신경망:기계 번역의 차세대 개척자

이 기사는 Rachel Wheeler가 작성하고 제출했습니다. 

기계 번역의 개념은 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다. 첫째, 그것은 단지 규칙 기반 기계 번역을 위한 시스템이었습니다. 그러다가 1980년대에 연구자들은 통계적 기계 번역을 개발했습니다. 21세기 기계번역 기술의 큰 도약은 머신러닝과 신경망 기술에서 나올 것입니다. 

지난 몇 년 동안 우리는 더 나은 기계 번역을 제공하기 위해 이러한 인공 지능 기술을 사용하는 번역 회사의 몇 가지 중요한 발전을 보았습니다. 가장 인상적인 사례 중 일부는 Google Neural Machine Translation(GNMT) 및 Microsoft의 Neural Translator와 같은 시스템에서 나왔습니다.

신경망 기계 번역이란 무엇인가요?

기계 번역은 이미 널리 사용 가능하며 수년 동안 사용되어 왔습니다. 여러 인기 앱에서 기계 번역 시스템을 찾을 수 있으며, 기계 번역 서비스를 제공하는 온라인 서비스도 있습니다. 그러나 이미 제공되는 서비스와 신경망을 활용하기 위해 개발 중인 시스템에는 상당한 차이가 있습니다.

현재 찾을 수 있는 대부분의 시스템은 통계적 기계 번역입니다. 그들은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 문구의 적절한 번역에 관해 최선의 추측을 내립니다. 짧은 문구에는 잘 작동할 수 있지만 e러닝 번역을 위한 전체 디지털 교과서처럼 긴 샘플을 번역하라는 요청을 받으면 한계에 도달합니다. 결과는 꽤 정확한 해석부터 완전히 횡설수설인 번역까지 다양할 수 있습니다.

신경 기계 번역은 통계 기계 번역을 사용하는 기존 시스템과 매우 다른 접근 방식을 나타냅니다. NMT 시스템을 사용하면 신경망이 번역 서비스를 수행하도록 훈련되고 최적화됩니다.

이러한 시스템은 딥 러닝을 사용하여 인간 번역가가 이미 수행한 방대한 양의 번역을 분석합니다. 이 대규모 데이터 세트를 분석함으로써 전체 문장을 설명하고, 맥락과 다양한 변형을 이해하고, 통계 기반 모델로 프로그래밍할 수 없는 언어적 미묘함을 다룰 수 있습니다. 최종 결과는 더욱 유창하고 자연스러운 기계 번역 시스템입니다.

신경망은 어떻게 작동하나요?

기계에 이러한 학습 능력을 제공하는 핵심은 신경망입니다. 이는 인간 두뇌의 작동을 모방하도록 설계된 컴퓨팅 기술의 한 유형입니다. 뇌에서는 우리가 학습하면서 신경 경로가 형성됩니다. 그 경로가 유용하고 유익하다면 그 경로는 더욱 강해집니다. 올바른 결과를 제공하지 못하면 약해집니다.

신경망의 기본 아이디어는 뇌의 신경 경로의 상호 연결된 특성을 시뮬레이션하는 것입니다. 이러한 설계를 통해 컴퓨터는 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 학습하고, 패턴을 인식하고, 결정을 내릴 수 있습니다.

인공 신경망은 단위라고 알려진 수십에서 수백만 개의 인공 뉴런을 가짐으로써 이 구조를 시뮬레이션합니다. 이러한 단위는 레이어로 배열됩니다. 한쪽에는 정보를 수신하도록 설계된 입력 장치가 있습니다. 반대편에는 학습된 정보에 대한 반응을 신호로 보내는 출력 장치가 있습니다.

입력 단위와 출력 단위 레이어 사이에는 숨겨진 단위가 있습니다. 이는 대부분의 신경망을 구성하는 레이어이며 대부분의 연결을 형성하는 데에도 사용됩니다.

신경망의 각 연결에는 두 유닛 간의 연결 강도를 나타내는 가중치가 부여됩니다. 가중치는 다른 장치를 자극하는 연결에 대해 양수일 수 있고, 다른 장치의 동작을 억제하는 연결에 대해 음수 가중치일 수 있습니다. 가중치가 높을수록 연결에서 한 장치가 다른 장치에 미치는 영향이 더 커집니다.

신경망은 생성된 출력을 원하는 출력과 비교하여 학습합니다. 정보는 입력 끝에서 시스템에 공급됩니다. 그런 다음 숨겨진 단위에서 연결을 트리거합니다. 이는 출력단과의 연결로 이어집니다. 그런 다음 네트워크가 실제로 생성하는 출력을 원하는 출력과 비교합니다. 그런 다음 생성된 출력과 원하는 출력 간의 차이에 따라 가중치가 수정됩니다.

기계 번역의 경우 신경망 구조는 시스템을 규칙 및 통계 기반 시스템보다 더 적응력 있게 만들고 더 복잡한 모델을 처리할 수 있게 만듭니다. 또한 경험을 통해 배울 수도 있습니다. 올바른 출력을 제공하지 않으면 실수로부터 학습하고 다음 번에 더 효율적으로 수행할 수 있도록 조정합니다. 

기계 번역이란 무엇을 의미하나요?

신경 기계 번역은 여전히 새로운 기술입니다. 초기 단계임에도 불구하고 이미 최고의 통계기계번역 시스템보다 월등한 결과를 제공하고 있습니다. 하지만 신경 기계 번역이 숙련된 인간 번역가와 경쟁할 수 있으려면 아직 갈 길이 멀습니다.

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신경 기계 번역의 발전은 한 회사에서 나오는 것이 아닙니다. 이는 전 세계 여러 조직의 연구원들이 여러 가지 발전을 이룬 결과가 될 것입니다. 기술이 발전함에 따라 NMT는 인간 번역가에게 중요한 도구가 될 것입니다. 복잡한 번역에 대한 필요성이 증가함에 따라 전문가들은 이러한 시스템을 사용하여 더 짧은 시간에 정확한 번역을 제공할 것이며 이는 증가하는 수요를 충족하는 데 도움이 될 것입니다.