Мақалада DeepL, Yandex Translator, Google Translator, ChatGPT сияқты жасанды интеллект (AI) негізіндегі заманауи машиналық аударма жүйелері ұсынатын аударма қызметтерінің сапасына талдау жасалады. Аудармаларды бағалау екі санатта жүзеге асырылады: ақпараттық және көркемдік. Ақпараттық аударманы бағалау үшін публицистикалық мақалалар мен Ресми құжаттар қолданылды, бұл машиналық аударма жүйелері негізгі ақпаратты сәтті жеткізетіндігін, бірақ контекстік білімнің болмауына байланысты әрдайым жоғары дәлдік стандарттарына сәйкес келмейтіндігін анықтады. Көркем аудармада, әсіресе фольклор саласында, орыс халық ертегісінің аудармасы мысалында көрсетілгендей, мәдени және тілдік ерекшеліктерді жеткізе алмайтын машина жүйелерінің айтарлықтай шектеулері анықталды. Зерттеу машиналық аударма жүйелері адамды толығымен алмастыра алмайтындығын атап көрсетеді, өйткені олар әлеуметтік-мәдени және экстралингвистикалық аспектілерді қарастыра алмайды. Болашақта тиімді аударма жасанды интеллект пен кәсіби аудармашылардың ынтымақтастығымен ғана мүмкін болады, бұл жаһанданған әлем жағдайында аударманың Жоғары сапасы мен мәдени орындылығын қамтамасыз етеді. Жасанды интеллектке негізделген машиналық аударма жүйелерге уақыт өте келе бейімделуге және аударма сапасын жақсартуға мүмкіндік беретін терең нейрондық желілер мен машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы дамуын жалғастыруда. Алайда, айтарлықтай жетістіктерге қарамастан, мұндай жүйелер әлі де тілдің нюанстарын, мәдени контексттерді және идиомалық өрнектерді жеткізуде қиындықтарға тап болады. Жасанды интеллект технологиясының дамуымен машиналық аударма барған сайын дәлірек болады, бірақ оны күрделі мәтіндерде сәтті қолдану жақсы нәтижеге жету үшін кәсіби аудармашылармен тығыз қарым-қатынасты қажет етеді.

ИСКИНДИРОВА С.К.

филология ғылымдарының кандидаты, доцент, Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті, Ақтөбе қ., Қазақстан

E-mail: s.iskindirova@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-3432-8050

1. Яндекс Переводчик // Яндекс.Справки [Электронный ресурс] - URL: https://yandex.ru/support/translate.?ysclid=luhlt755wp143877200 (дата обращения: 01.04.2024).
2. Qualitative Analysis of Google Translate across 108 Languages // TEACH YOU BACKWARDS [Электронный ресурс] - URL: https://www.teachyoubackwards.com/qualitative-analysis/ (дата обращения: 05.05.2024).
3. Introducing ChatGPT // OpenAI [Электронный ресурс] - URL: https://openai.com/blog/chatgpt (дата обращения: 01.04.2024).
4. GPT-3 powers the next generation of apps // OpenAI [Электронный ресурс] - URL: https://openai.com/blog/gpt-3-apps (дата обращения: 01.04.2024).
5. Комиссаров В. Н. Теория перевода (лингвистические аспекты). - М.: Высшая школа, - 1990. - С. 95-98.
6. Токоева А. «Дайте методичку, что нам, религиозным, делать». Как мусульмане Казахстана борются за право школьниц носить платки. Би-би-си. [Электронный ресурс] - URL: https://www.bbc.com/russian/articles/clj9kknnk62o (дата обращения 01.04.2024).
7. Афанасьев А. Н Народные русские сказки А. Н. Афанасьева. - 3 т. изд. - Москва: Наука, 1985. - 496 с.
8. Ralston Shedden W. Russian fairy tales: a choice collection of Muscovite folklore. - New York: Pollard & Moss, 1887. - 386 с.