10 ПРИЧИН, ПОЧЕМУ МАШИННЫЕ ПЕРЕВОДЧИКИ НИКОГДА НЕ СМОГУТ ЗАМЕНИТЬ ЧЕЛОВЕКА

В 2017 году Google объявила о запуске системы нейронного машинного перевода (GNMT) и заявила следующее: «Переводы, выполненные человеком и Google Neural Machine, почти неразличимы». Однако по факту Google Translate по-прежнему не может обеспечить понятный перевод текстов, которые немного сложнее, чем повседневная речь. Скопируйте отрывок из иностранного художественного или маркетингового текста и переведите его на русский язык с помощью Google Translate, и вы поймете, что я имею в виду. В то же время, в воздухе витают слухи, что машины скоро заменят людей-переводчиков (на самом деле, программисты обещали устранить языковые барьеры более 60 лет назад, когда был изобретен первый процесс машинного перевода). Некоторые искренне верят, что это будущее уже совсем близко. Неудивительно, ведь крупные корпорации могут заставить вас поверить во что угодно, по крайней мере их маркетологи постараются добиться этого всеми правдами и неправдами. На мой взгляд, главной проблемой современной «индустрии» перевода является непонимание роли машинного перевода или преднамеренное ложное представление машинных переводчиков как технологической панацеи от «последствий крушения Вавилонской башни». Фактически, компьютерные технологии, включая программное обеспечение машинного перевода, не более чем инструменты, предназначенные для облегчения рутинной работы переводчика, в то время как некоторые люди и компании пытаются продавать машинный перевод как готовый к использованию продукт.

Однако это тема для другой статьи. Вернемся к основному вопросу: почему машины вряд ли когда-либо заменят профессиональных переводчиков?

МАШИНЫ ПЕРЕВОДЯТ СЛОВА, ЛЮДИ ПЕРЕВОДЯТ СМЫСЛ

Машины запрограммированы на выполнение определенных алгоритмов. Машинные переводчики придерживаются разработанных людьми межъязыковых алгоритмов для перевода ряда слов с одного языка на другой с использованием словарей и правил грамматики. Однако перевод — это не просто преобразование слов с одного языка на другой. Это куда более сложный процесс. Поэтому неважно, насколько хорош алгоритм: у машин есть один большой недостаток — они не могут понять смысл текста.

МАШИНЫ НЕ МОГУТ РАСПОЗНАТЬ И ИСПРАВИТЬ ОШИБКИ В ПЕРЕВОДЕ

Людям свойственно ошибаться, но что происходит, когда механизм машинного перевода сталкивается с ошибкой в ​​исходном тексте? Я вам расскажу — машинный переводчик копирует эту ошибку в целевой текст, так как он не может отличить правильный вариант от неправильного (это касается семантических ошибок, некорректных терминов, ошибочных и противоречивых утверждений и т.д.). Некоторые машинные переводчики могут обрабатывать самые частые опечатки. С другой стороны, переводчики-люди могут находить и исправлять такие ошибки во время перевода.

МАШИНЫ НЕ МОГУТ ПЕРЕДАВАТЬ ЭМОЦИИ

Эмоционально окрашенные тексты (например, маркетинговые и рекламные материалы) требуют особого подхода, называемого «транскреацией». Переводчикам необходимо найти подходящий эквивалент на целевом языке, а иногда даже в корне перестроить все предложение, абзац или текст, используя слова, которых нет в исходном тексте, чтобы получить соответствующий отклик у целевой аудитории. В этом случае переводчики должны подобрать слова и конструкции, присущие определенному языку и культуре. Для этого лингвисты должны обладать глубоким пониманием обоих языков (исходного и целевого) и культур. Как вы уже догадались, механизмы машинного перевода не могут и, вероятно, никогда не смогут этого сделать.

Даже статистические методы, применяемые в машинном переводе, с учетом доступности относительно хорошо переведенных двуязычных текстов, не помогут решить эту проблему, поскольку количество возможных контекстуальных условий буквально бесконечно, тогда как статистические модели, применяемые к языкам, будут предсказывать лишь жалкую толику таких случаев.

МАШИНЫ НЕ МОГУТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ПЕРЕВОДЧЕСКИЕ ТРАНСФОРМАЦИИ

Не буду углубляться в теорию перевода, но существует ряд конкретных переводческих трансформаций, используемых лингвистами при переводе (число варьируется в зависимости от лингвистической школы и теорий). Они охватывают различные аспекты, начиная с грамматики и синтаксиса, заканчивая лексикой и семантикой. Такие преобразования используются в соответствии с контекстом, и их правильное применение является результатом интеллектуальной работы и углубленного анализа текста. Искусственный интеллект в его нынешней форме не способен к таким преобразованиям, поскольку сложные межъязыковые процессы с многочисленными переменными не могут быть выражены через запрограммированные алгоритмы.

