Человек v машина: Может Компьютеры Кук, Писать и рисовать лучше нас?

Man v Machine: Can Computers Cook, Write and Paint Better Than Us?

Искусственный интеллект теперь может выиграть игру, распознавать лицо, даже обжаловать билет парковки. Но это может сделать вещи даже люди находят хитрый?


Работает на Guardian.co.ukЭта статья под названием “Человек v машина: можно готовить компьютеры, писать и рисовать лучше, чем у нас?” была написана Лео Benedictus, для The Guardian в субботу 4 июня 2016 08.00 УНИВЕРСАЛЬНОЕ ГЛОБАЛЬНОЕ ВРЕМЯ

Одно видео, для меня, все изменилось. Это кадры из старой игры Atari Прорыв, тот, где вы скользите лопатка влево и вправо вдоль нижней части экрана, пытаясь разрушить кирпичи, прыгающий мяч в них. Вы можете прочитать об игроке игры: алгоритм, разработанный DeepMind, британский искусственный интеллект компании, чьи AlphaGo программа также избили одного из самых больших когда-либо Go игроков, Ли Седол, Ранее в этом году.

Возможно, вы ожидаете, компьютер, чтобы быть хорошим в компьютерных играх? После того, как они знают, что делать, они, конечно, делать это быстрее и более последовательно, чем любой человек. Возвратный игрок DeepMind вообще ничего не знают, однако. Он не был запрограммирован с инструкциями, как игра работает; это даже не сказали, как использовать элементы управления. Все это было было изображение на экране и команду, чтобы попытаться получить как можно больше очков, как это возможно.

Часы видео. Во-первых, лопасть позволяет падение мяч в Лету, не зная, не лучше. В конце концов, просто отводом о, она выбивает мяч обратно, разрушает кирпич и получает точку, поэтому он признает это и делает его более часто. После практики двух часов, или о 300 игры, он стал серьезно хорошо, лучше, чем вы или я когда-либо будет. Затем, после того, как о 600 игры, вещи становятся привидение. Алгоритм начинается направленный на том же месте, вновь и вновь, для того, чтобы рыть через кирпичи в пространство позади. Когда-то, как любой игрок знает Breakout, мяч будет отскакивать вокруг некоторое время, сбор свободных точек. Это хорошая стратегия, что компьютер придумали сам по себе.

"Когда наши исследователи увидели это, что на самом деле их в шоке,"Генеральный директор компании DeepMind в, Демис Хассабис, рассказал аудитории на технологической конференции в Париже. Ты можешь следить за его демонстрацию, слишком, и услышать смех и аплодисменты, когда машина выясняет стратегию Burrowing. Компьютер стал умным, немного похожи на нас.

"Искусственный интеллект" только о самых старых и наиболее раздутыми из гудение фраз всех вычислительных в. Идея была впервые обсуждалась всерьез Алан Тьюринг в Вычислительные машины и разум, the 1950 документ, в котором он предложил то, что стало известно как тест Тьюринга: если машина сможет убедить вас через разговор, что это был человек, она делает столько, сколько любой человек мог, чтобы доказать, что это было действительно думать. Но термин искусственный интеллект не был обычно используется до тех пор, 1955, когда Американский математик Джон Маккарти предложили провести конференцию для специалистов. Это произошло в следующем году, и с тех пор поле закончилась примерно на два десятилетия цикла мании и отчаяния. (Исследователи даже новый термин - "зима AI" - описать свои заклинания из моды. В 1970-е и 1990-е годы были особенно тяжелыми.)

Сегодня есть новая мания, которая внешне отличается от остальных: она помещается в кармане. Телефонный может обыграть чемпиона мира по шахматам, распознавать песни на радио и фотографии ваших детей, и перевести свой голос на другой язык. Нао робот изображенный здесь с Yotam Оттоленги может ходить на двух ногах, говорить, найти мяч и даже танец. (Это робот, хотя, не А.И.: он не может создать меню.)

