(Gif: Google)
Süni zəka sayəsində xaricə səyahət etmək heç vaxt bu qədər sadə olmamışdı.
Google Translate tətbiqi istifadəçilərə mətni dərhal tərcümə etməyə imkan verir. Tətbiqdə yalnız tərcümə etmək istədiyiniz mətnə kameranızı yönləndirin və gözlərinizin önündə canlı olaraq istədiyiniz dilə çevrildiyini görəcəksiniz - İnternet bağlantısı və ya mobil telefon məlumatlarına ehtiyac yoxdur. Bu lazımlı xüsusiyyət bir müddətdir mövcuddur, ancaq yalnız yeddi dildə uyğun gəlirdi. İndi , maşın öyrənmə sayəsində, Google tətbiqi dərhal 27 dili tərcümə etmək üçün təkmilləşdirdi.
Növbəti dəfə Praqada olduğunuzda və bir menyu oxuya bilmədiyiniz zaman Google-ın proqram mühəndisi Otavio Good şirkətin araşdırmalarında yazdı Blog .
Google, nitq tanıma səhvlərini yarıya endirmək üçün yalnız AI istifadə etdi.
Bu gündən etibarən ingilis, fransız, alman, italyan, portuqal, rus və ispan dillərinə tərcümə ilə yanaşı, aşağıdakı 20 dil də real vaxtda tərcümə edilə bilər: bolqar, katalan, xorvat, çex, danimarka, holland, filippin, Fin, Macar, İndoneziya, Litva, Norveç, Polşa, Rumıniya, Slovak, İsveç, Türk və Ukrayna. Mətnin canlı tərcüməsini izləmək əvəzinə bir şəkil çəkməyi seçsəniz, ümumilikdə 37 dildə dəstəklənir.
Bəs Google mövcud dillərin sayını necə artırdı? Əvvəllər əvvəllər genişlənmiş bir reallıq tərcümə tətbiqi olan Word Lens'i əldə etdilər və tətbiqetmənin qabiliyyətlərini artırmaq üçün maşın öyrənmə və konvolyusional sinir şəbəkələrindən istifadə etdilər. Görüntü tanıma sahəsindəki irəliləyişlər əsas idi.
Beş il əvvəl, bir kompüterə bir pişik və ya bir köpək şəkli verirdinizsə, hansının olduğunu izah etməkdə çətinlik çəkdi. Cənab Good, konvolyusional sinir şəbəkələri sayəsində kompüterlərin yalnız pişiklər və itlər arasındakı fərqi izah edə bilmədiklərini, hətta fərqli it cinslərini də tanıya bildiklərini söylədi. Bəli, sadəcə daha çox şey üçün faydalıdırlar uğurlu sənət —Yabancı bir menyu tərcümə edirsinizsə və ya Google’ın Tərcümə tətbiqinin son versiyası ilə imza atırsınızsa, indi dərin bir sinir şəbəkəsi istifadə edirsiniz.
Addım addım
Birincisi , Tərcümə, arxa plandakı qarışıqlığı təmizləməlidir və mətni tapmalıdır. Eyni rəngli piksel bloklarını tapdıqda, hərf olduqlarını təyin edir. Və bu bloblar bir-birinə yaxın olduqda, oxunması üçün davamlı bir sətir olduğunu başa düşür.
Növbəti, tətbiq hər bir hərfin nə olduğunu tanımalıdır. Dərin öyrənmənin gəldiyi yer budur.
Blogda yazılanları oxuyarkən fərqli məktubların necə göründüyünü öyrənə bilməsi üçün hərflər və qeyri-hərflər üzərində öyrədərək konvolyusion bir sinir şəbəkəsindən istifadə edirik.
Tədqiqatçılar proqramı yalnız təmiz görünən hərflərdən deyil, çirkli məktublardan da istifadə edərək öyrətməli idilər. Həqiqi dünyada çıxan məktublar əkslər, çirklər, ləkələr və hər cür qəribəliklə pozulur, deyə cənab Good yazırdı. Beləliklə, məktub generatorumuzu gerçək dünyanın səs-küyünü inandırıcı şəkildə təqlid etmək üçün hər cür saxta kir yaratmaq üçün qurduq - saxta əkslər, saxta ləkələr, saxta qəribəliklər. 
Təlim üçün istifadə olunan bəzi çirkli məktublar. (Şəkil: Google)
The üçüncü addım tərcümələri əldə etmək üçün tanınmış hərfləri bir lüğətdə axtarır. Əlavə bir dəqiqlik cəhdi üçün, bir S-nin 5 kimi səhv oxunması halında lüğət axtarışları təqribidir.
Nəhayət, tərcümə olunmuş mətn orijinalın üstündə eyni tərzdə göstərilmişdir.
Bunu edə bilərik, çünki şəkildəki hərfləri artıq tapıb oxuduq, beləliklə onların harada olduğunu dəqiq bilirik. Məktubları əhatə edən rənglərə baxa bilərik və orijinal hərfləri silmək üçün istifadə edirik. Və sonra tərcüməni orijinal ön rəngdən istifadə edərək yuxarıya çəkə bilərik, blog yazısında deyilir.
Mümkün qədər səmərəli olmaq və bu addımların hamısının İnternet və ya məlumat bağlantısı olmadan real vaxtda tamamlanmasına imkan vermək üçün Google komandası idarə edə biləcəyi məlumatın sıxlığının yuxarı həddi ilə çox kiçik bir sinir şəbəkəsi inkişaf etdirdi. Öz məşq məlumatlarını yaratdıqları üçün doğru məlumatları əlavə etmək vacib idi, lakin əlavə heç bir şey olmadığı üçün sinir şəbəkəsi məlumat sıxlığından əhəmiyyətli olmayan şeylərdə çox istifadə etmir. Bir nümunə, az miqdarda fırlanma ilə bir məktubu necə tanıması lazım ola bilər, amma çox deyil.
Sonda istifadəçilər daha 20 dildə, lakin eyni sürətli sürətlə qalırlar.
Eləcə də baxın: Google’ın AI Komandası, Maşın Tədqiqatları Araşdırmalarında Düşüklük yaratdı
