(Gif: Google)
Жасанды интеллекттің арқасында шетелге саяхаттау ешқашан қарапайым болған емес.
Google Translate қолданбасы пайдаланушыларға мәтінді бірден аударуға мүмкіндік береді. Қолданбада тек аударылатын мәтінге камераңызды бағыттаңыз, сонда ол сіздің көзіңізге тікелей, қалаған тіліңізге айналатындығын көресіз - Интернет байланысы немесе ұялы телефон деректері қажет емес. Бұл ыңғайлы функция біраз уақыттан бері қол жетімді болды, бірақ ол тек жеті тілмен үйлесімді болды. Қазір , машиналық оқытудың арқасында Google қосымшаны 27 тілді лезде аудару үшін жаңартты.
Сонымен, келесі жолы Прагада болғаныңызда және мәзірді оқи алмайтын болсаңыз, біз сіздің арқаңызды алдық, Google компаниясының бағдарламалық жасақтама инженері Отавио Гуд компанияның зерттеулеріне жазды Блог .
Google сонымен қатар сөйлеуді тану қателерін екі есеге азайту үшін AI-ді пайдаланды.
Бүгінгі таңда ағылшын, француз, неміс, итальян, португал, орыс және испан тілдері арасындағы аудармадан басқа нақты уақыт режимінде келесі 20 тілді аударуға болады: болгар, каталон, хорват, чех, дат, голланд, филиппин, Фин, венгр, индонезия, литва, норвег, поляк, румын, словак, швед, түрік және украин тілдері. Егер сіз мәтіннің тікелей аудармасын көрудің орнына суретке түсіруді таңдасаңыз, барлығы 37 тілге қолдау көрсетіледі.
Сонымен, Google қол жетімді тілдер санын қалай көбейте алды? Олар алдымен Word Lens сатып алды, бұрын шындықты аударуға арналған қосымша кеңейтілген, сонымен қатар қолданбаның мүмкіндіктерін жақсарту үшін машиналық оқыту мен конволюциялық нейрондық желілерді қолданды. Кескінді танудағы жетістіктер маңызды болды.
Бес жыл бұрын, егер сіз компьютерге мысық пен иттің бейнесін берсеңіз, қайсысы екенін айта алмай қиналды. Конволюциялық нейрондық желілердің арқасында компьютерлер мысықтар мен иттер арасындағы айырмашылықты анықтап қана қоймай, олар иттердің әр түрлі тұқымдарын тани алады, деді Гуд мырза. Ия, олар тек көп нәрсеге пайдалы trippy өнері - егер сіз шетелдік мәзірді аударып жатсаңыз немесе Google-дің Translate қолданбасының ең соңғы нұсқасына қол қойсаңыз, енді терең нейрондық желіні қолданасыз.
Бірте-бірте
Біріншіден , Аудармашы фондағы былықтарды жойып, мәтінді табуы керек. Ол бірдей түсті пиксельдердің орналасуын анықтаған кезде олардың әріптер екенін анықтайды. Бұл блоктар бір-біріне жақын болған кезде, бұл үздіксіз оқылатын сызық екенін түсінеді.
Келесі, қосымша әр әріптің не екенін білуі керек. Мұнда терең білім алу қажет.
Біз конволюциялық жүйке желісін қолданамыз, оны әріптер мен әріптерге үйретеміз, сонда ол әр түрлі әріптердің қандай болатынын біле алады, блогтағы жазбаны оқиды.
Зерттеушілерге бағдарламалық жасақтаманы тек таза әріптерді ғана емес, лас әріптерді де үйрету керек болды. Шынайы әлемдегі хаттарда шағылысулар, ластықтар, ластықтар және әртүрлі таңқаларлықтар пайда болады, деп жазды Гуд мырза. Сондықтан біз хат генераторын нақты әлемнің шуылын сенімді түрде имитациялау үшін жалған ластықтың барлық түрлерін жасау үшін жасадық - жалған шағылысулар, жалған ластар, жалған оғаштық. 
Тренингке арналған кейбір лас әріптер. (Фото: Google)
The үшінші қадам - аудармаларды алу үшін сөздіктегі танылған әріптерді іздеу. Қосымша дәлдікке ұмтылу үшін, егер S қате оқылған болса, сөздікті іздеу шамамен 5 болып табылады.
Соңында, аударылған мәтін түпнұсқаның үстінде сол стильде беріледі.
Біз мұны жасай аламыз, өйткені суреттегі әріптерді тауып, оқыдық, сондықтан олардың қай жерде екенін жақсы білеміз. Біз әріптердің айналасындағы түстерге қарап, оны түпнұсқа әріптерді өшіру үшін қолдана аламыз. Ал содан кейін біз аударманы аударманың түпнұсқалық түсін пайдаланып сурет сала аламыз, делінген блог хабарламасында.
Мүмкіндігінше тиімді болу үшін және осы қадамдардың барлығын нақты уақыт режимінде Интернетсіз немесе деректер байланысынсыз аяқтауға мүмкіндік беру үшін Google командасы өте ұсақ жүйке торын дамыта алатын ақпараттың тығыздығымен шектелген. Олар өздерінің дайындық деректерін жасайтын болғандықтан, дұрыс деректерді қосу қажет, бірақ артық ешнәрсе болмауы керек, сондықтан нейрондық желі маңызды емес нәрселерге өзінің ақпараттық тығыздығын қолданбайды. Мысал ретінде, оны айналдыру шамалы, бірақ тым көп емес әріпті тану керек.
Соңында, пайдаланушыларға тағы 20 тіл қалады, бірақ жылдамдығы бірдей.
ОСЫНДАЙ КӨРІҢІЗ: Google-дің жасанды интеллектуалды командасы бізге машиналық оқытудың төмендеуіне жол ашты