Слух о достижениях в AI, Вам не нужен специалист, чтобы сказать вам, чтобы быть возбуждены, или напугал. Вы просто начать, чтобы получить чувство: интеллект здесь. Ясно, что Google получил чувство, слишком, потому что он купил DeepMind за $ 650 млн по слухам. В 2013, Facebook запустила свой собственный проект, с планами по развитию распознавания лица и естественный язык для сайта. Разработчики уже начали работу над интеллектуальными chatbots, которой пользователи Facebook смогут вызвать его с помощью службы сообщений.

До сих пор, компьютеры не были "умным" на всех, или только узко так. Они были хороши в простых задачах, которые ослепляют нас, таких как математика, но плохо на те, которые мы считаем само собой разумеющимся, которые оказываются серьезно трудно. Акт ходьбы является чем-то современные роботы учатся как дети и до сих пор борьба с; основные задачи остаются Возясь далекие мечты. "Одним из примеров является легкость, с которой вы или я мог бы сделать чашку чая в кухне кого-то другого,«говорит Профессор Алан Уинфилд, робототехники в Университете Западной Англии. "Существует не робот на планете, которые могли бы сделать это."

Для того, чтобы понять, почему быть человеком настолько трудно, думать о том, как вы могли бы заставить компьютер распознавать людей с фотографий. Без искусственного интеллекта, вы должны знать, как вы это делаете себе в первую очередь, для того, чтобы запрограммировать компьютер. Вы должны собрать и думать обо всех возможных моделей, цвета и формы граней, и как они изменяются в свете и под разными углами - и вы должны знать, что является существенным, а что это просто грязь на объективе. С помощью AI, Вам не нужно объяснять: вы просто дать гору реальных данных на компьютер и дайте ему узнать. Как разработать программу обучения остается эзотерическим вопросом, в провинции несколько востребованных компьютерных ученых, но это ясно, что у них есть на победителя путем разработки структур обработки данных на основе свободно на структурах в головном мозге. (Это называется "глубокое обучение".) Что касается гор реальных данных, хорошо, это то, что Google, Facebook, Амазонка, Uber и все остальное случается, что завалялось.

На данном этапе, мы еще не знаем, который использует ИИ получится лучший. Джош Newlan, Калифорнийский кодировщик работает в Шанхае, надоело слушать бесконечные телефонные конференции, так он построил некоторое программное обеспечение, чтобы слушать его. Сейчас, всякий раз, когда имя Newlan упоминается в, его компьютер мгновенно посылает ему стенограмму последнего полминуты, ждет 15 секунд, затем воспроизводит запись о нем говорят, "Сожалею, Я не понимаю, мой микрофон был отключен звук. "В прошлом году, Джош Браудер, британский подросток, построен свободный искусственный адвокат, который обжалует парковочные талоны; он планирует построить еще один, чтобы направлять беженцев через иностранных юридических систем. Возможности ... Ну, может быть, алгоритм может просчитать возможности.

Так будет машина умы один день опережают наши собственные? Исследователи говорят, чтобы я осторожно, и стараться, чтобы подчеркнуть, что их машины не могут сделать. Но я решил поставить AI к испытанию: она может планировать еду, а также Ottolenghi? Можно ли нарисовать мой портрет? Является ли технология до сих пор искусственным интеллектом - или он начинает быть умным, серьезно?

Испытание приготовления пищи

Хорошо, Я скажу, что это не попало. Люди служили мне хуже. Хотя на самом деле это имя, которое повар Уотсон IBM дает это блюдо ("Куриной печени Savoury Соус") примерно так же аппетитно, как она заслуживает.

Чтобы быть справедливым к Chef Уотсон, и опекуну выходные собственный шеф-обозревателем Yotam Ottolenghi, Я поставил их довольно задачу. Я попросил блюдо на основе четырех ингредиентов, которые, казалось, не принадлежат нигде рядом друг с другом: куриную печень, Греческий йогурт, васаби и текилы. Они могли бы добавить, что еще им нравится, но эти четыре должны были быть в готовое блюдо, которые я бы готовить и есть. Шеф Уотсон не колеблясь, мгновенно дает мне две Соусы. Оттоленги был более осмотрительным. "Когда я получил вызов я думал, "Это не будет работать,"Он говорит мне,.

