In den letzten Jahren konnten Computer dank der Verwendung neuronaler Netze viel besser von einer Sprache in eine andere übersetzen. Für das KI-Training sind jedoch normalerweise viele vom Menschen übersetzte Inhalte für Computer erforderlich.
Mikel Arteks, Informatiker an der Universität des Baskenlandes (UPV) und Autor eines dieser Werke, vergleicht die Situation damit, jemandem verschiedene Bücher auf Chinesisch und verschiedene Bücher auf Arabisch zu geben, ohne dass sich dieselben Texte überschneiden gegenseitig. In diesem Szenario wäre es für einen Menschen sehr schwierig zu lernen, wie man vom Chinesischen ins Arabische übersetzt, aber ein Computer kann es.
In einem typischen maschinellen Lernprozess wird ein KI-System überwacht. Dies bedeutet, dass wenn die KI versucht, die richtige Antwort für ein bestimmtes Problem zu finden, die Person sagt, ob es richtig ist oder nicht, und die KI bei Bedarf Anpassungen vornimmt.
Stattdessen untersucht AI, wie Wörter in verschiedenen Sprachen auf dieselbe Weise in Beziehung gesetzt werden. Beispielsweise werden die Wörter "Tabelle" und "Stuhl" häufig zusammen verwendet, unabhängig vom Dialekt. Wenn Sie diese Kombinationen für jede Sprache vergleichen und dann vergleichen, erhalten Sie eine gute Vorstellung davon, welche Begriffe miteinander in Beziehung stehen.
Diese Systeme können verwendet werden, um vollständige Sätze und nicht nur einzelne Wörter mithilfe von zwei zusätzlichen Lernstrategien zu übersetzen. Bei der umgekehrten Übersetzung wird davon ausgegangen, dass ein in einer Sprache geschriebener Satz grob in eine andere übersetzt wird. Im Falle einer Nichtübereinstimmung richtet die KI ihre Protokolle dann anders in die Originalsprache ein. Die Rauschunterdrückung ist ein Prozess, der dem gleichen Prozess in der Funktechnik ähnelt, jedoch Wörter enthält, die entfernt oder dem Satz hinzugefügt werden. Durch die Synchronisierung dieser Methoden kann der Computer besser verstehen, wie die Sprache funktioniert.
Vokabeln testen
Beide Systeme - eines von UPV und das andere vom Facebook-Informatiker Guillaume Lampler - müssen noch von Experten bewertet werden, aber beide haben in Vorversuchen vielversprechende Ergebnisse gezeigt.
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Um ihre Fähigkeit zu beurteilen, Text aus dem Englischen ins Französische und umgekehrt zu übersetzen, wurden ungefähr 30 Millionen Sätze zur Übersetzung vorgeschlagen. Beide AIs haben es geschafft, 15 Punkte zu bekommen. Die KI Google Translate, die überwachtes maschinelles Lernen verwendet, hat eine Punktzahl von 40, während menschliche Übersetzer bis zu 50 Punkte erzielen können.
Beide Forscher sind sich einig, dass jeder sein selbstlernendes KI-System verbessern kann, indem er auf der Arbeit des anderen aufbaut. KI könnte leistungsfähiger gemacht werden, indem mehrere tausend parallele Sätze in ihren Lehrplan aufgenommen werden, was die Zeit verkürzen würde, die zum Erlernen der Sprache benötigt wird.
Serg Drachen
