Пятница, 29.03.2024, 02:23
Приветствую Вас Гость | RSS

Сайт Д.И. Ермоловича



Если вы регистрировались
Login:
Пароль:
ПОИСК ПО САЙТУ
РАЗДЕЛЫ САЙТА
Если вы регистрировались
Login:
Пароль:
Стоп машина!

М.А. Орёл

Стоп, машина!

(Окончание статьи)


<< К началу статьи

Итак, мы вплотную подошли к причинам столь низкого качества МП. Они очевидны:

— компьютер переводит не смысл, а с переменным успехом слова и кое-как грамматические конструкции;

— компьютер не мыслит;

— компьютер не анализирует содержание текста и не соотносит его составляющие с целостным контекстом (Systran никак не может определиться, о чем текст: о банках или о кренах) и — далее — с окружающей действительностью («Промт», кажется, рекомендует банкам вернуться в 1990-е и провести «преступную сегментацию клиентов»);

— компьютер необучаем.

Как-то раз знакомый айтишник сказал мне, что они с коллегами покрывают все потребности в переводе исключительно за счет «Промта». Терминология в их сфере и так сплошь английская, которую они прекрасно понимают и без перевода, – предмет им отлично знаком. То есть для понимания иностранных текстов им нужно знать только значение незнакомых общеупотребительных слов. Всё! Иными словами, «Промт» используется просто как автоматический словарь с некоторым набором грамматических правил и функцией подстановки эквивалентов слов в текст. Мой знакомый и его коллеги таким образом «читают со словарем».

В общем, на этом возможности современных средств МП и заканчиваются. В ПО закладываются словари и алгоритмы обработки грамматических структур, которые от и до являются результатом анализа, проведенного человеческим мозгом. В процессе работы (тут я намеренно не говорю «перевода») машина ничего не создаёт сама и ни на шаг не отклоняется от заложенного в неё человеком. Если же в тексте встречается малейшее отклонение от интегрированного в ПО словаря или заложенных грамматических правил, тут же следуют сбои типа «По плотно согласования и интеграции своих предложениях...» или «...относительно мелкий, но затяжной спад измеряется как ВВП после». Именно поэтому выше было сказано об отсутствии у компьютера обучаемости, которую, конечно нельзя приравнивать к механическому набиванию программы глоссариями и структурными правилами. Автоматический словарь — каковыми на данном этапе своего развития и являются программы МП — не может справиться с такого рода трудностями. А между тем, многие из них по зубам и школьнику. Тогда при чём здесь перевод?!

Котлеты — отдельно, мухи — отдельно

Перечисленные типы перевода можно сравнить с сортами коньяка. Делая выбор в пользу одного из них, потребитель рассматривает возможность получения желаемого эффекта и сопоставляет его с предполагаемыми затратами.

Как и рабочим переводом, многие вполне довольствуются недорогим коньяком: его качества во многих случаях достаточно. Естественно, качественный перевод — подобно согретому в ладони бокалу Hennessy — несопоставимо лучше. Но он и дороже. Хотя ситуация порой располагает. Поэтому по-настоящему профессиональный переводчик — живущий не только стремлением побыстрее перевести текст и получить гонорар, думающий о своем реноме, — едва ли позволит себе опуститься ниже уровня качественного продукта. Как и коньячный дом Hennessy. К сожалению, таковы не все коньяки, даже выдержанные.

Кому-то необходим куда более ресурсо- и интеллектоемкий перевод публикационного качества. Кто-то может позволить себе и бутылочку Remi Martin Louis XIII. Но так ли часто и так ли многим это действительно нужно? Так ли у многих эти потребности, коли уж они есть, обеспечены возможностями?

А ещё можно купить в ларьке у метро нечто за 150 рублей, но ведь мы не называем эту сивуху коньяком! (Здесь я оставляю в стороне вопрос о том, что на этикетке, как и на заборе, написать могут всё, что угодно.) Так почему переводом зовётся то, что им ни на йоту не является?

