الترجمة الآلية لغوغل في إصدارها الأخير قد تسهل على الأشخاص التواصل مع الذين يتكلمون لغة مختلفة، عن طريق ترجمة الحديث مباشرة إلى نص بلغة يفهمها المقابل.
الترجمة الآلية عادة تعمل عن طريق تحويل الحديث إلى نص مقروء ومن ثم ترجمته إلى لغة اخرى نصياً.
لكن اي خطأ في الية التعرف على الكلام سيقود إلى خطأ في النسخ و كنتيجة لهذا خطأ في الترجمة.
باحثون في مركز غوغل برين (Google Brain)، المركز البحثي التكنلوجي العملاق في مجال التعلم العميق (Deep Learning) لغوغل، تمكنوا من التحويل إلى شبكات عصبية لقطع الخطوة الوسطى في عملية الترجمة عن طريق تخطي عملية النسخ، يمكن أن يسمح هذا النهج بترجمة أكثر دقة و سرعة في آنٍ واحد.
قام الفريق بتدريب نظامهم على مئات الساعات من التسجيلات الصوتية باللغة الإسبانية ملحقة بنصها المقروء باللغة الإنجليزية.
في كل حالة، استخدم النظام طبقات متعددة من أنظمة حوسبة محاكية للشبكات العصبية مستوحاة من الدماغ البشري لمقارنة القطاعات المسموعة من التسجيلات باللغة الإسبانية و مقارنتها مع النصوص المرفقة باللغة الإنجليزية.
للقيام بهذا، تقوم اللوغارتمات بتحليل شكل الموجات القادمة من التسجيل الصوتي بالإسبانية لمعرفة أي جزء من الموجة يتوافق أكثر مع المقطع النصي المرفق بالإنجليزية.
وعندما طلب من النظام ترجمتها، كل طبقة عصبية استخدمت هذه المعرفة المتعلمة للتلاعب بشكل الموجة الصوتية وتحويلها إلى المقطع المتوافق معها باللغة الإنجليزية.
يقول دميتري باهداناو (Dzmitry Bahdanau) من جامعة مونتيريال في كندا الذي لم يكن له أي دور في تطوير النظام «النظام يتعلم أنماطاً من المراسلات بين شكل الموجة في اللغة الأصلية و النص المكتوب».
بعد فترة التعلم، أنتج نظام غوغل الجديد خطاباً مترجما من الإسبانية أفضل من قرينه الذي يترجم الكلام إلى نص أولاً.
وقيم باستخدام مقياس BLEU والذي تم تصميمه لتقيم الترجمات الآلية ومقارنتها مع الترجمة التي يقوم بها المترجم البشري المحترف.
قد يكون هذا النظام مفيداً للغات المتحدثة من قبل أشخاص ذوي أعدادٍ قليلة حسب قول شارون كولدواتر (Sharon Goldwater) من جامعة أدنبرا في المملكة المتحدة.
على سبيل المثال، يمكن أن تستخدمه الفرق الدولية للإغائة في حالات الكوارث نظاما للترجمة بسرعة للتواصل مع الأشخاص الذين تحاول مساعدتهم.
عندما ضرب زلزال هايتي في عام 2010 يقول كولدواتر، إنه لم يكن هنالك اي برامج متاحة للترجة لزلزال هايتي كريولي (Haitian Creole).
يستخدم فريق كولدواتر طريقة مشابهة لترجمة الكلام من اراباهو(Arapaho) وهي لغة يبلغ عدد متحدثيها 1000 شخص فقط في قبيلة الأمريكين الأصلين التي تحمل نفس الأسم.
بالأضافة إلى لغة اينو (Ainu) هي لغة يتحدث بها عدد ليل من الناس في اليابان.
بأستطاعة النظام ايضاً ان يُستخدمَ في ترجمة اللغات التي هي بالكاد مكتوبة، حيث أنه لا يشترط توفر نص من اللغة الأصلية المترجم منها لإنتاج ترجمة ناجحة.
وإلى أن يتم اختباره على مجموعة بيانات أكبر من الموجودة بكثير، فإنه من الصعب معرفة كيف يقارن النهج الجديد مع أنظمة الترجمة التقليدية، كما يقول غولد ووتر.
لكنه أيضا يعتقد أنه يمكن أن تضع هذه الآلية معياراً للترجمة الآلية في المستقبل.
بعض الخدمات استخدمت الترجمة الآلية مسبقاً لتمكن الناس الذين يتحدثون لغات مختلفة من التواصل بشكل مباشر.
عام 2014، قدمت سكايب خدمة تحويل الكلام-إلى-نص بشكل مباشر و الآن تدعم هذه الخدمة 9 لغات مختلفة منها العربية و المندرين بالإضافة إلى أغلب اللغات الأوروبية المعروفة.
لكن كبقية خدمات الترجمة الموجودة، سكايب تترجم الكلام إلى نص قبل ترجمته إلى كلامٍ بصيغة مباشرة.
وخدمة الترجمة النصية لغوغل تستخدم بالفعل الشبكات العصبية على أزواج من اللغات الأكثر شعبية، مما يتيح لها تحليل جمل بأكملها في وقت واحد لمعرفة أفضل ترجمة مكتوبة.
ومن المثير للفضول هو أن هذا النظام يبدو وكأنه يستخدم تقنية ال”انتيرلينغوا” (Interlingua) وهي تمثيل مشترك للجمل التي لها نفس المعنى في لغات مختلفة للترجمة من لغة إلى أخرى.
ما يعني أنه يمكن أن يترجم بين زوج من اللغات التي لم يتم تدريبه قط على استخدامها.
مركز باحثي “غوغل برين” يقترح أن تقنيته الجديدة قد تتمكن أيضاً من تكوين نظام يمكنه الترجمة بين عدة لغات مختلفة.
بينما تستمر الترجمة الآلية بالتطور، يصبح من الصعب التكهن كيف يمكن للشبكات العصبية أن تكون حلاً ممكناً، حسب قول بهدنان «من الصعب جدا فهم ما يحدث في الداخل».
الترجمة: ليث اديب صليوة
التدقيق: أسامة القزقي
المصدر الأول
المصدر الثاني
