ИСКУССТВЕНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ПЕРЕВОДЧИК: ИСТОРИЯ, СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ, ПРОБЛЕМЫ И ИХ РЕШЕНИЕ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TRANSLATOR: HISTORY, STATUS AND PROSPECTS, PROBLEMS AND THEIR SOLUTION

Lutsenko Georgiy Yuryevich

Student, English Language Department, Saint Petersburg Humanitarian University of Trade Unions,

Russia, Saint Petersburg

Abramov Sergey Rudolfovich

Scientific supervisor, Doctor of Philology, Saint Petersburg Humanitarian University of Trade Unions,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются современные возможности и проблемы искусственного интеллекта в сфере машинного перевода. Особое внимание уделяется анализу влияния ИИ на качество и скорость перевода, выявлению ограничений, связанных с учетом контекста, идиом, а также культурных особенностей языков. Приводятся примеры успешного применения ИИ-алгоритмов и обсуждаются типичные ошибки, возникающие при отсутствии экспертной проверки.

ABSTRACT

The article discusses the modern possibilities and problems of artificial intelligence in the field of machine translation. We analyze the impact of AI on the quality and speed of translation, identifying limitations related to context, idioms, and cultural characteristics of languages. Examples of successful use of AI algorithms are given and typical errors that occur in the absence of expert verification are reviewed.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинный перевод, качество перевода, языковые технологии, ИИ-алгоритмы, гибридные модели, переводческие ошибки, лингвистические особенности, профессиональный перевод.

Keywords: artificial intelligence, machine translation, translation quality, language technologies, AI algorithms, hybrid models, translation errors, linguistic features, professional translation. 

Искусственный интеллект в сфере перевода представляет собой одно из наиболее динамично развивающихся направлений современной компьютерной лингвистики. За последние десятилетия машинный перевод прошел путь от примитивных словарных систем до сложных нейросетевых архитектур, способных обрабатывать естественный язык с поразительной точностью.

Концептуальные основы усиления возможностей человеческого разума посредством технических устройств были заложены еще в первой половине XIX века русским ученым С.Н. Корсаковым, чьи идеи перекликаются с современным пониманием искусственного интеллекта как усилителя естественных когнитивных способностей [3]. Однако формальное становление искусственного интеллекта как самостоятельной научной дисциплины произошло значительно позже – в 1956 году на историческом семинаре в Дартмут-колледже, организованном группой исследователей, которых сегодня называют отцами-основателями данной области [3]. Период с 1950-х по 2000-е годы ознаменовался рядом фундаментальных открытий, определивших траекторию развития технологий машинного перевода. Создание перцептрона Розенблатта в 1958 году, появление систем, основанных на знаниях, в 1970-е годы, разработка алгоритма обратного распространения ошибки и внедрение свёрточных, рекуррентных сетей и автокодировщиков в 1980-х годах сформировали технологический фундамент современных переводческих систем [3]. Особое значение имел переход к парадигме машинного обучения в 1990-е годы, когда основной фокус сместился на поиск закономерностей в больших массивах языковых данных.

Революционным этапом стал период 2005-2006 годов, когда исследовательские группы под руководством Джеффри Хинтона и Йошуа Бенжио разработали методы обучения глубоких нейронных сетей [3]. Это событие некоторые исследователи определяют, как начало шестой информационной революции человечества, кардинально изменившей возможности автоматизированного перевода. Нейросетевые архитектуры открыли принципиально новые горизонты в обработке естественного языка, позволив машинам улавливать сложные семантические и контекстуальные связи.

Особый интерес представляет опыт Китайской Народной Республики, где развитие технологий искусственного интеллекта в переводческой сфере получило мощную государственную поддержку. Китайские исследователи внесли существенный вклад в теоретическое осмысление роли переводчика-человека в эпоху цифровых технологий [2]. Эволюция научных взглядов китайских ученых на взаимодействие синхронного перевода и искусственного интеллекта прошла два отчетливых этапа: в 2017-2018 годах исследователи фокусировались на вопросе возможности полной замены переводчика-человека нейросетевыми технологиями, тогда как в период 2019-2021 годов акцент сместился на изучение потенциала комплексного использования машинных систем в профессиональной переводческой деятельности [2].

