Gepubliceerd 2 juli 2025

Machinevertaling in het AI-tijdperk: Verleden, heden en toekomst van MT

Nu Acolad 30 jaar bestaat, onderzoeken we de evolutie van automatische vertaling, AI en hun revolutionaire impact op wereldwijde communicatie.
Machinevertaling in het AI-tijdperk: Verleden, heden en toekomst van MT
Nu Acolad 30 jaar bestaat, onderzoeken we de evolutie van automatische vertaling, AI en hun revolutionaire impact op wereldwijde communicatie.

De grondslagen van machinevertaling

Het idee van geautomatiseerde vertalingen is een van de krachtigste in de menselijke geschiedenis. Van C-3PO in Star Wars tot de Babel Fish uit Hitchhiker's Guide to the Galaxy, onze cultuur laat zien dat het vermogen om elke taal direct te vertalen een sterke aantrekkingskracht heeft.

Nu Acolad ons 30-jarig jubileum viert, is dit het perfecte moment om stil te staan bij de reis van machinevertaling (MT). Het is een technologie die we de afgelopen drie decennia met eigen ogen hebben zien evolueren. Van de begindagen van regelgebaseerde systemen tot de opkomst van neurale netwerken en generatieve AI, we zijn niet alleen getuige geweest van de transformatie van MT, we hebben ook geholpen om deze baanbrekende technologie vooruit te helpen.

Ontdek samen met ons hoe MT is ontwikkeld en wat de volgende stap is in het tijdperk van AI.

In dit artikel behandelen we:

  • De oorsprong van automatische vertaling tijdens de Koude Oorlog
  • De verschuiving van regelgebaseerde naar statistische modellen
  • Hoe neurale netwerken de nauwkeurigheid van MT revolutioneerden
  • De rol van generatieve AI in de volgende fase van vertaaltechnologie
  • De bijdragen van Acolad aan MT- en ondernemingsklare AI-platforms
  • Wat is de volgende stap voor geautomatiseerde vertaling in een wereld die wordt gevormd door AI-innovatie?

Ontdek hoe Acolad Lia u helpt de voordelen van AI op schaal te benutten

Regelgebaseerde en statistische systemen

De oorsprong van geautomatiseerd vertalen

De zaden van machinevertaling werden gezaaid tijdens de Tweede Wereldoorlog, gedreven door de noodzaak om gecodeerde berichten te ontcijferen. Vroege pioniers zoals Warren Weaver en Yehoshua Bar-Hillel legden de basis en experimenteerden met regelgebaseerde systemen die vertrouwden op woordenboeken en grammaticale structuren. Het Georgetown-IBM experiment uit 1954, waarbij een rudimentaire Russisch-naar-Engels vertaling werd gedemonstreerd, trok de aandacht van het publiek en zorgde voor optimisme, hoewel de technologie nog in de kinderschoenen stond.

Van regels naar gegevens: De opkomst van RBMT en SMT

Regelgebaseerde automatische vertaling (RBMT) was de eerste veelgebruikte aanpak. Deze systemen gebruikten ingewikkelde taalkundige regels en woordenboeken om het vertaalproces te sturen. RBMT worstelde met de complexiteit en de nuances van de taal en produceerde vaak letterlijke en houterige vertalingen - vooral in zinnen met dubbelzinnigheid of idiomatische uitdrukkingen.

Op de hielen gezeten door statistische automatische vertaling (SMT), die in de jaren 1980 werkelijkheid begon te worden. In plaats van alleen op regels te vertrouwen, gebruikte SMT enorme hoeveelheden tekstgegevens - voorbeeldteksten in zowel de brontaal als de doeltaal - om statistische patronen te leren en beter geïnformeerde vertaalkeuzes te maken. Hoewel dit hielp om de kwaliteit van de vertaling te verbeteren, had het nog steeds moeite met context en zeldzame woorden. De aanpak van het 'trainen' van modellen met enorme hoeveelheden tekstgegevens zou echter een belangrijke vooruitgang zijn, die zelfs met de meer geavanceerde modellen van vandaag nog steeds wordt gebruikt.

een vergroot beeld met vlaggen van landen en gegevens

 

Neurale machinevertaling

Een doorbraak met neurale netwerken

De ontwikkeling van neurale automatische vertaling (NMT) in de decennia na het millennium is aantoonbaar revolutionair geweest voor het vakgebied. NMT maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken, een soort machine-learning model geïnspireerd door het menselijk brein, om de betekenis van zinnen te analyseren en te begrijpen. Door contextuele relaties en lange-afstandsafhankelijkheden vast te leggen, genereert NMT vertalingen die aanzienlijk nauwkeuriger zijn dan eerdere statistische benaderingen. De meeste mensen zijn bekend met Google Translate of Acolad Partner DeepL - en dit zijn de soorten tools die NMT gebruiken.

