Facebook će za prevođenje statusa koristiti umjetnu inteligenciju
Velike svjetske kompanije poput Facebooka, Twittera i Googlea, već su na samom svom početku prepoznali potrebu da svoje proizvode (i usluge) nude na što većem broju svjetskih jezika. No, prevođenje takvih velikih sistema koji se stalno razvijaju zahtjeva mnogo vremena i truda.
Zato su se do sad te kompanije oslanjale na svoje interne timove i pomoć korisnika. Twitter je tako svoje korisnike koji su pomogli u lokalizaciji aplikacije i web inačice nagradili posebnim spominjanjem i zahvalom, dok je Google uveo sistem bodovanja i virtuelnih nagrada za one koji su najviše pomogli. Iako je i Facebook za prevođenje koristio usluge svojih korisnika, čini se kako bi se stvari mogle uvelike promijeniti.
Naime, Facebookov tim koji se bavi istraživanjem umjetne inteligencije (FAIR) objavio je na svom blogu kako je završio istraživanje kojim su željeli povećati učinkovitost prevođenja na različite jezike.
Novi pristup, koji je prema njihovim navodima i devet puta brži od trenutnog sistema, temelji se na CNN ili konvolucijskim neuronskim mrežama. CNN se smatra ključnim pristupom u razvoju skalabilnog automatiziranog prepoznavanja jezika, glasa i slika. Za razliku od prethodnih pristupa koji su prevodili jednu po jednu riječ i pokušali predvidjeti koja bi sljedeća riječ trebala biti, FAIR-ov CNN prevodi sve riječi u isto vrijeme i koristeći umjetnu inteligenciju uči o ispravnom prijevodu. Sistem koji koristi najsličniji je ljudskom sistemu prevođenja. Umjesto da analizira rečenicu i odmah ispiše doslovni prijevod riječi, FAIR-ov CNN se “vraća” nekoliko puta kako bi prijevod bio što tačniji.
Iako ovaj način prevođenja još uvijek nije implementiran u Facebookov sistem, u FAIR-u se nadaju kako bi se to moglo dogoditi u budućnosti. Time bi se poboljšali prijevodi statusa, ali i omogućilo prevođenje razgovora u stvarnom vremenu.
Dodatni je plus što su cijeli izvorni kod svog sistema odlučili podijeliti s cijelim svijetom pod licencom otvorenog koda na GitHubu kako bi i drugi istraživači mogli razvijati svoje modele za prijevode.
Ko zna, možda i Google i Twitter uskoro umjesto korisnika za bolje prijevode budu koristili FAIR-ov pristup.
