ลองนึกภาพคุณเจอข้อความที่อาจมีข้อมูลช่วยชีวิต แต่มีปัญหาคือคุณไม่เข้าใจคำ คุณไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าภาษาใดในโลกที่เขียนขึ้น คุณจะทำอะไร หากข้อความนั้นเขียนเป็นภาษาอังกฤษหรือฝรั่งเศส การป้อนข้อความนั้นลงในระบบการแปลอัตโนมัติจะช่วยไขปริศนาได้ทันทีและให้คำตอบที่เชื่อถือได้ในภาษาของคุณ แต่ภาษาอื่นๆ มากมายยังคงไม่สามารถแปลได้ รวมถึงภาษาที่พูดโดยผู้คนนับล้านเช่น Wolof, Luganda, Twi และ Ewe ในแอฟริกา นั่นเป็นเพราะว่าอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนกลไกเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับการแปลโดยมนุษย์—ในอุดมคติแล้ว—จากข้อความที่แปลแล้วหลายล้านคำ
มีเนื้อหาดังกล่าวมากมายสำหรับภาษาทั่วไป เช่น อังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน หรือเยอรมัน ต้องขอบคุณหน่วยงานรัฐบาลและหน่วยงานการค้าที่พูดได้หลายภาษา ซึ่งนักแปลที่เป็นมนุษย์ผลิตกระแสของการถอดเสียงที่แปลแล้วและเอกสารอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าวไม่มีอยู่จริงสำหรับภาษาที่อาจใช้พูดกันอย่างแพร่หลายแต่ไม่ได้แปลอย่างแพร่หลาย สิ่งเหล่านี้เรียกว่าภาษาที่จำกัดทรัพยากร ตัวอย่าง, Google ขณะนี้ Translate มีความสามารถในการสื่อสารในภาษาต่างๆ ประมาณ 108 ภาษา อย่างไรก็ตาม มีภาษาพูดมากกว่า 7 ภาษาและอย่างน้อย 4 ภาษาที่มีระบบการเขียนในโลก อุปสรรคทางภาษานี้อาจกลายเป็นปัญหาสำหรับทุกคนที่ต้องการรวบรวมข้อมูลทั่วโลกที่ถูกต้องอย่างเร่งด่วน ซึ่งรวมถึงบริการข่าวกรอง
นักวิจัยจากห้องปฏิบัติการวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (CSAIL) ของ MIT ได้รับแรงบันดาลใจให้ชุบชีวิตใหม่ในภาษาที่ตายแล้วโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ระบบใหม่ของพวกเขาสามารถถอดรหัสภาษาที่สูญหายโดยอัตโนมัติซึ่งไม่สามารถเข้าใจได้เป็นอย่างอื่น และสามารถทำได้โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของพวกเขากับภาษาอื่นๆ ในยุคแรกๆ ขณะนี้ได้มีการประกาศแล้วว่างานวิจัยของพวกเขาเกี่ยวกับ "การแปลภาษาที่สูญหายโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง" ได้รับการประกาศให้เป็นหนึ่งในผู้ชนะรางวัล Netexplo 2021 ร่วมกับ UNESCO
ที่น่าสนใจเช่นกัน: วางจำหน่ายหูฟัง Timekettle WT2 Edge พร้อมการแปลแบบสองทางใน 40 ภาษา
Netexplo Observatory มุ่งเน้นไปที่ "นวัตกรรมดิจิทัลปฏิวัติที่สามารถมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งและในระยะยาวต่อสังคมดิจิทัลในปัจจุบันและอนาคต"
ศาสตราจารย์ Regina Barzilai จาก MIT และนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของ MIT Jiamin Luo ได้พัฒนาความก้าวหน้าครั้งใหญ่ในสาขานี้: ระบบใหม่ที่แสดงให้เห็นว่าสามารถถอดรหัสภาษาที่สูญหายได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์กับภาษาอื่น พวกเขายังแสดงให้เห็นว่าระบบของพวกเขาสามารถกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างภาษาต่างๆ ได้ด้วยตัวเอง และใช้เพื่อยืนยันผลการวิจัยล่าสุดที่บ่งชี้ว่าไอบีเรียไม่เกี่ยวข้องกับบาสก์จริงๆ
"สำหรับภาษาที่ไม่ได้ถอดรหัสในชีวิตจริง ความรู้เกี่ยวกับภาษาที่เกี่ยวข้องเป็นขั้นตอนสำคัญในการถอดรหัส โมเดลของเราสามารถสร้างเมตริก 'ความใกล้ชิด' ที่วัดว่าพจนานุกรมสองพจนานุกรมตรงกันมากน้อยเพียงใด" Luo กล่าว “ในวงกว้างกว่านี้ ฉันเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะได้รับประโยชน์จากการพัฒนาในด้านอื่นๆ และในทางกลับกัน การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และมนุษย์ขั้นพื้นฐานก็สามารถได้รับประโยชน์จากนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ด้วยเช่นกัน” Barzilai และ Luo พูดถึงงานของพวกเขาที่ฟอรัม Netexplo Innovation 2021
อ่าน: