РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПЕРЕВОДЕ НАУЧНЫХ СТАТЕЙ

В настоящее время научный прогресс играет ключевую роль в развитии общества и решении многих глобальных проблем. Однако для эффективного распространения научной информации на международном уровне необходимо преодолеть языковые различия. Статьи, опубликованные на родном языке авторов, часто требуют перевода на английский или другие языки, чтобы охватить широкую аудиторию. Здесь важную роль играют технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые предоставляют инструменты для автоматического перевода научных текстов[1].

Современные технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и нейронные сети, помогают автоматизировать и оптимизировать процесс перевода, снижая затраты времени и ресурсов и повышая качество перевода. Однако, прежде чем искусственный интеллект будет использован для перевода научных статей, возникает ряд вопросов и трудностей, которые требуют дальнейших исследований и разработок. Искусственный интеллект играет ключевую роль в современном переводе научных статей на международном уровне. Их использование повышает эффективность и качество перевода, что, в свою очередь, способствует развитию научного сообщества и обмену научной информацией. Однако необходимо продолжать исследования в этой области и разрабатывать технологии искусственного интеллекта для преодоления существующих проблем и ограничений[1].

Целью  нашего исследования является анализ и оценка роли искусственного интеллекта в переводе научных статей на международном уровне, чтобы определить его преимущества, ограничения и возможности для оптимизации этого процесса.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Провести анализ современных технологий искусственного интеллекта, используемых при автоматическом переводе научных статей.

2. Изучить преимущества и проблемы использования искусственного интеллекта при переводе научных текстов.

3. Проанализировать практические примеры успешного применения технологий искусственного интеллекта в этой области.

4. Сформулировать рекомендации по эффективному использованию технологий искусственного интеллекта в практике перевода научных статей.

Развитие искусственного интеллекта значительно упростило процесс перевода научных статей. Автоматизация этого процесса позволяет сократить время и затраты на перевод и повысить качество. Технологии искусственного интеллекта помогают переводчикам, предоставляя им инструменты для повышения эффективности и точности перевода[2].

Технологии машинного перевода, такие как нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения, позволяют автоматически переводить тексты с одного языка на другой. Это особенно полезно для научных статей, которые часто содержат специализированную терминологию и сложные конструкции предложений. С развитием искусственного интеллекта качество автоматического перевода стало значительно выше. Модели машинного обучения могут адаптироваться к различным стилям текста и тематическим областям, чтобы обеспечить более точные и понятные переводы научных статей[2].

Технологии искусственного интеллекта также предоставляют переводчикам инструменты для повышения эффективности и качества их работы. Системы автоматизированного перевода (CAT) помогают управлять процессом перевода и оптимизировать его, предоставляя доступ к готовым глоссариям, базам данных и инструментам автоматического выравнивания текста[2].

Таким образом, технологии искусственного интеллекта играют ключевую роль в современном переводе научных статей, повышая их эффективность, доступность и качество. Однако автоматический перевод не всегда способен передать все нюансы и контексты, особенно в сложных и специализированных текстах. Поэтому важно продолжать развивать и совершенствовать технологии искусственного интеллекта, чтобы обеспечить более точный и полный перевод научных статей.На рисунке 1 показано, что использование искусственного интеллекта при переводе научных статей имеет ряд преимуществ:

Рисунок 1. Преимущества искусственного интеллекта

Рисунок 2. Недостатки искусственного интеллекта

Иванов в своем исследовании подчеркивает важность использования искусственного интеллекта в современном переводе научных статей. Он отмечает, что автоматизированные системы перевода, такие как Google ^* Translate, обладают значительным потенциалом для повышения эффективности процесса перевода[3].

Согласно работе Смирновой и Козлова (2019), использование методов машинного обучения при переводе текстов помогает повысить точность и качество перевода. Авторы подчеркивают, что нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения позволяют автоматизировать процесс перевода и улучшить его результаты[4].

Развитие искусственного интеллекта в области перевода направлено на разработку интеллектуальных систем и программных решений, способных адаптироваться к различным типам текста и контекстам перевода и учитывать особенности языка и стиля[5].

Развитие искусственного интеллекта в области перевода -тэто непрерывный процесс совершенствования компьютерных систем и программ, направленный на создание интеллектуальных решений для автоматизации и оптимизации процесса перевода. Это включает разработку и внедрение новых методов и алгоритмов, таких как нейронные сети и глубокое обучение, а также постоянное совершенствование существующих систем машинного перевода для повышения качества и точности перевода [2]. Мы придерживаемся этого определения.

Методология исследования. Для анализа роли искусственного интеллекта в переводе научных статей был проведен обзор существующих исследований и публикаций в этой области. Были проанализированы преимущества и проблемы использования искусственного интеллекта и найдены практические примеры его применения. Результаты исследования показывают, что технологии искусственного интеллекта значительно улучшают процесс перевода научных статей, делая его более эффективным и доступным. Однако у них также есть свои ограничения, которые требуют дальнейшего совершенствования и развития. Примерами успешного использования искусственного интеллекта при переводе научных статей являются сервисы автоматического перевода, такие как Google ^* Translate и DeepL, и системы CAT, такие как SDL Tradosт[3].

1. Google^* Translate - это бесплатный онлайн-сервис перевода, разработанный Google ^*. Он использует методы машинного обучения, включая нейронные сети, для перевода текста с одного языка на другой. Google^* Translate поддерживает широкий спектр языков и предлагает быстрый и удобный способ перевода текста. Однако точность перевода может варьироваться в зависимости от сложности текста и языковой пары[3].

2. DeepL - еще один популярный сервис автоматического перевода, известный своей высокой точностью и качеством перевода. Он использует нейронные сети и глубокое обучение для обработки текста и создания переводов. DeepL также поддерживает множество языков и предоставляет возможность выбора различных стилей перевода, что делает его очень гибким инструментом для перевода научных статейт[3].

На рисунке 2 показаны предпочтения пользователей в отношении использования различных технологий для перевода научных статей. Процент указан ниже.

Рисунок 2. Пользовательские настройки

Большинство респондентов (60%) выбрали услуги автоматического перевода, в то время как 30% выбрали автоматизированные системы перевода (CAT) и только 10% выбрали другие методы перевода[4].

На рисунке 3 диаграмма отражает мнения пользователей относительно качества перевода научных статей с использованием искусственного интеллекта. Процент указан ниже.

Рисунок 3. Оценка качества перевода

40% респондентов оценили качество перевода как высокое, 30% - как среднее и 30% - как низкое. Это показывает, что мнения пользователей относительно эффективности технологий искусственного интеллекта при переводе научных текстов различаются[4].

На рисунке 4 на диаграмме показаны препятствия, с которыми сталкиваются пользователи при использовании технологий и переводе научных статей. Процент показан ниже.

Рисунок 4. Препятствия и трудности

Основные препятствия включают сложность перевода технических терминов (50%), необходимость дальнейшей доработки и исправления перевода (30%) и ограниченную точность перевода (20%)[4].

На рисунке 5 на диаграмме показаны потребности пользователей в дальнейшем развитии технологий искусственного интеллекта при переводе научных статей. Процент указан ниже.

Рисунок 5. Потребности в развитии

Большинство пользователей (60%) сообщили о повышении точности перевода, 30% - о адаптации к специфике научных дисциплин и 10% - о разработке инструментов оценки качества перевода[5].

Исследование подтверждает важность искусственного интеллекта в современном мире, особенно в контексте перевода научных статей. Искусственный интеллект не только упрощает и ускоряет процесс перевода, но и значительно повышает его качество и точность.

^*По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.