De rol van Acolad in NMT-innovatie

Acolad is er trots op dat het een rol heeft gespeeld in het bevorderen van de ontwikkeling van NMT-technologie. We hebben onze gespecialiseerde MT-engines ontwikkeld en onderhouden sinds de technologie ruim tien jaar geleden opzien baarde, en zijn pioniers op het gebied van deze technologie dankzij een samenwerking met het Duitse onderzoekscentrum voor kunstmatige intelligentie (DFKI). Open-source raamwerken zijn een belangrijke manier om een gezamenlijke aanpak van de ontwikkeling van nieuwe technologieën mogelijk te maken, en wij hebben een grote rol gespeeld bij het bijdragen aan een open-source NMT raamwerk.

AI en MT - de toekomst?

Enter Generatieve AI

Met de opkomst van generatieve AI, in de schijnwerpers gekomen met de publieke lancering van ChatGPT in november 2022, gaan we een nieuw tijdperk van geautomatiseerde vertalingen in. Hoewel NMT en Gen AI zeker aangrenzende technologieën zijn - taalmodellering is een cruciaal aspect van beide - zijn er enkele belangrijke verschillen. NMT gebruikt neurale netwerken om patronen te leren in taalgegevens en vertaalt de tekst op basis van statistische waarschijnlijkheid. Generatieve AI maakt echter gebruik van grote taalmodellen om vertalingen te genereren op basis van aangeleerde patronen en contextueel begrip.

Hoewel MT nog steeds zijn voordelen heeft voor veel vertaaltaken, vooral als het gaat om het verwerken van content op schaal met volwassen engines - lijkt het erop dat steeds meer bedrijven AI willen inzetten in een bepaald stadium van hun contentcreatie en lokalisatiepijplijn, of dat nu is voor vertaling, kwaliteitsbeoordeling, geautomatiseerde nabewerking of meer.

Het 2025 Language Industry Market Report van Slator laat zien dat 54% van de Language Service Integrators al AI of LLM's heeft geïmplementeerd in hun zakelijke workflows, vergeleken met slechts een derde in 2024 - de adoptie groeit snel.

Mens + AI De weg naar schaalbare kwaliteit

Op dit moment is het gebruik van AI om vertalingen te optimaliseren al effectief en kostenefficiënt gebleken, en in combinatie met een mens in de lus die optreedt als een deskundige prompt engineer of post-editor kan dit inhoud van hoge kwaliteit opleveren. Daarom hebben veel leveranciers van taaldiensten AI-platforms of -suites ontwikkeld in een poging om de voordelen van AI-productiviteit te combineren met menselijke expertise. Ons eigen Lia-platform loopt voorop bij de ontwikkeling van deze mogelijkheden om uitmuntendheid en efficiëntie voor meertalige content te stimuleren.

Dat gezegd hebbende, al deze technologische ontwikkeling is onmogelijk zonder de menselijke expertise om kwaliteitspromotie te leveren, taalkundige expertise voor nabewerking en de knowhow om technologie naadloos te integreren met de bestaande contentworkflows van bedrijven.

Innovatie opschalen door samenwerking tussen mens en technologie

Onze toegewijde Acolad-teams blijven onze inspanningen op dit gebied voortzetten, hun baanbrekende werk stelt ons in staat om innovatieve manieren te ontwikkelen om menselijke, MT- en AI-capaciteiten effectief te combineren, om ervoor te zorgen dat de baanbrekende nieuwe AI-technologie effectief op schaal kan worden geïmplementeerd voor grote bedrijven wereldwijd.

Dus nu we vieren dat we 30 jaar toonaangevend zijn op het gebied van taaltechnologie, proosten we op de volgende 30 jaar!

freelancer-avatars-centered 1

Bespreek jouw volgende internationale project met onze experts