Các cấp độ tự động hóa

Tự động hóa là việc sử dụng phần mềm để xác định và thực hiện một chuỗi hành động được lập trình sẵn hoặc khi một mệnh lệnh hay điều kiện nào đó được thỏa mãn (Hình 1)

201112-Figure-1.png

Hình 1: Hình thái của tự động hóa (theo Tổ chức nghiên cứu thị trường CSA, Bản quyền năm 2019)

  • Các hệ thống hoạt động dựa trên quy tắc (rule-based systems) cung cấp tính năng tự động hóa cơ bản nhất. Công cụ dịch máy là ví dụ điển hình sử dụng hệ thống này, với cơ chế xử lý văn bản là dịch từ vựng và ngữ pháp trên đơn vị từ riêng lẻ.
  • Hệ thống chuyên gia (expert systems) khắc phục những hạn chế trên bằng cách áp dụng các quy tắc và điều kiện phức tạp để báo giá và thời gian quay vòng, chọn quy trình làm việc và chọn nhà cung cấp dựa trên thông số kỹ thuật của dự án.
  • Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là một dạng tự động hóa tiên tiến hơn. Công nghệ này học hỏi từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ mà không đòi hỏi trí thông minh của con người, song vẫn yêu cầu hướng dẫn và phản hồi từ con người.
  • Học máy (Machine Learning) là một tập con của trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống “không giám sát" này có thể học bằng cách phân tích dữ liệu mà không cần chỉ dẫn rõ ràng về cách thực hiện. Cơ chế của nó là sử dụng tự động hóa để tạo ra sự tự động hóa vượt trội hơn.
  • Học sâu là một nhánh con khác của trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron được mô phỏng trên não. Học sâu là công nghệ hỗ trợ dịch máy bằng nơ-ron .

Tự động hóa thông qua dịch máy

Kết quả khảo sát các nhà cung cấp dịch vụ ngôn ngữ (LSP) tiến hành bởi tổ chức nghiên cứu CSA cho thấy 

  • 51% LSP đã sử dụng một số phần mềm dịch máy (MT)
  • 80% trong số đó đã áp dụng công nghệ dịch máy sử dụng nơ-ron nhân tạo, một dạng dịch máy theo hướng học sâu.
  • 93% LSP trưởng thành nhất có khả năng dịch máy, nghĩa là họ đã thử nghiệm công nghệ này.

Năng lực sử dụng các phần mềm dịch máy không đồng nghĩa với việc LSP phải sử dụng nó để tăng năng suất công việc.

Theo thống kê, 57% các công ty tích hợp dịch máy bằng nơ-ron sử dụng công nghệ này để hỗ trợ dịch chưa đến một phần mười tổng các dự án của họ. 

Họ gặp khó khăn trong việc tìm cách tích hợp phần mềm dịch máy một cách có hệ thống với các quy trình dịch thuật, hoặc phải xử lý trường hợp khách hàng không muốn sử dụng công nghệ này trong các dự án của họ. 

Tự động hoá trong hệ thống quản lý dịch thuật

80% nhà cung cấp dịch vụ ngôn ngữ đang sử dụng hệ thống quản lý này, nhưng không chắc tính năng tự động hóa có được triển khai hay không.

Chúng tôi đã tìm hiểu những loại hình tự động hóa mà họ sử dụng:

  • 86% xây dựng hệ thống dựa trên phần mềm dịch theo quy tắc đã có từ lâu 
  • 33% khác sử dụng công nghệ tiên tiến hơn nhưng nhìn chung vẫn lạc hậu  
  • 9% khẳng định đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên công nghệ học máy

201112-Figure-2.png

Hình 2: Hệ thống quản lý dịch thuật của bạn sử dụng hình thức tự động hóa nào? (theo Tổ chức nghiên cứu thị trường CSA, Bản quyền 2019)

Kết luận:

Tuy công nghệ dịch máy bằng rơ-ron đã được các nhà cung cấp dịch vụ ngôn ngữ ứng dụng rộng rãi. Tỷ lệ tiếp nhận cũng như tiềm năng triển khai công nghệ này hiện đang và hứa hẹn sẽ gia tăng theo thời gian – dẫu cho các trường hợp đang ứng dụng hiện nay chưa thực sự phù hợp với đòi hỏi của ngành dịch thuật.

Về phía quản lý dự án, các nhà cung cấp có xu hướng đơn giản hóa việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo bằng cách hướng tới hỗ trợ tự động hóa từ các cấp cơ bản. 

Các nhà cung cấp công nghệ nhất định phải tính đến các giải pháp tự động hóa ứng dụng AI mạnh mẽ hơn trong các sản phẩm thương mại của mình, từ đó dân chủ hóa quyền truy cập công nghệ và cho phép cả các LSP nhỏ lẻ, chưa đủ khả năng đầu tư vào khoa học dữ liệu, cũng được hưởng lợi từ các tính năng tự động hóa tiên tiến.

Hélène Pielmeier