تخضع اللغات لكثير من القواعد، مثل قواعد تصريف الأفعال، فمنذ فترة ليست بالطويلة أصبحت أجهزة الحواسيب قادرة على صياغة النصوص بإحكام؛ لذلك نرى أنَّ التحديات والصعوبات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في مجال الترجمة الآلية كثيرة، كما هي التحديات التي تواجهه في مجال معالجة النصوص.
لكن لا يمكن تجاهل نقطة هامة، وهي أنَّ سوق الخدمات اللغوية قد شهد نقلة نوعية عند ظهور الذكاء الاصطناعي، وما زال المطورون يعملون على توفير خدمات ترجمة أسرع وأكثر دقة وفاعلية، وفي مقالنا الحالي سنتحدَّث أكثر عن دور الذكاء الاصطناعي في تحسينات الترجمة والتفاعل بين اللغات.
الذكاء الاصطناعي وتحسينات الترجمة الآلية والتفاعل بين اللغات:
يعد الذكاء الاصطناعي أحد أهم التقنيات المستخدمة في مجال الترجمة الآلية والتفاعل بين اللغات، فيمكن بواسطة هذه التقنية تحليل النصوص وفهمها جيداً، ومن ثم ترجمتها بين اللغات المختلفة باستخدام عدة أدوات وتقنيات، وأهمها ما يأتي:
1. نماذج التعلم الآلي:
هي تقنية تعتمد على أساس تدريب نماذج رياضية تتعلم من البيانات المتاحة لها، فيُزوَّد النموذج بالنص الأصلي وترجمته ليقوم بتحليل العلاقة التي تربطهما ببعض، فيتعلم منه قواعد اللغة بالاعتماد على عدة نقاط أهمها:
1- شبكات العصب الاصطناعي:
وظيفة هذه التقنية تحليل العلاقة التي تربط بين النص الأصلي والترجمة المستهدفة، وتعتمد على تنمية نماذج رياضية تتكون من طبقات متعددة من العقد الرياضية.
2- التعلم العميق:
هي تقنية تعتمد على استخدام نماذج رياضية أيضاً متعددة الطبقات، ووظيفتها تحسين جودة الترجمة.
3- تقنيات التحليل اللغوي:
التي تُستخدَم لتحسين دقة الترجمة الآلية، فتعتمد هذه التقنية على فهم هيكل اللغة والتعبيرات اللغوية.
2. اللغة الطبيعية:
هي تقنية تعتمد على فهم أسلوب اللغة الأصلية واللغة المستهدفة في الترجمة الآلية، بحيث يمكن الاستفادة من تقنية اللغة الطبيعية في عدة نواحي، وأهمها ما يأتي:
1- تحويل النص إلى تمثيل رياضي:
لكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحليله وفهمه بدقة.
2- الاستنتاج اللغوي:
يمكن استخدام تقنية اللغة الطبيعية في تحديد العلاقة اللغوية التي تربط بين النص الأصلي والترجمة، فيُحدَّد ما يربط الكلمة بالجملة والجملة بالنص بأكمله.
الترجمة الآلية المباشرة:
بحيث يُترجَم النص مباشرة.
3- تحليل النصوص:
يمكن الاستفادة من هذه التقنية في تحليل النصوص لفهم كافة الأحرف أو الأسماء أو الأفعال أو الجمل أو قواعد اللغة الموجودة في النص؛ بهدف تحسين الترجمة الآلية للنص.
3. تقنية التوافق الثقافي:
هي التقنية التي تهدف إلى جعل النص المترجم مناسباً للجمهور القارئ، بحيث يتناسب مع ثقافته، ويُستفاد من هذه التقنيات بعدة أشكال ومجالات كما يأتي:
1- التحليل الثقافي:
يُحلَّل النص وتُحدَّد القواعد الاجتماعية والقيم والمعتقدات والتقاليد الثقافية التي يتضمنها النص، ومن ثم تصبح قواعد يجب الالتزام بها عند الترجمة.
2- التعرف إلى التعبيرات الثقافية:
تتميز كل لغة بوجود مفردات ومصطلحات تميز لغتها وترتبط بها فقط، وعند تحليل النص تُحدَّد هذه المصطلحات ويُبحَث عن المفردات والتعبيرات المشابهة لها في اللغة المستهدفة.
