DOI: https://doi.org/10.56540/jesaf.v4i1.116
تاريخ النشر: 2025-08-01
المؤلف: Khalid A. S. Alqohfa وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات وممارسات الترجمة
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في فعالية نماذج ترجمة الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص ChatGPT4 وDeepSeek وReverso، في ترجمة التعبيرات الاصطلاحية بين الإنجليزية والعربية. على الرغم من التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تكشف الدراسة عن قيود كبيرة في قدرة هذه النماذج على التقاط الفروق الثقافية والتعقيدات اللغوية الكامنة في العبارات الاصطلاحية بدقة. أظهرت التحليلات المقارنة للترجمات أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من النصوص بكفاءة، فإنه يواجه صعوبة في التعبيرات الاصطلاحية، وغالبًا ما يفشل في تقديم ترجمات تتناغم ثقافيًا. تشير النتائج إلى أن المترجمين البشريين لا يزالون يتفوقون على الذكاء الاصطناعي في فهم ونقل دقة اللغة، خاصة في سياق العبارات الاصطلاحية.
تؤكد الخاتمة على أنه على الرغم من أن الشبكات العصبية (NN) والتعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML) قد حسنت من قدرات الترجمة، إلا أنها لا تزال تعاني من نقص في تقديم البيانات الثقافية واللغوية المعقدة. تحدد الدراسة نقاط الضعف المحددة لأدوات الذكاء الاصطناعي والترجمة الآلية العصبية (NMT)، بما في ذلك المشكلات المتعلقة بالتنوع النحوي، والدقة المعجمية والدلالية، والسياق الثقافي. يدعو المؤلفون إلى التعاون بين اللغويين والمترجمين والمطورين لمعالجة هذه التحديات وتعزيز أداء ترجمة الذكاء الاصطناعي. كما يشجعون على مزيد من البحث في عناصر لغوية أخرى، مثل الأمثال والاستعارات، لتوسيع فهم قدرات الذكاء الاصطناعي في الترجمة.
مقدمة
تستعرض مقدمة ورقة البحث هذه تطور دراسات الترجمة كحقل متعدد التخصصات يدمج بين مجالات مختلفة، بما في ذلك اللغويات والفلسفة واللغويات الحاسوبية. لقد أثرت التقدمات الأخيرة في الترجمة الآلية (MT) والذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير على هذا المجال، مع ظهور أدوات مثل ChatGPT وDeepSeek كنماذج تنافسية. بينما أظهر ChatGPT أداءً محسنًا في الترجمة مقارنة بالمنتجات التجارية، أظهر DeepSeek قدرات متفوقة في الكشف عن الأخطاء المعتمدة على السياق. تسلط الورقة الضوء على قيود الدراسات الحالية، التي تركزت بشكل أساسي على القضايا الدلالية والنحوية، وغالبًا ما تتجاهل ترجمة التعبيرات الاصطلاحية.
تهدف الدراسة الحالية إلى سد هذه الفجوة من خلال مقارنة أداء أنظمة الترجمة الآلية العصبية (NMT)، وبشكل خاص Reverso، جنبًا إلى جنب مع نماذج الذكاء الاصطناعي (ChatGPT وDeepSeek)، مقابل الترجمة البشرية (HT). تؤكد على أهمية معالجة الفروق الدلالية والنحوية فحسب، بل أيضًا الفروق الثقافية والحرفية التي تؤثر على ترجمة العبارات الاصطلاحية، خاصة في سياق الترجمة الإنجليزية-العربية. تسعى البحث إلى تسليط الضوء على التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وNMT في ترجمة التعبيرات الثابتة بدقة، والتي غالبًا ما تتطلب فهمًا دقيقًا للفروق اللغوية للحفاظ على المعاني المقصودة.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي والترجمة الآلية العصبية (NMT) تظهر دقة عالية في ترجمة العبارات الاصطلاحية المتقاربة، كما هو موضح في الملحق 1. يُعزى هذا الفعالية إلى قدرات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) والشبكات العصبية (NN) في فهم الفروق اللغوية والثقافية المرتبطة بأنواع البيانات الأبسط. ومع ذلك، تكشف الدراسة أيضًا عن اختلافات لغوية وثقافية كبيرة بين الذكاء الاصطناعي/NMT والترجمة البشرية (HT) في سياق الإنجليزية-العربية، خاصة عند التعامل مع المعادلات البعيدة.
تشمل هذه الاختلافات مستويات متنوعة، بما في ذلك الجوانب الحرفية والبنائية والمعجمية والدلالية والثقافية. تشير النتائج إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي وNMT الحالية تكافح لالتقاط تعقيدات اللغة العربية، خاصة في ترجمة التعبيرات الأكثر دقة. تقدم الدراسة تعدادًا مفصلًا لهذه الاختلافات، مما يبرز قيود تقنيات الترجمة الحالية في فهم الفروق الدقيقة الكامنة في المشهد اللغوي العربي.
المناقشة
تستعرض قسم المناقشة في الدراسة ثلاثة أهداف رئيسية: التحقيق في العوامل اللغوية والثقافية التي تؤثر على جودة الذكاء الاصطناعي والترجمة الآلية العصبية (NMT) للتعبيرات الاصطلاحية في أزواج الإنجليزية-العربية، تحليل الفروق الدقيقة التي تلتقطها الذكاء الاصطناعي وNMT مقارنة بالترجمة البشرية (HT)، وتقييم دقة وموثوقية الذكاء الاصطناعي وNMT في ترجمة التعبيرات الاصطلاحية. تبرز البحث اختلافات كبيرة في جودة الترجمة، خاصة في سياق التعبيرات الاصطلاحية، حيث غالبًا ما تفشل أدوات الذكاء الاصطناعي وNMT في نقل المعاني المقصودة والفروق الثقافية، مما يؤدي إلى ترجمات حرفية تفتقر إلى الصلة السياقية.