МАШИНЫ ЕДВА ЛИ МОГУТ ВИДЕТЬ РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ОМОНИМАМИ

Как вы знаете, омонимы — это слова, одинаковые по написанию и звучанию, но разные по смыслу. Вот несколько примеров омонимичных пар:

• график (план работы) / график (художник)
• среда (совокупность природных условий) / среда (день недели)
• кисть (приспособление для нанесения краски) / кисть (часть руки)
• планировать (постепенно снижаться при полете) / планировать (строить планы)

Как правило, мы понимаем смысл из контекста или даже интуитивно благодаря лингвистическому чутью. Машинные переводчики могут различать некоторые простые омонимы. Однако вероятность ошибки значительно возрастает из-за межъязыковых омонимов — «ложных друзей переводчика». Этот термин относится к словам, которые звучат одинаково, но имеют разные значения в разных языках. Такие ложные друзья могут привести к нелепым или даже оскорбительным переводам, как в случае с английским словом «preservative», которое означает «консервант», а вовсе не средство контрацепции! Как видите, машинный переводчик может легко испортить перевод, в то время как «одушевленный» переводчик без труда распознает такие спорные моменты и обеспечивает точный перевод.

МАШИНЫ НЕ В СОСТОЯНИИ ПЕРЕВЕСТИ ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ЛАКУНЫ

Лакуны — это слова, которые существуют в некоторых языках, но не имеют прямых аналогов в других языках. Этот термин тесно связан с культурной самобытностью и локальными особенностями языка. Лакуны следует переводить либо посредством транслитерации с объяснением в сноске, либо путем сочетания слов или фраз, которые могут быть восприняты целевой аудиторией, без искажения значения оригинала. Вы можете найти несколько хороших примеров лакун в этой статье: 20 слов, которых нет в русском языке.

Вот один из них:

Lagom (шведский) У этого слова нет точных аналогов, оно означает что-то вроде «не слишком много, но и не слишком мало, а столько, сколько нужно».

МАШИНЫ НЕ МОГУТ ПРИДУМЫВАТЬ НОВЫЕ ТЕРМИНЫ

В наше время новые технологии появляются почти каждый месяц. Для описания новых процессов часто используются термины, которые раньше не существовали. «Блокчейн» — хороший пример такой технологии.  Из-за глобализации контент, связанный с подобными технологиями, должен быть переведен на несколько языков. Это сложная и очень важная задача — правильно перевести новые термины с учетом всех отраслевых особенностей новой технологии. Машины вряд ли смогут перевести новые слова, так как эта работа требует тщательного анализа нововведений, изучения исходных материалов и, наконец, переосмысления нового термина на другом языке, часто требующего творческого подхода даже для технических концепций.

МАШИНЫ НЕ МОГУТ ПОНЯТЬ ТОНКУЮ ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ СЛОВАМИ В БОЛЬШИХ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ЕДИНИЦАХ

Иногда смысл того или иного слова можно понять только из контекста. Толкование может содержаться в следующем параграфе, в нескольких предложениях, разбросанных по тексту, или даже в другом документе, используемом в качестве ссылки. Машины не могут видеть связь между такими словами и всем текстом, по крайней мере на данном этапе.

МАШИНЫ НЕ МОГУТ ПЕРЕДАТЬ ИСТИННУЮ КРАСОТУ ЛИТЕРАТУРНЫХ ПРОИЗВЕДЕНИЙ

Способность использовать выразительные средства языка, сочетать слова и изобретать красивые метафоры, чтобы вызывать сильные эмоции, — это редкий дар, а в некоторых случаях результат усердной работы над текстом. Только выдающиеся авторы могут использовать истинную силу слов, которые тронут читателей до глубины души, и только выдающиеся переводчики способны воссоздать тот же эффект на другом языке. Даже если машины смогут заменить людей в некоторых сферах, литературный перевод останется исключительной прерогативой лучших переводчиков-людей на протяжении десятилетий или даже столетий.

МАШИНЫ ЗАМЕНЯТ ТОЛЬКО ТЕХ «ПЕРЕВОДЧИКОВ», КОТОРЫЕ ПЕРЕВОДЯТ КАК МАШИНЫ

Развитие технологий машинного перевода и растущее число людей, которые могут говорить на нескольких языках, привели к распространенному заблуждению, что перевод не является профессией, и каждый человек, владеющий двумя языками, может быть переводчиком. На самом деле, если у вас есть отличная фотокамера, это не делает вас профессиональным фотографом. Аналогично, знание двух языков или доступ к машинному переводу не делает вас переводчиком. Из всего сказанного выше можно сделать вывод, что перевод требует определенных знаний и навыков, которые могут быть получены только путем обучения (в частности, в вузе) и с опытом.

Тем не менее, в связи с растущим спросом на услуги перевода высок соблазн ухватить кусок «переводческого пирога». Это приводит к тому, что большое количество любителей, возомнивших себя профессионалами после перевода нескольких статей для WikiHow, предлагают «высококачественный перевод любой сложности и тематики» за 100 рублей на FL.ru и аналогичных онлайн-биржах.

Тем не менее, я знаю, что серьезные заказчики понимают важность качественного перевода и нанимают профессиональных переводчиков, чтобы успешно вывести свой бизнес на новые рынки. И я уверен, что число предпринимателей, всерьез воспринимающих перевод, будет только расти.

Но для того, чтобы работать с такими клиентами, переводчик и сам должен профессионально развиваться и всегда помнить о том, что те переводчики, которые не вкладывают душу в свою работу, неизбежно будут заменены машинами.

Понравилась статья? У нас есть еще!