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: 15735)
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
20 Tháng Mười 2019
Khoảng giữa tháng 10/2019, theo trang The Elec của Hàn Quốc, Samsung có thể đang thử nghiệm và chuẩn bị sản xuất quy mô lớn màn hình có camera trước giấu phía dưới panel OLED.
20 Tháng Mười 2019
Công nghệ đang được ứng dụng trong mọi mặt của đời sống, từ đảm bảo an ninh tại sân bay, phòng chống tội phạm cho tới phân loại rác tại Trung Quốc.
20 Tháng Mười 2019
Một lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trên Galaxy S10 được phát hiện sau khi Lisa Neilson, người dùng tại Anh, phát hiện điện thoại của cô có thể mở khóa bằng các dấu vân tay chưa ghi danh.
20 Tháng Mười 2019
Thế vận hội Olympic 2020 sẽ diễn ra vào mùa hè năm 2020 tại Nhật Bản. Đất nước Mặt Trời mọc dự tính sẽ đón hàng triệu lượt khách đến từ khắp nơi trên thế giới.
19 Tháng Mười 2019
Khoảng gữa tháng 10/2019, một vụ việc dở khóc dở cười liên quan tới Google Maps - ứng dụng bản đồ và chỉ đường phổ biến nhất thế giới - đã bất ngờ xảy ra: Thị trưởng thành phố Sardinia (thuộc Italy) đã quyết định cấm lưu hành ứng dụng Google Maps trên lãnh thổ, vì đã có quá nhiều khách du lịch bị lạc do nghe lời chỉ đường của Google Maps.
19 Tháng Mười 2019
Kể cả khi có thể di chuyển bằng vận tốc năm ánh sáng, ta vẫn phải mất rất nhiều năm Trái Đất để đến được hệ sao gần nhất.