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: 15453)
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
28 Tháng Năm 2020
Chính phủ Hong Kong cảnh báo Washington rằng việc Mỹ rút lại vị thế đặc biệt, đã giúp củng cố thành phố như một trung tâm tài chính toàn cầu, có thể là một con dao hai lưỡi và kêu gọi Mỹ ngừng can thiệp vào các vấn đề nội bộ.
28 Tháng Năm 2020
Đài Loan có kế hoạch mua tên lửa chống hạm Harpoon của Mỹ do Boeing chế tạo nhằm cải thiện năng lực phòng thủ, đối phó với mối đe dọa đang gia tăng từ Trung Quốc.
28 Tháng Năm 2020
Tổng thống Mỹ Donald Trump cho biết ông sẽ tổ chức một cuộc họp báo về Trung Quốc vào thứ Sáu (29/05/2020), trong bối cảnh căng thẳng Mỹ-Trung đang gia tăng vì Covid-19 và vấn đề Hong Kong.
28 Tháng Năm 2020
Thứ Năm (28/05/2020), Tổng thống Mỹ Donald Trump đã ký thông qua sắc lệnh về các công ty mạng xã hội sau sự việc Twitter gắn cờ cảnh báo các tweet của tổng thống.
28 Tháng Năm 2020
Thứ gì cao hơn dãy Hy Mã Lạp Sơn (Himalayas)?
28 Tháng Năm 2020
Trung Quốc đã chặn đứng nỗ lực của chính quyền Trump kêu gọi Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc tổ chức một cuộc họp về vấn đề an ninh quốc gia Hong Kong, khiến cho mối quan hệ giữa hai cường quốc tiếp tục xấu đi.