Önceleri, diller arası çeviri sadece insan beyninin gerçekleştirebileceği bir olgu olarak görülüyordu. Fakat; yapay zeka, makine öğrenmesi, makine çevirisi alanında son yıllarda ortaya çıkan gelişmelerle birlikte, YZ’nin kendi kendine öğrenebilme yeteneği MÇ alanında büyük yeniliklerin önünü açmıştır. Örneğin bir şirket tarafından geliştirilen YZ destekli çeviri hizmetleri, Çin’de yapılan video ve film çevirilerini büyük ölçüde etkilemiştir. Bu çeviri hizmeti yardımıyla, videoların ya da filmlerin altyazıları bir makine tarafından çevrilmektedir. Fakat yine de bir insanın gözden geçirmesi gerekmektedir.

 

 

 

 

 

 

 

 

Tatil planlarınızı yaptınız, valizleri topladınız, yurt dışına gidiyorsunuz. Fakat bir sorun var; dil bilmiyorsunuz. Bu sorun bazen çok can sıkıcı bir hale gelebilir. Bu sorun da ses tanıma ve YZ AR-GE projelerinde uzmanlaşmış olan bir şirketin, Çince ve 33 yabancı dil arasında iletişim kurabilmenize imkân sağlayan küçük mü küçük ama işlevi büyük bir “cep çevirmeni” ile büyük ölçüde ortadan kalkmışa benziyor. Şirket aynı zamanda commonsense reasoning (insan beynini simüle ederek günlük hayatta karşımıza çıkan sorunlara çözüm bulmak için YZ kullanımı), knowledge mapping (bir grup içinde bilginin nerede bulunabileceğini gösteren görsel yardımlar), machine reading (doğal dil işlemenin bir alt konusu) ve görüntü tanıma alanlarında da YZ çevirisini daha da iyileştirmek istiyor.

 

 

Peki Google Translate nasıl çalışıyor? GT’nin içinde çevirilerimizi yapan sihirli yaratıklar mı var?

Tabii ki hayır, ama bu da güzel olurdu. GT çeviri konusunda 2016 yılından bu yana daha farklı bir yaklaşıma sahip. Gelen güncelleme ile birlikte “İstatistiksel makine çevirisi” adı verilen bir sistemi uygulamalarında kullanmaya başladı. Bildiğiniz üzere dillerde birçok istisna oluyor. Hatta istisnaların da istisnaları oluyor. Bunu göz önünde bulunduran GT geliştiricileri, tek tek kuralları bir makineyi öğretmek yerine, GT’nin bir metni milyonlarca belge ile karşılaştırarak kuralları kendi kendisine öğrenmesini sağlamaktadırlar. Burada da görebileceğimiz gibi YZ/MÖ konseptleri baş göstermektedir. Daha sonra, bu milyonlarca metni analiz eden GT’ye çevirmek istediğiniz metni verdiğinizde, GT istatistiksel makine çevirisi tekniklerini kullanarak, şans eseri oluşamayacak, istatistik olarak anlamlı olan kaynak metin ve çeviri arasındaki modelleri (patterns) hesaba katıp çevirinizi yapmaktadır. GT bir model bulduğu zaman, bu modeli gelecekteki çevirilerde de kullanır. Böylece bir modeller zinciri ve sonucunda da oldukça zeki bir çeviri program haline gelir. Yani özetlemek gerekirse, ne kadar çok örnek metin, o kadar çok öğrenme. Ne kadar çok örnek metin, o kadar iyi çeviri.

 

Makine çevirisi için talep oldukça yüksek ve YZ da gün geçtikçe daha iyi işler başarıyor. Fakat “kusursuz çeviri”ye ulaşmak için hala uzun bir zaman gerekmekte. YZ çevirilerinin insan çevirilerini gereksiz kılacağını yönündeki söylentiler şu an için gerçek dışı gibi gözüküyor.