تُؤتمت الترجمة الآلية (MT) تحويل اللغات، فتكسر الحواجز العالمية في لحظة. ويستكشف هذا الدليل تطوّر الترجمة الآلية من الأنظمة القائمة على القواعد إلى الترجمة العصبية المتقدّمة، موضّحًا كيف يقدّم الذكاء الاصطناعي نتائجَ سريعة وفعّالة من حيث التكلفة وعالية الجودة.
لقد ولّى زمن كان فيه نقل لغةٍ إلى أخرى يستلزم استخدام قاموسٍ ثنائي اللغة. أمّا اليوم، فحين تصادف كلماتٍ بلغةٍ أجنبية، تدخل إلى منصّة ترجمةٍ على الإنترنت لتحصل على النتائج في الحال. وهذا في جوهره ما تعنيه الترجمة الآلية؛ عمليةٌ مؤتمَتة لنقل لغةٍ إلى أخرى. وقد بات استخدام الترجمة الآلية شائعًا إلى حدّ أنّ «ترجمة جوجل» (Google Translate) تفيد بأنّها تترجم أكثر من 100 مليار كلمة يوميًا.
وإلى جانب الاستخدام الشخصي، تساعد الترجمة الآلية (MT) العلامات التجارية والشركات على توسيع نطاق وصولها إلى الجماهير العالمية. فالآن أكثر من أيّ وقتٍ مضى، يُترجَم محتوى المواقع الإلكترونية إلى لغاتٍ عديدة للمساعدة على كسر الحاجز اللغوي. وبذلك، لا تتمكّن هذه الجهات من التوسّع إلى أسواقٍ دولية جديدة فحسب، بل تسهم أيضًا في رفع التهميش عن فئاتٍ لم تكن في البداية قادرة على الوصول إلى المعلومات عبر الإنترنت.
وتتفوّق الترجمة الآلية على الترجمة البشرية من حيث السرعة والتكلفة. فمع أجهزة الحاسوب، تكون الترجمة فورية، وبأقلّ من ثلث التكلفة. وعلى الرغم من تحسّن مخرجات الترجمة الآلية، فما زال الانطباع السائد لدى المهنيين والشركات أنّها لا يمكن أن تكون بديلًا عن الترجمة البشرية. وتختار بعض الشركات دمج عملية الترجمة لديها؛ باستخدام الترجمة الآلية للترجمة الأولية ثمّ إجراء بعض العمل التحريري لزيادة تحسين الجودة والدقّة. فالترجمة الآلية، إذا استُخدِمت بطريقةٍ صحيحة، يمكنها تسريع عملية الترجمة دون المساس بجودة المحتوى الناتج.
- حين يلزم ترجمة كمياتٍ كبيرة من المحتوى. فترجمة مواقع إلكترونية كاملة أو مستنداتٍ ضخمة، لا سيّما حين يكون الوقت عاملًا حاسمًا، نادرًا ما تكون ممكنةً بالاعتماد على الترجمة البشرية وحدها. أمّا الآلات فيمكنها العمل دون انقطاعٍ لفتراتٍ طويلة، وتقديم النتائج على الفور تقريبًا. وبإمكان المترجمين البشريين بعد ذلك تحرير الترجمات الآلية ومراجعتها لضمان أن يكون المحتوى النهائي مصقولًا ودقيقًا.
- حين تكون الفروق الدقيقة غير مهمّة. فاللغة بطبيعتها كثيرًا ما تحكمها قواعد غامضة؛ ولذلك قد يصعب حصر الكلمات في أساليبَ بعينها. غير أنّ اللغة المستخدَمة في الأدلّة الإرشادية أو وثائق البرمجيات كثيرًا ما تكون مباشرة، ما يجعل استخدام الترجمة الآلية ملائمًا. فالمترجمات الآلية تعمل عبر ترجمة كلماتٍ أو جملٍ مفردة على التوازي. والنتيجة مجموعةٌ من الجمل المترجَمة بالتتابع، لا نصًّا مترجَمًا متماسكًا. وكثيرًا ما تكون مشكلات الانسياب والطلاقة وسهولة القراءة متأصّلة في النصوص المترجَمة آليًا. ويصدُق هذا بوجهٍ خاصّ على الأعمال التقنية أو الإبداعية، حيث يكون استخدام الكلمات سياقيًا في معظمه.
