Jak działa neuronowe tłumaczenie maszynowe?

Dzisiejsza technologia jest niezwykle rozwinięta. Istnieje wiele różnych narzędzi oraz programów pozwalających na ułatwienie pracy i codziennych czynności. Znajdują one swoje zastosowania w naprawdę wielu dziedzinach – w tym i branży tłumaczeniowej. Jednym z takich rozwiązań jest neuronowe tłumaczenie maszynowe. Na czym polega i jakie ma zastosowania? Dowiedz się wszystkiego na ten temat.

Czym są sieci neuronowe?

Zacznijmy od początku, czyli od tego, czym tak właściwie jest sieć neuronowa. Otóż jest to system, którego zasady działania w pewnym stopniu odzwierciedlają zachowanie ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe umożliwiają programom komputerowym rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie typowych problemów związanych ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim. Ich najważniejszą cechą jest zdolność uczenia się na przykładach i automatycznego podsumowywania zdobytej wiedzy.

Sztuczne sieci neuronowe – proces uczenia

Sieci neuronowe są również znane jako sztuczne sieci neuronowe (ANN). Składają się one z neuronów przetwarzających informacje za pomocą parametrów (wag). Parametry te są przypisywane do połączeń i modyfikowane w trakcie działania sieci. Proces uczenia odbywa się na odpowiednio przygotowanych zbiorach danych. Na ich podstawie modyfikowane są wagi poszczególnych neuronów.

Wszystko to po to, aby funkcja kosztu była jak najmniejsza. Funkcja kosztu informuje o tym, jak błędna jest sieć neuronowa. Im niższa wartość funkcji kosztu, tym lepiej – dlatego należy ją zdefiniować przed rozpoczęciem nauki. W przypadku uczenia sieci, przydziela się jej określone zadania i dostarcza odpowiednich danych, na podstawie których może ona „uczyć się” dobrych rozwiązań.

Jakie są rodzaje sieci neuronowych?

Wyróżnia się 3 rodzaje sieci neuronowych. Są one zależne od sposobu połączenia neuronów danej sieci oraz od kierunku przepływu sygnałów. Każdy rodzaj ma własną metodę doboru wag, czyli uczenia. Rozróżniamy:

• sieci jednokierunkowe, które można podzielić na sieci jednowarstwowe i sieci wielowarstwowe,
• sieci rekurencyjne,
• sieci komórkowe.

Najczęściej spotykanym rodzajem sieci jest sieć jednokierunkowa. Składa się ona z neuronów zgrupowanych w warstwy o jednym kierunku przepływu sygnałów. Połączenia międzywarstwowe są w niej możliwe jedynie między kolejnymi warstwami.

Sieć wielowarstwowa i głębokie sieci neuronowe

Przyjrzyjmy się bliżej sieciom wielowarstwowym. Ich cechą charakterystyczną jest to, że składają się one z co najmniej jednej warstwy ukrytej, pośredniczącej w komunikacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Mówiąc dokładniej, sieć wielowarstwowa składa się z:

1. Warstwy wejściowej, której zadaniem jest pobieranie parametrów wejściowych i przekazywanie ich do pierwszej warstwy ukrytej.
2. Warstw ukrytych, odpowiedzialnych za naukę i obliczenia. 
3. Warstwy wyjściowej, w której otrzymuje się wynik działania.

Po zapoznaniu się ze składem wielowarstwowej sieci neuronowej, możesz wreszcie dowiedzieć się, czym są głębokie sieci neuronowe. Mówi się o nich wtedy, gdy warstwa ukryta jest zbudowana z wielu warstw przetwarzania. W procesie uczenia takiego modelu należy dostarczyć olbrzymią ilość przykładów, na podstawie których sieć wytworzy skuteczne schematy.

Co to jest machine learning?

Wiesz już, czym są sieci neuronowe oraz jakie są ich rodzaje. Przyszła pora, abyś dowiedział się o sposobach ich efektywnego uczenia. Zacznijmy może od uczenia maszynowego, inaczej machine learningu. Jest ono podzbiorem sztucznej inteligencji (AI). W jego obrębie znajduje się głębokie uczenie, a wewnątrz niego sieci neuronowe. Uczenie maszynowe to obszar poświęcony algorytmom, poprawiającym się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycje na dane. Uczy on więc komputery, jak działać na danych i doskonalić się w miarę doświadczenia. Pozwala on aplikacjom przewidzieć rezultat lub podjąć daną decyzję na podstawie samodzielnej analizy (bez konieczności jej zaprogramowania).

