Цитаты из книг автора «Яна Хлюстова»

Одним из самых известных устройств, обеспечивающих устный синхронный перевод, можно по праву назвать беспроводные наушники Timekettle, неоднократно получавшие премии на выставках инновационной электроники. Эти наушники выпускаются в разных моделях, самая продвинутая из которых обеспечивает настоящий синхронный перевод. Если есть подключение к интернету, Timekettle работают с 40 языками и 93 акцентами. Без доступа к сети наушники переводят с английского на китайский, японский, корейский, испанский, французский, немецкий и русский языки и обратно. Заряда батареи хватает на 12 часов работы. Наушники функционируют в четырех режимах. Первый предназначен для синхронного перевода: собеседники выбирают в приложении нужную языковую пару, берут себе по наушнику, и речь каждого говорящего воспроизводится в другом динамике на нужном языке. Второй режим работает как последовательный перевод: человек нажимает на наушник, говорит, снова нажимает на наушник, и его фраза звучит в динамике собеседника. Третий режим позволяет быстро перекинуться с собеседником парой слов — наушники улавливают вашу речь, переводят ее на нужный язык и воспроизводят перевод через динамик смартфона или текстом на его экране. Отвечать нужно в микрофон смартфона, а вы услышите перевод в ваших наушниках. Четвертый режим работает почти как

Выходит, если понять, из чего состоит язык, и правильно определить нужные кусочки такого языкового конструктора, можно научиться переводить даже с вымышленных языков, в которых не так много описанных автором слов, но мы при этом можем предположить, как новые слова могли бы выглядеть. По этой же логике "Яндекс" научил свой переводчик работать с эльфийским языком»

разбираются в них без надзора или вознаграждения, а затем используют эту информацию в качестве опорной. Ян Лекун, один из исследователей таких моделей, сравнивает этот тип обучения с приобретением здравого смысла. Например, если дать алгоритму доступ к миллионам видео на YouTube, он сможет составить некое представление о мире: «поймет», что существуют одушевленные и неодушевленные объекты, у первых есть разные типы поведения и так далее. Самоконтролируемые модели считаются перспективными и для обработки языка, в частности для ведения диалогов с пользователем — из них могут получиться хорошие чат-боты и «умные» помощники.

При обучении с подкреплением нейросеть ищет пути достижения определенной цели или улучшения производительности системы, причем чем эффективнее предложенный метод, тем большую «награду» получает модель. Постепенно нейросеть «понимает», какие ее предложения признаются хорошими, и пытается их развивать и улучшать. Третий вариант — самоконтролируемое обучение без подкрепления — представляет собой процесс, в ходе которого алгоритмы получают огромные объемы неразмеченных данных и

Есть и другие типы обучения, которые занимают промежуточное положение между этими двумя: обучение с частичным привлечением учителя, обучение с подкреплением, самоконтролируемое обучение с подкреплением. Первый вариант применяется, когда готовить полноценный обучающий массив слишком долго и дорого, — тогда человек размечает небольшое количество данных, и модель использует их вместе с неразмеченными. Этот метод распространен в анализе медицинских изображений, например сканов МРТ.

Процесс обучения нейронной сети похож на то, как приобретает новые знания человек. Выделяют два основных типа обучения: с учителем и без него.

Системы пословного перевода. Как следует из названия, они переводят отдельные слова, минимально их изменяют и формируют конечный текст. Качество такого перевода не самое высокое, но эти системы вполне можно использовать для ускорения работы переводчиков-людей. Трансферные системы. Они анализируют исходное предложение, переводят отдельные слова, определяют их функции, а затем собирают новое предложение на целевом языке с учетом его грамматики. Интерлингвистические системы. В них используется язык-посредник — так называемая интерлингва. Ее функции — формальное, абстрактное представление смысла исходного высказывания, которое показывает логические связи между отдельными элементами фразы.

Logos и Systran — первые и самые крупные, но, конечно, далеко не единственные системы, в которых использовался перевод на основе правил.

В 2018 году Скотт выпустил книгу «Перевод, мозг и компьютер»

BabelFish («Вавилонская рыбка» — в честь существа из романа Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Рыбку можно было вставить в ухо, и она транслировала перевод с любого языка прямо в мозг своему хозяину).