Một đội ngũ chuyên gia nghiên cứu của Microsoft đã tạo ra được hệ thống dịch tự động đầu tiên có thể dịch báo từ tiếng Trung sang tiếng Anh với chất lượng và độ chính xác như con người.

Xuedong Huang, nghiên cứu kỹ thuật phụ trách mảng lời nói, ngôn ngữ tự nhiên và dịch tự động của Microsoft. (Ảnh: Scott Eklund/Red Box Pictures)

Những nhà nghiên cứu tại phòng nghiên cứu ở Mỹ và Châu Á cho biết hệ thống của họ đã đạt được sự tương đồng với con người khi thực hiện chương trình kiểm tra các bài báo có tên gọi newstest2017, được phát triển bởi một nhóm đối tác công nghệ và giáo dục, ra mắt tại hội nghị nghiên cứu WMT17 vào mùa thu năm ngoái. Để đảm bảo kết quả chính xác và tương đương với những gì con người làm được, nhóm đã tuyển vào hai chuyên viên đánh giá song ngữ nhằm so sánh kết quả của Microsoft với phần dịch thuật của hai người dịch độc lập.

Xuedong Huang, nhà nghiên cứu kỹ thuật phụ trách mảng lời nói, ngôn ngữ tự nhiên và dịch thuật tự động của Microsoft, gọi đây là một cột mốc quan trọng của một trong những quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp nhất.

“Đạt được sự tương đồng với con người trong việc dịch tự động là ước mơ của tất cả chúng tôi”, Huang cho hay. “Chúng tôi chỉ không nhận ra rằng mình có thể thành công sớm như vậy”.

Huang cũng là người dẫn đầu nhóm nghiên cứu gần đây đạt được hiệu quả nhận diện giọng nói hội thoại tương đồng như con người. Ông chia sẻ rằng cột mốc dịch thuật này đặc biệt đáng ghi nhớ vì khả năng giúp con người hiểu nhau tốt hơn.

“Giúp xóa bỏ rào cản ngôn ngữ mang con người đến gần hơn với nhau là điều rất tuyệt,” ông nói. “Tôi tự hào về điều đó”.

Dịch tự động là một vấn đề mà các nhà chuyên gia đã nghiên cứu hàng thập kỷ, và hầu hết thời gian đó, nhiều người tin việc tương đương với con người là không bao giờ đạt được. Tuy nhiên, đạt được cột mốc này không có nghĩa là những thách thức của việc dịch tự động đã được giải quyết.

Ming Zhou, phó giám đốc Khối Nghiên cứu Microsoft Châu Á và trưởng bộ phận xử lý ngôn ngữ tự nhiên cùng làm việc trong dự án, nói rằng nhóm rất vui mừng khi đạt được cột mốc tương đồng con người trên bộ dữ liệu. Nhưng ông cho rằng vẫn còn nhiều khó khăn phía trước, như thử nghiệm hệ thống trên các tin tức thời gian thực.

Arul Menezes, Giám đốc quản lý đối tác nghiên cứu của nhóm dịch tự động của Microsoft chia sẻ rằng nhóm đã bắt đầu chứng minh hệ thống của họ có thể làm việc tốt được như con người khi xử lý song song hai ngôn ngữ Trung Quốc – Tiếng Anh - có rất nhiều dữ liệu cần xử lý và kiểm tra, bao gồm từ vựng thông thường trong các tin tức phổ biến.

Arul Menezes, Giám đốc quản lý đối tác nghiên cứu của nhóm dịch tự động của Microsoft. (Ảnh: Dan DeLong)

“Trong trường hợp tốt nhất, khi lượng dữ liệu và công nghệ cho phép, chúng tôi muốn thử xem mình có thể đạt được đến trình độ dịch thuật chuyên nghiệp hay không“, ông Menezes, người giúp quản lý dự án nói.

Menezes cho biết nhóm nghiên cứu có thể áp dụng những phát minh kỹ thuật mà họ đã làm được trong dự án này cho các sản phẩm thương mại về dịch thuật đa ngôn ngữ của Microsoft. Đây sẽ là khởi đầu cho các dịch thuật chính xác và tự nhiên hơn giữa các ngôn ngữ và những đoạn văn có các từ vựng phức tạp và chuyên biệt hơn.

Học kép, hệ thống cân nhắc, đào tạo chung và quy tắc hóa thỏa thuận

Mặc dù các chuyên gia công nghệ và giáo dục đã nghiên cứu dịch thuật nhiều năm, chỉ mới gần đây, khi áp dụng phương thức đào tạo hệ thống AI mới, gọi là hệ thống thần kinh chuyên sâu (deep neural networks), họ mới đạt được cột mốc quan trọng này. Phương thức này giúp họ tạo nên những dịch thuật trôi chảy, tự nhiên hơn, bao gồm ngoại cảnh rộng hơn phương pháp dịch tự động trước đây.

Để đạt được sự tương đồng trên bộ dữ liệu này, ba nhóm nghiên cứu của Microsoft Bắc Kinh, Redmond, Washington đã làm việc cùng nhau, bổ sung các phương pháp đào tạo mới giúp hệ thống dịch thuật trôi chảy và chính xác hơn. Trong nhiều trường hợp, những phương pháp mới bắt chước cách con người học việc bằng cách lặp đi lặp lại, thực hiện nhiều lần đến khi làm được.