Я думал, что то же самое. Или, по крайней мере, я думал, что в конечном итоге есть два блюда, которые удалось ОК, несмотря на их ингредиенты, а не из-за них. На самом деле - и вы будете считать меня ползать, но так, что - рецепт Ottolenghi был откровением: Печень и лук и уменьшение текила, служил с яблоком, редис, свеклой и цикорием Slaw, с васаби и йогуртовой заправкой. Блюдо может мало смысла на бумаге, но я пожирал тарелкой ощущение, что каждый элемент принадлежавший. (И винегрет утолщенной с йогуртом и васаби вместо горчицы: шутки в сторону, дать ему попробовать.) Оттоленги говорит мне рецепт просто не хватает усов опубликованию.

Дело в том, что блюдо взял его и его команда за три дня, чтобы усовершенствовать. Они смогли попробовать и обсудить ароматы, текстуры, цвета, температура, таким образом, что Уотсон не может - хотя были "дискуссии" о добавлении механизма обратной связи в будущем, Шеф-ведущий инженер Уотсон, Флориан Пинель, говорит мне. "Рецепт такая сложная вещь,,"Оттоленги говорит. "Это трудно для меня, даже понять, как компьютер будет подходить к нему."

Yotam Оттоленги и блюда шеф-повара Уотсона
Yotam Оттоленги и блюда шеф-повара Уотсона Фотография: Джей Брукс для Гардиан

Уотсон впервые был построен IBM чтобы выиграть телевизор Gameshow Jeopardy! в 2011. В некотором смысле это было заблуждение вызов, потому что для компьютера жесткая часть викторины является понимание вопросов, не зная ответы; для людей, это наоборот. Но Уотсон выиграл, и его технологии стали применяться в других местах, в том числе в качестве шеф-повара, создавая новые рецепты на основе 10,000 реальные примеры, взятые из журнал Bon Appétit.

Сначала программа должна была "глотают" эти рецепты, как команда Уотсон положить его. Многие вычисления пошли в понимании того, что ингредиенты, как они были подготовлены, как долго они были приготовлены для, для того, чтобы быть в состоянии объяснить, как использовать их в новых блюд. (Процесс все еще может пойти наперекосяк. Даже сейчас Шеф Уотсон рекомендует ингредиент под названием "моллюска", которой она услужливо объясняет это "шестой полнометражный альбом Ween".)

Большая проблема пытается дать машине чувство вкуса. "Это достаточно легко для компьютера, чтобы создать комбинацию романа,"Пинель говорит, "Но как он может оценить один?"Уотсон учили рассматривать каждый ингредиент в виде комбинации специфических вкусовых соединений - из которых есть тысячи - и затем объединить ингредиенты, которые имели соединения общего. (Этот принцип, еда спаривание, хорошо известна среди людей.) В конце концов, программное обеспечение генерирует шаг за шагом инструкции, которые имеют смысл для человека поваром. Акцент делается на сюрпризы, а не практического планирования еды. "Шеф Уотсон действительно есть, чтобы вдохновить вас,"Объясняет Пинель. Каждый рецепт поставляется с напоминанием о необходимости "использовать свой творческий потенциал и суждения".

И мне нужно. Первый шаг к "тост плоского листа петрушки", который просто не является хорошей идеей. Я делаю, фактически, медленно приготовленная со специями свинина и говядина рагу, включая всех моих четырех ингредиентов, Уотсон еще ни странно, также включает в себя огурец и продолжает говорить мне "сезон с душистым перцем", который я отказываюсь делать по принципу. В конце, У меня есть богатый соус с ароматом довольно близко к скотный двор, но не несъедобной. Я не могу попробовать васаби или текилу, который я рад.

