Готовый перевод Machine translation / Машинный перевод: 1

Машинный перевод (МП) и будущее переводческой отрасли.

Автор: Ив Шампольон

Переводчики часто опасаются. что машины отберут их работу. С одной стороны, предрекающие худшее утверждают, что повсеместный кризис заставит переводчиков выстроиться за пособием по безработице. С другой стороны, каждый здравомыслящий человек, который хоть раз воспользовался программным обеспечением для машинного перевода, понимает, что перевод, выполненный человеком, ещё будет востребован.

Но как долго? Да, качество любого машинного перевода всё ещё смехотворно. Но будьте внимательны. Программное обеспечение МП по-прежнему находится в стадии зарождения. А учитывая темпы развития компьютерной индустрии (как программного, так и технического обеспечения), машины предоставят нам приличный перевод быстрее, чем мы ожидаем. Всё, что для этого требуется, это "находчивый" компьютер и лучшее программное обеспечение МП. Техническое обеспечение уже есть, программное в любом случае тоже появится. И всё-таки, возможно, качество МП будет недостаточно хорошим для представления на всеобщее обозрение, тогда возникает вопрос: будущее переводчика - это лишь корректировка компьютерного перевода?

Плохие новости: так и есть. Все сводится к тому, сколько времени осталось до того момента, как компьютеры начнут выдавать приличный перевод. Все, что для этого нужно, в основном, уже есть. Нейронные сети и искусственный интеллект понемногу совершенствуются. Открытия в иных (хорошо финансируемых) областях, являющихся крупными пользователями ИИ (гражданская и военная кибернетика, например, распознавание препятствий, устройства навигации и т.д.) скоро повлияют и на возможности МП. Более того, сборник обширных баз знаний, таких как словари, глоссарии и память переводов, помогут улучшить машинный перевод

В прессе (по состоянию на ноябрь 2000 года) сообщается, что программное обеспечение МП в основном выполняет дословный перевод с небольшой корректировкой, основанной на наборе правил. Неудивительно, что результат такого перевода практически нечитаемый.

Давайте сравним, например, как люди производят вычисления. Фактически, существуют три способа (а может и больше) проведения расчетов:

1. вычислительный процесс. Когда просят найти сумму чисел 145 + 133, мы фактически разбиваем задачу на несколько частей, производим необходимые вычисления и выдаем ответ.

2. память. Когда спрашивают, сколько будет 8 x 5, мы тут же отвечаем, вспомнив таблицу, которую учили в школе.

3. логика. Когда задают вопрос, что больше, 1 или 1,450,000 x 3,789, вы, конечно же, отвечаете, что больше 1,450,000 x 3,789, хотя в действительности вы не производили никаких вычислений (компьютер не ответит вам также, он сначала все посчитает и только после этого выдаст конечный результат).

Каспаров может подтвердить, что компьютеры с большой скоростью используют первые два способа вычислений. Мы можем сказать, что третий способ хорош и поэтичен, но неэффективен. Это серьезное заблуждение, однако, все профессиональные ИТ-инженеры (а их тысячи), которые размышляют над тем, что компьютеры будут делать в будущем, работают именно над третьим способом.

Другими словами, они работают именно над тем, как превратить вас, переводчик, просто в корректора текстов. Это может занять много времени, но рано радоваться. "Много времени" в сфере ИТ - это от 3 до 5 лет.

Так называемая нечеткая логика у некоторых людей вызывает смех. Те, кто жили в восьмидесятые, эпоху зарождения компьютеров, помнят, что нечеткая логика и процессоры на ее основе были постоянной темой обсуждения в дискуссионных группах и специализированных журналах, но о них уже явно не говорили в девяностые годы, будто эти обсуждения так ни к чему и не привели.

Нечёткая логика сама по себе не сложна в реализации. Любой профессиональный программист может написать программу с использованием нечёткой логики или, что ещё лучше, внедрить нейронную сеть. После того, как процессор нечёткой логики, не важно, программный или аппаратный, предоставил ряд примеров для решения заданной проблемы, остаётся только выбрать самый "разумный" вариант. Применительно к шахматам, ответ довольно прост: "разумный" означает победу в игре, и точка. Однако, в большинстве видов человеческой деятельности, и особенно в языке, конечная цель не так проста. Логичность (с точки зрения человека) означает, что ответ должен соответствовать здравому смыслу, который определяется, как конечный результат бесчисленных ситуаций, в которые человек попадал с самого рождения и чему-то учился (можно выделить личный опыт, приобретенный методом проб и ошибок, знания, полученные в процессе обучения, плюс врожденные инстинктивные знания: зрелость, воспитание и характер). Таким образом, возникает два вопроса: может ли память компьютера хранить такое количество знаний? И может ли программа правильно их обрабатывать и делать из них выводы?

Ответ на первый вопрос, в абсолютном смысле, - нет. Единственный способ узнать, какое мороженое на вкус - попробовать его. Единственный способ узнать, что такое измена - фактически быть обманутым, и т.д. Компьютер может хранить описание таких вещей, но он не может хранить чувства.

Ответ на второй вопрос - тоже нет. Интерпретация знаний, которые для программы изначально чужие, неизбежно приведет к бессмыслице.

Но если мы перестанем мечтать о человеке, который должен заново создать человека с помощью науки, и будем рассуждать в пределах разумного, то тогда ответ на вопрос, может ли машина на самом деле выполнить некоторые человеческие задачи с достаточной точностью, очевиден - да, и это произойдет очень скоро. Приличный машинный перевод уже не за горами. Компьютер просчитывает шахматы, а Каспаров играет в шахматы. Компьютер никогда не поймет, но сможет перевести текст, по крайней мере в некоторой степени. А так как перевод без понимания не имеет смысла, будущее переводчика состоит в том, чтобы осмыслить то, что уже перевела машина.

Внимание! Этот перевод, возможно, ещё не готов.
Его статус: идёт перевод

Переведено на Нотабеноиде
http://notabenoid.org/book/39593/146602

Переводчики: tanbien31, dtperevod, Terra_Nullius, EcStacy