3- التعرف إلى الأساليب والأنماط الثقافية:
تُفهَم الأساليب التي تتميز بها اللغة الأصلية والأنماط الثقافية لها، ومن ثم تُحوَّل إلى أنماط مشابهة في اللغة المستهدفة.
4. تقنية قواميس اللغات:
هي التقنية التي تعتمد على قواميس اللغات سواء اللغة الأصلية أم اللغة المستهدفة في الترجمة، ومهمة هذه التقنية بناء قواميس كبيرة تشمل التعبيرات والمفردات والكلمات التي تنتمي لكل لغة من خلال ما يأتي:
1- تحديد المفردات:
بعد تحليل اللغة وتحديد المفردات التي تُستخدَم فيها، تُحوَّل إلى كلمات ومصطلحات مشابهة لها موجودة في اللغة المستهدفة.
2- تحديد المصطلحات الخاصة:
تضم المجالات العلمية والفنية وما شابه ذلك مصطلحات خاصة فيها أيضاً، تُحدَّد وتحوَّل إلى المصطلحات المشابهة في اللغة المستهدفة.
3- تحديد الأنماط اللغوية:
كذلك الأنماط اللغوية التي تنتمي للغة الأصلية تحوَّل إلى أنماط مشابهة لها في اللغة المستهدفة بالترجمة.
5. تحليل النصوص:
تقنية تهتم بتحليل وفهم اللغة الطبيعية التي يستخدمها الإنسان، مثل قواعد النحو والصرف وسياق الكلام ودلالة المفردات، وهذه التقنية تعتمد أدوات وتقنيات متعددة، وتشمل ما يأتي:
1- تحليل النحو:
هذه التقنية تقوم بتحديد بنية الجملة من أسماء وأفعال وصفات إضافة إلى الأحرف المتكررة في النص الأصلي.
2- تحليل الدلالة:
هذا التحليل يهدف إلى تحديد معاني الكلمات والمصطلحات والجمل والعبارات والعلاقة التي تربط بينهم.
3- الترجمة الآلية:
هذه التقنية التي تعتمد على ترجمة النص إلى اللغة المستهدفة باستخدام مجموعة تقنيات كالترجمة الإحصائية والعصبية.
6. الترجمة الآلية المباشرة:
هي الترجمة المباشرة والفورية من نص إلى آخر؛ بالاعتماد على عدة تقنيات، مثل التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية وتحليل اللغة الطبيعية، ولكن هذا النوع من الترجمة يواجه عدة تحديات حتى الآن، ومنها صعوبة تحديد المعاني الدقيقة للكلمات والجمل في النص الأصلي أو فهم المعاني الضمنية أو التعابير والمصطلحات الثقافية؛ لذلك تعد الترجمة الآلية الفورية غير دقيقة وموثوقة.
مع ذلك فإنَّ الترجمة الآلية المباشرة يمكن استخدامها في التواصل الحي بين الأشخاص؛ وذلك باستخدام تطبيقات الدردشة الحية لتحويل الرسائل من لغة إلى أخرى فوراً، أما في المجالات الأخرى فمن الأفضل وجود مترجم بشري يقوم بتدقيق ترجمة النصوص ليتأكد من صحة المعاني.
الذكاء الاصطناعي وتعلُّم اللغات الجديدة:
يمكن للذكاء الاصطناعي تعلُّم لغة جديدة بنفسه؛ وذلك من خلال الاعتماد على تقنيات التعلم العميق وتحليل النصوص وغيرها من التقنيات، ولكن يحتاج ذلك إلى كمية كبيرة من البيانات اللغوية، فيجب على النموذج اللغوي الاصطناعي تعلُّم كل ما يتعلق باللغة الجديدة من قواعد نحو وصرف وإملاء، إضافة إلى تعلُّم معاني الكلمات والعبارات والمصطلحات، كما تتطلب عملية تعلم لغة جديدة الوقت الكافي لقيامه بالترجمة بدقة لاحقاً.