Yotam Оттоленги с Нао роботом
Yotam Оттоленги с Нао робота любезно одолжил Хибером начальной школы, Лондон. Фотография: Джей Брукс. стайлинг: Ли Flude

Уотсон умна и задача является жестким, но я готов, чтобы сказать, что это не больше, чем немного удовольствия для пищевых ботаников, пока Оттоленги не останавливает меня. "Я думаю, что идея медленного приготовления печень с небольшим количеством мяса велика,«Он говорит. "Это усиливает аромат. Все придет вместе. Если бы мне пришлось начать заново с этим рецептом, очевидно, что йогурт не подходит - но я оставил бы там оранжевый кожи, некоторые из специй. Я не думаю, что это очень плохой рецепт. Она могла бы работать ".

Вердикт Уотсон скрывает странность ингредиентов, но Оттоленги заставляет их петь.

Тест записи

Положите немного составитель чужих речей рядом с грозными машинами IBM и Google, и это выглядит, как вычислительно передовые, как карманный калькулятор. Тем не менее, в то время как Уотсон шарит через ученичество, Wordsmith уже на работе. Если вы читали отчеты на фондовом рынке от Associated Press, или Yahoo, спортивная журналистика, есть хороший шанс, что вы будете думать, что они были написаны человеком.

Wordsmith искусственный писатель. Разработанная компанией в Северной Каролине под названием Automated Insights, он срывает наиболее интересные самородки из набора данных и использует их для структурирования статьи (или по электронной почте, или листинга продукт). Когда речь идет по-настоящему большие новости, он использует более эмоциональный язык. Она изменяется дикция и синтаксис, чтобы сделать его работу более удобным для чтения. Даже неуклюжий повар робот может иметь свои преимущества, но писать для человека читателей должны быть гладкими. Подключил к устройству распознавания речи, таких как Амазонки Echo, Wordsmith может даже ответить на вопрос человеческого общения - о выполнении своих инвестиций, говорят - с задумчиво разговорного ответ, объявив, что интересно в первую, и выходить из того, что не интересно вообще. Если вы не знаете, трюк, можно подумать, случай 9000 прибыл.

Фокус заключается в следующем: Wordsmith делает часть письма, что люди не понимают, легко. Locky Стюарт от автоматизированных Insights дает мне учебник. Вы пишете в Вордсмит фразу, такие как, "Новые данные ABC показывают, что обращение в Нью-Йорке выросли лица запроса 3% в апреле ". Тогда вы поиграйте. The 3% пришло от ваших данных, так что вы выберите слово "роза" и написать правило, известный как "ветвь", который изменит слово "роза" на фразу "взлетела", если процент больше 5%. Тогда вы разветвляются "роза", чтобы стать "упал", если процент является отрицательным. Если процент -5% или ниже, "Роза" становится "резко упала".

Тогда вы кормите его синонимы. Так что "резко упал" может быть также "резко упал на". "Циркуляция дознавателя в" может быть "циркуляция в Inquirer". "Выстрел вверх" может быть "париться" и так далее. Затем добавьте несколько предложений, возможно, об интернет-трафика, или о том, какие дни "печать проданных копий лучших, или о сравнении в годовом исчислении. Тогда вы получите умный. Вы говорите Wordsmith поставить предложения с самой первой информации заслуживает освещения в печати, определяется, возможно, как те, которые имеют наибольшие процентные изменения. Может быть, вы добавляете ветвь сказать, что результат "лучший / худший показатель среди названий качества". Ад, вы даже можете научить его старые трюки Флит-стрит, так что если циркуляция грузила пьеса начинается "редактор Чарльз Кейн сталкивается с жесткой критикой как", но если тираж "подскочила" это становится "Чарльз Кейн замолчать критиков с новостями, что". Включить "больше" или "снова" или "продолжается", если вы получаете то же самое два месяца подряд.

