Tłumaczenie maszynowe nastąpiło skokowo, ponieważ zastosowano do niego ogromną moc podwójnego uczenia się i głębokich sieci neuronowych. Rzeczywiście, na początku tego roku, Microsoft ujawnił, że udało mu się osiągnąć parytet jakości między tłumaczami maszynowymi i ludzkimi w projekcie testowym złożonym z 2000 zdań. Jednak pomimo tego postępu, tłumaczenie maszynowe nie zostało jeszcze udoskonalone w sposób możliwy do wprowadzenia na rynek. Obecne oferty wciąż powodują podejrzane błędy gramatyczne i wiele niedokładności. I to jeszcze zanim ktokolwiek zaczął myśleć o trudnej sprawie lokalizacji.

Postęp tłumaczenia maszynowego

Według Microsoftu to zastosowanie sieci dyskusyjnych, wspólne szkolenia i regularyzacja porozumień przyczyniły się do tego, że tłumaczenia maszynowe w końcu brzmią bardziej naturalnie. Sieci przesłuchań są zasadniczo sposobem sprawdzania przez maszynę własnej pracy, a następnie wprowadzania w niej ulepszeń. Tymczasem regularyzacja porozumienia odczytuje zdania zarówno w przód, jak i w tył jako dodatkowy sposób tworzenia bardziej naturalnych wzorców językowych.

Nie chodzi już o próbę stworzenia maszyny, która imituje sposób, w jaki ludzie tłumaczą, ale o znalezienie sposobu naśladowania wyników. Ludzie nie czytają każdego zdania wstecz, ale jeśli w ten sposób maszyny mogą poprawić swoje umiejętności tłumaczeniowe, może to pomóc im naśladować wyniki, które dostarczają ludzcy tłumacze.

Sprawa lokalizacji

Profesjonalni lingwiści i eksperci techniczni próbują udoskonalić tłumaczenie maszynowe od lat 50. XX wieku. Postęp był nieoczekiwanie powolny, co najmniej, i to jeszcze zanim rozważa się kwestię lokalizacji. Nawet, gdy maszyny są w końcu w stanie przetłumaczyć z taką samą dokładnością jak ludzie (i nie spodziewamy się, że nastąpi to w najbliższym czasie, pomimo ostatnich postępów), nie będą w stanie rozpatrywać kulturowego dopasowania tekstu w ten sam sposób że ludzki umysł może.

Lokalizacja uwzględnia wrażliwości kulturowe, polityczne, religijne i inne, a także wszystko, od odniesień popkulturowych do założonej wiedzy historycznej. Jest to wykwalifikowana usługa, która wymaga rozległej wiedzy na temat zamierzonego czytelnictwa dokumentu oraz instynktownego wyczucia tych słów i wyrażeń, które nie będą dobrze pasować do planowanych odbiorców.

Co to oznacza dla branży tłumaczeniowej?

W skrócie oznacza to, że branża tłumaczeń nie zniknie w najbliższym czasie. W szczególności tłumacze, którzy są w stanie zlokalizować kopię, z którą pracują, mogą spodziewać się ciągłego przepływu pracy.

Niemniej jednak, sektor tłumaczeniowy już się zmienia w wyniku tłumaczenia maszynowego. Biura tłumaczeń i niezależni tłumacze dostosowują się i wyginają swoje usługi, aby sprostać wymaganiom nowego, odważnego świata. Ci, którzy wyprzedzają zakręt, oferują obecnie na przykład usługi, takie jak tłumaczenie maszynowe po edycji.

Rola tłumaczenia maszynowego po edycji

Na tym etapie rozwoju tłumaczenia maszynowego postęp jest tak duży, że wiele firm z przyjemnością próbuje go wypróbować - choć większość wciąż nie zgadza się z wynikami. Doprowadziło to do wzrostu popytu na tłumaczenie maszynowe po edycji. To tutaj tłumacze wykonują tłumaczenie, które maszyna wyprodukowała i zamieniają je na język naturalny. Jest to podejście hybrydowe, które może potencjalnie zaoszczędzić pieniądze firm, przy założeniu, że jakość tłumaczenia maszynowego jest zadowalająca.

Podobnie, po dokonaniu edycji, lokalizacja tłumaczenia maszynowego może pomóc firmom obniżyć koszty, a ekspert ds. lokalizacji przegląda tekst wygenerowany maszynowo, aby upewnić się, że jest odpowiedni dla docelowych odbiorców. Ten hybrydowy styl świadczenia usług wygląda na coraz bardziej pożądany w nadchodzących latach, ponieważ tłumacze pracują z obecnym stanem branży tłumaczeń maszynowych, aby kontynuować dostarczanie usług, których potrzebują firmy.

Ostatnie przemyślenia

Czy podejmujesz pracę po przetłumaczeniu tłumaczenia maszynowego i lokalizacji? Jak wygląda porównanie z regularnym tłumaczeniem i lokalizacją?

Jeszcze jedno, skoro tu jesteś... Czy znasz już narzędzie Tomedes Text Summarizer? Jest to poręczny darmowy zasób dla wszystkich, którzy pracują z treściami, zarówno online, jak i offline. Dlaczego nie sprawdzić je samemu i przetestować?