WEBVTT

00:00:06.677 --> 00:00:11.306
איך זה שכל כך הרבה מינים אינטרגלקטיים
בסרטים ובטלויזיה

00:00:11.306 --> 00:00:14.483
מדברים במקרה אנגלית מושלמת?

00:00:14.483 --> 00:00:17.886
התשובה הקצרה היא שאף אחד
לא רוצה לצפות בצוות ספינת חלל

00:00:17.886 --> 00:00:21.774
מבלה שנים בהרכבת מילון חייזרים.

00:00:21.774 --> 00:00:23.392
אבל כדי לשמור על עקביות,

00:00:23.392 --> 00:00:26.789
היוצרים של סטאר טרק ועולמות בדיוניים אחרים

00:00:26.789 --> 00:00:30.514
הציגו את הרעיון של מתרגם אוניברסלי,

00:00:30.514 --> 00:00:35.012
מכשיר נייד שיכול לתרגם מיידית כל שפה.

00:00:35.012 --> 00:00:38.539
אז האם מתרגם אוניברסלי
אפשרי בחיים האמיתיים?

00:00:38.539 --> 00:00:42.137
יש לנו כבר הרבה תוכנות שטוענות בדיוק לזה,

00:00:42.137 --> 00:00:45.954
לקחת מילה, משפט, או ספר שלם בשפה אחת

00:00:45.954 --> 00:00:49.004
ולתרגם אותו לכמעט כל אחת אחרת,

00:00:49.004 --> 00:00:52.337
בין אם זה אנגלית מודרנית או סנסקריט עתיקה.

00:00:52.337 --> 00:00:55.913
ואם תרגום היה פשוט עניין
של לחפש מילים במילון,

00:00:55.913 --> 00:00:59.825
התוכנות האלו היה יכולות
בקלות לנצח אנשים.

00:00:59.825 --> 00:01:03.299
המציאות, עם זאת, היא מעט יותר מורכבת.

00:01:03.299 --> 00:01:07.349
תרגום מבוסס חוקים משתמש במאגר מידע לשוני,

00:01:07.349 --> 00:01:10.302
שכולל את כל המילים שתמצאו במילון

00:01:10.302 --> 00:01:13.283
וכל המבנים הדקדוקיים שהן יכולות ללבוש,

00:01:13.283 --> 00:01:18.925
וסט חוקים כדי להכיר את האלמנטים
הלשוניים הבסיסיים בשפת הקלט.

00:01:18.925 --> 00:01:22.396
למשפט שנראה פשוט כמו,
"הילדים אוכלים את המאפינס,"

00:01:22.396 --> 00:01:27.050
התוכנה ראשית תנסח
את התחביר, או מבנה דקדוקי,

00:01:27.050 --> 00:01:29.587
על ידי זיהוי הילדים כנושא,

00:01:29.587 --> 00:01:32.317
ושאר המשפט כנשוא

00:01:32.317 --> 00:01:34.368
שמכיל את הפועל "לאכול,"

00:01:34.368 --> 00:01:37.422
ועצם ישיר "המאפינס."

00:01:37.422 --> 00:01:40.249
אז היא צריכה לזהות מורפולוגיה אנגלית,

00:01:40.249 --> 00:01:44.681
או איך השפה יכולה להתחלק ליחידות
הכי קטנות בעלות המשמעות,

00:01:44.681 --> 00:01:46.124
כמו המילה מאפין

00:01:46.124 --> 00:01:49.755
והתוספת "ס" שמשמשת להראות רבים.

00:01:49.755 --> 00:01:52.449
לבסוף, היא צריכה להבין את הסמנטיקה,

00:01:52.449 --> 00:01:56.178
מה למעשה המשמעות
של החלקים השונים של המשפט.

00:01:56.178 --> 00:01:58.074
כדי לתרגם את המשפט הזה נכון,

00:01:58.074 --> 00:02:01.982
התוכנה צריכה להתייחס לסטים שונים
של אוצר מילים וחוקים

00:02:01.982 --> 00:02:05.166
לכל אלמנט של שפת המטרה.

00:02:05.166 --> 00:02:07.020
אבל שם זה נעשה מסובך.

00:02:07.020 --> 00:02:11.820
התחביר של כמה שפות מאפשר
למילים להיות מאורגנות בכל סדר,

00:02:11.820 --> 00:02:16.954
בעוד באחרות, זה יכול
לגרום למאפין לאכול את הילד.

00:02:16.954 --> 00:02:19.647
מורפולוגיה יכולה גם להוות בעיה.

