번역기가 의역이나 초월번역을 알기 전까진 힘들 겁니다.

반댑니다.
발전 안되기를 바랍니다.
이간질 달인들이 전세계인들을 상대로 이간질할 거 생각하면 아찔합니다.

문자가  문화에 일부분
문화 이해할수 있을정도에
인공지능이면 가능 하겠죠
인간 수준의 번역이..
그래서 저는 백년이 지나도
힘들다 봅니다

예전엔 ai라 해도 별 기대를 안했는데 요즘 ai들 학습능력을 보면 몇 년만 지나도 확 달라질것도 같은데요

컴퓨터의 세계에서 10년은 엄청난 시간

10년전에는 제대로된 AI도 없었다는 걸 감안하면

몇년이면 충분함

참고로 바둑도 프로이기려면 40년걸린다고 교수들이 드립치다가

그 발언후 1~2년만에 알파고가 등장함

기계적 번역은 5년내에도 완성될거라고 봅니다.

다만 그렇게 번역된다고 한들 표면적이고 비문화적인 요소들만 잘 번역해주겠지요. 근본적으로 한국인이 한국어를 써도 전문가가 아닌이상 오해의 여지가 많은걸 생각해보면 기계식 번역이 번역의 한계라고 생각합니다.

오히려 그 시점에 도달하면 인간이 글로벌화를 위해서 건조한 문체위주로 사용하는 시대가 올지도 모르겠네요. 건조하고 기계식 번역에 적합한 어투를 사용하는 사람이 세계적인 시장에 접근하기 편할테니까요.

순수하게 스스로 생각해서 판단하는 인공지능의 개념으로 접근하면 완벽한 번역이라는 것은 제대로 된 인공지능이 나오기 전에는 힘들다고 보지만 반대로 과거 알파고가 보여줬던 형식의 딥러닝의 개념으로 접근하면 의역이나 관용적 표현도 확률적 연산의 결과로 충분히 유추가 가능하다고 봐요
다만 립러닝으로 이 문제를 해결하기 위해서는 알파고가 그랬던 것처럼 엄청난 연산을 뒷받침해줄 하드웨어적 지원이 필요한데 알파고 하나의 연산에도 엄청난 구글 클라우드 자원이 동원 되었음을 감안하면...
수많은 개인사용자들에게 그 정도 연산을 제공하기 위해서는 양자컴퓨터급의 하드웨어가 나오기 전에는 힘들다고 보이네요
사실 알파고도 따지고 보면 소프트웨어의 혁신 이상으로 반도체 기술등 하드웨어의 기술발전이 뒷받침되었기에 가능했던거라 결론적으로 말하면 지금이라도 딥러닝을 통해 준인간급의 번역은 가능할수 있지만 이런 서비스를 개인 사용자 모두에게 제공하기 위해서는 아직도 넘어야 할 장벽이 많다는 이야기죠