• صاحب المنشور: كوثر اليعقوبي
  
  ملخص النقاش:
  

  تعد الترجمة الآلية جانبًا حيويًا ومتطورًا باستمرار في عالم التكنولوجيا الحديثة. رغم التقدم الكبير الذي حققه الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، إلا أنها لاتزال تواجه تحديات كبيرة تمنعها من تحقيق الدقة الكاملة التي يمكن للمترجم البشري الوصول إليها.

أولى هذه التحديات هي التعامل مع اللغة البشرية المعقدة والمجردة. تتضمن اللغة الإنسانية أشكالاً متعددة من السياقات الثقافية والمعرفية التي قد تكون غامضة أو غير واضحة حتى بالنسبة للأفراد الناطقين بها الأصليين. يتطلب فهم هذا السياق المعرفة المتعمقة بالنواحي الاجتماعية والثقافية والتاريخية وبالتالي يصعب على الخوارزميات التقاط ذلك بكفاءة.

الأوجه الفنية للتحدي

بالإضافة إلى الصعوبات اللغوية، هناك أيضا تحديات فنية ذات صلة بالتقنيات المستخدمة في الترجمة الآلية.

1 - دقة البيانات

اعتمادا كليا على جودة وملاءمة بيانات التدريب، فإن أدائها يعكس دائما الحقيقة حول مدى استكمال وصلاحيتها لهذه البيانات. إذا كانت البيانات المدربة عليها تحتوي علي تعبيرات مجازيه تشبيهيه وغير مباشرة ، فقد لا يتمكن النظام من توليد ترجمات دقيقة لأنها لن تعرف كيفية تحويل تلك الأنماط المجازية بطريقة مشابهة لما يفعله الإنسان

2 - الوعي بالمكان والزمان

يتعامل البشر مع المفاهيم المكانية والزمنية بسهولة، لكن يبدو أنه ليس الأمر نفسه عند تطبيق نفس العملية بواسطة برنامج حاسوبي. حيث انه قد يحدث ارتباك أثناء محاولة تحديد مرجع زمني محدد ضمن نص معين مما يؤدي لاحتمالية حدوث اخطاء بسبب سوء فهم الموقع الزماني لبعض العبارات.

3 - الغرض الأساسي للنص

في بعض الأحيان，النصوص ليست لها هدف واضح واحادي؛ بل تحمل عدة أغراض مختلفة تتداخل وتتماسك فيما بينها. وهذه الخاصية تجهد القدرات الحسابية والخوارزميات المعتمدة حاليا بلاشك لتحديد المنظور الرئيسي لكل فقرة داخل النص الواسع المبني بأسلوب سردي مثلا مثل الرواية القصصية أو المقال الصحفي طويل المقدمة.

على الرغم من كل هذه العقبات, مازالت بحوث مستمرة تسعى لإيجاد حلولا مبتكرة لحل مشكلتي الدقة والحساسية عبر تطوير تقنيات جديدة تعتمد على الشبكات العصبونية وإنشاء بنوك بيانات أكثر شمولاً وتميزًا لتحسين نتائج عمليات الترجمة آليا