Strojno prevajanje, umetna inteligenca in posredovanje ljudi

7. januar 1954 je bil dan mogoče ne ravno prve, vsekakor pa najbolj znane demonstracije strojnega prevajanja (ang. machine translation – MT) na svetu. Na dogodku, danes znanem kot Georgetown – IBM experiment, je bilo prikazano, kaj strojno prevajanje zmore – računalnik IBM 701 je uspešno prevedel več kot 60 stavkov iz ruščine (v latinici) v angleščino. O eksperimentu, ki je privedel do splošnega prepričanja, da bodo računalniki prevajalce čez nekaj let povsem nadomestili, so takrat poročali vsi mediji.

Več kot 60 let pozneje je tehnologija za strojno prevajanje neprimerljivo bolj razvita, na dnevni osnovi jo lahko uporablja skoraj vsakdo, prevajalci so še vedno zelo potrebni, a kljub temu obstaja prepričanje iz 20. stoletja, da bodo računalniki prevajalce povsem nadomestili, potrebo po učenju tujih jezikov pa čez nekaj let popolnoma odpravili. Pa bodo res?

Stroji lahko nadomestijo nekatere prevajalce

Obstajajo prevajalci, ki na svoje delo gledajo kot na spreminjanje besed iz enega jezika v drugega in ki jim kontekst, pomen, slog in drugi sestavni deli komunikacije ne pomenijo prav veliko (medtem ko je samo bistvo prevajanja prenos pomena besed med jeziki), in takšne prevajalce lahko računalniki res nadomestijo.

Povedano preprosteje – stroji lahko zamenjajo ljudi, ki prevajajo kot stroji.

Računalniki so logični, ljudje ne

Tako Google kot Facebook sta pred kratkim sporočila, da prehajata z uporabe stastističnega modela strojnega prevajanja na novi model, zasnovan na nevronskih omrežjih. Statistični model je zasnovan na iskanju ustreznih elementov v dvojezičnih besedilih, vendar so ta gradiva sestavljena predvsem iz uradnih dokumentov, ki so napisani v standardni obliki, ta pa se od vsakodnevnega govora precej razlikuje.

Povedano zelo preprosto je zamisel nevronskega omrežja zasnovana na uporabi umetne inteligence in ustvarjanju prevajalskih baz na osnovi neuradnih vsebin, kot so objave na družbenih omrežjih, njen cilj pa je stilske figure, idiome, regionalizme, sleng in druge elemente govorjenega jezika prevesti kar se da natančno.

Čeprav gre nedvomno za velik korak v razvoju strojnega prevajanja, katerega vpliv bomo spoznali šele v prihodnosti, je nekaj gotovo – ker stroji delujejo logično, je tudi njihov pristop do jezika takšen, medtem ko ljudje pogosto delujemo neracionalno, čustveno in nepopolno, takšen pa je tudi naš pristop do jezika.

Vse te lastnosti ljudi in omejitve predstavljajo pomemben del tako verbalne kot neverbalne komunikacije. Model strojnega prevajanja, ki bi lahko nadomestil prevajalce, bi zato moral biti sposoben delovati na logični in nelogični ravni hkrati. Kaj se bo zgodilo v prihodnjih tisočletjih, ne vemo, vendar danes takšen model ni videti kot mogoč.

Strojno prevajanje je prijatelj prevajalcev

V davni preteklosti so prevajalci prevajali na glinenih ploščicah. Nato so iznašli papirus in peresa, pisala, zvezke, pisalne stroje, računalnike in urejevalnike besedil, orodja za strojno podprto prevajanje (CAT) in na koncu še strojno prevajanje. Razvoj tehnologije dela prevajanje že od nekdaj lažje, vendar potrebe po kakovostnih prevajalcev ni nikoli odpravil.

Strojno prevajanje je tehnologija, ki je prisotna in bo takšna ostala še zelo dolgo, pri tem pa je pomembno tudi dejstvo, da vedno večje povpraševanje po strojnem prevajanju pomeni tudi vedno večje povpraševanje po korekturah strojnega prevajanja. In čeprav nam strojno prevajanje pomaga prevesti več besedila hitreje, pa bo tako prevedeno gradivo vedno zahtevalo tudi posredovanje človeka – korekturo profesionalnega prevajalca.

Morda bomo nekega dne vsi potovali po vesolju v lastnih vesoljskih ladjah z babilonskimi ribicami v ušesih in se bomo lahko telepatsko sporazumevali z Zemljani in Nezemljani. Takrat prevajalcev in profesorjev tujih jezikov resda ne bomo več potrebovali, a ta dan je še vedno daleč, zelo daleč.