Современные ИИ-системы демонстрируют впечатляющие технические характеристики. Нейросети способны обрабатывать до 10 000 слов в секунду, что на несколько порядков превышает возможности человека [1]. Приложения вроде Google Interpreter Mode осуществляют перевод устной речи с задержкой менее одной секунды, тогда как ранее требовалось 3-5 секунд. Платформы видеоконференций, включая Zoom и Microsoft Teams, интегрировали ИИ-субтитры с мгновенным переводом на 30 языков [1]. Инструменты пакетной обработки, такие как DeepL Pro, способны переводить стостраничные документы за 2-3 минуты с сохранением форматирования, что сократило время локализации веб-контента на 70 процентов [1].

Художественный перевод выходит за рамки простой передачи социальной или коммуникативной функции текста. Поскольку повествовательная структура литературных произведений определяется их языковой формой, переводчики должны свободно владеть как исходным, так и целевым языками и обладать способностью «возрождать» и воспроизводить повествовательные эффекты оригинала. Эта задача особенно сложна, учитывая структурные и концептуальные различия между языками. Как отмечают ученые и исследователи ИИ, переводчики, работающие с художественными текстами, ценятся прежде всего за свои творческие способности, которые помогают им довести до конца незавершенную задачу автора.

Что касается характерных трудностей при художественном переводе с арабского на английский, к ним относится перевод идиоматических выражений, диалектов, работа с культурными отсылками и глубоко укоренившимися метафорами. Исследования показывают, что переводчики часто используют такие методы, как транслитерация, перефразирование или культурные замены, чтобы решить эти проблемы, но последовательность и точность остаются сложными из-за больших культурных и лингвистических пробелов.

Несмотря на стремительные успехи в развитии технологий ИИ-перевода, ряд фундаментальных проблем остается нерешенным. Главной из них является несовершенство в учете контекста и семантических нюансов естественного языка. Машинный перевод часто не справляется с сложными идиомами, сарказмом, иронией и юмором, что может привести к неточностям и недоразумениям. Это особенно актуально для художественных и маркетинговых текстов, где нюансы языка играют решающую роль в передаче эмоций и тонкостей смысла.

ИИ-модели могут быть предвзяты в зависимости от баз данных, на которых они обучаются. Это может привести к неточным и вводящим в заблуждение переводам, особенно в отсутствие качественных данных для языков с низкими ресурсами. Решение этой проблемы требует развития более репрезентативных баз данных и повышения качества обучения моделей.

Несмотря на существующие проблемы, развитие ИИ-перевода продолжает быть динамичным и обещающим. Перспективным направлением является разработка более культурно и контекстно-адаптивных моделей, способных уловить сложные нюансы языка и культуры. Использован е гибридных моделей, сочетающих наиболее сильные стороны ИИ и человеческого перевода, может стать ключом к повышению качества и точности переводов.

Список литературы:

1. Исследование внедрения машинного перевода в организациях. — Москва: Common Sense Advisory, 2023. — 24 с.
2. Корсаков С.Н. Концепция усиления возможностей разума посредством научных методов и устройств. — Санкт-Петербург: Типография И.Тузова, 1840. — 84 с.
3. Цю Юэхуа, Хэ Ючжэнь, Хэ Иман. Маленький перевод, большой искусственный интеллект. — Пекин: Издательство Пекинского университета, 2017. — 6 с.
4. Чжан Синюй. A Comparative Analysis on Information Focus in E-C interpretation by AI and interpreters. — Shanghai: Shanghai Foreign Language Education Press, 2019.
5. Hinton G., Bengio Y. Deep Learning. — Montreal; Toronto: University of Montreal; University of Toronto Press, 2006.