أنشأ فيسبوك ذكاءً اصطناعيًا يمكنه ترجمة 100 لغة مختلفة، دون الحاجة إلى المرور باللغة الإنجليزية أولاً

لقد فتح فيسبوك للتو نموذجًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرات ترجمة مذهلة لما يصل إلى 100 لغة دون الحاجة إلى ترجمتها إلى اللغة الإنجليزية أولاً كخطوة وسيطة، وهو ما يوجد غالبًا في أدوات الترجمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي اليوم.

يسمى نموذج الذكاء الاصطناعي هذا M2M-100، وهو حاليًا على مستوى المشروع البحثي فقط. ومع ذلك، بمجرد اكتمال مراحل التطوير (في المستقبل القريب)، يمكن استخدامه لحل مشكلة ترجمة منشورات وتعليقات مستخدمي Facebook بشكل كامل - من مجموعة متنوعة من اللغات المختلفة حول العالم. وفقًا لأحدث الإحصائيات، فإن أكثر من ثلثي مستخدمي Facebook حاليًا لا يستخدمون اللغة الإنجليزية للتواصل عبر منصة التواصل الاجتماعي هذه.

"لقد عمل باحثو الذكاء الاصطناعي لدينا بجد لسنوات عديدة لبناء وتطوير نموذج عام واحد يمكنه فهم مجموعة متنوعة من اللغات في مجموعة متنوعة من المواقف والمهام. . وقالت الباحثة AI Facebook Angela Fan في منشور تم نشره على blogpost.al: "إن النموذج الواحد الذي يدعم جميع اللغات واللهجات والترجمات المحدثة والمحسنة باستمرار سيساعدنا على تقديم تجربة أفضل لمليارات مستخدمي فيسبوك" .

يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الجديد أن يدعم العديد من أنواع الترجمات المختلفة على فيسبوك

تم تدريب M2M-100 على مجموعة بيانات مكونة من 7.5 مليار زوج من الجمل الشائعة من 100 لغة مختلفة، تم جمعها جميعها من الإنترنت. يقول فيسبوك إن الموارد كلها مفتوحة المصدر وتستخدم البيانات العامة.

لإدارة قاعدة بيانات التدريب واسعة النطاق هذه، يركز باحثو الذكاء الاصطناعي في فيسبوك بشكل أساسي على ترجمات اللغات الأكثر طلبًا، مع الحد من الجمل واللغات النادرة. وسيقومون بعد ذلك بتجميع هذه اللغات في 14 مجموعة مختلفة، بناءً على أوجه التشابه اللغوية والجغرافية والثقافية. يعتبر هذا النهج أكثر مثالية لأن الأشخاص في البلدان التي تشترك في الخصائص المشتركة المذكورة أعلاه سيستفيدون بشكل أكبر من الترجمات المحسنة في مجموعة لغوية معينة.

سيتم ربط اللغات التي تنتمي إلى مجموعات مختلفة من خلال عدد صغير من لغات الجسر. وفي مثال مجموعة اللغات الهندية، تعمل اللغات الهندية والبنغالية والتاميلية بمثابة لغات جسر للغات الهندية الآرية. ومن خلال عملية الجمع والاختيار بأكملها، حقق الباحثون مجموعة بيانات تتكون من 7.5 مليار جملة متوازية، تتوافق مع 2200 اتجاه ترجمة.

بالنسبة للغات التي تفتقر إلى بيانات ترجمة عالية الجودة، استخدم الباحثون طريقة تسمى الترجمة الخلفية لإنشاء ترجمات تركيبية يمكن أن تكمل البيانات المستخرجة.

بشكل عام، أدى الجمع بين هذه التقنيات إلى أول نموذج للترجمة الآلية متعددة اللغات (MMT) في العالم يمكنه الترجمة بين أي من 100 لغة دون الاعتماد على البيانات، وتعتبر اللغة الإنجليزية هي المعيار، وفقًا لبيان صادر عن فيسبوك.

"على سبيل المثال، عادةً، عند الترجمة من الصينية إلى الفرنسية، فإن معظم نماذج الترجمة متعددة اللغات الحالية ستتمحور حول اللغة الإنجليزية، وسوف تترجم الصينية إلى الإنجليزية ومن الإنجليزية إلى الفرنسية، لأن بيانات التدريب على اللغة الإنجليزية هي الأكثر توفرًا والأكثر شيوعًا. بدلاً من ذلك ومن خلال اتباع هذا الفكرة، يقوم نموذجنا بترجمة البيانات الصينية مباشرة إلى الفرنسية لضمان أقصى قدر من الاحتفاظ بمعنى الترجمة".

حاليًا، لم يتم دمج M2M-100 في أي منتج بعد، لكن الاختبارات تظهر أنه يمكنه دعم العديد من أنواع الترجمات المختلفة على فيسبوك، حيث لا يزال الأشخاص ينشرون المحتوى كل ساعة بأكثر من 160 لغة.