Quando Google Traduttore è stato lanciato nel 2006, con l'obiettivo di eliminare le barriere linguistiche globali, supportava solo due lingue, con algoritmi predittivi limitati. Dieci anni dopo, finita 500 milione di persone utilizzavano Google Translate, traducendo oltre 100 miliardi di parole al giorno in 109 lingue diverse. Un salto così significativo nelle traduzioni automatiche non sarebbe stato possibile senza due tecnologie rivoluzionarie: la traduzione automatica (MT) e l'intelligenza artificiale (AI).
Nel caso te lo fossi perso, la traduzione automatica è il processo di sfruttamento dell'intelligenza artificiale per tradurre automaticamente i contenuti da una lingua all'altra, senza fare affidamento sull'input umano. L'intelligenza artificiale è al centro dello sviluppo nel settore della traduzione automatica.
Ora, ti starai chiedendo qual è il ruolo dell'IA nelle traduzioni automatiche e perché ha un potenziale così dirompente per l'industria della traduzione? Esaminiamo innanzitutto il ruolo dell'IA nelle traduzioni automatiche.
Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella traduzione automatica
Sebbene l'IA sia stata uno dei principali catalizzatori dello sviluppo dell'industria della traduzione automatica, è importante prima capire a che punto siamo oggi. L'intelligenza artificiale e le traduzioni automatiche sono ancora nella loro infanzia tecnologica. Nonostante gli sviluppi significativi, la maggior parte delle traduzioni automatiche richiede ancora la supervisione umana per il contesto e l'accuratezza. Quindi, le macchine non sostituiranno presto i traduttori umani. Ma, d'altra parte, nessun traduttore umano può eguagliare la velocità e la produttività delle traduzioni automatiche.
Detto questo, i motori di traduzione non sono mai stati così vicini a sostituire i traduttori umani, ma si sono comunque ritagliati un posto significativo grazie al campo in rapida evoluzione dell'IA. In poche parole, l'IA aiuta i motori di traduzione a diventare più intelligenti, raccogliendo, analizzando e interpretando grandi insiemi di dati. Poiché la lingua è in continua evoluzione, i motori di traduzione devono tenere costantemente il passo, per essere in grado di avvicinarsi allo sradicamento dei confini interlinguistici. Quindi, in che modo l'IA aiuta esattamente i motori di traduzione a evolversi continuamente?
Google Translate, ad esempio, utilizza l'intelligenza artificiale e il deep learning, noti come traduzioni automatiche neurali (NMT). Questo è un metodo di traduzione automatica che utilizza una rete neurale artificiale per prevedere la probabilità di una sequenza di parole. Quindi, invece di tradurre una frase parola per parola, i motori di traduzione basati sull'intelligenza artificiale impareranno il significato di intere frasi. Ad oggi, la traduzione automatica neurale è l'approccio più avanzato alle traduzioni automatiche, superando di gran lunga i precedenti modelli di traduzione automatica basati su regole in termini di accuratezza grammaticale e contestuale. Questa è la stessa tecnologia che ti dà suggerimenti più accurati durante la digitazione sul telefono.
In sostanza, la rete neurale basata sull'intelligenza artificiale di Google Translate è in grado di eseguire il deep learning, un metodo avanzato di apprendimento automatico impiegato anche nelle auto a guida autonoma e nella tecnologia di riconoscimento facciale. Nella traduzione automatica, le reti neurali utilizzano milioni di esempi per apprendere e creare traduzioni più accurate e naturali nel tempo. La rete neurale di Google traduce intere frasi alla volta, in grado di codificare la semantica di una frase, anziché memorizzarla frase per frase.
L'intelligenza artificiale e il deep learning hanno creato un cambio di paradigma nel settore della traduzione, risultando in traduzioni più rapide ed economiche. I traduttori professionisti si affidano sempre più alle traduzioni automatiche, che funzionano bene con alcuni tipi di testi che richiedono una minore competenza in materia e un significativo post-editing umano. Ora, diamo un'occhiata ad alcuni dei principali casi d'uso per le traduzioni automatiche basate sull'intelligenza artificiale e cosa c'è in serbo per il futuro.
L'intelligenza artificiale sta sradicando la barriera linguistica
Sviluppando ulteriormente le reti di traduzione automatica neurale, l'IA e gli algoritmi di deep learning hanno creato numerosi nuovi casi d'uso per le traduzioni automatiche automatizzate. Di conseguenza, un gran numero di industrie ha iniziato a implementare la tecnologia.
Governo SDL — un innovatore globale nella tecnologia di traduzione linguistica — utilizza il suo sistema di traduzione automatica per tradurre i feed di notizie sui social media in tempo reale, al fine di offrire spunti fruibili al governo.
L'industria sanitaria ha anche trovato utilità nelle traduzioni automatiche, come Canopy parla lo ha implementato per creare la prima app di traduttore medico. Canopy Speak afferma di offrire il più vasto corpus di frasi mediche pretradotte nel settore. Consente ai medici di porre domande ai pazienti che non parlano inglese tramite traduzioni di sintesi vocale. Al momento, offre solo un canale di comunicazione unidirezionale.
Questi sono solo due esempi di aziende che si affidano alla traduzione automatica, ma la tecnologia è stata incorporata in numerosi altri settori, tra cui e-commerce, finanza, legale, software e tecnologia. Il L'esercito americano ha persino implementato un sistema di traduzione automatica in lingua straniera che offre traduzioni automatiche tramite testo e parlato ai soldati.
Sebbene le traduzioni automatiche basate sull'intelligenza artificiale stiano già sradicando le barriere linguistiche interlinguistiche, è ancora necessaria una maggiore comprensione semantica e contestuale. La prossima ondata di innovazione nell'IA introdurrà probabilmente glossari terminologici personalizzati che possono essere selezionati in base al tipo di traduzione. La speranza dietro i glossari personalizzati è che forniscano una maggiore precisione per le traduzioni che richiedono una maggiore competenza in materia. Le future reti neurali svilupperanno anche corsi di traduzione automatica in movimento, il che significa che i motori di traduzione saranno in grado di apprendere in tempo reale, durante il processo di traduzione.
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Fonte: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/