인공지능 : 핵심기술 (11) : 언어 번역 ( 작동, 방식, 원리 )

인공지능(AI)은 소프트웨어를 통한 번역 언어를 이전보다 더 정확하게 만들고 있습니다. 구체적으로, 요즘 인공신경망은 자동번역된 언어를 읽고 듣는 사람들에게 더 많은 의미를 부여하고 있습니다.

자동 번역 또는 자동 번역이라고도 하는 기계 번역은 1950년대 이후 여러 해 동안 존재해 왔습니다. 

하지만 문장을 기계로 번역하는 전통적인 방법은 문제가 될 수 있습니다. 문제 중 하나는 이러한 방법들이 문장의 문맥 대신 단어 또는 구를 중심으로 단어를 변환하는 것입니다. 

그 결과 나온 문장은 앞뒤가 맞지 않거나 심지어 비논리적으로 들립니다.

AI, 특히 기계학습은 이 문제를 해결하기 위해 번역에 적용되고 있습니다. 

AI 기계 번역의 작동 방식

기계학습의 한 형태인 신경망은 번역의 정확성을 높일 수 있습니다. 

이러한 시스템은 인코딩이라는 프로세스에서 원래 문장을 '분석'하는 것으로 시작합니다. 이 단계에서는 문장의 단어들이 많은 숫자로 보이는 것으로 변환됩니다. 여기서부터 일어나는 일은 기계학습 전문가들에 의해 가장 잘 설명된 거의 불가사의한 과정입니다. 

알아야 할 것은 신경 기계 번역이 문장 조각 대신 한 번에 전체 문장을 번역하기 때문에 다른 시스템보다 정확하다는 점입니다. 

이러한 형태의 기계 번역에 대한 또 다른 이점은 개발자가 이전 시스템보다 동일한 양의 규칙과 알고리즘을 만들 필요가 없다는 것입니다. 이 새로운 시스템은 올바른 번역의 수백만 예를 바탕으로 스스로 학습합니다. 

번역 작업에 신경망을 적용하는 다른 최근 시험된 방법들도 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 

많은 AI 기반 시스템에서는 언어 처리 방법을 배우려면 대량의 번역 예를 필요로 합니다. 일부 과학자들은 기계가 Unsupervised 학습을 통해 훈련되어야 한다고 제안하고 있습니다. 즉, 데이터에서 패턴을 인식함으로써 학습하는 것입니다. 

예를 들어, 중국어가 영어로 번역되는 방법에 대한 수백만 가지 예를 가질 필요는 없습니다. 기계는 전체 언어의 데이터베이스에 저장되어 있고 언어의 작동 방식에 대한 자체적인 결론을 도출할 수 있습니다.

어떻게 사용되나요?

구글은 2016년 구글 뉴럴 머신 번역 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 사용된 이전 Phrase 기반 변환 시스템보다 오류가 적습니다. 총 8개의 언어가 쌍으로 구글 번역기에 실렸습니다. 

마이크로소프트는 AI로 작동되는 기계 번역 기술을 스마트폰 앱에서 사용하고 있습니다. 스마트폰 앱에서 이 언어를 배우는 사람이 말하는 표준 중국어 단어를 인식할 수 있습니다. 원어민과 비교해 화자의 발음과 리듬, 톤을 평가합니다. 그런 다음 앱은 사용자가 개선할 수 있는 위치를 표시하고 올바른 발음의 샘플을 재생합니다. 

번역 정확도가 향상되어 시장에 계속 진출하는 많은 예와 새로운 참가자들이 있습니다.

다른 업체들도 AI를 이용해 인간 통역사를 돕고 있습니다. 이러한 형태의 증강 지능은 제안을 보여주거나 번역된 내용을 편집하도록 요구합니다.  

학습 방법이 무엇이든 AI 기반 번역은 아직 완벽하지 않거나, 번역자가 할 수 있는 것과 비교할 수 없습니다. 하지만 이 기술은 사회적 배경과 직장에서 사람들이 직면하는 언어 장벽을 고려해 볼 때 중요한 위치를 가지고 있고 발전할 가치가 있습니다. 

방향을 물어보거나 모국어가 다른 동료와 의사소통을 해야 할 때 항상 번역기를 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 상황에서는 어떤 해결책이 도움이 될 것입니다. AI 기반 번역이 그런 해결책이 될 수 있을 것입니다.