Статья предлагает краткий обзор эволюции машинного перевода (от правил-ориентированных и статистических подходов к нейросетевым системам и крупным языковым моделям), показывая, как смена парадигм повлияла на качество и применимость МП. Особое внимание уделено достижениям и ограничениям актуальных языковых моделей. Подчеркивается решающая роль данных: необходимость использования больших и разнообразных параллельных корпусов на разных языках, а также данных, сгенерированных самими языковыми моделями. Рассматриваются контекстуальные ограничения и культурно-прагматические аспекты, которые по-прежнему вызывают систематические ошибки. Анализируются особенности перевода терминов, которые обусловлены спецификой самой терминологии и ограничениями используемых лингвистических ресурсов. Обсуждаются перспективные направления дальнейшего развития систем машинного перевода.
Повсеместное внедрение и развитие искусственного интеллекта (ИИ) в значительной степени повлияло на все сферы человеческой жизни. Целью данной статьи является рассмотрение того, каким образом в современном мире строится взаимодействие между человеком и машиной в области перевода, а также как ИИ влияет на профессиональную деятельность переводчика и какие создает для нее перспективы. Статья носит философско-аналитический характер и направлена на концептуальное осознание сложившейся действительности. Основным результатом исследования является разграничение форматов взаимодействия ИИ и человека в переводе, а также определение функциональной специфики, присущей каждому из них.