Нейросети в машинном переводе: преимущества и затраты на разработку ИИ-решений
Нейросети плотно вошли в нашу повседневную жизнь. Мы то и дело слышим, как кто-то говорит: искусственный интеллект создал.. искусственный интеллект перевел…нейросети нарисовали…
Как пишет издание Reuters, инвестиции в разработку искусственного интеллекта с апреля по июнь 2024 года выросли до 24 миллиардов долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего квартала — это свидетельствует о растущем интересе к новой технологии.
Числовые данные демонстрируют, что создание передового ИИ решения, наподобие ChatGPT, требует колоссальных инвестиций в вычислительные мощности и экспертные команды.
Поэтому возникает закономерный вопрос: окупаются ли такие вложения? Стоит ли вкладывать средства в перевод с искусственным интеллектом, если человеческая экспертиза все еще может быть более точной?
Преимущества ИИ решений
Одной из ключевых сфер применения технологий ИИ является машинный перевод. По оценкам экспертов, машинный перевод составляет около 20-25% от всех практических применений ИИ-решений в различных отраслях.
С появлением достижений в нейробиологии и обработке естественного языка пришло понимание того, что машинный перевод может быть реализован на нейросетевых моделях и их глубинном обучении. Нейронный машинный перевод стал одним из передовых подходов для решения разнообразных переводческих задач.
Перевод на нейросетях характеризуется более высокой точностью, по сравнению с другими моделями машинного обучения. Основные преимущества нейронного машинного перевода это:
Скорость и эффективность
ИИ-переводчики способны обрабатывать большие объемы текста значительно эффективнее, чем профессиональные переводчики. Это позволяет существенно сократить время и финансовые затраты на перевод.
Доступность и масштабируемость
Перевод с искусственным интеллектом работает со многими, даже редкими, языками одновременно и может быть доступным 24/7. Это особенно полезно для компаний, работающих на глобальных рынках.
Последовательность и точность
Нейронные машинные переводчики обеспечивают высокую согласованность перевода, поскольку они применяют единые алгоритмы и модели. Это помогает избежать ошибок и неточностей, которые могут возникать при человеческом переводе.
Снижение затрат
Хотя первоначальные инвестиции в разработку ИИ-системы могут быть высокими, в долгосрочной перспективе они могут существенно сократить расходы на перевод по сравнению с использованием человеческих экспертов.
Подробнее об истории развития технологии нейронного машинного перевода можно почитать в следующей статье.
К ведущим нейронным переводчикам со своим функционалом относят популярные сейчас Google Переводчик (Google Translate), Lingvanex, Microsoft Translator, DeepL Translator и др. Они используют технологии глубокого обучения для автоматического перевода текстов.
Чтобы достигнуть такого качества, ИИ компании несут существенные затраты на разработку и поддержание высококачественных нейросетевых моделей перевода. По прогнозам Gartner, к 2025 году глобальные инвестиции в ИИ достигнут 200 миллиардов долларов, а объем рынка ИИ увеличится на 154% и достигнет 14,7 млрд долларов. Регулярное обновление моделей, поддержка многоязычности, интеграция с другими сервисами — все это требует постоянных расходов.
Отчасти поэтому в сфере разработки ИИ-решений иногда можно услышать скептические голоса. Так, в 2023 году известный инвестор Том Ловерро призвал ИИ разработчиков сокращать расходы, ожидая «массового вымирания» стартапов. Сложно сказать, что это было: попытка оказать давление на компании с целью снижения расходов или чрезмерная осторожность и опасение “перегрева ИИ рынка”?
Выбор между нейросетями и человеческими переводчиками: осторожный оптимизм
Несмотря на высокие затраты, связанные с разработкой и поддержанием качественных систем машинного перевода, долгосрочные перспективы этого рынка остаются многообещающими.
Согласно отчету, подготовленному Mordor Intelligence, объем мирового рынка систем машинного перевода достигнет $2,4 млрд к 2028 году, при среднегодовом темпе роста 19,5% в период с 2023 по 2028 годы.
Разработчикам ИИ-решений необходимо постоянно работать над использованием более совершенных методов обучения нейросетей, автоматизацией процессов сбора и обработки данных, а также интеграцией с другими сервисами.
Профессиональные переводчики не исчезнут из нашей повседневной жизни. Человеческий фактор будет сохранять за собой важную роль, особенно в ситуациях, требующих глубокого понимания контекста, нюансов языка и высокой точности перевода.
Вывод
Проведя анализ всех исходных данных, можно сказать, что перспективы развития технологий машинного перевода остаются многообещающими. Ключом к достижению окупаемости ИИ затрат будет разумное сочетание возможностей машинного перевода, основанного на нейросетях, и человеческих переводчиков, когда каждый из них используется в тех областях, где он наиболее эффективен.
Что касается, ИИ компаний, учитывая глобальный объем рынка машинного перевода, им придется постоянно работать над повышением своей эффективности и оптимизацией расходов, в то время как инвестиции в ИИ технологии по прогнозам, будут только расти.