Czy wiesz, że obecnie 65%klientów preferuje treści w swoim ojczystym języku? A 40 procent klientów nie zamówiłoby produktu ze strony internetowej w języku innym niż ich ojczysty. Ponieważ firmy rozszerzają swoją działalność na nowe regiony, ważniejsze niż kiedykolwiek jest, aby ich instrukcje techniczne były tłumaczone na kilka języków, aby mogły lepiej wyjaśnić użytkownikom swoje usługi, aby zaspokoić potrzeby globalnej publiczności.
Eliminacja barier językowych poprawia podróż kupujących niebędących rodzimymi użytkownikami i satysfakcję klientów na platformie internetowej, zwiększając globalny zasięg. Jednak w przeszłości wymagało to czasu i wysiłku. Na szczęście pojawiła się przełomowa odpowiedź w postaci tłumaczeń AI. Dzięki temu przełomowi tłumaczenie skoncentrowane na docelowych odbiorcach jest teraz łatwiejsze, szybsze i tańsze niż kiedykolwiek wcześniej, ponieważ firmy nie muszą wydawać gotówki na zatrudnianie native speakerów lub lingwistów.
Konwencjonalne metody analizy
Wcześniej wszystkie tłumaczenia ręczne musiały być wykonywane przez ludzkich tłumaczy, którzy musieli radzić sobie z długim zestawem instrukcji przy użyciu swoich umiejętności językowych i wspólnych standardów. Pojawiły się jednak trudności związane z żargonem technicznym. Zastanów się, jak trudno jest wyrazić złożone idee komuś, kto musi nauczyć się danego tematu. Ponieważ błędy były naprawiane, a precyzja utrzymywana, zwykle prowadziło to do dłuższego czasu oczekiwania i wyższych kosztów.
Co oznacza rozwój sztucznej inteligencji dla branży tłumaczeniowej?
Według badań, rynek tłumaczeń AI do 2030 roku ma być wart 7,5 miliarda dolarów (https://www.gminsights.com/industry-analysis/machine-translation-market-size), ponieważ firmy starają się poszerzać swoje horyzonty, wykorzystując globalne rynki i międzynarodowych klientów. Wzrost ten wynika bezpośrednio z rosnącego zapotrzebowania na narzędzia tłumaczeniowe oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają klientom na całym świecie.
Dziedzina tłumaczeń już teraz dostrzega efekty sztucznej inteligencji. Wyobraźmy sobie dzień, w którym komputery są tak zaawansowane, że mogą natychmiast konwertować tekst między dowolnymi dwoma znanymi im językami. Z pomocą sztucznej inteligencji można to teraz zrobić bez interwencji człowieka. Upraszcza to operacje i zapewnia opłacalny proces lokalizacji. Firmy nie potrzebują już tylu wewnętrznych tłumaczy, co wcześniej i mogą generować treści w dowolnej liczbie języków bez konieczności posiadania wykształcenia technicznego. Zmiana ta może pomóc w utrzymaniu wydatków i zwiększeniu wydajności, czyniąc organizacje bardziej konkurencyjnymi w skali globalnej.
Rola sztucznej inteligencji w tłumaczeniach
Istnieje kilka podejść, które narzędzia tłumaczeniowe AI mogą wykorzystać do tłumaczenia tekstu.
Uczenie maszynowe
Trenowanie algorytmów uczenia maszynowego wymaga ogromnych ilości danych i kodu. Ta antologia zawiera kilka równoległych tekstów, które są parami fraz lub akapitów napisanych w dwóch językach, ale o tym samym znaczeniu. Skuteczne algorytmy tłumaczeniowe wyszkolone na dopasowanych tekstach mogą wykorzystywać wzorce, których się nauczyły, do tworzenia wysokiej jakości tłumaczeń.
Metody statystyczne
Narzędzia do tłumaczenia AI wykorzystują kilka różnych metod statystycznych. W tych procesach wykorzystujemy analizę statystyczną do określenia najbardziej prawdopodobnego tłumaczenia danego słowa lub frazy. Rozumiemy wymagania klientów przed wdrożeniem procesu tłumaczenia.
Sieci neuronowe
Algorytmy uczenia maszynowego zwane sieciami neuronowymi mają na celu naśladowanie działania ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe są obiecującym narzędziem do przesyłania złożonych informacji.
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do ulepszenia tłumaczeń instrukcji technicznych?
