritykset pyrkivät hyödyntämään tekoälyä jossain vaiheessa sisällön luomista ja lokalisointiputkea, olipa kyse sitten käännöksestä, laadunarvioinnista, automaattisesta jälkikäsittelystä tai muusta.
Slatorin vuoden 2025 kieliteollisuuden markkinaraportti osoittaa, että 54 prosenttia kielipalveluintegraattoreista on jo ottanut tekoälyn tai LLM:n käyttöön liiketoimintansa työnkuluissa, kun vastaava luku vuonna 2024 on vain kolmannes - käyttöönotto kasvaa nopeasti.
Ihminen + tekoäly Tie skaalautuvaan laatuun
Toistaiseksi tekoälyn käyttö käännösten optimoimiseksi on jo osoittautunut tehokkaaksi ja kustannustehokkaaksi, ja yhdistettynä ihmiseen, joka toimii asiantuntijana tai post-toimittajana, voi tuottaa laadukasta sisältöä. Tätä varten monet kielipalvelujen tarjoajat ovat kehittäneet tekoälyalustoja tai -paketteja, joilla pyritään yhdistämään tekoälyn tuottavuuden edut ihmisen asiantuntemukseen. Oma Lia-alustamme on eturintamassa kehittämässä näitä valmiuksia monikielisen sisällön huippuosaamisen ja tehokkuuden edistämiseksi.
Kaikki tämä tekninen kehitys on kuitenkin mahdotonta ilman inhimillistä asiantuntemusta, joka takaa laadukkaan kehotuksen, kielellisen asiantuntemuksen jälkikäteen tapahtuvaan muokkaukseen ja taitotiedon, jolla tekniikka voidaan integroida saumattomasti yritysten nykyisiin sisällön työnkulkuihin.
Innovaatioiden skaalautuminen ihmisten ja tekniikan yhteistyön avulla
Acolad-tiimimme jatkaa ponnistelujaan tällä alalla, ja heidän uraauurtava työnsä ansiosta voimme kehittää innovatiivisia tapoja yhdistää tehokkaasti ihmisen, MT:n ja tekoälyn ominaisuudet, jotta voimme varmistaa, että uutta, uraauurtavaa tekoälyteknologiaa voidaan soveltaa tehokkaasti ja laajamittaisesti suurissa yrityksissä maailmanlaajuisesti.
Juhlimme siis 30 vuotta kieliteknologian eturintamassa, ja tässä on malja seuraaville 30 vuodelle!