Экономический взгляд

Несомненное достоинство программ МП — низкая ресурсоемкость: переводят очень быстро, стоят недорого. Тем не менее качество их продукта не позволяет принимать на его основе сколько-нибудь важных решений из-за высокого риска ошибки вследствие многочисленных искажений информации. Доведение такого перевода хотя бы до уровня рабочего требует дополнительных затрат на редактирование, тем более, что во многих случаях такой текст проще перевести заново, чем исправить. Экономия времени на наборе текста весьма сомнительна, так как большую его часть все равно придется переписать. Проще сразу посадить за эту работу переводчиков и получить хотя бы рабочий перевод, из которого станет ясно, кто кому чего и даже зачем и почему. Я уже не говорю о случаях, когда нужен качественный перевод.

Польза так называемой «оптимизации МП» (пополнения встроенного словаря) тоже сомнительна, так как для получения приемлемого по качеству перевода рассматриваемых отрывков переводчику сначала бы пришлось вносить в словарь почти каждое слово! Заметим, что взятые для примера отрывки не просты, но и не сложны: зубодробительной терминологией не изобилуют. То есть дело совсем не в том, что они так плохо перевелись, потому что к программе-переводчику не был подключён специальный экономический или финансовый словарь.

Итак, переводчику для начала придётся самому анализировать значения слов и словосочетаний, выводить из контекста их смысл и создавать варианты перевода. Во-первых, это занимает столько времени, что не лучше ли сразу перевести самому? Тем более, что заранее никогда не знаешь, на чем машина все равно споткнется и в каком месте подложит свинью типа «продифференцированных цифровых возможностей маркетинга» от Systran. И так текст за текстом, день за днем. Напоминает попытки вырастить что-то путное из тупого донельзя подмастерья. Во-вторых, при таком подходе чей это будет в итоге перевод: машины или человека? К слову, если уж переводчик решает идти по пути «обучения» машины, то для этого есть специально созданные программы переводческой памяти (Translation Memory), которые в таких делах куда эффективнее.

Другое дело, если данный потребитель довольствуется грубым переводом — тут уж МП может выступать как серьезное средство сокращения издержек. Зачем тратиться на зарплату, социальные отчисления и оборудование рабочего места переводчика, если он ничего лучшего, чем грубый перевод выдать не может? В этом случае МП, конечно, уступит в качестве, но, возможно, не столь значительно, чтобы отказаться от ощутимой экономии.

Правда, тут же возникает вопрос, кому и почему может хватать такого качества? Один пример уже приводился — тот самый айтишник, при помощи «Промта» читающий со словарем. Человек прекрасно разбирается в теме, и ему нужно только заполнить лакуны словарного запаса, перекинуть смысловые мостики между в основном знакомыми или понятными словами. Конечно же, этот потребитель не собирается публиковать такой перевод или даже класть его на стол начальству.

Хорошую службу сослужит МП и тогда, когда необходимо в общих чертах ознакомиться с темой или содержанием документа на незнакомом языке. Скажем есть пятьсот страниц текста и ни одной знакомой буквы. Прежде чем отдавать текст на перевод и нести затраты, было бы весьма неплохо знать, о чём он и нужно ли это вообще. Таким образом, МП помогает принимать решения о необходимости передачи материала на профессиональный перевод, выступая своего рода крупным фильтром. Он может пригодиться и для беглого ознакомления с сообщениями электронной почты, текстом интернет-сайтов.

Применим МП и к текстам с элементарной грамматикой и очень однообразным словарным составом это, например, таблицы со стандартной отчетностью или спецификациями. Но опять же системы переводческой памяти вроде SDL Trados здесь намного эффективнее.

А поговорить?

Общеизвестно, что, в отличие от письменного, устный перевод и протекает совсем иначе, и оценивается с совершенно других позиций. Известно также и то, что устный перевод, особенно синхронный, представляет собой вид деятельности, осуществляемый в экстремальных условиях. Это связано и с нагрузкой на мозг переводчика, выполняющего разные виды речемыслительных операций одновременно, и с особенностью материальной среды, в которой передается устное сообщение. Говоря языком теории информации, по сравнению с письменным, устное сообщение подвержено существенно большему объему помех тем более, когда оно трансформируется и передается дальше переводчиком. Видимо, поэтому устный перевод удалось «омашинить» не так быстро, как письменный. Но-таки омашинили.

