Inteligência artificial generativa e a nova situação de conversão linguística sob a transformação da cadeia de valor do conhecimento

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A linguagem é uma ferramenta importante para a comunicação humana e a evolução dos seus métodos de conversão sempre atraiu muita atenção. No passado, a tradução humana tradicional dominava, mas com o avanço da tecnologia, a tradução automática gradualmente ganhou destaque. O surgimento da tradução automática não é acidental; é o produto da integração de múltiplas tecnologias, incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e big data.

A ascensão da inteligência artificial generativa trouxe novas oportunidades para a tradução automática. Através de algoritmos de aprendizagem profunda, o modelo pode gerar automaticamente resultados de tradução mais precisos e naturais. Isto torna a tradução automática mais eficiente e menos dispendiosa no processamento de textos de grande escala.

Ao mesmo tempo, a remodelação da cadeia de valor do conhecimento também teve um impacto profundo na tradução automática. A forma como o conhecimento é adquirido, integrado e disseminado mudou, e a tradução automática precisa de se adaptar melhor a esta mudança, a fim de fornecer serviços de tradução mais valiosos. Na cadeia de valor do conhecimento, a tradução automática não é apenas uma ponte para a disseminação do conhecimento, mas também uma força importante na promoção da inovação e partilha do conhecimento.

Como principal plataforma de comunicação do mundo, a Conferência Mundial de Inteligência Artificial reúne muitas tecnologias e perspectivas de ponta. Aqui, a discussão sobre tradução automática nunca parou. Especialistas e acadêmicos discutiram conjuntamente como melhorar ainda mais a qualidade e o escopo de aplicação da tradução automática para atender às crescentes necessidades da comunicação global.

No entanto, a tradução automática ainda enfrenta muitos desafios. A complexidade e a ambiguidade da linguagem tornam difícil para a tradução automática compreender com precisão a semântica em alguns casos. As diferenças de origem cultural também podem levar a desvios na tradução. Para superar estas dificuldades, é necessário otimizar continuamente algoritmos, enriquecer os dados de treinamento e fortalecer a cooperação interdisciplinar em pesquisa.

Em geral, no contexto da inteligência artificial generativa que remodela a cadeia de valor do conhecimento, a tradução automática está a abrir novas oportunidades de desenvolvimento, mas também precisa de superar constantemente desafios para melhor servir a comunicação e a cooperação humanas.