Tech Talk: Как ИИ может переводить текст и речь в реальном времени?

от

Вам нравится то, что вы читаете? Добавьте TopMob в избранное в Google Поиске, чтобы всегда получать самые свежие новости, обзоры и статьи прямо к вам.

"Просто покупай индекс", говорили они. "Это надежно". Здесь мы обсуждаем, почему это не всегда так, и как жить с вечно красным портфелем.

Поверить в рынок

Добро пожаловать в Tech Talk! Каждую неделю мы изучаем технологии, которые мы используем каждый день, объясняя, как они работают, простым и понятным способом. Мы разбираем сложные гаджеты, чтобы каждый мог понять основы их работы и причины.

Технологии иногда могут быть сложными, но мы можем разобраться в них вместе и сделать их более понятными.

Вполне нормально, если вас не интересуют технические детали. Ваши устройства предназначены для того, чтобы вы получали от них удовольствие, и это самое главное. Но кто знает, возможно, вы даже приобретете новый навык по пути!

¿Cómo funciona?

В середине 1950-х годов правительство США финансировало проект, известный как эксперимент Georgetown-IBM, для автоматического перевода русского языка на английский. Эта ранняя работа дала толчок десятилетиям непрерывного развития в области машинного перевода, поскольку возможность мгновенно преобразовывать языки всегда была весьма ценной.

Машинный перевод начался с базовых систем, основанных на правилах, но теперь превратился в мощные Большие Языковые Модели. Эти модели используют огромные объемы данных, чтобы обеспечить перевод с использованием ИИ на повседневных устройствах, таких как смартфоны. Это значительное улучшение и дает впечатляющие результаты, но понимание лежащего в основе процесса является ключевым.

Перевод в реальном времени с помощью ИИ кажется мгновенным, но на самом деле это удивительно сложный процесс. Это похоже на быструю эстафету, в которой участвуют три ключевые технологии ИИ: сначала, Автоматическое Распознавание Речи (ASR) преобразует произнесенные слова в текст; затем, Обработка Естественного Языка и Нейронный Машинный Перевод (NLP & NMT) переводят этот текст на другой язык; и, наконец, Преобразование Текста в Речь (TTS) преобразует переведенный текст обратно в произнесенные слова. Понимание каждого из этих шагов раскрывает, как эта технология творит свою магию.

Автоматическое распознавание речи

Начинается с речи. Искусственный интеллект функционирует как удивительно хороший слушатель, мгновенно преобразуя устную речь в письменный текст.

Этот сервис выходит за рамки базовой транскрипции. Это интеллектуальная система, которая удаляет нежелательные шумы, понимает различные способы речи и улавливает даже незначительные изменения в тоне и акценте. Представьте себе это как гораздо более мощную версию преобразования речи в текст, похожую на Google Translate, но она работает мгновенно, обрабатывая речь небольшими фрагментами, вместо того, чтобы требовать завершения целого предложения.

Обработка естественного языка & Нейронный машинный перевод

После того, как текст будет расшифрован, система тщательно его анализирует. Это включает удаление ненужных слов, таких как ‘um’ и ‘uh’, добавление пунктуации и, что крайне важно, понимание общего смысла и ситуации.

Эта система выходит за рамки простой замены слов. Она понимает истинный смысл предложения, используя передовые Transformer-модели для понимания тонких нюансов языка.

После подтверждения своего понимания, система создает перевод, который стремится быть как точным, так и звучать естественно для носителя языка.

Преобразование текста в речь

Наконец, переведенный текст оживает и преобразуется обратно в произносимые слова.

Искусственный интеллект проделал долгий путь в создании реалистичной речи. Помните, как роботизированно и плоско звучали компьютерные голоса? Теперь, системы преобразования текста в речь на основе ИИ стремятся звучать так же естественно, как человек, с правильной тональностью, темпом и даже эмоциями. Удивительно, но эта выразительность на самом деле помогает нам понять сообщение, даже если ИИ не идеален.

Всё это происходит невероятно быстро, что делает взаимодействие естественным и похожим на реальный разговор. Это достигается благодаря продвинутому глубокому обучению, постоянному совершенствованию и непрерывной работе над тем, чтобы система лучше понимала, что вы имеете в виду.

Но ничего не идеально.

Хорошее и плохое

Многих людей впечатляют инструменты перевода с использованием ИИ. Они популярны, потому что предлагают доступный и простой способ понимать языки, которые мы не знаем, будь то то, что мы читаем или слышим.

Поскольку у большинства людей уже есть устройства, такие как смартфоны и беспроводные наушники, эта технология широко доступна. Эта простота доступа может заставить нас упустить из виду потенциальные проблемы, связанные с использованием ИИ для мгновенного перевода разговоров между людьми.

Искусственный интеллект часто испытывает трудности с пониманием нюансов человеческого общения. Сарказм, юмор и выражения, уникальные для разных культур, могут быть сложны для понимания компьютерами – и иногда даже для людей! Идиомы, такие как ‘kick the bucket’, или новый сленг, такой как ‘Skibidi Rizz’, теряют свой смысл, если машина не понимает намерений говорящего и ситуацию, в которой он находится.

Окей, так что перевод действительно быстрый и довольно потрясающий, но я заметил небольшую задержку. Он пытается понять, когда ты *закончил* говорить – они называют это ‘обнаружение фрагментов’ – и иногда он ошибается. Это приводит к этим странным паузам или, что еще хуже, он начинает переводить, пока ты еще не закончил, что может исказить смысл. Он близок к переводу в реальном времени, но пока еще не идеален.

Искусственные интеллекты также могут быть предвзятыми. Они учатся на той информации, которую им предоставляют, а эта информация часто содержит существующие общественные предубеждения, связанные с полом, расой и даже тем, как люди говорят. Это может привести к тому, что ИИ будет делать стереотипные предположения – например, автоматически ассоциировать врачей с мужчинами, а медсестер с женщинами. Проблема усугубляется, когда данные, используемые для обучения ИИ, сильно смещены в сторону определенной группы, например, мужчин в возрасте 18-40 лет, поскольку это может привести к ограниченному и культурно нечувствительному взгляду, который не учитывает различные точки зрения.

Хотя машинный перевод совершенствуется, он не может заменить человеческих переводчиков, особенно в критически важных областях, таких как право и медицина. Машинам не хватает культурной осведомленности и эмоционального интеллекта, которые люди привносят в процесс.

Искусственный интеллект в переводе наиболее эффективен, когда он помогает людям, а не пытается их заменить. Хотя технология машинного перевода постоянно совершенствуется, всегда будут вещи, которые переводчики-люди делают лучше.

Смотрите также

2025-10-10 17:55