Jakiś czas temu sieć neuronowa oparta na sztucznej inteligencji została podłączona do systemu Tłumacza Google, aby przyspieszyć procesy tłumaczenia na kilka najpopularniejszych języków. Ale po pewnym czasie tłumacz maszynowy nauczył się rozpoznawać te języki, które pierwotnie nie były w nim osadzone. Stało się to możliwe dzięki temu, że sztuczna inteligencja samodzielnie stworzyła język „pośredni”, który służy do tłumaczenia z jednego dialektu na inny.
Tłumacz Google, w przeciwieństwie do innych tłumaczy internetowych, tłumaczy całe zdanie bez dzielenia go na pojedyncze słowa. Oczywiście jakość wciąż daleka jest od ideału, ale stale się poprawia. Ze względu na różnice gramatyczne między językami do tłumaczenia zwrotów i zdań konieczne jest stosowanie różnych modułów językowych, które są różne dla każdego języka. Sieć neuronowa, po usystematyzowaniu informacji zawartych w tych modułach, stworzyła własną wersję „środkową”, która służy do tłumaczenia.
Tak więc system w pierwszej kolejności tłumaczy język na ten „przeciętny” fikcyjny i już z niego jest w stanie przetłumaczyć na każdy inny. Na przykład początkowo system został przeszkolony do tłumaczenia między językiem angielskim i japońskim, a także angielskim i koreańskim. Wtedy sam system nauczył się tłumaczyć z japońskiego na koreański, z pominięciem angielskiego. Wielu ekspertów dostrzega w tym systemie duży potencjał. Na przykład Kyunghun Cho, semantyka z New York University, stwierdza:
„Metoda tłumaczenia zastosowana przez specjalistów Google jest bardziej złożona niż jakakolwiek inna metoda. Niemniej jednak kierunek ten rozwija się bardzo szybko iw niedalekiej przyszłości takie systemy staną się głównym środkiem automatycznego tłumaczenia. Nie mam wątpliwości, że stworzymy i wyszkolimy automatyczny system tłumaczenia oparty na pojedynczej sieci neuronowej, który będzie obsługiwał ponad sto różnych języków jednocześnie.”
VLADIMIR KUZNETSOV