Како компјутери преводе људски језик - Јоанис Папакимонас (Ioannis Papachimonas)

Погледајте целу лекцију: http://ed.ted.com/lessons/how-computers-translate-human-language-ioannis-papachimonas

Да ли је универзални преводилац могућ у стварном животу? Већ имамо много програма који тврде да могу да узму реч, реченицу или целу књигу на једном језику и преведу је на скоро било који други језик. Реалност је, међутим, мало компликованија. Јоанис Папакимонас показује како ови машински преводиоци раде и објашњава зашто се често збуне.

Лекцију припремио: Јоанис Папакимонас, анимација: видео клуб NOWAY

Како то да толико интергалактичких врста
у филмовима и на телевизији

савршено говори енглески језик?

Одговор укратко је да нико не жели
да гледа посаду свемирског брода

како проводи године
у састављању ванземаљског речника.

Ипак, да би ствари остале складне,

творци „Звезданих стаза“
и других научнофантастичних светова

представили су концепт
универзалног преводиоца,

преносног уређаја који истог тренутка
може да преводи било који језик.

Па, да ли је универзални преводилац
могућ у стварном животу?

Већ имамо многе програме
који тврде да раде управо то -

да узимају реч, реченицу
или целу књигу на једном језику

и преводе је на скоро сваки други језик,

било да је у питању модерни енглески
или древни санскрит.

Када би се преводи сводили
на пуко тражење речи у речнику,

ови програми би далеко надмашили људе.

Стварност је, међутим,
малчице компликованија.

Преводилачки програм заснован на правилима
користи лексичку базу података

која укључује све речи
које се могу наћи у речнику

и све граматичке облике
које могу попримити,

као и скуп правила за препознавање

основних лингвистичких елемената
из улазног језика.

За наизглед једноставну реченицу
као што је „Деца једу мафине“,

програм прво рашчлањује њену синтаксу
или граматичку структуру

тако што препознаје
реч „деца“ као субјекат,

а остатак реченице као предикат,

који се састоји од глагола „јести“

и директног објекта, „мафине“.

Затим треба да препозна
енглеску морфологију

или како се језик може разложити
на мање значењске јединице,

као што је реч „мафин“

и енглески суфикс „с“,
који се користи за означавање множине.

На крају, потребно је да разуме семантику,

то јест, шта различити
делови реченице заиста значе.

Да би превео ову реченицу ваљано,

програм ће се ослонити
на различите скупове речника и правила

за сваки елемент циљног језика.

Међутим, овде ствари постају компликоване.

Синтакса неких језика дозвољава

да речи буду распоређене
на било који начин,

док би код других,
на тај начин, мафин јео дете.

Морфологија, такође,
може представљати проблем.

Словеначки језик прави разлику
између двоје и троје деце,

користећи двојни суфикс који не постоји
у многим другим језицима,

док вас непостојање одређених чланова
у руском може оставити са питањем

да ли деца једу неке посебне мафине

или једу мафине уопште.

Коначно, чак и када је семантика
технички тачна,

програм може испустити финесе,

као што су да ли деца једу мафине

или их прождиру (на италијанском).

Још један метод
је статистички машински превод,

који анализира базу података
књига, чланака и докумената

које су људи већ превели.

Проналажењем подударности
између извора и преведеног текста

које се ретко случајно јављају,

програм може да препозна
одговарајуће фразе и обрасце

и да их користи за будуће преводе.

Међутим, квалитет оваквог превођења

зависи од опширности
почетне базе података,

као и доступности узорака
за одређене језике

или стилова писања.

Потешкоће које компјутери имају
везане за изузетке, неправилности

и нијансе у значењу
за које се чини да су људима урођене

навеле су неке истраживаче да поверују
да је наше разумевање језика

јединствени производ
наше биолошке мождане структуре.

Заправо, један од најпознатијих
фиктивних универзалних преводилаца,

вавилонска рибица
из „Аутостоперског водича кроз галаксију“

није уопште машина,
већ мало створење које преводи

мождане таласе и нервне сигнале
врста које осећају надржаје

кроз облик телепатије.

За сада, учење језика на старомодан начин

даће вам боље резултате
него било који тренутно доступан програм.

Међутим, ово није лак задатак,

а бројност светских језика,

као и повећана интеракција
између људи који их користе

само ће наставити да подстичу
развој аутоматског превођења.

Можда ћемо, када се будемо срели
са интергалактичким животним облицима,

моћи да комуницирамо са њима
кроз малену направу,

или ћемо можда ипак морати да започнемо
састављање оног речника.