00:02:19.647 --> 00:02:23.243
סלובנית מבדילה בין שני ילדים
ושלושה ילדים או יותר

00:02:23.243 --> 00:02:27.097
בשימוש בתוספת כפולה
שלא קיימת בהרבה שפות אחרות,

00:02:27.097 --> 00:02:30.532
בעוד היעדר תוויות יידוע
ברוסית ישאיר אתכם תוהים

00:02:30.532 --> 00:02:33.575
אם הילדים אוכלים מאפין מסויים,

00:02:33.575 --> 00:02:36.719
או פשוט אוכלים מאפינס באופן כללי.

00:02:36.719 --> 00:02:39.708
לבסוף, אפילו כשהסמנטיקה נכונה טכנית,

00:02:39.708 --> 00:02:42.757
התוכנית יכולה לפספס נקודות עדינות יותר,

00:02:42.757 --> 00:02:45.809
כמו אם הילדים "מנג'יאנו" את המאפינס,

00:02:45.809 --> 00:02:47.794
או "דיבורני" אותם.

00:02:47.794 --> 00:02:51.558
שיטה נוספת היא תרגום מכונה סטטיסטי,

00:02:51.558 --> 00:02:55.762
שמנתח מאגר מידע של ספרים, מאמרים, ומסמכים

00:02:55.762 --> 00:02:59.488
שכבר תורגמו על ידי אנשים.

00:02:59.488 --> 00:03:02.959
על ידי מציאת התאמות
בין מקורות וטקסט מתורגם

00:03:02.959 --> 00:03:05.393
שלא הגיוני שיתרחשו במקרה,

00:03:05.393 --> 00:03:09.345
התוכנית יכולה לזהות
מושגים ותבניות מותאמים,

00:03:09.345 --> 00:03:12.429
ולהשתמש בהם לתרגומים עתידיים.

00:03:12.429 --> 00:03:14.969
עם זאת, האיכות של סוג זה של תרגום

00:03:14.969 --> 00:03:17.690
תלוי בגודל מאגר המידע הראשוני

00:03:17.690 --> 00:03:21.357
והזמינות של דוגמאות לשפות מסויימות

00:03:21.357 --> 00:03:23.383
או סגנונות שונים של כתיבה.

00:03:23.383 --> 00:03:27.140
הקושי שיש למחשבים
עם יוצאי הדופן, חוסר הסדר

00:03:27.140 --> 00:03:30.994
והגוונים של משמעויות
שנתפסים אינסטינקטיבית עבור אנשים

00:03:30.994 --> 00:03:35.045
הובילו כמה חוקרים להאמין
שההבנה שלנו של שפה

00:03:35.045 --> 00:03:39.251
היא תוצא יחודי של מבנה המוח הביולוגי.

00:03:39.251 --> 00:03:43.101
למעשה, אחד המתרגמים האוניברסליים
המומצאים הכי מפורסמים,

00:03:43.101 --> 00:03:46.439
דג בבל מ"מדריך הטרמפיסט לגלקסיה",

00:03:46.439 --> 00:03:49.726
הוא לא מכונה בכלל אלא יצור קטן

00:03:49.726 --> 00:03:54.210
שמתרגם את גלי המוח וסימנים עצביים
של יצורים תבוניים

00:03:54.210 --> 00:03:57.005
דרך צורה של טלפטיה.

00:03:57.005 --> 00:03:59.726
בינתיים, למידת שפה בדרך המסורתית

00:03:59.726 --> 00:04:05.106
עדיין תיתן לנו תוצאה טובה יותר
מכל תוכנת תרגום שזמינה כעת.

00:04:05.106 --> 00:04:06.749
אבל זו לא מטלה פשוטה,

00:04:06.749 --> 00:04:09.014
והמספר העצום של שפות בעולם,

00:04:09.014 --> 00:04:12.989
כמו גם האינטראקציה הגדלה
בין האנשים שמדברים אותן,

00:04:12.989 --> 00:04:18.004
רק תמשיך לעורר התקדמות
גדולה יותר בתרגום אוטומטי.

00:04:18.004 --> 00:04:21.409
אולי בזמן שניתקל בצורות חיים אינטרגלקטיות,

00:04:21.409 --> 00:04:24.660
נהיה מסוגלים לתקשר איתם דרך מכשיר זעיר,

00:04:24.660 --> 00:04:29.026
או שאולי נצטרך להתחיל
להרכיב את המילון ההוא אחרי הכל.