Pekingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen korkeakoulun tieteellisten tutkimustulosten ja kieliteknologian kietoutuminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Tämän saavutuksen ja kielitekniikan, erityisesti konekäännösten, välillä on erottamattomia, mutta vähemmän intuitiivisia yhteyksiä.

Ensinnäkin teknisestä näkökulmasta molemmat luottavat big dataan ja edistyneisiin algoritmeihin. Professori Zhang Mingin tiimi käyttää suuria määriä dataa syöpälääkkeiden tutkimus- ja kehityskoulutukseen, mikä on samankaltaista kuin massiivisten runkojen käyttö konekäännöksissä käännösvaikutusten optimoimiseksi. Konekäännös analysoi ja oppii suuresta määrästä erikielisiä tekstejä luodakseen vastaavuuksia kielten välillä ja saavuttaa näin tarkan käännöksen. Vastaavasti lääketutkimuksessa ja -kehityksessä suurten biologisten aktiivisuustietojen analysointi ja käsittely voi auttaa löytämään mahdollisia lääkekohteita ja vaikutusmekanismeja.

Toiseksi innovatiivisen ajattelun kannalta molempien on murtauduttava perinteisten ajattelumallien läpi. Konekäännösten alalla ehdotetaan jatkuvasti uusia malleja ja algoritmeja kääntämisen tarkkuuden ja sujuvuuden parantamiseksi. Syöpälääkkeiden tutkimuksessa ja kehittämisessä professori Zhang Mingin tiimin on myös murtauduttava luontaisesta viitekehyksestä ja tutkittava uusia tutkimuspolkuja ja -menetelmiä. Tämä innovatiivisen ajattelun yhteisyys mahdollistaa eri alojen tutkimuksen läpimurron.

Lisäksi sovellusskenaarioiden näkökulmasta, vaikka konekäännös ja syöpälääketutkimus ja -kehitys saattavat tuntua toisistaan ​​riippumattomilta, ne ovat molemmat sitoutuneet ratkaisemaan käytännön ongelmia ja tuomaan mukavuutta ja hyvinvointia ihmisten elämään. Konekäännös murtaa kielimuurit ja edistää maailmanlaajuista viestintää ja yhteistyötä, kun taas syöpälääkkeiden tutkimus ja kehitys tuo toivoa selviytymisestä ja paremmasta elämänlaadusta lukemattomille potilaille.

Lisäksi näiden kahden välillä on yhtäläisyyksiä tieteidenvälisessä yhteistyössä. Konekäännös vaatii usein useiden eri alojen, kuten kielitieteen, tietojenkäsittelytieteen ja tilastotieteen, tiedon ja menetelmien yhdistämistä. Vastaavasti syöpälääketutkimus ja -kehitys vaatii myös biologian, kemian, lääketieteen ja muiden tieteenalojen yhteistoimintaa. Tämä tieteidenvälinen yhteistyömalli auttaa yhdistämään eri alojen ylivoimaisia ​​resursseja ja edistämään tutkimuksen syvällistä kehittämistä.

Emme kuitenkaan voi sivuuttaa näiden kahden välisiä eroja. Konekäännös keskittyy pääasiassa kielen muuntamiseen ja välittämiseen, ja sen tuloksia voidaan käyttää ja levittää laajasti hetkessä. Syöpälääkkeiden tutkimus- ja kehitystyö vaatii pitkän ja tiukan kliinisen kokeen ja hyväksymisprosessin, ennen kuin se voi todella hyödyttää potilaita. Mutta juuri tämä ero antaa meille mahdollisuuden nähdä teknologisen kentän monimuotoisuus ja monimutkaisuus.

Lyhyesti sanottuna, vaikka Pekingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen korkeakoulun professori Zhang Mingin ryhmän tutkimustulokset näyttävät olevan kaukana konekääntämisestä, niillä on potentiaalisia yhteyksiä ja molemminpuolista viitearvoa tekniikan, ajattelun, sovellusten ja yhteistyön kannalta. Nämä yhteydet ja arvot eivät vain rikasta ymmärrystämme tieteellisestä ja teknologisesta kehityksestä, vaan tarjoavat myös uusia ideoita ja suuntauksia tulevaisuuden innovatiiviselle tutkimukselle.