- حين تكون ميزانية الترجمة محدودة. فالشركات تبحث دائمًا عن أساليبَ تخفّض نفقاتها. ولهذا تلجأ كثيرٌ من الشركات الصغيرة إلى الترجمة الآلية لأعمالها؛ إذ تكلّف الآلات أقلّ من العمالة البشرية. ولخفض التكاليف والحفاظ على سلامة النصّ المترجَم، تفضّل بعض الشركات استخدام مزيجٍ من المترجمين الآليين والبشريين معًا.
- حين يكون المحتوى عابرًا. فالمحتوى المعرَّض للتغيّر، مثل تقييمات العملاء، أو رسائل البريد الإلكتروني، أو الأسئلة الشائعة، يُولَّد بسرعة ويُستخدَم لمرّةٍ واحدة فقط. ولا تحتاج جودته إلى أن تضاهي جودة الوثائق المهنية. كما أنّ جودة الترجمة لا تكون مهمّة حين يكون المقصود استخدامها في البحث الداخلي.
كيف تعمل الترجمة الآلية؟
تعمل الترجمة الآلية باستخدام برمجياتٍ لتحويل لغةٍ ما (اللغة المصدر) إلى أخرى (اللغة الهدف). ومع أنّ الأمر يبدو مباشرًا، فإنّ عملياتٍ معقّدة تدخل في جعل أبسط الترجمات ممكنة. وثمّة أنواعٌ مختلفة من أنظمة الترجمة الآلية مستخدَمة اليوم:
1. الترجمة الآلية القائمة على القواعد
كان هذا أول نظام ترجمةٍ تجاري يُستخدَم. وتقوم الترجمة الآلية القائمة على القواعد (RBMT) على فرضية أنّ للّغات قواعد نحوية وتركيبية ودلالية تحكمها. وهذه القواعد يحدّدها مسبقًا خبراءُ بشريون في اللغتَين المصدر والهدف، وتعتمد اعتمادًا كبيرًا على قاموسٍ ثنائي اللغة متين. وتجري الترجمة عبر ثلاث مراحل: التحليل، والنقل، والتوليد.
وبناء هذا النوع من الأنظمة كثيرًا ما يكون مستهلكًا للوقت ومكلفًا، لكنّ مخرجاته أعلى جودةً مقارنةً بغيره. ويمكن تحديث المفردات المستخدَمة أو تحريرها بسهولة لصقل جودة النصّ المترجَم. وتساعد هذه التحسينات على جعل النصوص أكثر طلاقةً في القراءة، وإزالة الطابع الآلي الذي يميّز بعضها.
وتعمل الترجمة الآلية القائمة على القواعد على أفضل وجهٍ عند الترجمة بين لغاتٍ تكون قواعدها ديناميكية ومجرّدة.
2. الترجمة الآلية القائمة على الإحصاء
تعتمد الترجمة الآلية القائمة على الإحصاء (SBT) على استخدام الإحصاء لتوليد الترجمات استنادًا إلى مَعايير مُشتقّة من تحليل مجموعاتٍ قائمة من النصوص الثنائية اللغة، تُعرَف بالمدوّنة النصّية. وعلى خلاف الترجمة القائمة على القواعد التي تقوم على الكلمات، تستخدم الترجمة القائمة على الإحصاء عباراتٍ تخفّف من الجمود الذي تفرضه الترجمة كلمةً بكلمة على الخوارزمية.
وتعمل النماذج الإحصائية المُشتقّة من التحليل المكثّف للمدوّنة الثنائية اللغة (اللغتان الأصلية والهدف) والمدوّنة الأحادية اللغة (اللغة الهدف) على تحديد الكلمات أو العبارات الأرجح استخدامًا.
وقد أصبح الحجم الكبير من النصوص اللازم لتشغيل هذه الأنظمة أكثر توافرًا بفضل الاستخدام الواسع للإنترنت والحوسبة السحابية. وعلى الرغم من أنّ المخرجات المترجَمة لهذا النوع أعلى طلاقةً مقارنةً بالترجمة القائمة على القواعد، فإنّ النصّ المترجَم القائم على الإحصاء أقلّ اتّساقًا.
