Tłumaczenie maszynowe bardzo rozwinęło się na przestrzeni ostatnich kilku dziesięcioleci. Dojście do dzisiejszych zaawansowanych algorytmów wykorzystujących sieci neuronowe nie było proste.
Inwestycje na tym polu i rozwój technologii sprawiły, że praca tłumacza stała się szybsza i dokładniejsza. Tłumaczenie maszynowe umożliwiło również przekład z ograniczonym udziałem człowieka, który jest gotowy w zaledwie kilka minut (lub nawet sekund!).
SPIS TREŚCI
Historia tłumaczenia maszynowego
Historia tłumaczenia maszynowego sięga lat 50. XX wieku, gdy branża tłumaczeniowa zaczęła urzeczywistniać próby stworzenia komputerowego systemu przekładającego tekst z jednego języka na inny.
Na początku skupiono się na przekładzie zdań w języku angielskim na rosyjski i odwrotnie. W 1954 roku odbyło się pierwsze publiczne pokazanie możliwości tłumaczenia maszynowego podczas tzw. eksperymentu Georgetown-IBM. System przetłumaczył wówczas ponad 60 zdań z angielskiego na rosyjski. Pomimo początkowego entuzjazmu trudności związane z ograniczeniami technologicznymi i złożonością języka naturalnego spowodowały, że postęp był powolny.
W latach 60. i 70. XX wieku skupiono się na optymalizacji procesu tłumaczeniowego. Dekadę później zaczęły powstawać pierwsze narzędzia CAT, które powoli docierały do profesjonalnych tłumaczy.
Pierwsza usługa tłumaczenia maszynowego – przekłady forum internetowego z angielskiego na niemiecki – powstała w 1992 roku. W tej samej dekadzie pojawił się darmowy program BabelFish przekładający w 36 parach językowych. Za jego sprawą nowoczesna technologia dotarła do masowego odbiorcy. Oczywiście na początku istnienia miał on wiele wad i słabo radził sobie z wieloznacznością słów.
Od lat 90. rozwój tłumaczenia statystycznego, opartego na analizie dużych korpusów tekstów, nastąpił szybko. W 2001 roku Google wprowadziło dla anglojęzycznych użytkowników funkcję tłumaczenia stron internetowych. Stopniowo zwiększano możliwości narzędzia. W 2006 roku zyskało ono własną subdomenę.
Wprowadzenie tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych okazało się przełomowe w pracy nad tekstem źródłowym. Technologia wykorzystująca sztuczną sieć neuronową do modelowania języka i tłumaczenia całych zdań w kontekście przyniosła znaczącą poprawę w jakości przekładu. Google Translate przeszło na NMT w 2016 roku.
Mimo ogromnego wzrostu jakości przekładu nie ma na razie obaw, że sztuczna inteligencja i tłumaczenie maszynowe zastąpią codzienną pracę tłumacza.
Czym jest tłumaczenie maszynowe i dlaczego jest ważne?
Tłumaczenie maszynowe (MT) to proces automatycznego przekształcania tekstu z jednego języka na inny za pomocą algorytmów komputerowych, który staje się coraz bardziej powszechny w erze cyfrowej. Tłumaczenie maszynowe, dzięki zastosowaniu technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, pozwala na szybkie przetwarzanie dużych ilości tekstu, co jest niezwykle korzystne w środowiskach biznesowych, gdzie czas jest kluczowy. Wraz z rozwojem technologii neuronowych, tłumaczenia maszynowe stają się coraz bardziej precyzyjne, co oznacza, że algorytmy potrafią lepiej rozumieć kontekst zdania, co prowadzi do bardziej naturalnych przekładów.
MT jest szczególnie ważne w dziedzinach, gdzie konieczne jest tłumaczenie dużych partii tekstu w krótkim czasie, takich jak tłumaczenia dokumentacji technicznej, prawniczej czy naukowej. Automatyczne tłumaczenia są także wykorzystywane w narzędziach komunikacyjnych, takich jak platformy czatowe czy e-maile, umożliwiając szybką wymianę informacji między użytkownikami różnych języków.
Czy tłumaczenia maszynowe wymagają postedycji?
Pomimo rosnącej jakości tłumaczeń maszynowych, w większości przypadków konieczna jest tzw. postedycja, czyli weryfikacja i poprawa tekstu przez profesjonalnego tłumacza. Algorytmy tłumaczenia maszynowego, choć coraz bardziej zaawansowane, nadal mogą popełniać błędy, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych tekstów specjalistycznych, takich jak dokumenty prawnicze, medyczne czy techniczne. Nie wszystkie aspekty języka, jak np. idiomy, przysłowia, czy niuanse kulturowe, mogą być poprawnie przetłumaczone przez maszyny, co może prowadzić do nieścisłości.
Postedycja polega na ręcznej weryfikacji przetłumaczonego tekstu, wprowadzeniu poprawek oraz zapewnieniu, że tekst jest zgodny z oryginalnym zamysłem i intencją. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie jakości porównywalnej z tłumaczeniami wykonywanymi przez ludzi, co czyni postedycję nieodzownym elementem w tłumaczeniach przeznaczonych do publikacji lub dokumentów prawnych.
