Согласно исследованию Mordor Intelligence, в 2024 году размер рынка машинного перевода составляет 716,05 млн долларов США, и прогнозируется, что к 2029 году он вырастет до 927,01 млн долларов США при среднем ежегодном темпе роста в 5,30%. Такой рост объясняется увеличением спроса на локализацию контента и потребностью в повышении эффективности процесса машинного перевода.
В статье рассматриваются технологические достижения, которые способствуют развитию этой области, а также возможные улучшения, которые можно ожидать от разработчиков программного обеспечения для машинного перевода к 2030 году.
Причины роста рынка машинного перевода
Глобализация
Глобализация вносит свои изменения во все сферы. Компании стремятся предлагать свои товары и услуги в максимально большом количестве регионов, что требует перевода контента на различные языки. Использование переводчиков-людей обходится дорого и требует больше времени. Программное обеспечение (ПО) для машинного перевода позволяет компаниям быстро и эффективно адаптировать свои материалы для разных аудиторий, что приводит к росту спроса на такие технологии.
Конкуренция
Рынок машинного перевода насыщен конкурентами. Среди крупных игроков выделяются IBM Corporation, Microsoft Corporation и Lionbridge Technologies Inc. Эти компании укрепляют свои позиции через заключение новых контрактов и внедрение передовых технологий. Например, Siemens расширила свой портфель цифровизации для станкостроительной промышленности в Индии, а RWS запустила платформу Language Weaver для улучшения многоязычного общения. Помимо этого, существуют менее крупные, но быстро растущие компании, такие как Lingvanex, которые конкурируют с гигантами благодаря доступным ценам и высоким технологиям.
Технологические достижения машинного перевода
Одним из ключевых факторов, определяющих будущее машинного перевода, являются нейросетевые технологии. Нейронный машинный перевод (НМП) базируется на нейронных сетях, структурно напоминающих человеческий мозг. НМП в своих продуктах используют такие компании, как Lingvanex, Google, Microsoft и многие другие. Главное преимущество НМП — это возможность самообучения. Процесс обучения требует значительных вычислительных ресурсов и энергии, что делает его длительным и дорогим. Но оказалось, что развиваться они могут значительно быстрее, чем предполагалось ранее.
Быстрое обучение нейросетей стало возможным благодаря развитию графических процессоров (GPU). Они позволяют справляться с однотипными задачами за несколько часов, хотя раньше этот процесс занимал месяцы. Примером является выпуск Amazon новой версии набора инструментов Sockeye для более быстрого и эффективного обучения моделей NMT. В будущем можно ожидать появления новых, более совершенных технологий, которые смогут преодолевать текущие ограничения.
Потенциальные улучшения нейросетей
Усовершенствование нейронной архитектуры
В настоящее время ведутся исследования по совершенствованию нейронных моделей путем улучшения их архитектуры. В частности, изучаются более совершенные структуры нейронных сетей, такие как трансформаторные модели, позволяющие лучше улавливать сложные языковые модели и зависимости.
Связь текста и ассоциативного изображения
Учёные из Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Сан-Диего разрабатывают новую модель перевода под названием VALHALLA, которая использует метод связывания текста с ассоциативными изображениями. Эта модель работает следующим образом: специальная нейронная сеть сначала анализирует исходное предложение на одном языке и создает его визуальный образ, после чего применяет этот образ для перевода на целевой язык. Исследования показали, что такой подход обеспечивает значительно более высокую точность перевода по сравнению с традиционными методами, опирающимися исключительно на текст.
Улучшенная работа с контекстом и устойчивыми выражениями
Одной из областей, требующих особого внимания, является улучшение перевода идиоматических выражений, сленга и специализированных терминов. Сейчас переводчики куда лучше справляются с этой задачей, чем даже 5 лет назад, но ошибаются все же довольно часто. Проанализировав результаты наиболее популярных переводчиков (Google, Яндекс, DeepL, Reverso), мы увидели, что лучшие ответы выдал переводчик от Яндекс. Он ошибся 0 из 5 раз.
Системы МТ разрабатываются таким образом, чтобы лучше понимать контекст, в котором используются эти выражения, что в ближайшем будущем позволит делать более точные и естественные переводы.
Что ждать от машинного перевода в 2025?
Нейросети определяют будущее машинного перевода. Развитие графических процессоров (GPU), значительно ускорило процесс обучения моделей. В будущем можно ожидать усовершенствования нейронной архитектуры, а также новые модели перевода. Модель VALHALLA, основанная на связи текста с ассоциативными изображениями, уже демонстрирует более высокую точность по сравнению с традиционными методами перевода. Улучшение обработки идиоматических выражений и контекста также останется ключевым направлением развития.
