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: 15391)
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
08 Tháng Mười Hai 2020
Nhật Bản công bố gói kích thích kinh tế mới trị giá 708 tỷ USD nhằm tăng tốc phục hồi sau sự sụt giảm sâu do đại dịch Covid-19, đồng thời nhắm mục tiêu đầu tư vào các lĩnh vực tăng trưởng mới như môi trường xanh và kỹ thuật số.
07 Tháng Mười Hai 2020
Theo một báo cáo của trang Reuters, LG đang tìm cách “tái tổ chức” lại mảng kinh doanh smartphone, trong một nỗ lực nhằm nâng cao lợi nhuận.
07 Tháng Mười Hai 2020
Tất cả các mẫu iPhone 12, cũng như các model còn lại trong dòng sản phẩm hiện tại của Apple (iPhone 11, iPhone XR và iPhone SE) đều được bán ra mà kèm củ sạc và tai nghe.
07 Tháng Mười Hai 2020
Các biện pháp giãn cách xã hội mới sẽ được nâng lên mức hai tại vùng Seoul mở rộng và mức ba tại các khu vực khác của Hàn Quốc.
07 Tháng Mười Hai 2020
Hệ thống radar cảnh giới trị giá 1.4 tỷ USD tại đảo Đài Loan có thể giúp Mỹ phát hiện tên lửa đạn đạo của Trung Quốc ngay khi rời bệ phóng.
07 Tháng Mười Hai 2020
Cho tới nay, với NATO, Trung Quốc chưa phải mối đe dọa khẩn cấp như Nga, nhưng là thách thức đáng lo ngại khi Bắc Kinh ngày càng tăng sức ảnh hưởng.