"Искусственный интеллект на самом деле человеческий интеллект, который строит сеть логики,"Стюарт говорит,, "Та же сеть, которую вы будете использовать при написании истории. Это могло быть разработано 10 или 15 много лет назад, в коде, но чтобы заставить его работать в таком масштабе стало возможным только в последнее время. "Очевидно, что это занимает больше времени, чтобы подготовить статью о Вордсмит, чем написать один условно, но как только вы сделали это, компьютер может опубликовать свежую историю тиражей каждый месяц, на каждой газете, в течение нескольких секунд с момента получения информации. Он может опубликовать миллионы историй в течение нескольких минут - или публиковать только некоторые из них, если данные не достигает заданного порога новостной ценности. Таким образом, становится автоматизированный редактор, слишком, с регулируемыми вкусы в тщательности, Частота и истерии.

Для задачи Wordsmith в, Я предлагаю футбол: это поле, которое производит много данных и имеет читательскую аудиторию, которая хочет персонализированных статей. футбол писатель-хранитель Яков Штейнберг добровольцев, чтобы взять на себя компьютер, и я приведу таблицу фактов из недавней Премьер-лиги: Позиция лиги в прошлом сезоне, и позиция в этом сезоне на Рождество и в конце, забитых и пропущенных мячей, топ имя Секретарский и общее, стоимость летних переводов и цитата из менеджера.

Работая исключительно на основе этих данных, Компьютер и человек каждый из них должен написать обзор сезона для данного клуба. Steinberg выбирает Лестер Сити на том основании, что его численность должна содержать историю, что кто-то может увидеть. Вордсмитского не нужно выбирать. Он будет делать все 20.

И в самом деле, как компьютер и человек быстро производить весьма похожую работу:

Лестер Сити футболист Джейми Vardy

Оба Steinberg и Wordsmith доставить драматические первые фразы. Может быть, стремится казаться подлинным, Автоматизированная Insights использовать некоторые уловки, чтобы положить чувство в статью последнего, проницательно догадываясь, что Лестер были "в надежде закончить в верхней 10 после того, как 14-ое место в прошлом сезоне ". Я смотрю через другие статьи и Саутгемптон Wordsmith в, закончив седьмой в прошлом сезоне, есть "глаза на европейском месте", в то время как Манчестер Сити "начал сезон мечтает чемпионский титул после того, как занял второе место".

Наоборот, Steinberg выкапывает более осмысленно в номера, показывая, что Джейми Vardy не только забил 24 цели, но что это был высокий процент цели своей команды, чем управлял всеми, кроме двух других игроков. Зная, как работает Wordsmith, конечно, можно было бы легко установить его, чтобы сделать то же самое. На самом деле, глядя через него, Вся статья Штейнберга могла быть создана с помощью опытного программиста Wordsmith - за исключением одной линии. "Это волшебный сезон,"Он цитирует менеджера Лестер, как говорят, перед добавлением, "Вполне обоснованно,, учитывая, что летом расходы в размере £ 26.7m от трансфертов сделали их восьмой самой низкой "расточителей. Это "вполне оправданно" показывает писатель, который на самом деле понимает, что он пишет.

Вердикт Steinberg является гораздо лучшим писателем, если не вы хотите 20 данных тяжелые статьи 10 минут.

Испытание картина

Ноутбук хочет меня улыбнуться. "Это в хорошем настроении," Саймон Колтон говорит. Он знает, потому что он ученый, который запрограммировал. Мы находимся в Музее науки в Лондоне, где картина Дурак, как это называется, дает публичную демонстрацию. Важно, что я не показывать зубы, Колтон говорит, потому что что-то о свете заставляет их выглядеть зеленым к живописи Дурака.

С моей беззубой улыбкой ноутбук создает "концепцию" о том, что он хотел бы нарисовать, основанный на его настроении. Настроение приходит от «анализ настроений» последних статей Guardian,, как это происходит (в среднем чтении Хранитель является неудачник, по-видимому, кроме материала о садоводстве). Вчера Дурак был в таком плохом настроении, что он послал кого-то прочь неокрашенной; сегодня он чувствует себя "позитивный".