Deep learning i sieci neuronowe

Czym jest więc deep learning? To poddziedzina uczenia maszynowego, zwana również uczeniem głębokim. Polega ona na tworzeniu sieci neuronowych, których głównym celem jest doskonalenie technik rozpoznawania głosu i przetwarzania naturalnego języka. Głębokie uczenie to technika, która angażuje wiele warstw sieci neuronowych i wykorzystuje ogromną ilość złożonych, rozproszonych danych. 

Maszyna analizuje kolejno dostarczone dane, zaczynając od najłatwiejszych elementów. Następnie przechodzi do coraz to bardziej skomplikowanych obliczeń i wniosków, zdobytych na podstawie poprzednich wyników. Im więc większa ilość przeanalizowanych danych, tym lepsze ostateczne wyniki. Można powiedzieć, że w tym wszystkich chodzi o to, aby nauczyć maszynę myśleć i działać tak, jak robiłby to człowiek, z tym że o wiele dokładniej i szybciej. 

Podsumowując, deep learning charakteryzuje się:

• wymaganą dużą ilością danych,
• wysoką trafnością,
• długim czasem uczenia.

Sieci neuronowe – przykłady typowych zastosowań

No dobrze, ale jak to wszystko wygląda w praktyce? Jakie są przykłady zastosowań sieci neuronowych? Ze względu na swoją uniwersalność, mają one ich naprawdę sporo. Do najczęściej rozróżnianych kategorii można zaliczyć:

• klasyfikacje (m.in.: obiektów, tekstu, mowy, obrazów),
• rozpoznawanie (m.in.: obiektów, twarzy),
• prognozowanie (m.in.: szeregów czasów, kursów walut),
• tworzenie (m.in.: obrazów na podstawie szkiców),
• identyfikację (m.in.: konkretnych osób na podstawie głosu).

Czym jest neuronowe tłumaczenie maszynowe?

Ciekawym sposobem wykorzystania technologii sieci neuronowych są neuronowe tłumaczenia maszynowe. Polegają one na automatycznym przekładzie tekstu z jednego języka na drugi. W ich efekcie otrzymuje się odpowiednio przetłumaczony tekst, z poprawną składnią i zachowanym kontekstem. Wszystko to dlatego, że neuronowe tłumaczenia maszynowe wykorzystują deep learning. Pozwalają więc one maszynie na lepsze zrozumienie sensu treści i odpowiednie przetłumaczenie tekstu.

Takie tłumaczenia są szybkie i skuteczne, jednak nadal nie są w pełni idealne. Należy pamiętać o tym, że niektóre silniki maszynowe mogą idealnie poradzić sobie z przetłumaczeniem danego dokumentu, a innym może to pójść to już nieco gorzej. Mimo to, można śmiało stwierdzić, że neuronowe tłumaczenia maszynowe są naprawdę przydatne.

Neuronowe tłumaczenie maszynowe – czy jest w stanie zastąpić tłumacza?

Takie tłumaczenia są szybkie i skuteczne, jednak nadal nie są w pełni idealne. Należy pamiętać o tym, że niektóre silniki maszynowe mogą idealnie poradzić sobie z tłumaczenie dokumentów, a innym może to pójść to już nieco gorzej. Mimo to, można śmiało stwierdzić, że neuronowe tłumaczenia maszynowe są naprawdę przydatne. Pomagają one przyspieszyć czas tłumaczenia, obniżając przy tym koszty klienta. Pamiętaj jednak, że wciąż będziesz potrzebować np. korekty native speakera.

Zaleca się jednak, aby po wykonaniu takiego zabiegu przekazać tekst tłumaczowi. Sprawdzi on, czy wszystko zostało odpowiednio przetłumaczone i naniesie wymagane poprawki. Jak zapewne się domyślasz, poprawienie paru błędów nadal jest o wiele szybsze, aniżeli tłumaczenie całego tekstu od początku do końca. Wniosek jest więc jeden, neuronowe tłumaczenia nie zastąpią pracy tłumaczą, mogą być jedynie narzędziem wykorzystywanym do pomocy.