
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.
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 контекстОбщий 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 векСемантические 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)
«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.
Хм…
kemp vs KEMP
Для чего и для кого годится машинный перевод?