Tradução Automática: Um Guia Abrangente

Jul 07, 2023

A tradução automática é o uso de inteligência artificial para traduzir automaticamente texto e fala de um idioma para outro. Usando processamento de linguagem natural e técnicas de aprendizado profundo, o software de tradução automática analisa os elementos linguísticos do idioma original, reconhece como as palavras se influenciam e então comunica seu significado completo em um novo idioma.

A tradução automática usa IA para traduzir automaticamente texto e fala de um idioma para outro. Ele se baseia no processamento de linguagem natural e no aprendizado profundo para entender o significado de um determinado texto e traduzi-lo para diferentes idiomas sem a necessidade de tradutores humanos.

As ferramentas populares de tradução automática incluem o Google Tradutor e o Microsoft Translator, ambos capazes de traduzir idiomas falados e escritos. Eles se baseiam em todo o conhecimento existente de processamento de linguagem natural - incluindo gramática, compreensão de linguagem e geração de linguagem - e produzem traduções rapidamente para centenas de idiomas diferentes.

A tradução automática está longe de ser perfeita, e esses sistemas não produzem traduções tão rápidas ou fluentes quanto os dispositivos retratados em histórias de ficção científica como O Guia do Mochileiro das Galáxias ou Jornada nas Estrelas. Ainda assim, essa tecnologia percorreu um longo caminho ao longo das décadas e promete ser um grande disruptor para a tradução de idiomas daqui para frente.

Alimento para o pensamento Será que algum dia veremos um tradutor universal de 'Jornada nas Estrelas' da vida real?

A tradução automática remonta à década de 1950 - quando os Estados Unidos a usaram para espionar a Rússia e outros países durante a Guerra Fria - tornando-a "o aplicativo original de inteligência artificial", de acordo com Maite Taboada, professora de linguística da Simon Fraser University, na Grã-Bretanha. Colômbia, Canadá.

Os métodos usados ​​então exigiam a programação manual de extensos dicionários bilíngües e regras gramaticais em computadores para traduzir um idioma para outro. No início dos anos 2000, os computadores começaram a usar aprendizado de máquina para analisar texto e fazer previsões estatísticas, determinando a probabilidade de uma determinada palavra ou frase em um idioma de origem ser uma palavra ou frase correspondente em um idioma de destino.

Hoje, contamos com a tradução automática neural, que usa aprendizado profundo para aprender novos idiomas e, em seguida, melhorar continuamente esse conhecimento usando um método específico de aprendizado de máquina chamado redes neurais, em que os dados de entrada passam por vários nós interconectados para gerar uma saída - semelhante ao forma como o cérebro humano funciona.

O software de tradução automática neural funciona com conjuntos de dados massivos e considera toda a frase de entrada em cada etapa da tradução, em vez de dividi-la em palavras ou frases individuais, como outros métodos. Ele é mais capaz de capturar – e até entender – a intenção ou o significado de uma frase e, como resultado, substituiu rapidamente muitos dos modelos estatísticos mais antigos.

Um avanço mais recente na tradução automática neural foi a criação de redes neurais transformadoras - o "T" no GPT, que alimenta grandes modelos de linguagem, ou LLMs, como o ChatGPT da OpenAI e o Bard do Google. Transformers aprendem padrões na linguagem, entendem o contexto de um texto de entrada e geram uma saída apropriada. Isso os torna particularmente bons em traduzir textos para diferentes idiomas.

Usando uma técnica chamada "auto-atenção", os transformadores podem focar seletivamente em diferentes partes de uma frase de entrada, pesar sua importância com base em quão relevantes são umas para as outras e identificar relações importantes entre elas para que possam traduzi-las com precisão em outra. linguagem. Eles também são treinados em grandes quantidades de dados de texto bilíngues, o que os ajuda a aprender as nuances de diferentes idiomas e melhora sua capacidade de gerar traduções precisas.

"Com os modelos transformadores, você também prevê [a próxima palavra], assim como qualquer modelo de linguagem grande. Mas você prevê isso no contexto", disse Olga Beregovaya, vice-presidente de IA e tradução automática da empresa de tradução Smartling, à Built In. "Enquanto grandes modelos de linguagem são treinados para uma variedade de tarefas, a última geração de LLMs também funciona bem em tarefas de tradução."