ينطبق الأمر نفسه على تعلُّم اللهجات، فالذكاء الاصطناعي بإمكانه تعلُّم اللهجات أيضاً بتوفر بيانات لغوية تتعلق باللهجة، ولكن يعد تعلُّم اللهجات من التحديات الكبيرة؛ لأنَّه يتطلب جهداً إضافياً، وخاصة إن كانت اللهجة نادرة والمصادر اللغوية لها قليلة، وهنا يمكن الاستفادة من البيانات اللغوية التي تتعلق بلهجة قريبة من اللهجة الجديدة، ومن ثم يُعدَّل النموذج اللغوي ليتناسب مع الخصائص اللغوية للهجة الجديدة.
الذكاء الاصطناعي في تحسين ترجمة النطق:
ترجمة النطق وهي تحويل النطق إلى نص مكتوب، وهذا المجال يُركَّز عليه في البحث العلمي والتطوير، فيعد أحد التحديات الكبيرة التي تواجه التطبيقات الحالية؛ لأنَّ ترجمة النطق تحتاج إلى فهم دقيق للغة الطبيعية وإلى معالجة الإشارات الصوتية في آن معاً.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل النطق إلى نص مكتوب بالاعتماد على تحليل النغمات والترددات، ومن ثم تحديد المعاني الدقيقة للمفردات والعبارات لتُترجم بأدق صورة، كما يمكن الاستفادة من عدة تقنيات مثل التعلم العميق، ومن المحتمل أن تصبح هذه التقنية في المستقبل القريب ذات فاعلية ودقة عالية جداً.
ترجمة الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى مترجم بشري:
كما لاحظنا سابقاً أنَّ العمل على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الترجمة ما زال مستمراً حتى أصبح بعض المترجمين البشر يخافون على وظائفهم، ولكن بالرغم من أنَّ الترجمة الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي متفوقة على الأشكال الأخرى من الترجمة الآلية من حيث اختصار الوقت والتكلفة أيضاً، إلا أنَّ الحاجة إلى مدقق بشري مطلوبة ليقوم بالاطلاع على النص المترجم بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي، وتحسين الترجمة النهائية لضمان الدقة في العمل؛ أي إنَّه مدقق لغوي فقط.
مع استمرار التطور وتحسين عمل الترجمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالتدريب المكثف وإكسابها كثير من المعلومات، ستصبح الحاجة إلى مدقق يقوم بمراجعة التنقيح أقل بكثير، وسيصبح للمستخدم حرية الاعتماد على الذكاء الاصطناعي فقط أو الاستعانة أيضاً بمترجم بشري للتأكد التام من دقة العمل.
في الختام:
يعد الذكاء الاصطناعي في مجال الترجمة والتفاعل بين اللغات المختلفة فعالاً ومفيد جداً، بالرغم من أنَّ الذكاء الاصطناعي لم يصل في الوقت الحالي إلى الدقة التي تجعله موثوقاً للجميع كالترجمة البشرية، إلا أنَّه قطع أشواطاً كبيرة من حيث الدقة.
يعتمد الذكاء الاصطناعي في الترجمة على عدة أدوات وتقنيات، أهمها نماذج التعلم الآلي التي تعتمد على شبكات العصب الاصطناعي والتعلم العميق وتقنيات التحليل اللغوي، وتقنية اللغة الطبيعية التي تفيد بتحويل النص إلى تمثيل رياضي يفهمه الذكاء الاصطناعي، وتقنية التوافق الثقافي التي تساعد على ترجمة النص بالشكل الذي يجعله مناسباً لثقافة الجمهور المستهدف؛ وذلك من خلال التعرف إلى المفردات والمعتقدات والتقاليد الثقافية والأساليب والأنماط اللغوية أيضاً.
وتقنية قواميس اللغة التي تستخدم في عدة مجالات، منها تحديد الكلمات في اللغة الأصلية وتحويلها إلى الكلمات المشابهة لها في اللغة المستهدفة، وأيضاً تقنية تحليل النصوص التي تعتمد على تحليل النحو والأدلة، وتقنية الترجمة الآليَّة المباشرة التي يمكن استخدامها في التواصل الحي بين الأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة عبر تطبيقات الدردشة الحية، فتحول النصوص من لغة إلى أخرى تحويلاً مباشراً للمستخدمين.
