スマートテクノロジーは翻訳業界をどう変えるのでしょうか?

翻訳者 | 崔昊

評者 | 孫樹娟

冒頭

今日の社会は言語とテクノロジーの急速な発展段階にあり、言語とテクノロジーの変化は、テクノロジー 衝突は避けられない。衝突はすでに起こっており、我々はただほこりが落ち着くのを待っているだけだとさえ言う。デジタル化、モノのインターネット、人工知能と機械学習、さらにはスマートフォン、音声認識、インターネットとソーシャルメディアの導入など、これらすべてのテクノロジーは私たちの生活に貢献してきました。

すべてのテクノロジーの中で、人工知能は業界で最も広く使用されています。今日は、大きな変化を遂げている翻訳業界についてお話します。企業間のボーダーレスなコミュニケーションにより、言語の壁がなくなりつつあります。機械翻訳 (MT) は古くから存在していましたが、人工知能の適用により翻訳のリアルタイム性と使いやすさが大幅に向上し、前例のない成果が得られました。人工知能の適用は、文脈や言語の詳細を高精度で統合するなど、多くの利点をもたらします。

あなたが翻訳業界に従事しているか、テクノロジー業界に従事しているかに関係なく、この記事があなたにインスピレーションを与えることを願っています。基本的な質問から始めましょう: 2 つのもの (言語サービスとテクノロジー) が競合すると何が起こるでしょうか?リアルタイム翻訳テクノロジーはどのようにして入手するのでしょうか。

翻訳業界の展望

インテリジェントテクノロジーの発展と翻訳へのその浸透により、翻訳業界の発展は大きく促進されました。実際、翻訳業界の価値は 2020 年に 393 億 7000 万ドルで、2028 年までに 462 億 2000 万ドルに達すると予想されています。このデータ以外にも、技術翻訳エンジンの導入と機械翻訳への移行が翻訳分野に革命をもたらしました。その結果、2019 年には世界的に機械翻訳が人間による翻訳を上回りました。

リアルタイム翻訳技術とは何ですか?

名前が示すように、リアルタイム翻訳テクノロジー (RTT) は、あらゆるタイプのコンテンツをある言語から別の言語に即座に翻訳できるテクノロジー主導の翻訳ソリューションを指します。文字通り、あらゆる種類のコンテンツに翻訳できます。なぜなら、今日のテクノロジーはテキストを翻訳するだけでなく、音声の翻訳にも役立つからです。テクノロジーを使用すると、音声翻訳、オブジェクト検出、テキスト翻訳、画像翻訳などを行うことができます。 RTTは個人だけでなく企業にとっても、言語のギャップを埋めながらコミュニケーションの質を向上させるのが特徴です。

企業の観点から見ると、翻訳プロバイダーはサービス内で API を提供し、CMS 管理やカスタマー サポートなどの内部プロセスや顧客コミュニケーション システムをカバーできるようになります。

人間による翻訳をサポートする翻訳ソフトウェアは、強力なレベルのインテリジェンスを備えており、過度な編集を行わずに翻訳サービスを提供できます。最新のリアルタイム翻訳ソフトウェアは、最新のニューラル機械翻訳 (NMT) を利用しています。機械学習アルゴリズムとパターン認識ソフトウェアは単語と音を識別し、ニューラル ネットワークと深層学習システムは文脈とフレーズに基づいて音声を評価します。その後、データはコード化され、変換されます。高い処理能力を備えた RTT ツールは、数百万ページから抽出された単語からデータベースを作成できます。プロセス全体にかかる時間はわずか 2 ～ 5 秒で、精度は 85% です。

翻訳における人工知能の役割: どのように機能するのでしょうか?

多くのテクノロジーが業界、特に音声対話テクノロジーに依存する翻訳業界に大きな影響を与えています。この場合、AI はテキスト、音声、グラフィックス、さらには道路標識などのさまざまな形式で即時翻訳を提供できます。 AI は、翻訳が必要な大量のテキストや音声を管理できるようになりました。

人工知能はニューラル ネットワークに基づいており、単語だけではなくフレーズ全体を翻訳し、単語間の関係も考慮して翻訳の精度を向上させます。ニューラル機械翻訳 (NMT) を使用すると、AI は過去の翻訳経験から継続的に学習し、単語の使用方法、フレーズの構造、言語表現の目的を状況に応じて理解します。このアプローチは、翻訳ジョブを完了するために使用するメモリとデータが少ないため、これまでに使用されたどの手法よりも成功しています。すべての翻訳は相互に接続されており、後続の音声またはテキストに文脈上の参照を提供するため、翻訳の精度が向上します。

人工知能は、自然言語処理、画像認識、予測、推奨エンジンなどの複数のテクノロジーによって舞台裏でサポートされています。単語であれテキストであれ、あらゆる翻訳は次の段階を経ます:

データ収集 - AI スタックから。

データ ストレージ- 通常はクラウド テクノロジーを使用して、ビッグ データ ストレージに高速アクセスします。

データ処理と分析 機械学習、深層学習、自然言語処理、感情分析、画像認識、推奨エンジンが含まれます。そして、サードパーティ API を通じてサービスを呼び出します。

データ出力とレポート機能——ニーズに応じて、音声コピー、音声翻訳、テキスト形式など、さまざまな形式で出力できます。

テクノロジー (AI と NLP) は人間による翻訳にどのように役立ちますか?

言語翻訳における人工知能の応用は、企業と個人の両方に利便性をもたらし、翻訳作業をより適切かつ迅速に実行できるようにします。

継続的な進歩

AI 主導のニューラル機械翻訳は、過去の翻訳経験と言語資産を活用して、フィードバックを得ることにより継続的に学習し、開発します。これは、翻訳ツールを使えば使うほど賢くなり、結果がより正確になることを意味します。

さまざまなニーズに対応した特定の語彙

高度な AI エディターに含まれる用語データベースのおかげで、用語をカスタム メタデータで整理することで用語を効率的に処理できます。メタフィールドを使用して用語をインポートするか、新しいフィールドを作成して翻訳の一貫性を高めます。この利点は、技術翻訳や専門的なコンテンツでは非常に重要です。

時間と費用対効果

大きなドキュメントを 100% の精度で翻訳する必要がない場合は、機械翻訳が最適な選択肢です。 AI による翻訳の改善により、編集後のプロセスが容易になり、手動翻訳のコストと時間が削減されます。

人工知能は人間の翻訳に取って代わるのでしょうか?

進歩は止められません。実際、情報が入手できなかった時代に戻りたい人はいません。 「翻訳業界やその他の業界など、一部の業界では人工知能が人間に取って代わるのでしょうか? 答えはノーです。」

人工知能がどれほど賢くて高速であっても、テクノロジーにとって良くない 共感がない。 99% の精度があっても、翻訳を完璧にするには 1% の人的労力が必要です。私たちにできることは、効率的で高速なテクノロジーを使用して生活をより快適にすることです。

翻訳者紹介

Cui Hao は、51CTO コミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャに 18 年の経験と、分散アーキテクチャに 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。

原題: How Are Smart Technologies Changeing the Translation Industry? 、著者: Anahit Ghazaryan

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