Далее шут пытается рисовать с имитацией кистью и моделируемой стороны (на самом деле, изображение руки Колтона) на экране позади меня. Он узнал, чтобы отразить его настроение от работы и Ventura, другой ученый, в Университете Бригама Янга в штате Юта, воспитавший нейронную сеть распознавать эмоциональные атрибуты изображений, сидя тысячи людей перед десятками тысяч картин и попросить, чтобы пометить каждый из них с какими бы то ни прилагательных пришло на ум. Дурак теперь знает, что яркие цвета отражают хорошее настроение, и "карандаши с жесткой штриховкой" создать картину, "холодный". Когда это будет сделано, он печатает страницу с типизированной самокритики. "В общем и целом, это довольно яркий портрет,"Он говорит,. "Ничего страшного, но мой стиль понизил уровень яркий здесь. Так что я немного раздражен, что ".

Здесь вместе с нами, заинтригован, но слишком занят на ее мольберте, чтобы посмотреть, является Сара Джейн Луна, художник, который демонстрирует с Королевское общество портретистов. Она не хочет, чтобы увидеть мои зубы, или. "Мы красим из жизни,«Она говорит, "И вы не можете держать улыбку сидя на сидящего. Вот почему все традиционные портреты показывают довольно расслабленные черты ".

Картина Дурак специальная машина, и даже немного известным, но я не могу отрицать, что Луна почти все, почему я рад быть здесь. Чувство красили реальным человеком, имея их смотреть на вас и думать о вас, это захватывающее и лестно. Анализ настроений и подготовка данных, с другой стороны, не складываются ни к чему, чей вид меня волнует, и законченные портреты не передумаю. Муна является прекрасным, настоящая вещь, который чувствует себя сразу, как один человек видел другой. Три усилия шута обладают качествами, которые мне нравятся, но в основном они похожи на фотографии, которые прошли через своего рода программного фильтра. Колтон настаивает шут здесь ", чтобы научиться быть лучше", но я смотрю и думаю,: И что?

Картина Лео Benedictus Сара Джейн Луны
Лео Benedictus глазами Сары Джейн Луны ...
Картина Льва Benedictus картиной Дурака компьютера
... И как себе картиной Дурака ноутбук. Фотография: Мюррей Баллард

Тогда я думаю, что еще немного. Для одной вещи, получается, что искусство является более механическим, чем я понял,. "Я стараюсь смотреть на Лео как абстрактное множество форм, формы, цвета, тоны,"Луна говорит Колтон, "Уйти от того факта, что это нос. Потому что, когда вы начинаете делать это, вы увязнуть в то, что думать выглядит как нос ".

"То, что программное обеспечение делает это разбить его цветовых областей,"Колтон говорит.

«Да, в точку,"Луна соглашается с тем,. "Я думаю, что это то, что делают лучшие художники. Это переписывание. "Потом она говорит мне, что она чувствовала себя своего рода" родстве "с программным обеспечением, как они работали бок о бок.

Важнее, Я понимаю, что то, что важно не то, как машина краски; это, как я вижу,. Луна Я понимаю,, Я думаю. Она человек, и я знаю, как это чувствует, так что я забочусь о своей картине. Но то, что это чувствует любят быть картина Дурак? Это то, что его портреты пытаются сказать мне?

Вердикт Картина Луны гораздо богаче; Дурак все еще учится и столетия практики идти.

Пробный перевод

Google Переводчик был первый кусок правильной научной фантастики сбываться, и это уже десяти лет. Во многих отношениях это прообразом, где AI попал. полезным, конечно; впечатляющий, без вопросов; но все же неуклюжий, как ад, несмотря на большие улучшения.

Если вы не использовали его, он работает, как это: введите текст или веб-ссылки в любом из 103 поддерживаемых языков, и вы получите примерный перевод через несколько секунд в любом из других. Приложение на вашем телефоне будет транскрибировать, что вы говорите, а потом говорить его обратно, переведенный (32 поддерживаемых языков); он может заменить текст знака иностранного языка или меню, где бы вы наведите камеру. Никаких объяснений не требуется, как здорово, что есть (и это бесплатно).

