Yuk! Pelajari Teknologi Di Balik Google Translate

Hai Coders! Ketemu lagi nih kita. Kali ini kita akan bahas sesuatu mengenai Google Translate. Siapa sih yang nggak tau aplikasi besutan Google ini? Aplikasi ini memungkinkan kita bisa memahami banyak bahasa hanya dalam sekejap loh! Fiturnya ini mirip dengan alat yang dipunyai Doraemon yaitu Konyaku Penerjemah. Kalau di dunia-nya Doraemon dengan hanya memakan Konyaku Penerjemah bisa langsung dapat menerjemahkan bahkan berbicara ke semua bahasa, di dunia nyata kita bisa memakai Google Translate untuk menerjemahkan bahasa asing ke bahasa Indonesia maupun sebaliknya.

Kalau dulu kita biasa memakai kamus ketika ingin menerjemahkan suatu bahasa asing, tetapi hasil yang didapat terkadang tidak jelas karena menerjemahkan kata-per-kata. Namun sekarang dengan majunya teknologi kita cukup membuka aplikasi atau website Google Translate dan memilih opsi untuk bahasa apa yang ingin diterjemahkan.

Btw dari Coders penasaran ga nih, kira-kira gimana sih Google Translate bisa sekeren itu? yuk kita bahas bareng-bareng!

Mengenal Machine Learning

Nah ternyata Google mengadaptasi Machine Learning dalam mengembangkan Google Translate, lalu apa sih Machine Learning itu? Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang mengajarkan komputer untuk dari data dan pengalaman tanpa harus secara eksplisit diprogram secara khusus. Tujuannya adalah agar komputer dapat mengidentifikasi pola dan membuat keputusan berdasarkan data yang diberikan, sehingga dapat melakukan tugas-tugas tertentu dengan lebih akurat dan efisien.

Lalu Machine Learning apa yang dipakai oleh Google dalam pengembangan Google Translate?

Statistical Machine Translation

Statistical Machine Translation (SMT) adalah salah satu pendekatan dalam bidang Machine Translation (MT) yang awalnya dipakai oleh Google Translate. Pendekatan ini pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1990-an dan telah menjadi salah satu metode terjemahan otomatis yang umum digunakan sebelum diperkenalkannya Neural Machine Translation (NMT).

SMT berbeda dengan pendekatan penerjemahan aturan (rule-based) yang mengandalkan aturan-aturan gramatikal dan linguistik yang telah ditentukan oleh manusia. Sebaliknya, SMT menggunakan statistik dan model probabilitas untuk mengatasi tugas penerjemahan. Namun karena dinilai kurang efektif, akhirnya tahun 2016 Google bergeser menggunakan Neural Machine Translation (NMT).

Neural Machine Translation

Neural Machine Translation (NMT) atau Penerjemahan Mesin Berbasis Neural adalah pendekatan dalam bidang Machine Translation (MT) yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Neural Network atau jaringan saraf tiruan adalah model komputasi yang terinspirasi dari cara kerja jaringan saraf di dalam otak manusia. Jaringan saraf tiruan ini dirancang untuk memproses informasi dan menyelesaikan tugas-tugas tertentu dengan cara yang mirip dengan cara otak manusia memproses informasi. Pada dasarnya, neural network terdiri dari unit-unit kecil yang disebut neuron atau node. Setiap neuron menerima input, melakukan operasi matematika sederhana pada input tersebut, dan menghasilkan output. Output dari satu neuron dapat menjadi input untuk neuron lainnya, membentuk hubungan dan pola yang kompleks dalam jaringan.

Pada tahun 2016, Google Translate beralih ke Google Neural Machine Translate (GNMT). Alasan Google Translate beralih dari SMT ke NMT ialah karena NMT dirasa bisa memenuhi kebutuhan serta bisa meningkatkan akurasi dan kecepatan. Pendekatan NMT berbeda dengan pendekatan statistik (Statistical Machine Translation/SMT) atau aturan (Rule-based Machine Translation) yang digunakan sebelumnya. NMT menggunakan arsitektur deep neural network, seperti Recurrent Neural Network (RNN) atau Transformer, untuk memahami dan menerjemahkan teks dengan cara yang lebih kompleks dan lebih mirip dengan cara kerja otak manusia.

Proses penerjemahan dalam NMT melibatkan dua langkah utama: tahap pelatihan dan tahap penerjemahan. Dalam tahap pelatihan, model jaringan saraf dibangun dari data paralel yang berisi pasangan kalimat dalam bahasa sumber dan bahasa target. Model ini belajar mengenali pola dan hubungan antara kalimat-kalimat tersebut.

Setelah model NMT dilatih, tahap penerjemahan terjadi saat model tersebut menerima teks dalam bahasa sumber dan menghasilkan teks dalam bahasa target. Model NMT dapat secara efektif mengatasi kompleksitas bahasa, konteks, dan pergeseran kata-kata yang sering terjadi dalam penerjemahan.

Nah itulah Coders mengenai sedikit informasi di balik teknologi dibalik Google Translate, gimana tertarik kah untuk mengembangkan aplikasi menggunakan Machine Learning seperti yang digunakan oleh Google dalam membuat Google Translate?