تشير النتائج إلى أنه بينما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي وNMT الأداء بشكل كافٍ مع العبارات الاصطلاحية المتقاربة، فإنها تواجه صعوبة كبيرة مع العبارات الاصطلاحية البعيدة، التي تتطلب فهمًا أعمق للسياق الثقافي والفروق اللغوية. على سبيل المثال، تم ترجمة تعبيرات مثل “بدم بارد” و”تمطر قططًا وكلابًا” بشكل سيء من قبل أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يظهر نقصًا في فهم معانيها الدلالية. تؤكد الدراسة على أن المترجمين البشريين يتفوقون في التقاط هذه التعقيدات، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي وNMT لا يمكن أن يحلوا محل الترجمة البشرية بشكل موثوق في السياقات التي تكون فيها الحساسية الثقافية والفهم الدقيق أمرًا بالغ الأهمية. بشكل عام، تبرز البحث قيود تقنيات الذكاء الاصطناعي وNMT الحالية في التعامل مع التعبيرات الاصطلاحية، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى مزيد من التقدم لتعزيز أدائها في الترجمات الغنية لغويًا وثقافيًا.
DOI: https://doi.org/10.56540/jesaf.v4i1.116
Publication Date: 2025-08-01
Author(s): Khalid A. S. Alqohfa et al.
Primary Topic: Translation Studies and Practices
Overview
The research paper investigates the effectiveness of AI translation models, specifically ChatGPT4, DeepSeek, and Reverso, in translating idiomatic expressions between English and Arabic. Despite the rapid advancements in AI technology, the study reveals significant limitations in these models’ ability to accurately capture the cultural nuances and linguistic intricacies inherent in idioms. A comparative analysis of translations showed that while AI can process large volumes of text efficiently, it struggles with idiomatic expressions, often failing to provide culturally resonant translations. The findings indicate that human translators still outperform AI in understanding and conveying the subtleties of language, particularly in the context of idioms.
The conclusion emphasizes that although neural networks (NN), deep learning (DL), and machine learning (ML) have improved translation capabilities, they still fall short in rendering culturally and linguistically complex data. The study outlines specific shortcomings of AI and neural machine translation (NMT) tools, including issues with syntactic variations, lexical and semantic accuracy, and cultural context. The authors advocate for collaboration among linguists, translators, and developers to address these challenges and enhance AI translation performance. They also encourage further research into other linguistic elements, such as proverbs and metaphors, to expand the understanding of AI’s capabilities in translation.
Introduction
The introduction of this research paper outlines the evolution of translation studies as an interdisciplinary field that integrates various disciplines, including linguistics, philosophy, and computational linguistics. Recent advancements in machine translation (MT) and artificial intelligence (AI) have significantly impacted the field, with tools like ChatGPT and DeepSeek emerging as competitive models. While ChatGPT has demonstrated improved translation performance comparable to commercial products, DeepSeek has shown superior capabilities in context-driven error detection. The paper highlights the limitations of existing studies, which have primarily focused on semantic and syntactic issues, often neglecting the translation of idiomatic expressions.
The current study aims to fill this gap by comparing the performance of neural machine translation (NMT) systems, specifically Reverso, alongside AI models (ChatGPT and DeepSeek), against human translation (HT). It emphasizes the importance of addressing not only semantic and syntactic differences but also the cultural and literal nuances that affect the translation of idioms, particularly in the context of English-Arabic translation. The research seeks to illuminate the challenges faced by AI and NMT in accurately translating fixed expressions, which often require a nuanced understanding of linguistic subtleties to preserve intended meanings.
Results
The results of the study indicate that AI and Neural Machine Translation (NMT) tools demonstrate high accuracy in translating close equivalent idioms, as evidenced in Appendix 1. This effectiveness is attributed to the capabilities of machine learning (ML), deep learning (DL), and neural networks (NN) in understanding linguistic and cultural nuances associated with simpler data types. However, the study also reveals significant linguistic and cultural discrepancies between AI/NMT and human translation (HT) in the English-Arabic context, particularly when dealing with far equivalents.
These discrepancies encompass various levels, including literal, structural, lexical, semantic, and cultural aspects. The findings suggest that current AI and NMT systems struggle to capture the complexities of the Arabic language, particularly in translating more nuanced expressions. The study provides a detailed enumeration of these discrepancies, highlighting the limitations of existing translation technologies in fully grasping the subtleties inherent in the Arabic linguistic landscape.
Discussion
The discussion section of the study outlines three primary objectives: to investigate linguistic and cultural factors affecting the quality of AI and Neural Machine Translation (NMT) of idioms in English-Arabic pairs, to analyze the nuances captured by AI and NMT compared to human translation (HT), and to evaluate the accuracy and reliability of AI and NMT in translating idiomatic expressions. The research highlights significant discrepancies in translation quality, particularly in the context of idiomatic expressions, where AI and NMT tools often fail to convey the intended meanings and cultural nuances, resulting in literal translations that lack contextual relevance.
The findings indicate that while AI and NMT systems can perform adequately with close equivalent idioms, they struggle significantly with far equivalent idioms, which require a deeper understanding of cultural context and linguistic subtleties. For instance, idioms like “in cold blood” and “rain cats and dogs” were poorly translated by AI tools, demonstrating a lack of comprehension of their connotative meanings. The study emphasizes that human translators excel in capturing these complexities, suggesting that AI and NMT cannot reliably substitute for human translation in contexts where cultural sensitivity and nuanced understanding are paramount. Overall, the research underscores the limitations of current AI and NMT technologies in handling idiomatic expressions, highlighting the need for further advancements to enhance their performance in linguistically and culturally rich translations.