Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
www.skyeng.team
Численность
1 001–5 000 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре

Обновить
Комментарии 11
В 2015 году был такой перл. Англоязычные чуваки решили сделать перевод с русского (моего же перевода с японского). После этого предложения всё с ними было понятно.
image
Самое смешное, что одни товарищи потом этот английский перевод обратно перевели на русский.
Сейчас, кстати, по дефолту предлагает чуть урезанный вариант, но вторым вариантом именно будет это.
Из той же оперы (давным давно англичанка в институте рассказывала) перевода туда и обратно Out of sight, out of mind перевели как blind idiot. К чести гуглопереводчика вбил сейчас, перевод верный — С глаз долой, из сердца вон — в обе стороны.
Это значит – понимать переводимый текст, интерпретировать его. То есть, ни больше, ни меньше – обладать сознанием.

Хорошо вам. "Это значит понимать" — и вроде бы объяснили. А что значит понимать? Вот если текст простой и переведен хорошо — почему вы считаете, что вы текст поняли, а Гугл-переводчик — нет? Он же хорошо перевёл? (В случае плохих переводов и для живого человека можно сказать — не понял текст).


Полагаю, что Гугл-переводчик тексты "понимает" (что бы это слово ни значило), просто плохо. Он же необразованный, культурного контекста не знает.


Примеры у вас хорошие, спасибо. Ставлю на то, что следующий рывок в качестве перевода будет при объединении сетей — добавят сеть, которая будет распознавать контекст. То есть она просто будет знать культуру одного языка, а переводчик будет пользоваться двумя такими для помощи в переводе.

добавят сеть, которая будет распознавать контекст
Общий контекст задается выбором предметной области текста: технический, литературный, политический и тп. Это есть в некоторых системах перевода. Можно более подробный список сделать.
Формально смысл (как отношение) описывается с помощью семантических сетей связей понятий в данном языке. Их могут создавать специалисты из разных областей. Вот как ее прикрутить к нейросети переводчика?
Их могут создавать специалисты из разных областей.

Экспертные системы — прошлый век. Даже линейная регрессия точнее экспертов.


Вот как ее прикрутить к нейросети переводчика?

Прочитаем на хабре через пять лет. Кто-то обучит контекстную систему, прикрутит к переводчику, а на Хабре напишут статью про архитектуру.

Экспертные системы — прошлый век
Семантические сети более глобальные структура нежели эксп. системы. Эксп. системы это базы знания. К примеру Википедию с натяжкой, но можно считать некоторой расширенной эксп. системой, задаешь запрос на любую тему — получаешь ответ. Семантика в ней скорее ссылочная структура. Переходя по ссылкам можно установить смысл и связи исходного понятия.
Вот как-бы работал переводчик с семантической сетью, в случае перевода «этот роман написал лев толстой». Переводчик выдаст «this novell is written by a lion fat». Однако поиск по семантической сети для novell и written вполне вероятно мог привести к списку авторов в котором автор lion fat не значится. Далее сеть может запросить перевод фамилии автора, для пополнения списка. Если это реальный автор, то он появится в переводе, если нет, то в тексте перевода может остаться не переведенный фрагмент «лев толстой». Так честнее, чем абракадабра) Но может быть и по другому, если сем. сеть имеется не только для английского, но и для русского языка. Итак сеть установила, что в списке авторов писавших романы нет автора «lion fat». Тогда она обращается к русской сети с запросом по автору «лев толстой». Не проблема найти с учетом преобразования регистров, и передать англ. сети правильное написание «Лев Толстой», по которому уже найдется правильный перевод фамилии.
Да, пока такие сети связей понятий может построить только человек, это роднит их с экспертными системами. Посмотрим какие семантические сети построит ИИ, может совсем иные, чем человек, более глобальные и универсальные)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Да уж, лучше бы совсем без консенсуса, чем с таким.
«Понимание это узнавание» с треском разбивается об элементарные примеры. Вот я, допустим, понимаю, как работает код, который сегодня написал. Значит ли это только то, что я способен его узнать, если мне его покажут? Мне кажется, суть совсем не в этом. Намного интереснее то, что:
− я знаю, зачем он вообще есть;
− знаю, почему оно сделано именно так, а не любым из других способов;
− знаю его ограничения и допущения;
− имею представление о том, как его можно докрутить при тех изменениях постановки задачи, которые я могу спрогнозировать;
− имею неплохие шансы сообразить, как его переделать при тех изменениях постановки задачи, которые я спрогнозировать пока не могу;
−… и ещё куча аспектов.

Я в курсе, что все мы сейчас под впечатлением «чудес», принесённых той революцией в статистике, которую по недоразумению посчитали изобретением искусственного интеллекта. Понимание — не только узнавание, как бы нам ни хотелось досрочно рапортовать о решении задачи создания искусственного разума.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
пока не натравишь переводчик, возникают такие ляпсусы из-за регистра.
kemp vs KEMP
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.