ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПРИМЕНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ПЕРЕВОДЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ТЕКСТОВ

АННОТАЦИЯ

В данной статье дается определение понятию «искусственный интеллект», выделяется основная функция применения ИИ при переводе текстов, а также описываются три основных подхода к применению ИИ при работе с текстами художественной литературы.

Ключевые слова: искусственный интеллект, перевод, художественный текст, постредактирование, образность, эмоции, изобразительно-выразительные средства.

В современном информационном обществе, где межкультурное взаимодействие становится все более значимым, перевод играет важную роль в обмене знаниями и культурой между различными языковыми сообществами. Художественный текст, пронизанный эстетическими и литературными особенностями, представляет особый вызов для переводчиков, требуя передачи не только смыслового содержания, но и стилистических нюансов, образности и эмоциональной глубины. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал активно применяться в переводе текстов, в частности художественных, открывая новые возможности и вызывая интерес исследователей.

Целью данной статьи является проведение сравнительно-аналитического анализа литературных источников на тему применения искусственного интеллекта при переводе художественного текста.

Актуальность настоящего исследования обусловлена низкой степенью изученности вопроса применения ИИ при переводе текстов художественной литературы. Понимание преимуществ и ограничений ИИ в художественном переводе позволит развивать более эффективные методы и инструменты, способствующие точному и качественному переводу литературных произведений.

Рассмотрим определение изучаемого феномена. Толковый онлайн словарь «Dic.academic» понимает под искусственным интеллектом область компьютерных наук, которая занимается созданием интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого разума. Он включает в себя различные подходы, такие как машинное обучение, нейронные сети и обработку естественного языка.

А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт и Д.А. Поспелов подчеркивают, что ИИ – это особое свойство интеллектуальных систем выполнять определенные функции, в частности, творческого характера, традиционно считающиеся прерогативой человека.

Джордж Ф. Люгер в книге «Искусственный интеллект: его истоки и проблемы» отмечает, что ключевая функция ИИ – автоматизация разумного поведения.

Таким образом все исследователи сходятся во мнении, что применение ИИ связано с решением задач высокого уровня сложности, требующих проявления творческих способностей и анализа данных.

В последние годы искусственный интеллект играет важную роль в автоматизации и усовершенствовании процессов перевода, сокращая время и усилия, затрачиваемые на перевод текстов.

Стоит подчеркнуть, что перевод художественных текстов представляет собой сложную задачу, которая требует не только точного перевода слов, но и передачи стилистических особенностей, эмоций и контекста. Художественные тексты изобилуют метафорами, аллегориями, игрой слов и другими литературными приемами, которые не всегда легко передать с помощью машинного перевода.

Системы искусственного интеллекта сталкиваются со своего рода вызовами при переводе художественных текстов. Они должны учитывать контекст, культурные нюансы, авторскую индивидуальность и сохранять эстетическую ценность оригинального текста. Создание адекватного текста перевода романа или новеллы требует глубокого понимания языка и литературных стилей.

Анализ литературы по проблеме исследования показал, что существует несколько методов и подходов к использованию искусственного интеллекта в художественном переводе.

Одним из них является использование нейронных сетей, которые обучаются на большом количестве параллельных текстов и способны улавливать стилистические особенности и семантические оттенки оригинального текста.

Другой метод - это комбинация автоматического перевода с последующей ручной коррекцией переводчиком, известная как постредактирование. Этот подход позволяет использовать преимущества искусственного интеллекта для быстрого перевода, а затем вносить необходимые изменения и уточнения в текст перевода.

Также исследуется интеграция моделей, таких как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), для улучшения качества перевода художественных текстов и учета контекста и смысловых связей. Исследователи отмечают, что интеграция модели BERT в нейронные сети способствует улучшению качества перевода художественных текстов и позволяет более точно учитывать контекст и смысловые связи.

Таким образом можно сделать вывод о том, что искусственный интеллект играет важную роль в автоматизации и улучшении процессов перевода, способствуя сокращению времени и повышению качества перевода. Одним из наиболее эффективных методов является использование нейронных сетей, способных улавливать стилистические особенности и семантические оттенки оригинального текста. Отметим, что постредактирование, сочетающее автоматический перевод с последующей ручной коррекцией переводчиком, остается одним из самых распространенных и популярных методов перевода. На настоящем этапе развития технологий машинный перевод позволяет существенно упростить задачу переводчика, но, безусловно, требует участия со стороны человека.

Список литературы:

1. Costa-Jussà, M. R. (2021). Neural Machine Translation for Literary Texts: A Review. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 34.
2. García-Martínez, M., & Sánchez-Cartagena, V. M. (2020). Advances in Machine Translation and Post-editing: A Review. Translation Spaces, 9(1), 45-75.
3. Hu, Y., & Yang, N. (2019). Neural Machine Translation for Chinese-English Translation of Literary Works. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 4660-4666).
4. Moorkens, J., O'Brien, S., & Gineste, M. D. (2018). Post-editing: A New Paradigm in Translation Technology. Machine Translation, 32(3-4), 127-144.
5. Wang, X., Mi, H., & Ittycheriah, A. (2019). Incorporating BERT into Neural Machine Translation. arXiv preprint arXiv:1902.10264.