Искусственный интеллект против машинного обучения: в чем разница

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) занимается созданием машин, которые могут имитировать человеческий интеллект. Цель ИИ состоит в том, чтобы машины копировали людей, выполняя задачи, обучаясь и решая проблемы.

Что удивительно в ИИ, так это то, что его не нужно предварительно программировать. Машина использует сложные алгоритмы, которые могут работать полностью автономно благодаря своему интеллекту. ИИ позволяет компьютерам использовать математику и логику, чтобы стимулировать человеческое мышление при изучении новой информации и принятии решений.

Искусственный интеллект больше не является чем-то футуристическим, но сегодня он является частью большинства устройств, которые мы используем ежедневно. Вы можете найти его во всех распространенных интеллектуальных устройствах и системах, таких как Siri, Alexa и других. 

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это отрасль искусственного интеллекта. Оно не позволяет машинам имитировать человеческий интеллект, но позволяет учиться на прошлых данных и опыте. Как и ИИ, машинное обучение не требует предварительного программирования. Система использует огромные объемы данных для получения точных результатов или прогнозов на основе этих данных. Чем больше данных обрабатывает система, тем больше она обучается и тем лучше становится. 

Машинное обучение работает только для конкретных областей, а не для смешанных данных. Например, если мы создаем модель машинного обучения для распознавания речи, она будет работать только для распознавания чьих-то разговоров и ничего больше.

Как и в случае с искусственным интеллектом, мы ежедневно сталкиваемся с машинным обучением. Алгоритмы поиска Google, спам-фильтры электронной почты и многие другие системы работают на ML.

Мл и Ай в переводе

Зная, насколько сильно переводчики-люди боятся ИИ, достаточно, чтобы понять, насколько он силен в переводческой отрасли. Многим людям интересно, смогут ли технологии искусственного интеллекта превзойти переводчиков-людей и сделать их устаревшими.

В статье Forbes Офер Шошан, генеральный директор One Hour Translation (теперь Blend), сказал, что 50% работы, выполняемой переводчиками-людьми, будет заменено автоматическим переводом .

Но почему ИИ настолько силен, когда дело доходит до перевода? Технология отслеживает закономерности и тенденции в наборах данных только для того, чтобы сравнить эти закономерности и найти идеальное решение для конкретной ситуации. Языки — это не что иное, как большие наборы данных со словами и их значениями, регулируемые точными правилами их использования.

Ай использует NMT, чтобы учиться и совершенствоваться с течением времени. Эта система может постоянно учиться и самосовершенствоваться, используя большую нейронную сеть. Он совершенствуется и учится на каждой задаче перевода.

Но где машинное обучение непосредственно участвует в переводе? Как уже объяснялось, машинное обучение учится на основе анализа больших наборов данных. Чем больше вы переводите, тем точнее будет ML. Отличным примером может служить самовнушение. На основе изученных шаблонов машинное обучение предлагает и дополняет слова в процессе перевода.

ИИ применяет машинное обучение к языкам. Но поскольку ИИ имитирует человеческий интеллект, он не только переводит слово за словом, но и понимает:

• Сленг
• Тон голоса
• Структура сложного предложения
• Шутки.

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта и машинного обучения

Как видите, ИИ приносит много преимуществ переводу. Некоторые из этих преимуществ включают в себя:

• Скорость перевода. ИИ может выполнить несколько переводов на многие языки за доли секунды. Таким образом, переводчики могут избежать медленного и жесткого процесса перевода и сосредоточиться только на постредактировании контента.
• ИИ может оказать незаменимую поддержку переводчикам-людям. От ускорения рабочего процесса с помощью самовнушения до мгновенной обратной связи по тексту.
• И последнее, но не менее важное: искусственный интеллект может значительно сократить накладные расходы. Особенно, когда речь идет о переводе больших объемов контента на несколько языков. Вместо того, чтобы нанимать армию переводчиков, ИИ может выполнить всю работу мгновенно. Остаётся только контроль качества, а не полноценный перевод с нуля. 

Когда дело касается ИИ, здесь не только солнечный свет и радуга. Некоторые из минусов использования ИИ включают в себя:

• Машины могут превзойти людей, когда дело доходит до повторяющейся работы, но они никогда не превзойдут человеческую креативность и индивидуальность. Таким образом, ИИ может создавать скучные тексты, которые не интересны и не интересны для чтения.
• ИИ также будет производить контент более низкого качества , чем профессиональный и опытный переводчик. Хотя ИИ работает быстрее, компаниям все равно понадобится переводчик-человек для публикации и редактирования контента, прежде чем показывать его публике.
• Машины будут бороться с отраслевым жаргоном и сложными текстовыми структурами. Использование ИИ для таких текстов, как технические руководства, не даст вам идеальной точности. 
• ИИ не учитывает культурные различия. Иногда две нации имеют один и тот же язык, но разные культуры. Когда один перевод может быть очень интересным и интересным для одной культуры, он может быть оскорбительным для другой.  

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения подходит не для каждого случая перевода. Эта технология не является универсальным решением для перевода, а является помощником переводчиков-людей. Таким образом, использование возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения лучше всего подходит для:

• Внутренняя документация глобальных команд. Работа в многонациональной команде означает, что языковые навыки людей будут различаться, и некоторые могут недостаточно хорошо понимать официальный язык. Технология устранит языковой барьер благодаря мгновенному переводу. 
• Внешняя документация с различными заинтересованными сторонами и клиентами. ИИ обеспечит более плавное и эффективное общение без постоянной необходимости в переводчике-человеке. Например, ИИ будет переводить обзоры продуктов, чтобы помочь клиентам со всего мира понять, что говорят другие покупатели.
• Онлайн-обслуживание клиентов. Использование возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения позволит брендам взаимодействовать с клиентами, независимо от того, на каком языке они говорят. 
• Управление проектом локализации . Компании могут автоматизировать создание контента и контролировать рабочий процесс с помощью ИИ.

Заключение

Искусственный интеллект и машинное обучение находятся на подъеме и навсегда изменят переводческую индустрию. Использование возможностей этой технологии позволяет переводчикам работать быстрее и эффективнее. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более мощными и становятся частью всех аспектов нашей жизни.

Linguana — это многоязычный SAAS только для Webflow, основанный на возможностях искусственного интеллекта. Использование возможностей искусственного интеллекта и машинного перевода позволяет каждому бренду с легкостью обеспечить присутствие в Интернете за рубежом. Локализуйте свой веб-сайт и контент, не полагаясь на внешнюю помощь. 

Часто задаваемые вопросы

Где используется машинное обучение?

Машинное обучение используется в таких случаях, как поисковые системы Google, спам-фильтры в почте, автопредложение в социальных сетях, банковское программное обеспечение для обнаружения необычных транзакций, распознавание голоса и многое другое.

Какой тип ИИ используется для перевода?

Тип Ai, используемый для перевода, называется машинным переводом. Он преобразует текст с исходного языка в целевой язык. 

Заменит ли ИИ переводчиков-людей?

ИИ никогда не заменит людей-переводчиков. Несмотря на то, что ИИ обладает мощью, он не может уловить нюансы, возникающие из-за различных грамматических правил, семантики, синтаксиса и культурных влияний каждого языка.