Цитаты из книги «Поймать вавилонскую рыбку: Человеческий мозг, нейронные сети и изучение иностранных языков»

Одним из самых известных устройств, обеспечивающих устный синхронный перевод, можно по праву назвать беспроводные наушники Timekettle, неоднократно получавшие премии на выставках инновационной электроники. Эти наушники выпускаются в разных моделях, самая продвинутая из которых обеспечивает настоящий синхронный перевод. Если есть подключение к интернету, Timekettle работают с 40 языками и 93 акцентами. Без доступа к сети наушники переводят с английского на китайский, японский, корейский, испанский, французский, немецкий и русский языки и обратно. Заряда батареи хватает на 12 часов работы. Наушники функционируют в четырех режимах. Первый предназначен для синхронного перевода: собеседники выбирают в приложении нужную языковую пару, берут себе по наушнику, и речь каждого говорящего воспроизводится в другом динамике на нужном языке. Второй режим работает как последовательный перевод: человек нажимает на наушник, говорит, снова нажимает на наушник, и его фраза звучит в динамике собеседника. Третий режим позволяет быстро перекинуться с собеседником парой слов — наушники улавливают вашу речь, переводят ее на нужный язык и воспроизводят перевод через динамик смартфона или текстом на его экране. Отвечать нужно в микрофон смартфона, а вы услышите перевод в ваших наушниках. Четвертый режим работает почти как

Выходит, если понять, из чего состоит язык, и правильно определить нужные кусочки такого языкового конструктора, можно научиться переводить даже с вымышленных языков, в которых не так много описанных автором слов, но мы при этом можем предположить, как новые слова могли бы выглядеть. По этой же логике "Яндекс" научил свой переводчик работать с эльфийским языком»

разбираются в них без надзора или вознаграждения, а затем используют эту информацию в качестве опорной. Ян Лекун, один из исследователей таких моделей, сравнивает этот тип обучения с приобретением здравого смысла. Например, если дать алгоритму доступ к миллионам видео на YouTube, он сможет составить некое представление о мире: «поймет», что существуют одушевленные и неодушевленные объекты, у первых есть разные типы поведения и так далее. Самоконтролируемые модели считаются перспективными и для обработки языка, в частности для ведения диалогов с пользователем — из них могут получиться хорошие чат-боты и «умные» помощники.

При обучении с подкреплением нейросеть ищет пути достижения определенной цели или улучшения производительности системы, причем чем эффективнее предложенный метод, тем большую «награду» получает модель. Постепенно нейросеть «понимает», какие ее предложения признаются хорошими, и пытается их развивать и улучшать. Третий вариант — самоконтролируемое обучение без подкрепления — представляет собой процесс, в ходе которого алгоритмы получают огромные объемы неразмеченных данных и

Есть и другие типы обучения, которые занимают промежуточное положение между этими двумя: обучение с частичным привлечением учителя, обучение с подкреплением, самоконтролируемое обучение с подкреплением. Первый вариант применяется, когда готовить полноценный обучающий массив слишком долго и дорого, — тогда человек размечает небольшое количество данных, и модель использует их вместе с неразмеченными. Этот метод распространен в анализе медицинских изображений, например сканов МРТ.

Процесс обучения нейронной сети похож на то, как приобретает новые знания человек. Выделяют два основных типа обучения: с учителем и без него.

Системы пословного перевода. Как следует из названия, они переводят отдельные слова, минимально их изменяют и формируют конечный текст. Качество такого перевода не самое высокое, но эти системы вполне можно использовать для ускорения работы переводчиков-людей. Трансферные системы. Они анализируют исходное предложение, переводят отдельные слова, определяют их функции, а затем собирают новое предложение на целевом языке с учетом его грамматики. Интерлингвистические системы. В них используется язык-посредник — так называемая интерлингва. Ее функции — формальное, абстрактное представление смысла исходного высказывания, которое показывает логические связи между отдельными элементами фразы.

Logos и Systran — первые и самые крупные, но, конечно, далеко не единственные системы, в которых использовался перевод на основе правил.

В 2018 году Скотт выпустил книгу «Перевод, мозг и компьютер»

BabelFish («Вавилонская рыбка» — в честь существа из романа Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Рыбку можно было вставить в ухо, и она транслировала перевод с любого языка прямо в мозг своему хозяину).