Marco Trombetti

Gelecek

Büyüyen makro trendleri tanımlayarak, araştırarak ve tahmin ederek başarı şansınızı artırabilirsiniz. Bu tür eğilimleri tanımlamanın kolay bir yolu, gelecekte yaşamaktır. Henüz bir zaman makinesi icat edilmedi. Geleceği deneyimlemek için, diğer pek çok insanın gelecek olarak algılayacağı bir bağlamda yaşamalısınız. Bir araştırma laboratuvarı, yenilikçi bir şirket ve teknolojiye karşı güçlü bir ilgi duyan bir grup arkadaş, harika örneklerdir.

Makro eğilimleri anlamak önemlidir, bu konuyla ilgili kısa bir kişisel deneyimimi paylaşabilirim.

Yapay zekâ, hem büyüleyici hem de korkutucudur. Özellikle dil ve çeviri belki de makinelerin karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardır. Doğal dil, yoğun bir şekilde anlam içeren çok sıkıştırılmış bir bilgi kanalıdır ve anlaşılması için sözcüklerin ötesinde bağlamsal bilgi gerektirir.

Dil, makinelerin karşılaştığı en büyük zorluktur, çünkü var olan en insani şeydir.

Bu nedenle, otomatik çeviri sistemleri yavaş ama yine de, inkâr edilemez bir şekilde ilerliyor.

Kurucu ortağı olduğum, çeviri hizmeti sunan Translated’te, profesyonel çevirmenlerin daha iyi ve daha hızlı çeviri yapmasına yardımcı olmak için son 17 yıldır yapay zekâ kullanıyoruz. İnsan ve makine arasında bir simbiyoz yaratmaya çalıştık. Bunu birçok yönden gerçekleştirdik, ama özellikle önemli yöntemlerimizden biri, çevirmenlere her cümle için öneriler (ön çeviriler) sunmamızdır. Profesyonel dilbilimciler için, web üzerinde mevcut olan profesyonel olarak tercüme edilmiş tüm materyalleri yapay zekâ ile bir araya getiren ve daha önce hiç görülmemiş cümleleri tahmin edebilen bir çeviri aracı geliştirdik. MateCat adlı açık kaynaklı ürünümüzün temelinde yatan budur.

Diğerleri, profesyonel çevirmenleri uçtan uca çeviri teknolojisiyle değiştiren daha yıkıcı yaklaşımlar denediler. En çarpıcı örnek Google Translate’tir.

Profesyonel çevirmenlere yardımcı olarak, uzun yıllar boyunca yapay zekânın ilerlemesini ölçmek gibi eşsiz bir fırsattan yararlanıyoruz.

Profesyonel çevirmenlerin yapay zekâ tarafından sağlanan önerileri ne kadar düzelttiğini ölçtük ve bunu günden güne, aydan aya ve yıldan yıla yaptık.

2003 yılında, Avrupa Komisyonu’nun değerli mali desteği ile, birkaç yüz bin kelimeyi tercüme ettiğimiz bir araştırma projesi gerçekleştirdik. İngilizce-İtalyanca ve İngilizce-Fransızca arasında ortalama düzeltme oranının (düzenleme sonrası çaba1) %43 civarında olduğunu bulduk. 2015 yılında, aynı dil kombinasyonları için düzeltme oranı %27 idi. İkinci seferde, MateCat’te çevrilmiş 50 milyon kelimelik bir model kullandık. Hem nöral makine çevirisi hem de kullanıcılara adapte olabilen bir çeviri sistemi olan MMT uygulaması sayesinde 2018 yılında %22 ile %26 arasında bir düzeltme oranına ulaşacağımızı tahmin ediyoruz.

Bu gelişme, bir teknolojinin maksimum potansiyeline ulaşması ve yeni bir teknolojinin tanıtılmasından dolayı karşılaşılan birkaç küçük gecikme ve dalgalanma haricinde kesintiye uğramadı ve sürekliliğini korudu. Bu arada iki önemli değişiklik oldu: 2006 yılında hizmete giren istatistiksel çeviri ve 2016 sonunda başlayan derin öğrenme.

Bu hızda devam edersek, makine çevirisini düzeltmenin artık gerekli olmadığı noktaya ne zaman varacağız?

Sadece rakamlara bakarsak, bu 2030 ile 2035 yılları arasında gerçekleşebilir.

Ancak, çoğu zaman unuttuğumuz bir başka ilginç gerçeklik de var: insanlar mükemmel değildir.

İnsan dilbilimciler tarafından yapılan motamot çeviri önerilerindeki (%100 eşleşme olarak adlandırılır) 20 milyon kelimeyi analiz ettiğimizde, diğer insanların yaptığı önerilerin %0 yerine %11’lik bir ortalama düzeltme oranına sahip olduğunu gözlemledik. Bunun nedeni ise beşer şaşar ve tabii her birimizin öne çıkarmak istediği benzersiz bir tarzı olmasıdır. Tekillikten bahsettiğimizde, referans noktamızı belirlediğimizden de emin olmalıyız. Mutlak mükemmellikten mi bahsediyoruz? Dünyadaki en iyi çevirmenden mi? Ya da sadece ortalama profesyonellikte bir çevirmenden mi?

Ortalama profesyonel çevirmenden daha iyi çeviri yapan bir makineden memnunsak, bu dil kombinasyonlarında %11’lik bir düzeltme oranına ulaşmak için 2025 yılı daha makul bir tarih olabilir. Benim düşünceme göre, bu korkutucu derecede yakın bir tarih.

Profesyonel çeviri piyasası önemli ölçüde küçüleceği için, Translated’i şimdi satmalı mıyım yoksa daha da büyük bir fırsat yakalamak için değişime ayak mı uydurmalıyım diye bir süredir düşünüyorum. Sonuçta, insanlar daha az değil, daha fazla çeviriye ihtiyaç duyacak. Kendi durumumu biraz filmden dijitale geçiş sırasında Kodak’ın içine düştüğü duruma benzetiyorum.

Bunun farkında olmam zaten iyi bir şey ve bu yüzden de devam etmeye çoktan karar verdim bile.

Yapay zekânın gelecekte her sektörde önemli bir rol oynayacağı kesin. Makinelerin çözmeye çalıştığı en zor mesele dil olsa da, yarılmanın pek çok alanda daha erken gerçekleşmesi mümkün. Bu da girişimcilik fikirleri için mükemmel bir kaynak.

1Düzenleme sonrası çaba: Düzeltme oranını ölçmek için, çeviri endüstrisinde başka yerlerde bulunan Fuzzy Match'e benzer bir algoritma kullanıyoruz. Noktalama, büyük/küçük harf ve biçimlendirme hatalarını göz önünde bulunduracak şekilde ayarlamalar içeren Sözcük Seviyesinde Düzenleme Mesafesi.