
Специалисты
по искусственному интеллекту из Google
представили новую систему
машинного перевода, которая основана
на принципах глубинного обучения. По
формальным оценкам и по мнению опрошенных
добровольцев, точность перевода системой
существенно выше, чем у существующих
аналогов, хотя и не достигает пока
точности живых переводчиков. Описание
системы выложено в виде препринта в
базе arXive.org.
Точный машинный
перевод с одного языка на другой является
одной из классических задач в области
искусственного интеллекта. Пока
существующие системы не способны
конкурировать с живыми переводчиками,
однако быстро их догоняют. За последние
годы точность перевода существенно
выросла за счет применения продвинутых
методов машинного обучения, развития
параллельного вычисления на графических
процессорах и появления большого
количества баз данных с текстами на разных языках, которые могут служить в
качестве обучающей выборки. 
Популярные
системы машинного перевода можно грубо
разделить на традиционные, основанные
на переводе отдельных фраз, и на более
новые, основанные на нейронных сетях,
учитывающих не только типичное значение
фразы, но и ее контекст. Нейронные сети,
которые используются в этом последнем
случае, чаще всего относятся к классу
рекуррентных, их основным отличием
является то, что их ответ зависит не
только от поступающих на вход данных,
но и от предыдущего состояния сети. Это
позволяет системам «помнить» о том, что
они «видели» раньше, и учитывать это при
выборе того или иного ответа. Грубо
говоря, именно это позволяет системе
понимать, что при переводе фразы «тугой
лук» второе слово не следует трактовать
как onion — на
это намекает первое слово исходной
фразы, которое должно изменить состояние
нейросети. При
этом программисты не обязаны заранее
указывать или даже знать правила сочетаемости слов друг с другом,
этому нейросеть учится самостоятельно
на базе готовых текстов.
