كيف يساعد الذكاء الإصطناعي علي تخطي حاجز اللغة؟

تنتج الأمم المتحدة مجلدات من النصوص المترجمة كل عام يمكن استخدامها لتدريب خوارزميات الذكاء الإصطناعي علي الترجمة

تنتج الأمم المتحدة مجلدات من النصوص المترجمة كل عام يمكن استخدامها لتدريب خوارزميات الذكاء الإصطناعي علي الترجمة

يتحدث البشر أكثر من 7 آلاف لغة، ومن بين تلك اللغات يوجد أكثر من 4 آلاف لغة مكتوبة والبقية لغات متكلمة فقط، أو كما يطلق عليها “لغات منخفضة الموارد”، ولكن حتى اللغات المكتوبة لا تصلح دائما للترجمة الإلكترونية.

ففي الواقع هناك ما يزيد قليلا عن 100 لغة يمكن لمحركات الترجمة التلقائية، مثل ترجمة جوجل، العمل بها.

وهذا يترك فجوة هائلة في التواصل عبر اللغات، والتي تتطلع وكالة نشاط مشاريع أبحاث المخابرات المتقدمة، وهي ذراع أبحاث الاستخبارات الأمريكية، إلى سدها من خلال تمويل فرق بحثية مختلفة لتطوير نظام يمكنه العثور على المعلومات وترجمتها وتلخيصها من أي لغة منخفضة الموارد، بحسب بي بي سي.

ما هي اللغة منخفضة الموارد؟

 يجري ترجمة اللغات الشائعة مثل الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية بكثرة من قبل المؤسسات متعددة اللغات مثل البرلمان الأوروبي، الذي أصدر في السنوات العشر الماضية 1.37 مليار كلمة بـ 23 لغة، جرى نشر الكثير منها على الإنترنت، مما يسهل الوصول إليه من قبل محركات ترجمة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

وتتعلم الخوارزميات التي تشغل أنظمة الترجمة من مجموعات البيانات الضخمة التي قام البشر بترجمتها. وتظهر محدودية تلك الأنظمة عندما تطلب ترجمة اللغات التي يجري التحدث بها على نطاق واسع ولكن لا تنشر بنفس القدر بترجمات عالية الجودة.

كيف يعمل النموذج الجديد؟

يستخدم النموذج المستحدث تقنية الشبكة العصبية التي تحاكي الفكر البشري، وتسمح لنظم الذكاء الاصطناعي بفهم معنى الكلمات والجمل بدلا من حفظها فقط. ويبدو المفهوم بسيطا، لكن التحدي يكمن في تقليل كمية البيانات التي تحتاجها الشبكة لتكون قادرة على تحقيق النتائج المرجوة.

يمكن لأدوات الترجمة الآلية توفير طرق حيوية للتواصل في المواقف التي قد لا يتوفر فيها مترجم بشري

يمكن لأدوات الترجمة الآلية توفير طرق حيوية للتواصل في المواقف التي قد لا يتوفر فيها مترجم بشري

تستخدم الآلات بيانات أكثر بكثير لتعلم اللغات مما يفعل البشر

وتقول ريجينا بارزيلاي، الباحثة بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، “عندما تدرس لغة، لن ترى أبدا كمية البيانات التي تستخدمها أنظمة الترجمة الآلية اليوم لتعلم الترجمة من الإنجليزية إلى الفرنسية” مضيفة “ترى جزءا صغيرا يجعلك قادرا على التعميم وفهم الفرنسية.

وبنفس الطريقة، تريد أن نرى الجيل التالي من أنظمة الترجمة الآلية التي يمكنها القيام بعمل رائع حتى دون وجود هذا النوع من السلوك المتعطش للبيانات”.

ويمكن تدريب الشبكات العصبية مسبقا لفهم السمات العامة وتركيبات الجمل

مما يسمح للباحثين بجمع بيانات أحادية اللغة من اللغات منخفضة الموارد عبر الإنترنت. وبمجرد التدريب المسبق على العديد من اللغات، يمكن للنماذج العصبية تعلم الترجمة بين اللغات باستخدام القليل جدا من مواد التدريب ثنائية اللغة.


المصدر: إنتربرايز

اترك تعليقًا

إملأ الحقول أدناه بالمعلومات المناسبة أو إضغط على إحدى الأيقونات لتسجيل الدخول:

شعار ووردبريس.كوم

أنت تعلق بإستخدام حساب WordPress.com. تسجيل خروج   /  تغيير )

Google photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Google. تسجيل خروج   /  تغيير )

صورة تويتر

أنت تعلق بإستخدام حساب Twitter. تسجيل خروج   /  تغيير )

Facebook photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Facebook. تسجيل خروج   /  تغيير )

Connecting to %s

هذا الموقع يستخدم خدمة Akismet للتقليل من البريد المزعجة. اعرف المزيد عن كيفية التعامل مع بيانات التعليقات الخاصة بك processed.