Narzędzia tłumaczeniowe AI mogą być szkolone na dużych równoległych zbiorach danych tekstowych zawierających pary terminów w kilku językach o tym samym znaczeniu. Może to być przydatne do identyfikacji i tłumaczenia żargonu i terminologii. W rezultacie żargon i terminologia mogą być tłumaczone za pomocą narzędzi. Narzędzia AI mogą to wykorzystać, aby nauczyć się poprawnie tłumaczyć słowa techniczne. Na przykład Google Translate Model NMT został przeszkolony przy użyciu ogromnej bazy danych oryginalnego i przetłumaczonego kodu źródłowego. Oznacza to, że Tłumacz Google może z łatwością zrozumieć żargon medyczny, prawny i inżynieryjny.
Narzędzia do tłumaczenia AI mogą zostać przeszkolone do rozpoznawania kontekstu wszystkich rzeczy w tekście. Pozwala im to skuteczniej przekazywać znaczenie wypowiedzi z kilkoma interpretacjami. Na przykład DeepL to narzędzie SMT, które zostało przeszkolone na ogromnym korpusie kodu źródłowego i przetłumaczonych tekstów. Dzięki temu DeepL jest w stanie lepiej radzić sobie ze zdaniami, które mogą być tłumaczone na kilka sposobów w oparciu o kontekst tłumaczonego tekstu.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą zostać przeszkolone do tłumaczenia zdań w naturalnym tonie. Jest to szczególnie ważne w przypadku instrukcji technicznych, które często używają specjalistycznej terminologii, która może być trudna do przetłumaczenia. Docsie jest hybrydowym rozwiązaniem kwestii tłumaczenia, ponieważ czerpie zarówno ze statystycznego tłumaczenia maszynowego, jak i neuronowego tłumaczenia maszynowego.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tłumaczeniach instrukcji technicznych - korzyści i ograniczenia
Zalety sztucznej inteligencji w tłumaczeniach instrukcji technicznych
1. Zwiększona produktywność: Firmy mogą zauważyć znaczny wzrost produktywności dzięki nowoczesnym rozwiązaniom tłumaczeniowym. Narzędzia te są zawsze w pracy, nigdy się nie męczą ani nie potrzebują odpoczynku, co pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne tłumaczenia.
2. Ulepszona kontrola jakości: Tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz dokładniejsze i szybsze. Ta zwiększona dokładność pomaga utrzymać jakość i integralność treści technicznych, zmniejszając ryzyko pomyłek i błędnych interpretacji.
2. Efektywna czasowo alokacja zasobów: Firmy mogą lepiej zarządzać swoimi zasobami ze względu na to, jak szybko tłumaczenie AI kończy zadania. Jest to przydatne, gdy do przeczytania jest dużo materiałów technicznych lub gdy czas ma znaczenie.
3. Wielojęzyczna spójność: Sztuczna inteligencja pomaga zachować jednolitość tłumaczeń między językami, co jest szczególnie przydatne, gdy mamy do czynienia z wysoce specjalistycznym żargonem technicznym. Niezależnie od języka, wszyscy czytelnicy będą mieli takie samo doświadczenie podczas czytania dokumentu technicznego dzięki tej standaryzacji.
4. Przyszłościowa skalowalność: W miarę rozwoju firmy tworzą coraz więcej treści technicznych, a sztuczna inteligencja może łatwo skalować się, aby sprostać tym wymaganiom. Ta zdolność adaptacji zapewnia, że jakość nie ulegnie pogorszeniu, nawet gdy ilość pracy tłumaczeniowej wzrośnie.
Zmniejszenie wpływu złych decyzji finansowych: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do tłumaczenia tekstów technicznych zmniejsza możliwość popełnienia kosztownych błędów. Ze względu na precyzję sztucznej inteligencji, nawet najbardziej techniczne terminy mogą być tłumaczone z pewnością, zapobiegając w ten sposób kosztownym nieporozumieniom. Ten poziom precyzji jest niezbędny, aby uniknąć błędnych interpretacji, które mogłyby zagrozić użyteczności lub bezpieczeństwu produktu.
Ograniczenia sztucznej inteligencji w tłumaczeniach instrukcji technicznych
Omówmy ograniczenia sztucznej inteligencji podczas próby tłumaczenia poradników. Chociaż sztuczna inteligencja poczyniła w ostatnich latach ogromne postępy, nadal istnieją pewne ważne ograniczenia, o których należy pamiętać.
1. Ludzki osąd: Jeśli chodzi o wybór właściwych słów i fraz, sztuczna inteligencja nie zawsze jest tak dobra jak ludzie. Na przykład, "set " może zostać błędnie przetłumaczony jako "juego" w języku hiszpańskim. Właściwym terminem jest "conjunto ".
2. Stronniczość: Dane treningowe mają kluczowe znaczenie dla jakości produktu końcowego. Sztuczna inteligencja może rozwinąć zamiłowanie do kultury i języka danego narodu, jeśli jest karmiona tylko książkami z tego kraju.