глобально, полмиллиарда людей используют Google Translate каждый месяц, в основном те, кто не говорит по-английски (который 80% людей) но кто хочет понять интернет (который 50% английский). "Большая часть нашего роста, и на самом деле большая часть нашего трафика, исходит от развивающихся или развивающихся рынках, таких как Бразилия, Индонезия, Индия, Таиланд,"Говорит Barak Туровский, руководитель управления продуктом и пользовательский опыт на Google Translate. Это удивительно популярным для знакомства, слишком, он добавляет. "Такие вещи, как" Я тебя люблю "и" У тебя красивые глаза ", это очень распространено ".

Программное обеспечение всегда использовали форму статистического машинного обучения: рыщут в интернете для уже переведенного текста - декларации ООН, документы ЕС - и картография вероятность определенных слов и фраз, соответствующий друг другу. Чем больше данных собирает, тем лучше он становится, но улучшение выровнялась пару лет назад. Скоро, Туровский говорит, они будут внедрять новые алгоритмы обучения глубокие, который будет производить гораздо более свободно переводы.

Даже так, существуют пределы, и некоторые, кажется фундаментальным, когда вы говорите с человеком переводчиком и осознать, насколько тонко их работа. Ros Шварц и Anne de Freyman добровольцем для выполнения этой задачи. Оба профессиональные французский / английский переводчики, и мне нужно два, потому что, для того, чтобы судить, насколько хорошо перевод, не будучи свободно говорит на обоих языках, нам нужно переводить дважды - один раз из английского на французский язык, однажды снова. Google Переводчик не хранит никакой памяти оригинала и может сделать то же самое.

Я выбираю короткий проход отличительным, но не особенно дикого или неоднозначного прозы с начала Herzog Солом Беллоу. Переводчики обычно требуют контекст, так что я скажу Шварц и Де Freyman, что она исходит от американского романа знаменитой середине века.

В течение нескольких дней, Шварц и De Freyman возвращают очень гладкую факсимиле оригинального текста. Тут и там некоторые нюансы не сохранились, но проход остается приятно читать, и главные значения попадались точно.

Google Переводчик занимает всего несколько секунд, и результат впечатляет как и неадекватным, причудливо хорошо в тех местах,, в других причудливо плохо - превращение "он" в "это" и придумывали идею, что Херцог в любви. чудесным образом, он держит "трещины" в качестве описания героя. Французский не имеет слово, которое сочетает в себе чувство "сломанный" и "безумный", что треснувшие выводки на английском языке, так De Freyman делает его "cinglé", который возвращается из Шварц как "сумасшедший".

"Google Translate будет выглядеть на статистической вероятности и сказать:, Что значит "треснувший" означает?"Объясняет Туровский. "И статистически, он будет пытаться решить, значит ли это 'трещины' или 'сумасшедший' или любой другой. Что, для машины, является нетривиальной задачей. "И это не просто для человека, даже если мы находим легко. Вы должны были бы спросить, может ли пыльник означало, что Херцог был "взломан", как в физически сломана. Тогда вы должны были бы не предположить,, потому что человеческие тела как правило, не делают, что. Таким образом, вы бы интересно, что он имел в виду, и вместо того, чтобы предположить,, если вы не были уже знакомы с использованием, что он должен означать "сумасшедший", потому что вы понимаете остальное, что вы читали. Но все это делать, не Google Translate должны быть в значительной степени сознательным, я спрашиваю? Туровский смеется. "Я не думаю, что я квалифицирован, чтобы ответить на этот вопрос."

Вердикт Некоторые bullseyes и Howlers от Google Translate, в то время как Шварц и De Freyman свободно владеют и точным.

guardian.co.uk © Guardian News & Media Limited 2010

Статьи по Теме