생명을 구할 수 있는 정보가 포함된 메시지를 보았다고 상상해 보십시오. 그러나 문제가 있습니다. 단어를 이해하지 못합니다. 당신은 그것이 쓰여진 세계의 수천 개의 언어 중 어느 것으로도 확신하지 못합니다. 당신은 무엇을 할거야 메시지가 영어나 프랑스어로 작성된 경우 자동 번역 시스템에 입력하면 즉시 수수께끼를 풀고 모국어로 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 그러나 아프리카의 Wolof, Luganda, Twi 및 Ewe와 같은 수백만 명의 사람들이 사용하는 언어를 포함하여 다른 많은 언어는 번역할 수 없습니다. 그 이유는 이러한 엔진을 구동하는 알고리즘이 수백만 단어의 번역된 텍스트에 대한 인간 번역(이상적으로는)에 대해 훈련되기 때문입니다.
영어, 프랑스어, 스페인어 또는 독일어와 같은 공용 언어에 대한 그러한 자료는 인간 번역가가 번역된 성적표 및 기타 문서의 스트림을 생성하는 다국어 정부 및 상업 기관 덕분에 풍부합니다. 그러나 널리 사용되지만 널리 번역되지 않은 언어에는 그러한 데이터가 존재하지 않습니다. 리소스가 제한된 언어라고 합니다. 예시, 구글 번역은 현재 약 108개 언어로 의사 소통할 수 있는 기능을 제공합니다. 그러나 세계에는 7개 이상의 구어와 문자 체계를 갖춘 4개 이상의 언어가 있습니다. 이 언어 장벽은 정보 서비스를 포함하여 정확한 글로벌 정보를 긴급하게 수집해야 하는 모든 사람에게 문제가 될 수 있습니다.
MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 연구원들은 기계 학습을 사용하여 죽은 언어에 새 생명을 불어넣는 영감을 받았습니다. 그들의 새로운 시스템은 다른 방법으로는 이해할 수 없는 잃어버린 언어를 자동으로 해독할 수 있으며, 다른 언어의 초기 형태와의 관계에 대한 깊은 지식 없이도 그렇게 할 수 있습니다. 유네스코와 공동으로 Netexplo 2021 Prize의 수상자 중 하나로 "머신러닝을 사용하여 잃어버린 언어 번역"에 대한 연구를 발표했다고 발표했습니다.
또한 흥미로운 점: 2개 언어로 양방향 번역이 가능한 Timekettle WT40 Edge 헤드폰 출시
Netexplo Observatory는 "오늘과 미래의 디지털 사회에 심오하고 장기적인 영향을 미칠 수 있는 혁신적인 디지털 혁신"에 중점을 둡니다.
MIT 교수 Regina Barzilai와 MIT 대학원생 Jiamin Luo는 이 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 새로운 시스템은 다른 언어와의 관계에 대한 깊은 지식 없이도 잃어버린 언어를 자동으로 해독할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그들은 또한 그들의 시스템이 자체적으로 언어 간의 관계를 결정할 수 있음을 보여주었고, 이를 사용하여 이베리아어가 실제로 바스크어와 관련이 없다는 것을 시사하는 최근 연구를 확인했습니다.
"실생활에서 해독되지 않은 언어의 경우 관련 언어에 대한 지식은 해독을 위한 중요한 단계입니다. 우리 모델은 두 사전이 얼마나 밀접하게 일치하는지 측정하는 '근접성' 메트릭을 생성할 수 있습니다."라고 Luo는 말합니다. “더 광범위하게는 인공 지능(AI)이 다른 분야의 발전으로부터 혜택을 받을 수 있다고 생각합니다. 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 기초 과학 및 인간 연구도 인공 지능의 혁신으로부터 혜택을 받을 수 있기 때문입니다.” Barzilai와 Luo는 Netexplo Innovation 2021 포럼에서 작업에 대해 이야기했습니다.
또한 읽기: