Stało się to za sprawą kolejnych 12 języków, jakie Microsoft dodał do tego narzędzia. Są to: baszkirski, diweski, gruziński, kirgiski, macedoński, mongolski (cyrylica), mongolski (tradycyjny), tatarski, tybetański, turkmeński, ujgurski i uzbecki (łaciński). Ogółem językami tymi posługuję się obecnie na świecie prawie 85 mln osób.

Translate Google obsługuje 108 języków i twórcy tego narzędzia dodali do niego ostatnio pięć kolejnych języków i narzeczy. Obie firmy starają się dotrzeć do różnych grup językowych na całym świecie, sięgając po takie najnowsze technologie, jak sztuczna inteligencja czy chmury obliczeniowe. To właśnie dlatego Microsoft Translate może tłumaczyć tekst i dokumenty na języki używane natywnie przez zaledwie 5,66 mld ludzi na całym świecie.

Zobacz również:

• Projektowanie zorientowane na użytkownika - Polska powyżej europejskiej średniej
• Cykl życia tych pakietów biurowych Microsoftu dobiegnie w przyszłym roku końca

Ludzie mówią obecnie nieco ponad siedmioma tysiącami języków, z których każdego roku kilkaset języków bezpowrotnie wymiera. Historia automatycznych, maszynowych tłumaczy jest długa. Microsoft zaczął nad nimi pracować 20 lat temu i obecnie stosuje to narzędzie do automatycznego tłumaczenia na większość języków świata swoich dokumentów KB (Knowledge Base; bazy wiedzy).

W 2003 roku system tłumaczenia maszynowego przetłumaczył całą bazę wiedzy firmy Microsoft (Knowledge Base) z oryginalnego języka angielskiego na języki hiszpański, francuski, niemiecki i japoński. Przetłumaczone dokumenty zostały następnie opublikowane na stronie internetowej - był to wtedy największy publicznie dostępny projekt maszynowego tłumaczenia, jaki pojawił się w internecie.

Microsoft rozwinął swoje systemy, korzystając z modelu statystycznego tłumaczenia maszynowego (w skrócie SMT) i udostępnił je użytkownikom za pośrednictwem usługi Windows Live Translator, interfejsu Translator API oraz jako wbudowanej funkcji w aplikacjach pakietu Microsoft Office.

Kolejny przełom nastąpił w momencie przejścia na metodę znaną pod skrótem NMT (neuronowe tłumaczenia maszynowe) i decyzji Microsoftu o oparciu swoich systemów tłumaczeniowych na tej właśnie metodzie i na modelach bazujących na technologii transformatorowej.

Microsoft zajmuje się obecnie wprowadzaniem usług automatycznego tłumaczenia tekstów do chmury Azure, co pomoże mu wejść na kolejne rynki, na których używane są różne języki. Kluczowymi narzędziami, które mu to umożliwiają, są interfejsy API usługi Azure Cognitive Services Translator. Interfejsy takie są zagnieżdżane w kontenerach platformy Docker, umożliwiając klientom przetwarzanie ich zawartości lokalnie.