Английский язык считается мировым языком и представляет собой ключ к международному взаимодействию и удачной приспособляемости в современном обществе, что превращает его в неотъемлемую составляющую глобальной культуры и образования. В наше время английский может пригодиться во многих жизненных ситуациях, поэтому в мире существует куча различных онлайн и офлайн переводчиков. Какие-то специализируются на переводе отдельных слов (онлайн-словари), какие-то на переводе отдельных текстов, а какими-то вообще никто не пользуется. В данной статье я буду искать отличия между ними и расскажу про их плюсы и минусы.
В наше время существует два больших вида переводчиков: машинные и переводчики на базе искусственного интеллекта. В чем их разница? Традиционный машинный перевод использует заранее подготовленные правила, алгоритмы и базы данных для перевода. В статистическом подходе система анализирует большие объемы текста и ищет вероятностные соответствия между фразами в разных языках, основанные на статистических данных. В правило-ориентированном переводе используются языковые правила, которые были вручную написаны экспертами. Проблемы традиционных методов: ограниченная способность учитывать контекст. Статистические методы и правила не всегда могут точно передавать смысл в зависимости от контекста или конструкции предложений. Трудности с переводом сложных, многозначных фраз, идиом или специфичных терминов. Иногда такие системы могут генерировать громоздкие или неестественные переводы, которые звучат «механически» или непривычно.
ИИ-переводчик же работает на основе нейросетей и алгоритмов машинного обучения, которые анализируют текст, распознают его структуру и контекст, а затем генерируют наиболее естественный перевод. Получается, что переводчики, работающие на базе искусственного интеллекта, используют те же алгоритмы и правила что и машинные? Да, но совмещают их и с работой нейросетей, которые могут обучаться и с каждым разом совершенствовать свой перевод.
Основные этапы работы ИИ-переводчика:
-
Определение языка – алгоритм автоматически распознаёт исходный язык.
-
Разбор текста – анализируются слова, грамматика, контекст и даже стилистика.
-
Перевод с учетом контекста – система использует большую базу данных текстов и трансформер-модели (например, BERT или GPT) для создания осмысленного перевода.
-
Постобработка – исправление грамматических ошибок, корректировка структуры предложений.
Современные переводчики, такие как Google Translate и DeepL, используют модели, обученные на миллионах переводов, что позволяет им предугадывать смысл фраз и адаптировать перевод под естественные языковые конструкции. А также имеют свойство самостоятельно обучаться.
Для проверки вышесказанного я взял текст уровня А2 и перевел его с помощью онлайн-переводчика, на базе ИИ – DeepL, с помощью ChatGPT и обычного машинного онлайн-переводчика PONS. Говоря вкратце, ожидаемо, лучше всех со своей задачей справился DeepL, на втором месте ChatGPT, и хуже всех справился PONS. У DeepL, по сути, была всего одна ошибка (если не считать небольшие недочеты) – он перевел «association football», как ассоциативный футбол. Если переводить дословно, то ошибок нет, но такого понятия как ассоциативный футбол просто нет, эту фразу следовало перевести как «футбол по правилам ассоциации», ну или что-то в этом роде. Кстати, с переводом этого словосочетания не справился ни один из переводчиков. ChatGPT справился со своей задачей хорошо, но не безупречно. Вдобавок к предыдущей ошибке он перевел эту же фразу, но уже в другом месте текста, как «австралийский футбол», хотя Австралия тут вообще не при чем. Еще в некоторых местах ChatGPT не совсем корректно строит предложение, например: «Футбол играется мячом…» Мы так не говорим. В остальном GPT справился отлично, так же, как и DeepL переводил фразы недословно, правильно смог определить контекст. Про машинный переводчик такого сказать нельзя… Конечно, в целом перевод понятен. Но следующие предложения покажут, насколько он некрасиво звучит: «Вы любите играть или смотреть футбол? Конечно, вы, вероятно, делаете!», «…Должны пнуть его, чтобы пройти его вокруг», «Они также могут попытаться ударить по мячу в конечную зону противника», и таких примеров полно! Также PONS не смог справиться с переводом некоторых отдельных слов, т.к. их значение меняется в данном контексте. «Ворота» были переведены как «цель», «штанга» как «гол» и т.п. Еще у этого переводчика есть проблемы со связью слов внутри одного предложения: «Другие виды футбола также очень весело». В общем, PONS справился со своей задачей на троечку.
Подводя итог, хотелось бы сказать, что искусственный интеллект намного лучше справился с задачей, по сравнению с машинным переводчиком и оправдал ожидания. Он может понимать контекст, переводить слова не в их прямом значении, чего нельзя сказать про традиционный переводчик. Это приближает его перевод к человеческому, но все равно не уравнивает их качество, т.к. есть ошибки. Также хочется посоветовать использовать машинные переводчики только для перевода отдельных слов.
Автор: Nate_Step
