Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ

11 Tháng Năm 20178:00 CH(Xem: 15715)
Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ
Facebook Đang Sở Hữu Công Nghệ Dịch Thuật Chính Xác Và Nhanh Hơn 9 Lần So Với Các Đối Thủ
Dịch thuật đã trở thành một trong những ứng dụng quan trọng nhất của hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) của Facebook. Mục tiêu của mạng xã hội là “làm thế giới cởi mở và liên kết với nhau nhiều hơn”, nên rào cản về mặt ngôn ngữ chắc chắn là một chướng ngại.

Khoảng giữa tháng 05/2017, Facebook đã chính thức giới thiệu một phương thức dịch thuật nhờ sử dụng machine-learning (công nghệ máy học), có tốc độ “đọc hiểu” nhanh gấp 9 lần so với các đối thủ cùng lĩnh vực. Sản phẩm hiện còn đang ở giai đoạn nghiên cứu, và chưa được tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào của Facebook. Michael Auli và David Grangier, kỹ sư nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo của Facebook, chia sẻ rằng sẽ phải mất thêm một thời gian khá dài nữa để công nghệ mới được đưa vào sử dụng.

Mạng xã hội Facebook vốn đã sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để thực hiện tự động một số công việc như dịch các dòng cập nhật trạng thái sang ngôn ngữ khác, nhưng để đưa nó từ một thử nghiệm thành sản phẩm thực tế sẽ phải tra qua rất nhiều công đoạn.

Grangier cho biết: “Chúng tôi hiện đang tiến hành đàm phán với đội ngũ quản lý sản phẩm để giúp phương thức mới hoạt động trơn tru, mượt mà trong môi trường của Facebook. Có rất nhiều sự khác biệt khi chuyển từ thu thập và xử lý dữ liệu học thuật sang môi trường ngôn ngữ thực tế. Dữ liệu học thuật là thông tin kiểu mới, trong khi những cuộc trò chuyện trên Facebook lại thường thông tục, phổ biến hơn”. Trước đây, Facebook đã từng đề cập đến việc đang xây dựng một vốn từ lóng để khiến quá trình trở nên đơn giản hơn.


Phương thức Facebook lựa chọn để tiếp cận với machine-learning đang bắt đầu gặt hái được thành quả. Những cỗ máy dịch thuật sử dụng AI đều phải phụ thuộc vào Recurrent Neural Networks, nhưng phương thức mới nghiên cứu được lại tận dụng Convolutional Neural Networks.

Cụ thể, RNNs phân tích dữ liệu theo chuỗi, đọc một câu từ trái sang phải, theo thứ tự đúng để có thể dịch được nghĩa theo kiểu từng từ một (word by word). CNNs thì nghiên cứu nhiều phương diện của dữ liệu một cách liên tục, tương thích hơn rất nhiều với GPU phần cứng được sử dụng để huấn luyện những neural networks hiện đại. GPU ban đầu được thiết kế để xử lý hình ảnh trong trò chơi điện tử, và cũng thể hiện rất tốt trong việc thực hiện các phép tính nhỏ.

Do đó, việc chuyển sang sử dụng mô hình CNNs nghĩa là Facebook sẽ giải quyết dược vấn đề về câu tối nghĩa, đồng thời phân tích câu cú và ngữ pháp ở mức độ cao hơn. CNNs xây dựng một cấu trúc có logic hơn, thậm chí được đánh giá là ngang tầm với các nhà ngôn ngữ học, chứ không đơn thuần là dịch từng chữ rồi ghép chúng lại thành một câu.
510Vote
41Vote
30Vote
23Vote
10Vote
4.314
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
04 Tháng Mười Một 2019
Tập đoàn dầu lửa quốc doanh Saudi Aramco có thể trị giá 1.5 nghìn tỷ USD hoặc ít hơn một chút sau khi IPO theo tính toán của các chuyên gia phân tích.
04 Tháng Mười Một 2019
Khoảng đầu tháng 11/2019, Microsoft ra mắt logo mới của Edge, trình duyệt dựa trên nền tảng Chromium sẽ thay thế hoàn toàn cho Internet Explorer.
04 Tháng Mười Một 2019
Khoảng đầu tháng 11/2019, tổng giám đốc (CEO) Steve Easterbrook của McDonald’s bất ngờ mất toàn bộ các chức vụ tại hãng đồ ăn nhanh sau khi Hội đồng Quản trị xác định ông vi phạm chính sách của công ty.
04 Tháng Mười Một 2019
Các ngôi sao đang chiến đấu với khí và bụi trong Tinh Vân Đầm Phá (Lagoon Nebula) nhưng giành chiến thắng lại là các nhiếp ảnh gia.
04 Tháng Mười Một 2019
Mô hình thử nghiệm khí động học của oanh tạc cơ H-20 có hình dáng giống B-2 Mỹ, khiến nhiều người nghi ngờ Trung Quốc sao chép thiết kế.
03 Tháng Mười Một 2019
Khoảng đầu tháng 11/2019, Chính phủ Mỹ đang mở cuộc điều tra nhằm vào TikTok với mối quan ngại về an ninh quốc gia. TikTok là nền tảng mạng xã hội sở hữu bởi ByteDance, Trung Quốc và nó sớm trở nên nổi phổ biến trong giới trẻ Mỹ và thế giới nhờ các video ngắn vui nhộn được người dùng chia sẻ.