3. الترجمة الآلية العصبية
الترجمة الآلية العصبية هي النسخة المتقدّمة من الترجمة القائمة على الإحصاء. وهي تستخدم شبكةً عصبية اصطناعية كبيرة تتنبّأ بالتسلسل المرجَّح للعبارات والجمل الطويلة. وعلى خلاف الترجمة القائمة على الإحصاء، تستخدم الترجمة العصبية ذاكرةً أقلّ؛ إذ تُدرَّب النماذج معًا لتعظيم جودة الترجمات.
وتستخدم الشبكات العصبية (كتلك الموجودة في أدمغتنا) تقنية المُرمِّز/المُفكِّك (Encoder/Decoder). وخلال مرحلة التعلّم، تصحّح هذه الشبكات تلقائيًا المَعايير المحدَّدة عبر مقارنة المخرجات بالترجمة المتوقَّعة، ثمّ تُجري التعديلات اللازمة. وهذا يعني أنّها تحتاج إلى أن يدرّبها البشر لتعمل. ويتضمّن الأمر تغذية البرنامج بكمياتٍ كبيرة من البيانات؛ وهي عمليةٌ لا تستغرق سوى بضعة أسابيع.
والترجمة العصبية هي أكثر أساليب الترجمة الآلية تقدّمًا، وتستخدم خوارزمياتٍ معقّدة مثل التعلّم العميق والذكاء الاصطناعي. وهذا يمكّنها من تعلّم لغاتٍ جديدة، ويجعلها موضع ثقةٍ في إنتاج مخرجاتٍ عالية الجودة باتّساق. وتُستخدَم الترجمة العصبية حاليًا في منصّة الترجمة الناجحة «ترجمة جوجل».
مزايا الترجمة الآلية العصبية
- أخطاء أقلّ مقارنةً بالأنظمة الأخرى. فالترجمات المُولَّدة عبر الترجمة العصبية تتطلّب عملًا أقلّ في التحرير اللاحق. وفي الواقع، تتضمّن النصوص المترجَمة أخطاءً نحوية أقلّ بنسبة 50% وأخطاءً معجمية أقلّ بنسبة 17% مقارنةً بأنظمة الترجمة الآلية الأخرى. ولهذا السبب، كثيرًا ما تُستخدَم الترجمة العصبية لإنتاج ترجماتٍ مهنية.
- تستخدم بياناتٍ أقلّ. فالترجمة العصبية تحسب عادةً احتمال استخدام كلمةٍ أو عبارة عبر النصوص الثنائية اللغة القائمة. غير أنّها، في اللغات شحيحة الموارد، تستنبط القياسات من معجمها القائم وتستخدمها لبناء نظام ترجمة، ما يلغي الحاجة إلى إدخال بياناتٍ جديدة.
- تتيح الترجمة المباشرة دون أمثلةٍ سابقة (Zero-shot). فعند الترجمة بين لغتَين، كالفرنسية والبرتغالية مثلًا، تحوّل الأنظمة الأخرى النصّ أولًا إلى الإنجليزية، ثمّ إلى اللغة الهدف. ويتسبّب هذا في تأخيرٍ كبير في عملية الترجمة. أمّا مع المترجمات الآلية العصبية، فتُجرى الترجمات مباشرةً من اللغة المصدر إلى الهدف، حتى حيث لا يوجد محرّك ترجمةٍ بين اللغتَين. وهذا مدعومٌ بتقنية التعلّم العميق.
عيوب الترجمة الآلية العصبية
- الحاجة إلى الوضوح في النصّ المصدر. فكما هي الحال مع أنظمة الترجمة الآلية الأخرى، يجب أن يكون النصّ الأصلي واضحًا ومتماسكًا للحيلولة دون ترجماتٍ خالية من المعنى.
- ما زالت تتطلّب مدخلاتٍ بشرية. فلا بدّ من بذل قدرٍ كبير من ساعات العمل البشري في تدريب البرنامج قبل أن يعمل بكفاءة. وانسجامًا مع قضايا السياق، يبقى التحقّق البشري من المستند المترجَم مهمًّا لضمان أن يكون النصّ ذا معنى. والترجمة الآلية المُدقَّقة، أو الترجمة الآلية المُحرَّرة لاحقًا كما تُعرَف عادةً، ما زالت بعيدةً عن أن تصبح في حكم العدم. فلن نعتمد على الآلات اعتمادًا كاملًا في إنتاج نصوصٍ خالية من الأخطاء حتى تتعلّم التقاط دقائق اللغة.
