اوور ہائپنگ نیورل مشین ٹرانسلیشن: "گوگل سے باہر نکلنا بہت آسان ہے"

ہمارے دفتر میں ہر روز نئے لوگ آتے ہیں، ہم اس کے عادی ہو چکے ہیں۔ لیکن، جب مشینی ترجمے کے باپوں میں سے کوئی دروازے سے اندر آتا ہے، تو اس کی جلد سے چھلانگ لگانے کے لیے کافی وجہ ہوتی ہے۔

ایسا ہی ہوا جب پروفیسر اینڈی وے آف دی ADAPT سینٹر Dublin City University میں Unbabel کے ساتھ انڈرسٹینڈ کے پہلے ایپیسوڈ کے لیے لزبن میں ہمارے ساتھ شامل ہوئے۔

پروفیسر اینڈی وے 1988 سے مشینی ترجمہ کے ساتھ کام کر رہے ہیں اور وہ اس شعبے میں دنیا کے اعلیٰ محققین میں سے ایک ہیں۔ تاہم، جیسا کہ وہ بتانا پسند کرتا ہے، اگرچہ وہ کافی عرصے سے مشینی ترجمہ پر کام کر رہا ہے کہ اسے باپوں میں سے ایک کہا جائے، لوگ اس کے شروع ہونے سے بہت پہلے مشینی ترجمہ کر رہے تھے۔

---

مشینی ترجمہ کا آغاز اور اس کے گرد شکوک و شبہات

مشینی ترجمہ نے پچھلی دہائی کے دوران بہت زیادہ توجہ حاصل کی ہے لیکن یقین کریں یا نہ کریں، لوگ تقریباً 60 سال سے اس پر کام کر رہے ہیں۔ 1949 میں واپس، پروفیسر اینڈی کے مطابق:

"وارن ویور کی طرف سے لکھا گیا ایک مشہور خط تھا۔ مشینی ترجمہ کے امکانات، کہ ہم خفیہ پیغامات کو کوڈنگ اور ڈی کوڈنگ اور انکوڈنگ کے بارے میں جنگ سے سیکھی گئی کچھ چیزوں کو دیکھ سکتے ہیں، اور انسانی زبانوں کو پروسیس کرنے کے لیے اسی قسم کی ٹیکنالوجی استعمال کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔"

جب یہ سب شروع ہوا۔

تاہم، ابتدائی جوش زیادہ دیر تک نہیں چل سکا اور قدرتی طور پر اس کی جگہ شکوک و شبہات نے لے لی، ایک بار ایک بدنام زمانہ رپورٹ نے بنیادی طور پر پیش گوئی کی تھی کہ ابہام کے مسئلے کی وجہ سے مشینوں کے ترجمے کے لیے ان کا کوئی مستقبل نہیں ہوگا جسے مشینیں کبھی بھی واضح نہیں کر پائیں گی۔

قلم جیسے الفاظ، چاہے یہ تحریری عمل ہو یا یہ ایک ایسا احاطہ ہے جس میں آپ جانوروں کو رکھتے ہیں، مشینی ترجمہ کے کام کرنے کے لیے بہت زیادہ چیلنج ہوگا۔

شکوک و شبہات کے باوجود، محققین اس وقت سے ٹیبلز کو تبدیل کرنے میں کامیاب رہے اور مشینی ترجمہ پچھلی دہائیوں میں ٹیک کے سب سے بڑے رجحانات میں سے ایک بن گیا ہے، خاص طور پر نیورل مشین ٹرانسلیشن (NMT)۔ اتنا کہ ایسا لگتا ہے کہ اگلی بڑی چیز ہے جس کے بارے میں ہر کوئی بات کر رہا ہے۔

---

اعصابی مشین کا ترجمہ: کیا یہ انسانوں کو مساوات سے ہٹا دے گا؟

"Neural Machine Translation ساتھ آ گیا ہے اور واقعی ایسا لگتا ہے جیسے پہلے سب کچھ صاف کر رہا ہو۔ یہ تیزی سے نیا جدید ترین بنتا جا رہا ہے۔"

نیورل مشین ٹرانسلیشن ایک کمپیوٹر سسٹم کی طرح ہے جو دماغ کی طرح صرف حیاتیاتی نیورل نیٹ ورکس کی نقل کرتے ہوئے کام کرتا ہے۔ اس قسم کا نظام آہستہ آہستہ سیکھنے اور نتیجتاً اس کے ترجمے کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کے ساتھ خود کو فیڈ کرتا ہے۔

یہ اصل میں ہے سسٹم جو ہم Unbabel میں استعمال کرتے اور تیار کرتے ہیں۔. لیکن، کیا یہ ترجمے کے عمل میں انسانوں کی جگہ لے لے گا؟

