qualidade de tradução automática melhorou notavelmente ao longo dos anos. traduções automáticas estão se tornando mais e mais utilizável em diferentes contextos. Heavy users might have noticed that the development, no entanto, 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.

Bebezinhos aprender uma língua por estar cercado por ele em sua vida cotidiana. Eles ouvi-lo uma e outra vez. Eles tentam dizer uma ou duas palavras. Eles vão primeiro dizê-lo errado, mas melhorar, repetindo muitas vezes. Eles aprendem novas palavras e que essas palavras significam. Eles fazem isso, mesmo sem ter alguém explicando explicitamente essas coisas para eles. Eles ouvem, seus cérebros trabalhar muito duro e eles aprendem.

Usando uma grande quantidade de dados

AI e redes neurais aprendem línguas um pouco como bebês. Os dados são o elemento mais importante. para tecnologias, é crucial ter dados suficientes. Assim como para os bebês é fundamental ouvir as pessoas falar e ler em voz alta. O mais é melhor. Há uma abundância de pais de pesquisa dizendo deve ler para seus filhos. Quando os pais ler para seus filhos, eles vão ter sucesso na vida. Eles terão melhores habilidades em comunicação e linguística. Nenhum ser humano, nem máquina pode aprender sem dados suficientes chegando.

Usando dados de boa qualidade

Da mesma forma, a qualidade dos dados é importante. Unilateral interações com o limite de linguagem do processo de ensino. Variada e exposição rica a diferentes usos da linguagem traz mais versátil resultados. Mas, dados muito largas não vai quer trabalhar. Deve haver repetição suficiente para garantir lembrando. Os bebês aprendem primeiros essas palavras que se ouvem na maioria das vezes. Eles ouvi-los em diferentes frases e situações. Quanto mais eles ouvir essas palavras, o mais forte o significado e uso deles tornam-se em suas mentes.

Obtendo suporte para o aprendizado

Todos os alunos de línguas precisar de algum apoio fora também. Controle por alguém que sabe mais. Os pais tendem a corrigir, se uma criança diz algo de forma errada. Ou pelo menos eles repetem a idéia em outras palavras de volta para a criança. Elas costumam usar frases como ‘você quis dizer que’ ou ‘o que é que você tenta dizer’ ou ‘eu entendi corretamente’. Mesmo as mais modernas tecnologias precisa desse tipo de orientação e feedback bem.

A diferença é que a AI não vai realmente entender. Technologies sabe palavras e pode ligar significados e sinônimos. Eles podem produzir textos orais ou escritas,. Eles podem até mesmo manter uma conversa através do serviço de bate-papo ou cliente. Mas eles não entendem. Os bebês e as crianças podem. Os cérebros humanos são simplesmente fantástico. Estamos bastante inteligente para usar máquinas e tecnologias nessas tarefas que podem ser terceirizados. Desta forma, podemos nos concentrar em mais interessante e tarefas criativas, e desafiar nossos cérebros para continuar a melhorar.

(nota final: AI e redes neurais são tecnologias muito avançadas. Para muitos que são termos apenas abstratos e pouco claras. Este texto simplifica-los e tenta dar uma idéia geral de como eles funcionam. Se você quiser contar a sua própria descrição, estaremos mais do que feliz para publicá-lo aqui no nosso blog. Basta deixar um comentário abaixo ou envie um email.)