Kompanija je jutros izjavila da je obavila sve procedure za prelazak na neuronsko mašinsko prevođenje – ili jednostavnije – da Facebook sad koristi konvolucione neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže da bi automatski prevodila sadržaj koji se javlja u celoj društvenoj mreži. Kompanije Google, Microsoft i Facebook sve više se približavaju neuronskom mašinskom prevođenju i napuštaju sad već zastareli metod koji je zasnovan na statističkoj obradi fraza. Postoji nekoliko razloga za takav postupak, a najvažniji je da je novi metod mnogo precizniji. Tradicionalno mašinsko prevođenje je vrlo jasan proces. Oslanjajući se na ključne fraze, sistemi zasnovani na frazama prevode rečenice i zatim određuju konačni prevod po principu verovatnoće. Taj proces je vrlo sličan metodi učenja jezika Rosetta Stone ( koriste se identične fraze u različitim jezicima) da bi se preveo tekst.
Neuronski modeli, međutim, funkcionišu na višim nivoima apstrakcije. Tumačenje rečenice postaje deo višedimenzionalne vektorske predstave, što, u stvari, znači da pokušavamo da stvorimo prevod koji je zasnovan na nekoj sličnosti sa kontekstom, a ne sa frazama. Proces, svakako, nije savršen. Naučnici i dalje pokušavaju da reše problem dugoročne zavisnosti (odnosno, očuvanja razumevanja i preciznosti u dugačkim tekstovima), ali pristup obećava i do sada je pokazao odlične rezultate kad je bio primenjen. Kompanija Google je u septembru prošle godine objavila da je počela da pokreće neuronsko mašinsko prevođenje, da bi se kompanija Microsoft oglasila dva meseca kasnije, a kompanija Facebook radi na istom procesu već godinu dana. Ipak, za razliku od prethodna dva giganta, Facebook ima dodatni problem, a to je vrsta jezika koja se koristi na toj društvenoj mreži – neformalni izrazi i žargon, a jezički stil je veoma drugačiji.