Isipin na nakatagpo ka ng isang mensahe na maaaring naglalaman ng impormasyong nagliligtas-buhay. Ngunit may problema: hindi mo naiintindihan ang isang salita. Ni hindi ka sigurado kung alin sa libu-libong wika sa mundo ang nakasulat. Ano ang gagawin mo Kung ang mensahe ay nakasulat sa Ingles o Pranses, ang pagpasok nito sa awtomatikong sistema ng pagsasalin ay agad na malulutas ang bugtong at nagbibigay ng maaasahang sagot sa iyong wika. Ngunit maraming iba pang mga wika ang nananatiling hindi maisasalin, kabilang ang mga wikang sinasalita ng milyun-milyong tao tulad ng Wolof, Luganda, Twi at Ewe sa Africa. Iyon ay dahil ang mga algorithm na nagpapagana sa mga makinang ito ay sinanay sa mga pagsasalin ng tao—ang pinakamainam—sa milyun-milyong salita ng isinalin na teksto.
Napakaraming materyal para sa mga karaniwang wika tulad ng Ingles, Pranses, Espanyol, o Aleman, salamat sa mga ahensyang multilinggwal na pamahalaan at komersyal na ang mga tagapagsalin ng tao ay gumagawa ng mga stream ng isinalin na mga transcript at iba pang mga dokumento. Gayunpaman, ang gayong bundok ng data ay hindi umiiral para sa mga wika na maaaring malawak na sinasalita ngunit hindi gaanong isinalin. Ang mga ito ay kilala bilang mga resource-constrained na wika. Halimbawa, Google Kasalukuyang nag-aalok ang Translate ng kakayahang makipag-usap sa humigit-kumulang 108 iba't ibang wika. Gayunpaman, mayroong higit sa 7 sinasalitang wika at hindi bababa sa 4 mga wika na may nakasulat na sistema sa mundo. Ang hadlang sa wika na ito ay maaaring maging isang problema para sa sinumang kailangang agarang mangalap ng tumpak na pandaigdigang impormasyon, kabilang ang mga serbisyo ng paniktik.
Ang mga mananaliksik sa Computer Science at Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ng MIT ay nabigyang inspirasyon na magbigay ng bagong buhay sa mga patay na wika gamit ang machine learning. Ang kanilang bagong sistema ay maaaring awtomatikong tukuyin ang mga nawawalang wika na hindi maaaring maunawaan, at magagawa ito nang hindi nangangailangan ng malalim na kaalaman sa kanilang kaugnayan sa mga unang anyo ng iba pang mga wika. Inanunsyo na ngayon na ang kanilang pananaliksik sa "Translating Lost Languages Using Machine Learning" ay inihayag bilang isa sa mga nanalo ng Netexplo 2021 Prize sa pakikipagtulungan sa UNESCO.
Kawili-wili din: Inilabas ang mga headphone ng Timekettle WT2 Edge na may two-way na pagsasalin sa 40 wika
Nakatuon ang Netexplo Observatory sa "rebolusyonaryong digital innovations na maaaring magkaroon ng malalim at pangmatagalang epekto sa digital society ngayon at bukas."
Ang propesor ng MIT na si Regina Barzilai at ang nagtapos na estudyante ng MIT na si Jiamin Luo ay nakagawa ng isang malaking pagsulong sa larangan: isang bagong sistema na ipinakita na awtomatikong nagagawang tukuyin ang isang nawawalang wika nang hindi nangangailangan ng malalim na kaalaman sa mga kaugnayan nito sa iba pang mga wika. Ipinakita rin nila na ang kanilang sistema ay maaaring matukoy ang ugnayan sa pagitan ng mga wika sa sarili nitong, at ginamit ito upang kumpirmahin ang kamakailang pananaliksik na nagmumungkahi na ang Iberian ay hindi aktwal na nauugnay sa Basque.
"Para sa mga undeciphered na wika sa totoong buhay, ang kaalaman sa mga kaugnay na wika ay isang mahalagang hakbang sa paraan ng pag-decipher. Ang aming modelo ay maaaring bumuo ng sukatan ng 'closeness' na sumusukat kung gaano kalapit ang tugma ng dalawang diksyunaryo," sabi ni Luo. "Mas malawak, naniniwala ako na ang artificial intelligence (AI) ay maaaring makinabang mula sa mga pag-unlad sa ibang mga lugar. At kabaliktaran, bilang pangunahing siyentipiko at pananaliksik ng tao ay maaari ding makinabang mula sa mga inobasyon sa artificial intelligence." Nagsalita sina Barzilai at Luo tungkol sa kanilang trabaho sa Netexplo Innovation 2021 forum.
Basahin din:
- Ipinakilala ng Google ang Logica programming language
- Microsoft Nagdaragdag ang tagasalin ng suporta para sa siyam na karagdagang wika