بڑے جنون کے باوجود، پروفیسر اینڈی کے مطابق "اس ہائپ کو کچھ احتیاط کے ساتھ علاج کرنے کی ضرورت ہے"، کیونکہ یہ درست انسانی ترجمہ فراہم کرنے کے لیے خود کام نہیں کر سکتا۔

ذیل میں انٹرویو دیکھیں:

گوگل نے یہاں تک کہا ہے کہ وہ 2016 کے ایک حالیہ مقالے میں انسانی ترجمے کے معیار کے بہت قریب آ رہے ہیں۔ "جیسے ہی آپ یہ سنتے ہیں، مترجم قدرے پریشان ہونے لگتے ہیں" اینڈی نے کہا، اور "آخری چیز جو آپ کرنا چاہتے ہیں مترجمین کو الگ کر دو۔" کیوں؟ کیونکہ "لوپ میں انسان ہمیشہ اس ترجمے کی پائپ لائن کا سب سے اہم حصہ رہے گا"۔

لہذا، انسان مساوات کا ایک اہم حصہ ہیں، اور پروفیسر اینڈی وے ہمیں بتاتے ہیں کہ کیوں:

"مشین ترجمہ کا معیار اکثر بہت، بہت اچھا ہوتا ہے، درحقیقت، کبھی کبھی، گمراہ کن طور پر اچھا ہوتا ہے۔ لہذا، اعصابی مشین کا ترجمہ بہت زیادہ سیال آؤٹ پٹ پیدا کرسکتا ہے جس کا اصل ماخذ زبان سے کوئی تعلق نہیں ہے۔ وہ اچھے ترجمے نہیں ہیں، لیکن یہ بہت مشکل ہو سکتے ہیں۔ کسی انسان کو یہ معلوم کرنے کے لیے کہ وہ کسی کلائنٹ کو بھیجے جانے سے پہلے حتمی دستاویز کی توثیق کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

نیورل مشین ٹرانسلیشن کے کام کرنے کے لیے "ہمیں اپنے سسٹم میں فیڈ کرنے کے لیے انسانی ترجمے کی ضرورت ہے" اور انہیں تربیت دیں۔ ایک بار جب سسٹم ڈیٹا حاصل کر لیتا ہے تو یہ پیٹرن سیکھنا اور بہتر ترجمے تیار کرنا شروع کر دیتا ہے۔

"اگر ہم ایک لمحے کے لیے سوچیں کہ ہم مترجم کے بغیر کہاں ہوں گے، تو ہم شروع کرنے کے قابل بھی نہیں ہوں گے"، اینڈی کہتے ہیں۔ راز یہ ہے کہ "مشین کو وہ کرنے دیں جو وہ واقعی میں اچھا ہے، اور پھر، انسانی عناصر کو قسم کی توثیق کرنے دیں، تصحیح کریں، ماخذ ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کرنے کی طرح کریں۔"

لیکن گوگل اور اس کے انسانی ترجمہ کے معیار کا کیا ہوگا؟ "میں ہمیشہ اپنے طلباء سے کہتا ہوں، گوگل مشین ٹرانسلیشن کمپنی نہیں ہے" اینڈی نے جواب دیا۔

"اگر میں ممکنہ کلائنٹس یا انڈسٹری پارٹنرز سے بات کر رہا ہوں تو میں گوگل کے خلاف جانے سے کبھی نہیں ڈرتا ہوں کیونکہ ایک اچھی طرح سے طے شدہ منظر نامے میں جہاں ہم نے صارف کے ڈیٹا کو اپنی مرضی کے مطابق بنایا ہے، ہم ہمیشہ ایک انجن کو تربیت دے سکتے ہیں اور انسانی مترجمین سے تاثرات کی بصیرت حاصل کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ انجن کو بہتر بنائیں اور آپ گوگل کے ساتھ ایسا نہیں کر سکتے۔

عملی طور پر، پروفیسر اینڈی وے کے مطابق یہ دراصل "گوگل کو باکس سے باہر کرنا بہت آسان ہے۔".

---

پورا انٹرویو دیکھیں یہاں اور ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں انڈرسٹینڈ ود انبیبل کے آنے والے ایپی سوڈ کو حاصل کرنے کے لیے، ایک ایسی سیریز جہاں ہم زبان کی رکاوٹوں کے بغیر دنیا کی طرف تیزی سے آگے بڑھتے ہوئے درپیش مسائل، موضوعات اور چیلنجوں میں گہرائی میں اترتے ہیں۔

ماخذ: https://unbabel.com/blog/overhyping-neural-machine-translation-easy-beat-box-google/