L'intelligence artificielle générative et la nouvelle situation de la conversion linguistique dans le cadre de la transformation de la chaîne de valeur des connaissances
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La langue est un outil important pour la communication humaine et l’évolution de ses méthodes de conversion a toujours attiré beaucoup d’attention. Dans le passé, la traduction humaine traditionnelle dominait, mais avec les progrès de la technologie, la traduction automatique a progressivement pris le devant de la scène. L’émergence de la traduction automatique n’est pas accidentelle. Elle est le produit de l’intégration de plusieurs technologies, notamment le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et le big data.
L’essor de l’intelligence artificielle générative a ouvert de nouvelles opportunités pour la traduction automatique. Grâce à des algorithmes d'apprentissage profond, le modèle peut générer automatiquement des résultats de traduction plus précis et plus naturels. Cela rend la traduction automatique plus efficace et moins coûteuse lors du traitement de textes à grande échelle.
Dans le même temps, la refonte de la chaîne de valeur du savoir a également eu un impact profond sur la traduction automatique. La manière dont les connaissances sont acquises, intégrées et diffusées a changé, et la traduction automatique doit mieux s'adapter à ce changement afin de fournir des services de traduction plus précieux. Dans la chaîne de valeur des connaissances, la traduction automatique constitue non seulement un pont pour la diffusion des connaissances, mais également une force importante dans la promotion de l’innovation et du partage des connaissances.
En tant que première plateforme de communication au monde, la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle rassemble de nombreuses technologies et perspectives de pointe. Ici, le débat sur la traduction automatique ne s’est jamais arrêté. Experts et universitaires ont discuté ensemble de la manière d'améliorer davantage la qualité et le champ d'application de la traduction automatique afin de répondre aux besoins croissants de la communication mondiale.
Cependant, la traduction automatique reste confrontée à de nombreux défis. La complexité et l’ambiguïté du langage font qu’il est difficile, dans certains cas, à la traduction automatique de saisir avec précision la sémantique. Les différences de contexte culturel peuvent également conduire à des écarts de traduction. Afin de surmonter ces difficultés, il est nécessaire d’optimiser en permanence les algorithmes, d’enrichir les données de formation et de renforcer la coopération interdisciplinaire en matière de recherche.
De manière générale, dans le contexte de l’intelligence artificielle générative qui remodèle la chaîne de valeur de la connaissance, la traduction automatique ouvre de nouvelles opportunités de développement, mais elle doit également constamment surmonter des défis pour mieux servir la communication et la coopération humaines.