«Это безумие! — Нет, это Google Translate!»: веб-переводчик показывает стихи в ответ на бессмыслицу Статьи редакции

Не так давно в Translate внедрили машинное обучение, чтобы улучшить качество переводов, и вот что получилось.

Занимавшийся глубоким машинным обучением бывший сотрудник Google Дан Лу (Dan Luu) обнаружил, что если последовательно вводить несколько одинаковых иероглифов на хирагане (прим.ред.— японская письменность), добавляя одни и те же символы с каждой новой строкой, Google-переводчик выдаёт осмысленные фразы и выражения, а иногда и рифмует строки. Результат может быть самым неожиданным, несмотря на довольно просто изначальное значение символов. Об этом Дан Лу сообщил в своём твиттере.

Запись блогера приобрела вирусный эффект, за сутки набрав почти 8 тысячи ретвитов и лайков, и вдохновила других пользователей твиттера на эксперименты. Это вылилось в небольшой флешмоб.

Некоторые из пользователей шутили, что таким образом можно придумать новые способы писать сюжеты для порнофильмов или придумывать слова для популярных песен.

Как оказалось, этот эффект работает и со связкой испанский-английский.

Один из пользователей вдохновился на создание музыкального клипа по мотивам твита Дан Лу. Ролик получил название «Успешная атака».

Однако первоначально необычное поведение переводчика Google заметили на Reddit. В записи от 12 апреля 2017 года пользователь под ником DIA13OLICAL записал видео, на котором продемонстрировал, что если ввести «えぐ» на японском и повторять символы — через раз будут появляться очень забавные результаты.

Чаще всего DIA13OLICAL попадался перевод «DECEARING EGG» («Обжигающее яйцо»). Однако, чем дальше пользователь заходил — тем большая бессмыслица появлялась в переводе.

Комментаторы на YouTube в шутку отметили, что теперь юмор у машин официально лучше, чем у человека и они научились придумывать новые слова.

15 апреля на видео DIA13OLICAL отреагировали в групповом блоге о лингвистике Пеннсильванского университета. 16 апреля автор сайта Марк Либерман (Mark Liberman) обнаружил, что подобный эффект наблюдается и с повторением тайских и корейских символов. Он связал это с тем, что Google использует в Translate особую архитектуру рекуррентных нейронных сетей — LSTM (Долгая краткосрочная память). А одной из особенностей подобных систем является то, что они могут прогнозировать значения на основе введённых до этого символов, но делают это в зависимости от того, на чём они натренированы. В качестве примера Либерман привёл перевод символов «ไๅ», которые он повторил 25 раз, каждый раз добавляя по одной копии знаков в строку. В результате у него получилось стихотворение, похожее на работы американской писательницы Гертруды Стайн.

TJ провёл эксперименты с использованием русских букв и получил такие же неожиданные результаты, как и пользователь Reddit.

Также выяснилось, что баг работает и в обратную сторону: написав несколько раз подряд буквенное сочетание «ash» на английском языке, можно увидеть интересный перевод на русский.

При попытке обнаружить подтасовку переводов через «предложения» (прим.ред — раньше это случалось довольно часто), Google Translate выдал верный ответ.

TJ обратился к российскому представительству Google, но компания не прокомментировала ситуацию.

В конце 2016 года Google начала использовать нейросети в своём переводчике. Тогда пользователи заметили, что качество переводов значительно выросло, а в некоторых случаях дошло до уровня профессионалов. Например, профессор Токийского университета Дзюн Рэкимото (Jun Rekimoto) перевёл один абзац из книги «Снега Килиманджаро» самостоятельно на японский, а затем с помощью Google Translate обратно на английский. После этого он опубликовал в твиттере два варианта — англоязычный оригинал и свою интерпретацию, переведённую Google, и предложил cвоим подписчикам в Твиттере отгадать, что было оригиналом. Большинство пользователей приняло за «официальный» вариант Рэкимото.

#технологии #google #золотойфонд