Завтра будет бесполезно учить иностранный язык благодаря устройствам автоматического перевода? Такой вопрос задают уже несколько лет подряд, и в некоторых случаях использование машинного перевода позволяет действительно обойтись без знаний иностранного языка и помощи профессиональных переводчиков из бюро переводов. С 2018 года так называемые «алгоритмы обработки естественного языка», которые позволяют машинам «резать» и интерпретировать язык, переживают беспрецедентный бум. Но проблемы остаются многочисленными, особенно в сфере перевода, где профессиональный переводчик продолжает демонстрировать гораздо лучшее качество, чем машина.
Преимущества и недостатки машинного перевода
Искусственный интеллект все в большей степени способен решать одну из основных задач – выполнять качественный машинный перевод. Конечной целью этой техники является возможность свободно и точно переводить один язык, на котором говорят или пишут, на другой без вмешательства человека. Но пока есть пределы, которые не позволяют выполнить перевод, лучше, чем бюро переводов с профессиональными специалистами людьми.
Если стилистическое творчество определяет специфику личности переводчика в литературной сфере, машина может легко имитировать эти виды качеств, но при этом имитация будет лишена некой человечности, которая пока еще заметна. Производительность робота-переводчика настолько хороша, что может заменить определенное количество переводчиков людей, но при этом полностью их исключить из процесса пока не удается. Особенно это относится к переводам сложной технической литературы, документов, инвойсов или контрактов, где важны нюансы, которые машина не всегда способна правильно интерпретировать.
Пределы машинного перевода
Большинство алгоритмов не способны понять нюансы повседневного языка и тем более нюансы специализированных языков, используемых, например, в медицинских или юридических документах. Кроме того, переводы с китайского или японского, других редких языков пока еще не всегда машина способна выполнить напрямую, без использования промежуточных языков, таких как английский или немецкий. Неправильный перевод в этом виде деятельности может вызвать серьезные проблемы. Например, концепция, которая описывает некоторые технические термины, часто не имеет своего точного эквивалента в нескольких других языках.
Точно так же инструменты машинного перевода очень плохо справляются с литературными адаптациями и испытывают трудности в понимании художественных произведений. Алгоритм не обязательно обучен идентифицировать юмор или сарказм, и поэтому ему будет сложно расшифровать и правильно перевести эти понятия. Сленг и специфичные для культуры диалекты также могут быть проблематичными для модели машинного обучения. Иногда нет даже способа перевести сленг, поскольку это зависит от культурного контекста.
Новые технологии и методы обучения улучшат машинный перевод с течением времени. Как мы уже упоминали, перевод – это сложная проблема, но машины становятся все более и более эффективными, особенно в качестве помощников для живых людей, которые на профессиональном уровне занимаются переводом.
