Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Тренды

Google преодолела технологические проблемы и подключила к нейросети свой сервис переводов Google Translate. Это позволило сразу же сократить количество ошибок в переводах — в паре китайский-английский число неточностей уже уменьшилось на 60%. А все потому, что новая система GNMT воспринимает предложение как единое целое, а не как серию разрозненных слов и словосочетаний.

Алгоритмы и глубокое машинное обучение Google Translate использовал и ранее, но системы были далеки от совершенства и применялись лишь в отдельных случаях — например, для перевода официальных документов. Теперь нейросеть Google Neural Machine Translation (GNMT) стала доступна всем пользователям сервиса, правда пока только при переводе с китайского на английский язык. Этот сегмент пользуется большой популярностью — ежедневно через программу проходят 18 млн переводов.

Со временем Google обещает добавить поддержку всех 10 000 языковых пар, которые на данный момент доступны в Google Translate.

Как отмечают представители Google, нейросеть GNMT работает настолько точно, что теперь машинный перевод практически не отличается от перевода, выполненного профессионалом. Раньше Google Translate переводила отдельные слова и фразы в предложениях, а теперь алгоритм смотрит на текст как на единое целое. В основе системы лежит долгая краткосрочная память (LSTM), которая напоминает по своему принципу работы память у человека. Благодаря LSTM программа может переводить конец предложения и помнить при этом, что было в начале.

Эта технология была известна и раньше, но скорость ее работы оставляла желать лучшего. Google удалось ускорить процесс за счет использования интегральных схем Tensor Processing Unit (TPU), созданных специально для машинного обучения.

GNMT интеллектуально анализирует предложения и делит их на смысловые словарные сегменты. Во многом этот процесс напоминает распознавание изображений по отдельным пикселям.

При переводе с китайского на английский количество ошибок в переводе сократилось на 60%, и это не предел. В Google отмечают, что в некоторых случаях машинный перевод по точности сопоставим с работой, выполненной человеком. Испытать работу системы можно уже сегодня — достаточно попробовать перевести что-либо с китайского на английский язык.

В блоге Google подчеркивается, что GNMT пока далека от совершенства — она все еще может пропускать слова и неверно переводить имена и редкие термины, а также воспринимать предложения в отрыве от контекста. Тем не менее, разработка Google указывает на очевидные преимущества нейронного перевода перед традиционным машинным.

Нейросети становятся все ближе к пользователям. Недавно приложение SwiftKey на Android стало использовать нейронные сети для большей точности предикативного набора. Система воспринимает слова как часть кода и предлагает наиболее подходящие варианты для его завершения. Нейросети также используются для распознавания изображений лиц по воспоминаниям, определения возраста человека по анализу крови, имитации звуков и речи.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Мнения
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
Мнения
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы