Окей, Google! Когда машины заменят синхронных переводчиков?

Синхронные переводчики необходимы на любом международном мероприятии. Именно от них зависит, поймут ли друг друга партнеры и экспоненты, найдет ли спикер общий язык со зрителями. Правда, уже сейчас умные программы для перевода умеют транслировать человеческую речь на разные языки за доли секунд. Но почему у них не всегда получается выполнить свое задание хорошо? Откажется ли ивент индустрия совсем от услуг переводческих бюро в будущем? Event LIVE выясняет у профессионалов.

Вот почему лингвисты и IT-специалисты так старательно учат искусственный интеллект синхронному переводу.

Как человек машины учил

Сначала машинные переводчики использовали в своей работе только установленные в их память грамматические правила и словари (Rule-Based Machine Translation). Из-за этого перевод выходил чересчур правильным, а иногда не выходил вовсе, потому что люди редко разговаривают так, как написано в учебниках. Тогда разработчики стали показывать машинам много параллельных текстов, в которых написано одно и то же на разных языках. Программы сравнивали тексты, делили их на слова и фразы, запоминали все возможные способы их перевода и оценивали частоту употребления каждого из них (Statistical machine translation).

В дальнейшем, переводя похожие примеры, программы анализировали статистику и подбирали самый подходящий вариант из своей «памяти». Такой способ хорошо подошел для перевода редких и сложных слов и фраз, технических и официально-деловых текстов.

Большинство программ машинного перевода до сих пор основано на синтезе этих двух подходов, например, так переводит сервис ПРОМТ. Оставалась какая-то мелочь – совместить эти разработки с программами анализа и синтеза речи, что и попытались сделать такие компании, как Google и Microsoft.

Однако разговорный язык более бессвязный, чем тексты, его грамматика – более гибкая, а еще добавились проблемы распознавания речи, в общем, синхронный перевод оказался машинам все еще не по зубам. Тогда люди подключили к работе электронных переводчиков нейронные сети, и вот тут началось самое интересное.

Как работает нейронная сеть

Как и статистические переводчики, нейронные сети тоже анализируют огромное количество параллельных текстов в поисках закономерностей и совпадений, а потом запоминают их.

Но нейросеть работает не со словами и фразами, а с предложениями, и это позволяет не потерять при переводе самое главное – смысл.

Например, раньше программы переводили так:

Can I have an exhibition ticket?

У меня может быть билет на выставку

Могу ли я иметь билет на выставку?

А так выглядит нейронный машинный перевод:

Can I have an exhibition ticket?

Можно мне билет на выставку?

Другими словами, нейросети переводят не так, как надо, а так, как говорит человек. Пока известно только пять компаний, использующих такие гибридные системы: Google и Microsoft начали внедрять их в работу своих сервисов перевода с 2016 года,

Яндекс.Переводчик уже год использует нейросети, переводя с русского на английский и обратно, а месяц назад аналогичную разработку представил китайский поисковик Baidu. Также похожую технологию разработала компания ABBYY для своего ABBYY Compreno. Программы для распознавания тоже стали намного лучше подавлять шумы и анализировать речь. В общем, автоматизированные переводчики вырвались на новый уровень. Правда, рядовые пользователи все еще жалуются на ошибки и неточности.

Мы в Event LIVE решили провести собственный эксперимент и протестировать доступные сервисы синхронного нейронного перевода, когда готовили материал для этой статьи

For many years, the “show” in this very word “show floor” was understood to be about the exhibitors showcasing their products and services. To the millennial and post-millennial generation, however, it is just as much about the “show” that a show organiser puts on around the show floor itself. (Kai Hattendorf, UFI CEO/ MD)

В течение многих лет «шоу “в этом самом слове” выставочный зал» понималось как выставка экспонентов, демонстрирующих свою продукцию и услуги. В тысячелетнем и пост-тысячелетнего поколения, однако, это так же о “показать”, что организатор ставит вокруг себя шоу.

В течение многих лет «шоу» в этом самом слове «выставочный зал» понималось как экспоненты, демонстрирующие свои продукты и услуги. Однако для тысячелетнего и посттысячного поколений речь идет о «шоу», которое организатор шоу устраивает вокруг самого выставочного зала.

Translator от Microsoft

На протяжении многих лет, «шоу» в этом самом слове «Показать слово» было понятно, о экспонентов демонстрации своих продуктов и услуг. Для тысячелетия и после поколения тысячелетия, однако, это так же много о «шоу», что организатор шоу ставит на вокруг шоу этаже себя

Как видите, термины выставочной деятельности запутали автоматизированных синхронистов. Ближе всех к смыслу подобрался сервис от Google, но вопросы поколений тоже сбили его с толку. Мы бы перевели этот отрывок так:

Кстати, с обратным переводом те же самые сервисы справляются куда лучше. Это связано с особенностями строя нашего языка, и его отличиями от английского с понятным и четким аналитическим строем. Но несмотря на все оправдания, выводы очевидны: пока живые синхронисты справляются со своими задачами куда лучше автоматизированных, и мало кто поспорит с этим.

Елена Кадурова, Центр легализации и переводов «Легализуем.ру»

Несмотря на простоту и широту использования, программы для перевода текстов с одного языка на другой на сегодняшнем уровне своего развития не способны полностью заменить человека. Любой текст, переведенный компьютером, требует профессиональной редактуры переводчика. Только он может сравнить оригинал с результатами машинного перевода, найти и исправить все ошибки, допущенные машиной.

Ксения Давара, Moscow Business School

В данный момент качественный синхронный перевод без участия человека невозможен. Например, голосовые помощники не всегда правильно распознают речь пользователей, не понимают, как использовать интонацию или расставлять ударения. А теперь представьте: важные международные переговоры, любая неточность может привести к недопониманию или конфликту. Можно ли доверить ответственность синхронного перевода искусственному интеллекту?

Анатолий Кицура, генеральный директор ООО «Бизнес Диалог»

В данном вопросе мы по-прежнему верны живым переводчикам. Помимо стандартных опасений относительно индивидуальных особенностей речи каждого человека и распространенного пренебрежения грамматикой языка в разговоре, большие вопросы вызывают культурные различия. Синхронный перевод – это огромный труд, при котором необходимо учитывать все тонкости и нюансы.

Тимофей Окроев, генеральный директор Группы РПК

Для проверки смысла и приведения текста, переведенного специальными программами, в надлежащий вид, над ним приходится немало покорпеть редактору. Но при устном переводе редактора нет.

Машина не человек — она не прощает ни акцента, ни нечеткой дикции, ни «эканья». К тому же устная речь спонтанна, и для ее корректной передачи требуется чутье и умение учитывать экстралингвистический контекст, которыми пока не может похвастать компьютер. Докладчики тоже люди, они могут ошибаться, поддаваться эмоциям и не знать культурных особенностей аудитории. В такой ситуации переводчику приходится проявлять чисто человеческие качества: такт, здравый смысл, чувство юмора, умение разрядить обстановку.

Технологии развиваются, и раньше или позже эти проблемы могут быть решены. Но не исключено, что к этому времени машины смогут заменить не только переводчиков, но и самих докладчиков.

Так как все-таки относиться к автоматизированным синхронным переводчикам?

Пока возможности нейросетей сильно ограничены по сравнению с мозгом живого человека. Например, симуляция всего одной секунды активности 1% мозга заняла 40 минут на кластере из 82 944 процессоров. Однако мозг современного человека сформировался 25 тысяч лет назад, а технологии нейронных сетей разрабатываются в течение последних тридцати лет. У нейросетей есть преимущество – скорость, с которой они обучаются, чрезвычайно высока.

И если сейчас они еще делают ошибки, то что будет через каких-нибудь десять лет, когда автоматизированные переводчики смогут делать свою работу лучше любого человека?

Дэвид Талбот, глава сервиса Яндекс.Переводчик

Нет никакой угрозы для человека из гуманитарной среды со стороны сферы IT. Сфера искусственного интеллекта определенно сделает революцию в гуманитарных науках и станет для них инструментом, дополнением к человеческим возможностям.

Синхронный перевод — это очень нервная работа. Возможно, самая стрессовая и требующая максимальной аккуратности часть этой работы просто перейдет в руки компьютерам. Но всегда существует вероятность того, что ситуация потребует от человека дополнительных навыков, которые делают его незаменимым.

Например, можно легко представить ситуацию, когда переводчик на деловой встрече не просто переводит речь, а помогает преодолевать культурный барьер. То есть понимает и может предложить что-то обеим сторонам, понимает разницу между манерой их общения и культурой. И вот это, конечно, никуда не уйдет.

Выжить в эпоху технологической революции: кого заменят машины, а кого не смогут?

Какие перспективы ожидают людей и сферы их деятельности в мире, переживающем четвертую техническую революцию, которая разворачивается на стыке искусственного интеллекта, роботизации, интернета вещей, 3D-печати и уменьшения стоимости энергии? В этом мире постоянно идет война за патенты, технологии и головы людей. Возникают и лидеры этого прогресса — как люди и компании, так и страны. Причины лидерства понятны — образование, инфраструктура, ценности, политический строй и спрос на изобретения и технологии. Карл Бенедикт Фрей и Михаэль Осборн из университета Оксфорда сделали анализ и классификацию специальностей в мире. Ученые разделили сферы деятельности на: бизнес и финансы; компьютеры, инженерия и наука; образование, искусство и медиа; медицина; сервисы; продажи; офисная и административная работа; сельское хозяйство; строительство и добыча; установка, поддержка и починка; производство; логистика.

Очевидно, что профессии, не требующие высокой квалификации и использующие ручной рутинный труд, будут автоматизированы первыми — кассиры, охранники, операторы кол-центров, персональные ассистенты и др. Сложно прогнозировать, что какие-то сферы исчезнут. Вероятно, будет происходить процесс трансформации из количества людей в профессии в качество путем все большей автоматизации рутинных процессов.

Человек XIX столетия работал руками в поле, чтобы выживать. Но пришедший двигатель сменил много профессий и принес больше свободного времени человеку, что повлекло за собой появление инженеров, водителей, гонщиков, ремонтников и множества других профессий. Технический прогресс освобождает человека от работы для выживания, оставляя время на создание нового. На графике ниже указаны профессиональные сферы и вероятность их компьютеризации. Обратите внимание, что дизайн и инженерия имеют низкие шансы к автоматизации, тогда как административная и транспортная сферы — высокие. 47% всех профессий в США рискуют быть полностью замененными машинами. Рутинная работа постепенно будет полностью автоматизирована. Ученые из Оксфордского университета делают такие прогнозы на ближайшие 20 лет. Что касается России, то нужно ставить понятную цель на 40-50 лет. Хороший пример — СССР и космическая программа, сказали: «Надо полететь в космос раньше Америки», и поколение начало работать на эту цель. Математики и физики, ученые и рабочие — все шли к этой цели. Появлялось новое поколение, и ему было понятно, куда идти учиться и зачем.

Такой целью не может быть лидерство России в научно-технической гонке в мире. Так как такие цели ведут к появлению большого количества докторов наук, но не к изобретениям. Программа освоения и колонизации космоса — одна из лучших задач для развития нации.

Когда машины заменят людей?

Искусственный интеллект, роботы и другие современные технологии позволяют полностью автоматизировать многие рабочие процессы. Всё больше компаний по всему миру поддаются этому соблазну и пробуют вести дела без «живых» сотрудников. Разбираемся, как скоро машины заменят людей (и заменят ли).

С начала года Bank of America открыл в США три полностью автоматизированных отделения. Их площадь в 4 раза меньше обычного, а еще там нет сотрудников. Клиенты пользуются банкоматами и консультируются по видеосвязи с работниками из других отделений. В основном новые офисы банка занимаются ипотекой, оформлением кредитных карт и автокредитов. Экспериментирует в этом направлении и другой американский банк — Goldman Sachs. Если раньше в головном офисе покупали и продавали акции 600 трейдеров, то сегодня их осталось только двое. Всю работу выполняют программы при поддержке 200 компьютерных инженеров. Платформа по объединению балансов кредитных карт также полностью управляется программным обеспечением.

Автоматизация коснулась и ресторанной сферы: в Сан-Франциско и Гонконге открылись мини-кофейни Cafe X, в которых готовят напитки и обслуживают посетителей роботы.Заказ можно сделать в заведении или за его пределами с помощью мобильного приложения. Робот может приготовить 120 порций кофе в час. Тем не менее чистят и заправляют кофейные машины и занимаются обслуживанием компьютерного и программного обеспечения в Cafe X люди. Средства на открытие заведений получены от венчурных инвестфондов.

Самый большой хайп в мире, пожалуй, вызвал проект онлайн-ретейлера Amazon по открытию продуктовых магазинов Amazon Go без касс и кассиров. Концепция предусматривает продажу товаров при помощи мобильного приложения. Посетитель прикладывает смартфон к турникету на входе, а оплата за товары снимается автоматически с привязанной банковской карты. Данные о клиенте и выбранных им продуктах будет собирать система, работающая на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. Первые торговые заведения нового формата скоро откроются в Сиэтле, а недавно стало известно о возможном их появлении и в Лондоне. В мире уже всерьез заговорили о том, что модель Amazon Go через несколько лет станет общим стандартом для ретейлеров. В компании Amazon рассчитывают, что в каждом таком магазине будут трудиться в среднем не более 6 «живых» сотрудников. Сейчас в Amazon работают 45 000 роботов — на 15 000 больше, чем годом ранее.

Директор по информационным технологиям Х5 Retail Group Фабрисио Гранжа сообщил о возможном запуске в России «умных» магазинов по модели Amazon Go. «Я рассматриваю это с одной компанией, которая работала с Amazon, но это пока фаза обсуждения», — рассказал он.

Стартап DoNotPay заменил ботами адвокатов: проект помогает пользователям обжаловать уведомления о нарушении правил дорожного движения. Другой юридический стартап eBrevia использует искусственный интеллект для извлечения данных из текстов контрактов, чтобы быстрее эти контракты проанализировать.

Сбербанк еще в прошлом году запустил робота-юриста, который самостоятельно пишет исковые заявления на должников. Вскоре он сможет заменить 3 тысячи сотрудников. Сбербанк намерен доверить роботу составление практически всех исков против физических лиц. «Планы у нас достаточно большие, мы таких роботов производим по целому ряду направлений», — рассказал зампред правления Сбербанка Вадим Кулик. В прошлом году глава кредитной организации Герман Греф заявил, что через 5 лет работу в компании потеряют десятки тысяч работающих ныне людей, так как 80% решений будет автоматически принимать искусственный интеллект.

Компании Knightscope и Gamma 2 Robotics разрабатывают роботов-охранников, которые уже следят за соблюдением порядка в офисных и торговых центрах. А стартап Nightingale Security использует дронов-роботов, позволяющим клиентам вести постоянное наблюдение за объектом.

В конце минувшего года ООН опубликовала доклад, согласно которому в ближайшие годы из-за развития технологий более 65% рабочей силы развитых стран лишатся работы. Людей просто заменят роботы и автоматизированные системы управления. Аналитики Bank of America считают, что из-за автоматизации и роботизации в ближайшие 10–15 лет администраторы, чиновники, пекари, мясники, рыбаки и налоговые инспекторы окажутся не нужными. Также машины во многом заменят HR-менеджеров. В исследовании The Future of Jobs, недавно опубликованном Всемирным экономическим форумом (ВЭФ), уточняется, что рабочие места исчезнут преимущественно в сфере административной работы и реальном секторе, а прибавятся (но значительно меньше) — в интеллектуальных и высокотехнологичных сферах. В связи с этим в мире всерьез заговорили о необходимости введения безусловного базового дохода, который обеспечил бы население, оставшееся без работы. А основатель Microsoft Билл Гейтс даже предложил брать с роботов, выполняющих человеческую работу, подоходные налоги. «Если, к примеру, человек работает на фабрике и получает $50 тысяч, из его зарплаты делаются отчисления. Если робот делает то же самое, целесообразно с него брать аналогичный налог», — отметил Гейтс.

Россия не избежит общемирового тренда: всё, что можно будет автоматизировать, постепенно поручат машинам, а людям останутся профессии, требующие творческого подхода, считает руководитель проектов института развивающихся рынков бизнес-школы «Сколково» Андрей Шапенко. Но это в среднесрочной перспективе, а пока, по мнению эксперта, экономических стимулов для сокращения ручного труда у российских компаний немного. Владельцам предприятий выгоднее держать в штате неквалифицированный персонал с низкой зарплатой, чем автоматизировать процессы.