3. Bezpieczeństwo: Istnieje obawa, że przekazywanie poufnych informacji za pośrednictwem tłumacza AI może zagrozić bezpieczeństwu. Jest to niebezpieczne, ponieważ prywatne dane mogą dostać się w niepowołane ręce.
4. Brak kontekstu kulturowego: Sztuczna inteligencja może mieć trudności ze zrozumieniem kulturowego znaczenia tekstu, co prowadzi do niedokładnych wyników. Na przykład, jeśli przetłumaczy "ciągnąć kogoś za nogę" (z angielskiego) na "ciągnąć kogoś za włosy" (z hiszpańskiego), nie będzie to miało sensu ani w angielskim, ani w hiszpańskim kontekście kulturowym.
5. Potencjalne wyzwania idiomatyczne: Sztuczna inteligencja z łatwością tłumaczy słowa, ale może zmagać się ze zdaniami, których znaczenie różni się w zależności od języka. Idiomy to terminy idiomatyczne, których dosłowne zrozumienie może być trudne ze względu na ich konotacje kulturowe.
Korzystanie z systemu hybrydowego, który łączy uczenie maszynowe z ludzkimi tłumaczami jest jednym ze sposobów na przezwyciężenie niedociągnięć sztucznej inteligencji podczas tłumaczenia instrukcji technicznych. Ludzcy recenzenci mogliby wyłapać i poprawić wszelkie błędy popełnione przez tłumaczenia AI, które mogłyby następnie wykonać większość pracy. Podręczniki techniczne mogą być tłumaczone bardziej precyzyjnie i spójnie przy użyciu tej zintegrowanej metody bez utraty subtelności w języku docelowym lub kontekście kulturowym.
Metody tłumaczenia mogą być zarówno czasochłonne, jak i kosztowne. Często wymagają one zatrudnienia tłumaczy, co może znacząco wpłynąć na budżet. Co więcej, tłumacze ci mogą nie posiadać wiedzy branżowej. Może to nieumyślnie wprowadzić błędy podczas procesu tłumaczenia.
Automatyzując proces tłumaczenia, Docsie oferuje firmom możliwość obniżenia kosztów tłumaczeń. Wykorzystując możliwości uczenia maszynowego, Docsie zapewnia wydajne tłumaczenia, oszczędzając w ten sposób czas i pieniądze firm.
Oto kilka firm, które wdrożyły oparte na sztucznej inteligencji tłumaczenie raportów technicznych
Wiele organizacji korzysta z praktyk automatyzacji, aby zastąpić ludzką pracę w dawniej ręcznych zadaniach tłumaczenia technicznego. Niektóre przypadki są następujące:
|Jak firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do ręcznych tłumaczeń technicznych? |-|-| |Międzynarodowy gigant Siemens wykorzystuje narzędzia tłumaczeniowe oparte na uczeniu maszynowym do tłumaczenia swoich materiałów technicznych na ponad dwieście języków. |Bosch, międzynarodowa firma inżynieryjno-technologiczna, tłumaczy swoje informacje techniczne na ponad 150 języków za pomocą uczenia maszynowego i innych narzędzi tłumaczeniowych opartych na sztucznej inteligencji. |W ponad 40 krajach, w których prowadzi działalność, Caterpillar wykorzystuje narzędzia do uczenia maszynowego, aby zlokalizować swoje materiały techniczne na języki używane w tych krajach. |Microsoft, światowy lider w dziedzinie nowoczesnych technologii, wykorzystuje narzędzia do tłumaczenia maszynowego do lokalizowania swoich treści na ponad sto języków. |Amazon|Amazon wykorzystuje narzędzia do tłumaczenia oparte na uczeniu maszynowym do lokalizowania treści na wiele języków.| |Internetowy tytan Google tłumaczy swoje wyniki wyszukiwania i inne informacje na ponad sto języków za pomocą lokalizacji opartej na sztucznej inteligencji. |Airbnb korzysta z uczenia maszynowego i innych tłumaczeń AI, aby zlokalizować swoją stronę internetową i aplikację mobilną na ponad 60 języków. |Uber|Uber wykorzystuje narzędzia do tłumaczenia oparte na uczeniu maszynowym do lokalizacji swojej strony internetowej i aplikacji mobilnej na ponad 60 języków.| |Netflix**|Netflix korzysta z narzędzi ML do tłumaczenia napisów i dźwięku, rozszerzając swój zasięg językowy do ponad 30 języków.| Więcej szczegółów na temat tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji można znaleźć na stronie Geek Marketing, która wspiera małe firmy, zapewniając dostosowane wskazówki dotyczące narzędzi AI za pośrednictwem swojego bloga i spersonalizowanych konsultacji, które umożliwiają skuteczną i strategiczną komunikację wielojęzyczną.
Potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na przyszłość tłumaczenia instrukcji technicznych
Przyszłość sztucznej inteligencji ](https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Driving%20impact%20at%20scale%20from%20automation%20and%20AI/Driving-impact-at-scale-from-automation-and-AI.ashx) może leżeć w specjalistycznych tłumaczeniach człowiek-człowiek. Narzędzia do tłumaczenia maszynowego będą stawać się coraz lepsze wraz z rozwojem sztucznej inteligencji. Tłumaczenia dokumentacji technicznej byłyby bardziej potrzebne, gdyby obsługiwane były dodatkowe języki.
Podczas gdy tak się dzieje, koszt narzędzi do tłumaczenia maszynowego spada. Tak więc teraz firmy każdej wielkości mogą lokalizować swoje dokumenty techniczne za pomocą narzędzi do tłumaczenia AI.
Narzędzia do tłumaczenia maszynowego mogą rozwijać się w połączeniu z innymi rodzajami sztucznej inteligencji. Mogą one zapewniać dokładniejsze interpretacje niż ludzie, ponieważ docenią subtelności ludzkiego języka i kontekstu kulturowego. Jest to świetne narzędzie dla firm, które muszą zlokalizować swoje instrukcje techniczne na wiele języków.
Podsumowanie
Istnieje obietnica wykorzystania sztucznej inteligencji do tłumaczenia instrukcji technicznych bez wiedzy technicznej, aby nie tylko obniżyć koszty, ale także przenieść firmę na skalę globalną. Firmy należące do różnych branż mogą być pewne, że zawiłości ludzkiego języka i kontekstu kulturowego zostaną zachowane w przetłumaczonych wersjach ich publikacji technicznych, gdy wykorzystywana jest zarówno sztuczna inteligencja, jak i ludzcy tłumacze.
Firmy każdej wielkości odniosłyby ogromne korzyści z wykorzystania Docsie i podobnych technik sztucznej inteligencji do tłumaczenia dokumentacji technicznej. Korzyści obejmują dokładne tłumaczenie, oszczędność czasu i pieniędzy, a także bardziej bezpośrednie połączenie z międzynarodową publicznością.
Więc na co czekasz? Odwiedź nas teraz!](https://www.docsie.io/)
Często zadawane pytania
**1. Jak dokładne są tłumaczenia AI w porównaniu z tłumaczeniami ludzkimi?
W bardziej technicznych dziedzinach tłumaczenia maszynowe wykazują oznaki dojrzałości. Możliwe jednak, że kwestie komunikacyjne, takie jak przeszkody językowe i kulturowe, będą nadal występować.
**2. Ile pieniędzy można by zaoszczędzić, gdyby więcej osób korzystało z Docsie i podobnych narzędzi AI?
Według niektórych szacunków potencjalne oszczędności dla firm korzystających z opłacalnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wynoszą od 40 do 60 procent.
**3. Czy istnieje ludzki język lub subtelności językowe, których komputer nie jest w stanie zrozumieć?
Niektóre subtelności i żargon techniczny mogą umknąć wykryciu przez narzędzia do tłumaczenia maszynowego. Wspólne wysiłki z osobami posiadającymi odpowiednią wiedzę mogą przezwyciężyć te luki.
**4. W jaki sposób Docsie upewnia się, że ich tłumaczenia są poprawne?
Docsie bierze pod uwagę cały obraz, stale aktualizując swoje podejście za pomocą uczenia maszynowego. Dokładne tłumaczenia są zapewniane przez ludzką weryfikację i procedury zapewniania jakości.
**5. Czy specjalistycznej terminologii można nauczyć narzędzia do tłumaczenia maszynowego?
Docsie i podobne narzędzia sztucznej inteligencji wymagają szkolenia w zakresie rozumienia żargonu specyficznego dla danej domeny, aby mogły zapewnić odpowiednie wyniki kontekstowe.
**6. Gdzie w tłumaczeniach maszynowych mieszczą się niuanse i konteksty kulturowe?
Dopóki narzędzia AI nie poczynią znaczących postępów w tej dziedzinie, ludzcy eksperci będą potrzebni do radzenia sobie z niuansami kulturowymi i wrażliwością, aby zapewnić dokładne i akceptowalne tłumaczenia AI.
**7. Jak najlepiej wykorzystać zespół tłumaczy, który składa się zarówno z ludzi, jak i komputerów?
Tłumaczenie ludzkie i maszynowe współpracują ze sobą w potężny sposób. Tłumacze ludzcy zapewniają niuanse i autentyczność kulturową tekstu, podczas gdy sztuczna inteligencja może przyspieszyć proces tłumaczenia i zapewnić jednolitość.