Gadgetshowto
Microsoft har meddelat att de kommer att implementera artificiell intelligens (AI) och djupa neurala nätverk för att förbättra språköversättning i realtid för tre av de mest använda språken i subkontinenten - hindi, bengali och tamil. Användningen av djupa neurala nätverk förväntas ge mer exakta och naturliga översättningar, vilket skulle vara en välkommen lättnad för alla som försökt översätta ett främmande språk till ett indiskt språk, bara för att hitta konstiga, onaturliga och ofta, uppenbart felaktiga översättningar.
I ett pressmeddelande som släpptes vid tillfället sa Sundar Srinivasan, chef för AI och forskning vid Microsoft Indien, att ”Microsoft firar mångfalden av språk i Indien och vill göra det stora Internet ännu mer tillgängligt. Vi har stöttat indiska språk i datorer i över två decennier, och på senare tid har vi gjort betydande framsteg när det gäller röstbaserad åtkomst och maskinöversättning över olika språk. ".
Om du talar något av de tre ovan nämnda språken och är intresserad av att testa Microsofts AI-drivna översättningar, kan du gå vidare till webbplatsen Bing Translate för att se Microsofts neurala nätverksdrivna översättningar i aktion. Den nya tekniken implementeras också i företagets Microsoft Translator-app som finns på både Andriod och iOS. Tekniken kommer också att användas för att förbättra översättningar på Skype, liksom olika Office 365-program, som Word, Excel, PowerPoint och Outlook.
Jag personligen försökte översätta det första stycket i denna artikel till bengalska (med Bing Translate), och resultaten var lika förvirrande och obegripliga som någon översättning till ett indiskt språk någonsin har varit. Om du undrar hur det jämförs med Google Translate och är bekant med bengalska, ta en titt på jämförelsen sida vid sida nedan. Observera att det är en sammansatt bild med översättningen från Google till höger och översättningen från Bing längst ner.
Även om det inte verkar finnas någon stor skillnad mellan de två i detta skede, är det här att notera att med djupa neurala nätverk kommer översättningarna sannolikt att förbättras drastiskt med tiden, eftersom tekniken har förmågan att ta hänsyn till konto ”Begrepp som kön (feminin, maskulin, neutral), artighetsnivå (slang, avslappnad, skriftlig, formell) och typ av ord (verb, substantiv, adjektiv)”.
Som nu ser ut kommer dock översättningar till och från indiska språk att fortsätta att vara otillfredsställande trots att topp 6-indiska språk är bland de 20 mest använda språken i världen. Det är för att "Det finns inte tillräckligt med material på Internet som vi kan använda för att träna systemet", enligt Krishna Doss Mohan, Senior Program Manager, Microsoft India.
Förhoppningsvis, när den större indiska befolkningen börjar använda internet, har vi mer folkligt innehåll som skulle hjälpa till att träna dessa djupa neurala nätverk för att ge bättre översättningar framöver.
