التحديات والفرص التي تواجه الذكاء الاصطناعي (AI) في الترجمة: تجربة أفريقية
DOI:
https://doi.org/10.69513/jnfh.v2n3.en12الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي (AI)، الترجمة، اللغات الأفريقية، التماثل، خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)الملخص
أصبحت ثورة الذكاء الاصطناعي (AI) واقعاً في عالم اليوم، وتم الاعتراف بأهميته في مجال اللسانيات في وقت مبكر. على الرغم من الانتشار غير المسبوق والتكامل في مجالات أكاديمية مختلفة، بما في ذلك تعليم اللغات والترجمة، إلا أنه من المدهش أن هناك عملاً قليلاً قد تم من قبل الباحثين لتوسيع المناقشات حول التأثير العميق للذكاء الاصطناعي على تنوع اللغات المتاحة في كل من العالم المتقدم والنامي.
تُعد إفريقيا قارة متنوعة لغويًا، حيث تضم حوالي ثلث لغات العالم، والتي تمثل جزءًا صغيرًا في البيانات الرقمية العالمية. تدعم آلات الترجمة بالذكاء الاصطناعي 25 لغة فقط من بين أكثر من 2000 لغة في القارة. تستخدم الورقة نموذج التماثل في نظرية الذكاء الاصطناعي لاستجواب بيانات اللغة الطبيعية المستمدة من اللغات الأفريقية لعرض التحديات الحالية والمستقبلية، والفرص والإمكانات لتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي قد تتناسب مع ترجمة اللغات الأفريقية. تركز معظم المناقشات في الورقة على الأنماط السبعة للذكاء الاصطناعي، واستخدام وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي في علم الترجمة. تظهر نتائج البحث بعض التعقيدات في اللغات الأفريقية، حيث أن فئاتها التركيبية لديها العديد من الكائنات الدلالية المقابلة. على عكس اللغة الإنجليزية، تكشف النتائج أيضًا أن العمليات التركيبية في اللغات الأفريقية لا تتوافق دائمًا مع عملية دلالية واحدة كما يفترض نموذج التماثل في نظرية الذكاء الاصطناعي. تساهم الدراسة في الأدب الأكاديمي من خلال التأكيد على الحدود والفرص المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في علم الترجمة وتقديم مدخلات من ممارسي خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتوسيع قابلية تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الترجمة.
التنزيلات
المراجع
Arakpogun, E et. al (2021) Artificial Intelligence in Africa: Challenge and Opportunities. Cham:
Springer Pp 375-388. Retrived from: 10.1007/978-3-030-62796-6_22
Bedu, A.M. (2010). Remarks on Hausa Definite Article and its Categorical Features from
Minimalist Perspective. Liwuram Journal of Humanities, Vol. 20: 184-203
Bin Rashid, A. et. al. (2023) Artificial Intelligence in the Military Africa: An Overview of the
Capabilities, Application and Challenge. International Journal of Intelligent Systems Volume 2023:1-31 pages https://doi.org/10.1155/2023/8676366
Broussard, Meredith. 2018. Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World,
st ed. Cambridge: MIT Press.
Blench, Roger, 1998. The status of the languages of Central Nigeria. In Endangered Languages
of Africa, ed. Matthias Brenzinger, 187–205. Koln: Rudiger Koppe Verlag.
Deloitte. 2014. Demystifying Artificial Intelligence. New York: Deloitte.
Diamond, Jared. 1997. Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies. New York and
London:W.W. Norton & Co.
Eke, D. O. et. al. (2023). Responsible AI in Africa: Challenges and Opportunities. Cham: Palgrave
Macmillan.
Goutte C. et. al. (2009) Learning Machine Translation. Cambridge: The MIT Press
Hausser, R. (1989) Computation of Language: An Essay on Syntax and Pragmatic in Natural Man-
Machine Communication. Berlin: Springer- Verlag
Jonathan Slocum. 1984. Machine Translation: its History, Current Status, and Future Prospects.
In 10th International Conference on Computational Linguistics and 22nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 546–561, Stanford, California, USA. Association for Computational Linguistics. Retrived from: 10.3115/980491.980607
Jason Whittaker (2019). Tech Giants, Artificial Intelligence, and the Future of Journalism. New
York: Routledge.
Khalaf, A. E. (2017).“Metaphorical Meaning and its Effect on Interaction”. YOBE Journal of
Language literature and Culture. Damaturu. Yobe State, Nigeria.Vol. (5). pp. 33-47.
Khalati, M. M, & Al-Romany, T. A. H (2020). Artificial Intelligence Development and Challenges
(Araic language as a model). International Journal of Innovation, Creativity and Change, 13(5):916-926.
Reader, John. 1998. Africa, a Biography of the Continent. New York: Alfred A. Knopf, Inc.
Wolff, H. Ekkehard. 2019. A Grammar of the Lamang Language. Gluckstadt: Augustin.
Goutte C. et. al. (2009) Learning Machine Translation. Cambridge: The MIT Press
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 مجلة النور للدراسات الانسانية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