- انتهاك خصوصية البيانات. فالترجمة العصبية تعمل عبر التعلّم والتحسين المستمرّ لقاعدة بياناتها. وبفعل ذلك، يجب تخزين أي بياناتٍ مترجَمة للاستخدام المستقبلي.
تقييم الترجمة الآلية
تُعدّ جودة المحتوى المترجَم أهمّ جوانب الترجمة. ولهذا ما انفكّ اللغويون والمبرمجون يحاولون ابتكار أدواتٍ قادرة على تقييم جودة الترجمات منذ نشأة الترجمة الآلية في خمسينيات القرن الماضي.
ويمكن استخدام منهجَين عند تقييم الترجمات:
- تقييم الصندوق الزجاجي (Glass box) – يقيس جودة الترجمة استنادًا إلى الآليات الداخلية لنظام الترجمة.
- تقييم الصندوق الأسود (Black box) – يقوم على جودة المخرجات وحدها. وهو النموذج الأكثر شيوعًا الذي يستخدمه المترجمون اليوم.
ويستند التقييم إلى مجموعةٍ محدَّدة مسبقًا. وتتألّف هذه المجموعة من الجمل باللغة المصدر ونظائرها من النصوص باللغة الهدف. ثمّ تُقارَن النصوص المترجَمة بهذه المجموعات، وإذا كانت من الأسلوب نفسه، رُصِد تطابق.
أنواع تقييم الترجمة الآلية
1. التقييم اليدوي
يقرأ البشر النصّ النهائي للتحقّق من دقّته. وأبرز المؤشّرات أثناء التقييم هي الطلاقة والالتزام بمعنى النصّ المصدر.
وعند التحقّق من الطلاقة، يكون النصّ المصدر غير مهمّ؛ إذ يقرأ المُقيِّم الترجمة لضمان خلوّها من الأخطاء النحوية أو التركيبية.
ثمّ يُقارَن النصّ بالأصل لضمان أنّه لم يبتعد كثيرًا عن رسالة المادة المصدر.
2. التقييم الآلي
تستند الدرجة المُحصَّلة إلى فرضية أنّ المخرجات ينبغي أن تكون أقرب ما يمكن إلى الترجمة البشرية. ولذلك يعتمد التقييم الآلي اعتمادًا كبيرًا على الترجمات القائمة مسبقًا. ولتحسين دقّة الدرجة، ينبغي تكرار عملية التقييم بكثرة بسبب الطبيعة الديناميكية للّغات وأنظمة الترجمة الآلية.
ومن المقاييس المستخدَمة في التقييم: METEOR وNIST وBLEU. وهي تقارن النصّ المترجَم بالمادة المرجعية، وكثيرًا ما تعمل دون الحاجة إلى تدخّلٍ بشري.
خلاصة
تحسّنت الترجمات الآلية تحسّنًا كبيرًا على مرّ السنين، وهي تساعد كثيرًا من الشركات على توطين محتواها للوصول إلى جمهورٍ عالمي. وإذا استُخدِمت على نحوٍ صحيح، أمكنها إنتاج مخرجاتٍ رفيعة المستوى بأقلّ قدرٍ من المدخلات البشرية. وعلى الرغم من أنّها بعيدة عن أن تُستخدَم استخدامًا مستقلًا، فإنّ الترجمات الآلية مفيدة للكميات الكبيرة من المحتوى التي قد تتعذّر فيها الترجمة البشرية.
هل تبحث عن ترجمةٍ آلية موثوقة وآمنة لموادّ أعمالك السرّية؟ احجز عرضًا توضيحيًا الآن لتطّلع على الترجمة الآلية المملوكة لشركة ترجمة، التي تمكّنك من تقديم محتوى متعدّد اللغات بسرعةٍ وأمانٍ ودقّة، مصمّمةً لدمج مصطلحات قطاعك وأسلوب كتابته في جميع ترجماتك.
— بقلم مروان عبد العزيز