Co ewolucja sztucznej inteligencji oznacza dla rynku tłumaczeń?

Sztuczna inteligencja (AI*) to dziś jedna z najszybciej rozwijających się technologii, która napędza biznes. Jak prognozuje amerykański instytut Gartnera, w ciągu najbliższego roku algorytmy AI zdominują zdalną obsługę klienta i aż 85% interakcji z konsumentami będzie wspomaganych przez chat boty i wirtualnych asystentów 1. Rośnie także rynek tłumaczeń automatycznych, rozwijany przez uczenie maszynowe. Dziś jest on już wart ponad 400 mln dol., a do 2024 r. urośnie o 19% 2. Spójrzmy zatem, jakie czekają nas zmiany.

 

Sztuczna inteligencja w biznesie – kierunek, od którego nie ma odwrotu

Flirt sztucznej inteligencji z biznesem trwa w najlepsze. Dla wielu przedsiębiorstw, szczególnie globalnych, wykorzystanie algorytmów AI to duży krok w rozwoju i realne oszczędności. Nie można także pominąć przetwarzania ogromnych ilości danych niemal w czasie rzeczywistym, ciągłej dostępności i ograniczenia ilości błędów popełnianych przez człowieka
Jak działa sztuczna inteligencja i jakie korzyści niesie ze sobą wykorzystanie AI w biznesie, najlepiej pokazują wdrożenia tej technologii w rozmaitych branżach, takich jak: e-commerce, HR, marketing czy księgowość. Przykładowo, jak podaje IBM, wykorzystanie wirtualnego asystenta do obsługi klienta w firmie Autodesk, spowodowało poprawę wydajności o 99%, skracając czas odpowiedzi z 38 godzin do 5,4 minut 3. Taki wynik jest nie do pobicia w przypadku obsługi zapytań przez człowieka.

Ciekawym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji jest także branża modowa. System Fashion AI, który działa w sklepach Alibaba w Chinach, pełni funkcję multimedialnego asystenta, który w jeden dzień zarabia dla firmy 25 mln dol. Gdy klient wybiera produkt np. sukienkę, w przymierzalni sensory skanują przedmiot i dobierają dodatki, tak by stworzyć modną stylizację. Ponadto asystent wskazuje klientowi, gdzie znajdzie zaproponowane produkty na sklepowych półkach.

 

Zastosowania uczenia maszynowego (machine learning)

Jedną z gałęzi sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe, które sprawia, że systemy i maszyny cały czas się udoskonalają nie tylko dzięki temu, jak zostały zaprogramowane, ale także wykorzystując dostarczone dane. To właśnie algorytmy uczenia maszynowego tworzą systemy rekomendacji np. na Facebooku, czy gdy słuchamy muzyki w aplikacji Spotify. Są one także odpowiedzialne za rozpoznawanie mowy np. przez asystentów, takich jak Siri czy w programach typu Skype.
Jak uczenie maszynowe wspomaga automatyczne tłumaczenia? Jak wiadomo, jeszcze do niedawna przekłady np. z Tłumacza Google rozmijały się z logiką języka. Dziś oprogramowanie wspomagające tłumaczenie jest naszpikowane algorytmami AI, pozwala na natychmiastowy przesył danych, czy tworzenie i korzystanie z baz tłumaczeniowych.

Wystarczy jedno kliknięcie, by np. przetłumaczyć setki zapytań spływających do help desk na język ojczysty klientów z całego świata. Dzięki temu firma może zbliżyć się do konsumentów i wyjść naprzeciw ich wymaganiom. Co więcej, programy tłumaczeniowe korzystają z wcześniej nabytej wiedzy i dzięki uczeniu maszynowemu, cały proces przyśpiesza i zbliża się do doskonałości z każdym kolejnym tłumaczeniem.

 

ZOBACZ NASZE CASE STUDIES

Stephen Hawking a AI – warto wykorzystać szansę i myśleć o zagrożeniach

Oczywiście w kontekście technologii AI pojawiają się pytania np. o przyszłość ludzi na rynku pracy. Starał się na nie odpowiedzieć m.in. Stephen Hawking. Fizyk twierdził, że sztuczna inteligencja może pomóc ludzkości w eliminacji chorób czy ograniczyć zmiany klimatyczne, a nawet zniwelować ubóstwo. Jednocześnie wskazał również na zagrożenie ze strony superinteligentnych maszyn. Samoświadoma i samodzielna sztuczna inteligencja to jednak na razie tylko pieśń przyszłości.

Tłumaczenia będą szybsze i jeszcze dokładniejsze

Udział specjalistów w obsłudze i nadzorowaniu algorytmów AI jest nadal bardzo istotny. Dzięki automatyzacji ludzie mogą bowiem skupić się na kreatywnych zadaniach. Przykładowo, tłumacze, których praca została znacznie usprawniona dzięki AI, nadal zajmują się weryfikacją i edycją tłumaczonych automatycznie treści. Ich interdyscyplinarna wiedza, która często dotyczy niszowych dyscyplin np. prawa, jest wciąż niezastąpiona. AI pomaga także w projektach zespołowych, ponieważ kilku tłumaczy może pracować przy jednym tekście, z pełnym zachowaniem spójności języka i przekładu dzięki wykorzystaniu programów tłumaczeniowych.

Jesteśmy, więc pewni, że przyszłość tłumaczenia to wspólna praca ekspertów i inteligentnych systemów, dzięki czemu będziemy uzyskiwać coraz lepsze i szybsze rezultaty.

Powiązane wpisy

Summa Linguae korzysta z plików cookie dla lepszego rozumienia sposobu korzystania ze strony internetowej. Dalsze korzystanie z tej strony internetowej jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na politykę cookies.

Więcej