Machine translation quality has improved remarkably over the years. Automatic translations are becoming more and more usable in different contexts. Heavy users might have noticed that the development, Sin embargo, hasn’t been linear. Machine translation has moved up some kind of quality steps.
The reason for jumps to higher quality steps is technical. Machine translation technologies are getting much attention and resources. The idea of how machine translation works has changed. The steps from rule-based to statistical machine translation and then to the use of artificial intelligence (or AI) have all improved the quality. The technologies are getting closer to the way humans adapt their first languages.
Little babies learn a language by being surrounded by it in their everyday life. They hear it over and over again. They try to say a word or two. They will first say it wrong but improve by repeating it many times. They learn new words and what those words mean. They do it even without having someone explicitly explaining these things to them. They hear, their brains work very hard and they learn.
Using a lot of data
AI and neural nets learn languages a little like babies. Data is the most important element. For technologies, it is crucial to have enough data. Just like for babies it is crucial to hear people speak and read aloud. The more is better. There is plenty of research saying parents should read to their children. When parents read to their children, they will succeed in life. Ellos tienen mejores habilidades de comunicación y lingüística. Ningún ser humano ni máquina pueden aprender sin datos suficientes que entra.
Utilizando datos de buena calidad
Asimismo, la calidad de los datos es importante. interacciones de un solo lado con el límite del proceso de aprendizaje de idiomas. Variada y rica exposición a diferentes usos del lenguaje trae más versátil resultados. Pero, datos demasiado amplios no va a funcionar bien. Debe haber suficiente repetición para garantizar recordar. Los bebés aprenden primeros esas palabras que se escuchan con mayor frecuencia. Las oyen en diferentes frases y situaciones. Cuanto más se oyen esas palabras más fuerte es el significado y el uso de ellos se convierten en sus mentes.
La obtención de apoyo para el aprendizaje
Todos los estudiantes de idiomas necesitan algún tipo de apoyo exterior, así. Control por parte de alguien que sabe más. Los padres tienden a corregir si un niño dice algo en el camino equivocado. O al menos que repiten la idea en otras palabras con el niño. A menudo utilizan frases como ‘quiso decir que’ o ‘¿Qué tratas de decir’ o ‘te he entendido bien’. Incluso las más modernas tecnologías necesitan ese tipo de orientación e información, así.
La diferencia es que la IA no comprender realmente. Tecnologías conocen palabras y pueden vincular significados y sinónimos. Pueden producir textos hablados o escritos. Pueden incluso mantener una conversación a través del servicio de chat o cliente. Pero ellos no entienden. Los bebés y los niños pueden. Los cerebros humanos son simplemente increíble. Somos lo suficientemente inteligente como para utilizar máquinas y tecnologías en aquellas tareas que pueden ser externalizados. De esta manera podemos concentrarse en tareas más interesantes y creativas, y desafiar a nuestro cerebro para seguir mejorando.
(nota final: AI y las redes neuronales son tecnologías muy avanzadas. Para muchos son simplemente términos abstractos y poco claras. Este texto ellos y simplifica intentos para dar una idea general de cómo funcionan. Si usted quiere decirle a su propia descripción, estaremos más que encantados de publicarla aquí en nuestro blog. Apenas deje un comentario más abajo o por correo electrónico.)