Ograniczenia tłumaczeń maszynowych
Mimo że tłumaczenia maszynowe stają się coraz bardziej zaawansowane, mają swoje ograniczenia, które wynikają z trudności w rozumieniu kontekstu i kulturowych niuansów przez algorytmy. Jednym z największych wyzwań jest tłumaczenie idiomów, metafor i przysłów, które często tracą swoje znaczenie w dosłownym przekładzie. Tłumaczenia maszynowe mogą również mieć problem z tekstami prawnymi lub technicznymi, gdzie precyzyjne użycie terminologii jest kluczowe.
Ponadto, brak uwzględnienia różnic kulturowych może prowadzić do nieporozumień, zwłaszcza w tekstach marketingowych, które muszą być odpowiednio dostosowane do lokalnych rynków. Dlatego, mimo coraz lepszej jakości MT, postedycja i współpraca z profesjonalnymi tłumaczami są nadal niezbędne w wielu sytuacjach.
Rodzaje tłumaczeń maszynowych
Tłumaczenie automatyczne można podzielić na różne typy, przede wszystkim ze względu na stopień ingerencji człowieka w proces.
- Systemy tłumaczenia bezpośredniego polegają na dosłownym przekładzie słów z tekstu źródłowego na odpowiadające im pojedyncze słowa w języku docelowym. Jest to efektywne przede wszystkim dla języków, które są ze sobą blisko spokrewnione.
- Tłumaczenie składniowe to tłumaczenie oparte na analizie struktury zdania tekstu źródłowego. Wynikiem jest drzewo składniowe, z którego wybierane są elementy najbardziej pasujące do zamierzonego przekładu.
- Statystyczne tłumaczenia maszynowe wykorzystują stworzoną przez człowieka pamięć tłumaczeniową. Proces przekładu polega na analizie tej pamięci i wyborze najbardziej prawdopodobnego tłumaczenia. Przez długi czas był to główny system wykorzystywany przez translatory internetowe, takie jak Google Translate, Deepl czy Microsoft Translate.
- Tłumaczenie oparte na przykładach działa podobnie do tłumaczenia statystycznego, ale zamiast szukać najbardziej zbliżonych słów w pamięci tłumaczeniowej, system dąży do dopasowania całych zdań.
- Tłumaczenie maszynowe bazujące na sieciach neuronowych to najnowsza metoda w branży translatorskiej. NMT wykorzystuje głębokie uczenie, aby zrozumieć tekst źródłowy z uwzględnieniem kontekstu przed przystąpieniem do tłumaczenia. Wynik jest zazwyczaj płynny i naturalny, ale wymaga dużych ilości danych do treningu i znacznej mocy obliczeniowej.
Kiedy warto korzystać z tłumaczenia maszynowego?
Korzystanie z tłumaczenia maszynowego jest szczególnie przydatne, gdy potrzebujesz zrozumieć treść dokumentu w języku źródłowym na potrzeby wewnętrzne firmy. Szybkość procesu pozwala na przekład ogromnej ilości treści w ograniczonym czasie. W takich sytuacjach nie ma znaczenia styl, ale zyskanie tekstu w oczekiwanym języku. Taki przekład może być przydatny np. w celu usprawnienia komunikacji czy gdy potrzebne jest tłumaczenie instrukcji obsługi.
Jeżeli regularnie tłumaczysz podobne dokumenty (np. raporty finansowe), tłumaczenie maszynowe może pomóc w automatyzacji tego procesu, oferując dużą oszczędność czasu. Najnowsze technologie są również wykorzystywane jako pierwszy krok w przypadku tłumaczenia bardziej skomplikowanego. Później profesjonalista ulepszy i zredaguje tekst wyjściowy, dostosowując go do potrzeb zleceniodawcy.
Profesjonalne tłumaczenia neuronowe a tłumacz Google – jaka jest różnica?
Możliwości automatycznego tłumacza Google mają swoje ograniczenia, zwłaszcza kiedy chodzi o bardziej skomplikowane tłumaczenie tekstu. Narzędzie miewa trudności z niektórymi wyrażeniami, takimi jak idiomy, slang czy żargon branżowy. Dlatego nie jest to idealne rozwiązanie do przekładu dokumentów, które wymagają precyzji i dużej poprawności. Ponadto jako narzędzie bezpłatne nie ma odpowiednich zabezpieczeń prywatności. W przypadku treści zawierających dane poufne tego typu tłumaczenia online są mocno odradzane.
Profesjonalne tłumaczenie neuronowe Skrivanek to efekt wielu lat badań, nad którymi pracowali specjaliści w branży translatorskiej. Znając potrzeby naszych klientów, skupiliśmy się na opracowaniu rozwiązania, które jak najlepiej odpowie stawianym mu wymaganiom.
Biuro tłumaczeń oferuje również wsparcie i usługi dodatkowe, takie jak postedycja w celu zwiększenia dokładności i naturalności tłumaczenia. Doradzimy również, czy w danej sytuacji wady tłumaczenia maszynowego nie przeważają, sugerując wykorzystanie tradycyjnego przekładu na język docelowy.