“Hầu hết các nghiên cứu được truyền cảm hứng từ cách con người làm việc”, Tie-Yan Liu, trưởng phòng nghiên cứu chính của nhóm Nghiên cứu Châu Á Microsoft ở Bắc Kinh, người dẫn đầu nhóm dự án dịch thuật tự động chia sẻ.

Một phương pháp mà họ sử dụng là học kép. Đây là cách kiểm tra thực tế kết quả làm việc của hệ thống: Mỗi lần họ gửi một câu qua hệ thống để được dịch từ tiếng Trung sang tiếng Anh, nhóm nghiên cứu cũng dịch ngược lại từ tiếng Anh sang tiếng Trung. Việc này tương tự với những gì người ta hay làm để đảm bảo độ chính xác của việc dịch thuật tự động, đồng thời cho phép hệ thống tái xác định và học hỏi từ lỗi sai. Học kép được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Microsoft cũng được áp dụng để cải thiện kết quả của các công việc AI khác.

Một phương pháp khác được gọi là hệ thống cân nhắc (deliberation networks), tương tự với cách con người hiệu chỉnh và sửa phần viết của mình bằng cách đọc đi đọc lại nhiều lần. Những nhà nghiên cứu dạy cho hệ thống lặp lại quy trình dịch cùng một câu nhiều lần, từ đó dần hiệu chỉnh và cải thiện dịch thuật.

Những nhà nghiên cứu cũng phát triển hai kỹ thuật mới để cải thiện độ chính xác của việc dịch thuật, Zhou nói.

Một kỹ thuật gọi là đào tạo kết hợp, được sử dụng để liên tục thức đẩy các hệ thống dịch tiếng Anh sang Trung và ngược lại. Với phương pháp này, hệ thống dịch Anh – Trung thực hiện dịch câu tiếng Anh sang Trung để có được một cặp câu. Sau đó chúng được bổ sung vào bộ dữ liệu đào tạo, dịch ngược lại từ tiếng Trung sang Anh. Quy trình giống y sau đó được áp dụng, khi đó, kết quả dịch của hai hệ thống cải thiện hơn.

Một kỹ thuật khác gọi là quy tắc hóa thỏa thuận. Với phương pháp này, dịch thuật được thực hiện từ trái sang phải và phải sang trái. Nếu kết quả giống nhau, độ chính xác được đánh giá cao hơn khi có sự khác biệt trong hai kết quả. Phương pháp này dùng để khuyến khích hệ thống đưa ra các mẫu dịch tương đồng hơn.

Zhou kỳ vọng những phương pháp và kỹ thuật này sẽ thực sự hữu ích trong việc cải thiện dịch thuật tự động đối với nhiều ngôn ngữ và tình huống khác nhau, hoặc hơn thế nữa, áp dụng vào các ứng dụng AI khác ngoài dịch thuật.

Không có câu trả lời “đúng”

Bộ tài liệu kiểm tra mà nhóm đã dùng để đạt được mốc tương đương với con người này gồm khoảng 2,000 câu đến từ các báo mạng đã được dịch chuyên nghiệp. Microsoft đã thực hiện nhiều vòng đánh giá trên bộ kiểm tra này, ngẫu nhiên chọn hàng trăm đoạn dịch để đánh giá mỗi lần. Mặc dù đã vượt các yêu cầu của bộ kiểm tra, để xác minh chất lượng thực sự của bộ máy dịch thuật tự động, Microsoft còn thuê một nhóm các chuyên gia ngôn ngữ từ bên ngoài để so sánh kết quả của Microsoft với nội dung dịch thủ công bởi con người.

Phương pháp xác nhận kết quả phần nào cho thấy sự phức tạp của việc dạy cho hệ thống dịch thuật chính xác. Với các nhiệm vụ như nhận diện giọng nói, khá dễ dàng để có thể đánh giá hệ thống có làm tốt như người không, bởi vì kết quả lý tưởng sẽ là sự giống nhau giữa người và máy. Các nhà nghiên cứu gọi đây là việc nhận diện khuôn mẫu (pattern recognition task).

Dịch thuật có phần khác hơn. Thậm chí hai người dịch trôi chảy có thể dịch một câu theo cách khác nhau, và không câu nào sai. Đó là bởi vì có nhiều hơn một cách đúng để nói về cùng một thứ.

“Dịch tự động phức tạp hơn nhiều so với nhận diện một khuôn mẫu đơn thuần,” Zhou nói. “Con người có thể dùng nhiều từ khác nhau để diễn tả cùng một ý, nhưng không phải lúc nào bạn cũng có thể chỉ ra cái nào tốt hơn”.

Những nhà nghiên cứu cho rằng sự phức tạp này làm cho dịch tự động là một vấn đề đầy thách thức, nhưng cũng rất đáng tự hào nếu có thể vượt qua được vấn đề đó.

Liu nói không ai biết được hệ thống dịch tự động sẽ có thể làm tốt việc dịch bất cứ từ ngữ của bất kỳ ngôn ngữ nào chính xác và cường điệu được như con người dịch hay không. Nhưng những phát minh gần đây cho thấy các nhóm có thể tiếp tục thực hiện các bước tiến xa hơn để đạt được mục tiêu đó và các thành tựu AI khác, như đạt được sự tương đồng với con người trong dịch đuổi.

“Một điều duy nhất chúng tôi có thể khẳng định đó chính là việc chúng tôi sẽ ngày càng làm tốt hơn,” Liu chia sẻ.

BinhDa (Tuấn Hà) - Nguồn: TCBC Microsoft