إن الترجمة بين لغتين هي مسألة بناء جمل بعناية تنقل أفضل معنى للنص الأصلي. على هذا النحو ، لا يتعلق الأمر بتبديل بدائي لكلمة لكل كلمة من لغة الهدف إلى لغة المصدر. مطلوب درجة من المرونة المقاسة ، لأنها تتعلق بالفروق الدقيقة للقطعة ككل ، بدلاً من المعنى الفردي للأجزاء المكونة لها.
هذه عملية تم تدريب الترجمة الآلية باستمرار على المشاركة فيها ، مع تحسينات تدريجية على مر السنين. في عرض آخر لقوة الذكاء الاصطناعي في التعامل مع اللغات الطبيعية ، قام الباحثون مؤخرًا بتدريب الذكاء الاصطناعي لتقديم ترجمات تقريبية للألواح الأكادية التي يبلغ عمرها 5000 عام.
تحدي اللغات الميتة
هذا مثير للإعجاب بشكل خاص لأن التحديات المرتبطة بالترجمة تتوسع فقط عندما تكون اللغة الأصلية قد انقرضت لآلاف السنين. هذا هو الحال مع الأكادية ، وهي لغة سامية مبكرة بدون لغات بنات. هذه اللغات تستحق الدراسة ، فقط من أجل البصيرة المكتسبة في الحياة والسياسة والمعتقدات في المجتمعات القديمة. جهد يسلط الضوء على مكانتنا التاريخية في العالم.
تنسب التقديرات المتحفظة إلى الأكادية إلى مئات الآلاف من النصوص التي اكتشفها علماء الآثار. تم بالفعل رقمنة العديد منها. ومع ذلك ، لا يستطيع سوى عدد قليل من العلماء فهم أي نوع من هذه النصوص. وما يمكنهم فهمه هو مجزأ ، فقد الكثير من السياق بسبب الآثار المهينة للوقت ، على الرغم من كونه مكونًا من الطين ، والذي يتحمل بشكل أفضل على مدى قرون أكثر من شيء مثل ورق البردى.
إن طبيعتها المجزأة هي التي تزيد من تعقيد الترجمة ، ويضاعف من ذلك النقص العام في الخبراء في مثل هذه اللغات. لسوء الحظ ، فإن كل من الوقت والقوى العاملة المطلوبة تعمل ضد الجهود المبذولة لترجمة هذه الوثائق.
مترجمي الذكاء الاصطناعي
للمساعدة في تخفيف هذا العبء ، طور فريق من علماء الآثار وعلماء الكمبيوتر ذكاءً اصطناعيًا لترجمة الأكادية. يعمل على الفور وفقًا لنموذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) المصمم خصيصًا للتعامل مع اللغة.
الأكادية هي ما يعرف بلغة “متعددة التكافؤ” ، أي أن معنى رموزها يختلف باختلاف وظيفتها داخل الجملة. هذا يترك المترجمين مع ما يسمونه عملية من خطوتين. أولاً ، يأخذون النص الأصلي ويعيدون كتابته باستخدام الأصوات المشابهة للغة الهدف في عملية تُعرف باسم التحويل الصوتي. أي أنهم يعيدون بناء الكلمات باستخدام حرف الأبجدية اللاتينية الذي ينتج الكلمة في اللغة الأصلية. من الأمثلة الشائعة على هذه العملية الكلمة العربية التي تعني الله ، والتي تُترجم إلى “الله”. بمجرد الانتهاء من ذلك ، يقومون بترجمة النص الجديد إلى اللغة الهدف.
مع وضع هذا في الاعتبار ، تم تدريب NMT على التعامل مع كل من الكتابة المسمارية وكذلك نقل الحروف. باستخدام خوارزمية مصممة لتقييم النص المترجم آليًا ، والمعروفة باسم التقييم ثنائي اللغة للطالب 4 (BLEU4) ، سجل النموذج 37.47 و 36.52 على التوالي. كل ضمن النطاق المقبول للحصول على ترجمة عالية الجودة.
يقصر NMT في عدد من الميزات. لا يمكنه التعامل مع الجمل الأطول بشكل جيد للغاية ، ويضيع بسهولة عند إعطائه المزيد من “الأنواع الأدبية” ، بدلاً من النوع الأدبي الأكثر “صيغة” ، مثل المراسيم والسجلات. بغض النظر عن أوجه القصور ، فهي دقيقة للغاية في التعرف على أنواع معينة ، وهي وظيفة أخرى لتوفير الوقت.
في بعض الحالات ، اخترع النموذج نتائج لا علاقة لها ظاهريًا بالنص المنسوب على الإطلاق. أطلق الباحثون عليها اسم “هلوسة” من جانب الذكاء الاصطناعي.
جهد تعاوني
أين يترك هذا المترجمين؟ بالنسبة للجزء الأكبر ، تعمل التكنولوجيا كمساعدة مفيدة ، حيث تشير إلى ترجمة سريعة ودقيقة. لا يزال يتعين أن يأتي الجزء الأكبر من الجهد من مترجم بشري: حتى لو تجاوزت الترجمة الحد الأدنى ، يجب مراجعتها وتحريرها وحتى إصلاحها. أفضل أداء للعمليات ، في الوقت الحالي ، من قبل الإنسان.
في الوقت الحاضر ، يمكن الوصول إلى نموذج NMT من خلال دفتر ملاحظات على الإنترنت ، وقد تم توفير الكود المصدري على GitHub تحت اسم المشروع “Akkademia”. هذه هي التكنولوجيا المتاحة لأي شخص. من خلال العمل بهذه الطريقة ، مع العلماء الذين يستخدمون نماذج NMT هذه ، تصبح ترجمة العالم القديم أسهل بكثير ويمكن الوصول إليها بشكل أكبر.
ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر باللغات الحديثة المنطوقة على نطاق واسع والمستخدمة اليوم ، فإن الخدمات مثل تلك التي تقدمها Trusted Translations ، التي توظف مترجمين ولغويين محترفين من جميع أنحاء العالم ، ستقطع شوطًا طويلاً في تلبية احتياجات الترجمة المهنية الخاصة بك وتجاوزها.
تصوير بيلج شيما كوتوك أوغلو على pexels.com