Всё в той же «Вашингтон Пост» пишут о портативных машинках-переводчиках для американских солдат, позволяющих последним общаться с местным населением в зоне локальных конфликтов. По словам Мари Маеда, сотрудницы Управления перспективных исследований и разработок МО США (DARPA), в такие устройства заложены десятки тысяч слов и довольно много типичных для ситуаций на войне фраз. При этом, если заговорить на менее типичную тему, например, о политике, обсуждение которой «не входит в круг их [военных] обязанностей», то «качество перевода, конечно, ухудшится». Конечно. Потому что машина — повторюсь — не мыслит и ни на шаг не отходит от того, что в неё заложено.

И опять повторюсь: почему переводчиком зовется то, что таковым не является? Ведь эта машинка представляет собой новое воплощение такой известной всем вещи, как разговорник. Да, это воплощение суперсовременное, интерактивное, гораздо более эффективное и с возможностью усовершенствования (апгрейда). Но все равно по всем основным параметрам это не более, чем разговорник. Следовательно, сфера применения этой новинки, как и письменных компьютерных переводчиков, также весьма ограничена. Такие разговорники будут очень полезны не только солдатам, но и, например, туристам, возможно даже, как частичная замена гидов-переводчиков. Помогут они и стражам порядка, работающим в районах с большой численностью эмигрантов (Москва, Нью-Йорк). Иными словами, такие средства пригодны лишь в ситуациях, предполагающих обмен определенным набором стандартных фраз. Причем эти ситуации должны быть заранее смоделированы, перечень типовых фраз — заранее составлен, переведён человеком и заложен в память машины. Собственно, разговорники так издавна и составлялись, только без аудиокомпонента.

В связи со сказанным лично у меня возникают серьёзные сомнения в истории, рассказанной главным исследователем DARPA Акселем Вайбелем. Мол, учёные из разных стран после конференции посидели за бутылочкой сакэ и прекрасно провели время, благодаря такой вот машинке, которую положили посреди стола. Я рад за единение братских народов, но у меня опять вопросы. Как аудиоразговорник справлялся со множеством каждодневных трудностей устного переводчика?

Как он переводил или даже просто улавливал речь, когда наперебой говорили несколько человек? Чисто арифметически: как машина за единицу времени выдавала перевод количества языковых единиц, произнесенных, скажем, тремя людьми? Ведь по продолжительности они будут эквивалентны трем единицам времени. Переводчик-синхронист в такие моменты передает основной смысл или главную нить беседы. Но он может это делать, потому что не просто слышит, но и мыслит, то есть понимает. Он работает не с единицами языка, а с единицами — скорее даже с совокупостью единиц — смысла (информации). Он эту информацию может отсортировывать, дробить, если не успевает, переносить в следующие фразы. А машина-то нет. Или подвыпившие учёные соблюдали регламент и говорили строго по очереди?

Как машина справлялась с усечёнными и рваными конструкциями, характерными для разговорной речи, если в режиме письменного перевода её собратья с нормальными-то справились так, что лучше бы не справялись? Или учёные мужи за столом продолжали зачитывать доклады, ни на слово не отклоняясь от заранее написанного и соблюдая стройность синтаксиса?

Как она воспринимала и передавала информацию, которую переводчик извлекает из интонации, мимики и жестов говорящих? А ведь каждый переводчик знает, как много информации передаётся этими средствами и насколько важна эта информация для верного перевода.

Как она справлялась с шутками, которых не могло не быть за столом? Нередко, особенно в такой тёплой компании, кто-нибудь из говорящих так и норовит рассказать анекдотец про поручика Ржевского или пошутить про суровых челябинских мужиков, сдобрить всё это шуточкой с игрой слов, а на закуску — через пару минут — прокомментировать доклад коллеги на прошедшей конференции, вернувшись к шутке и перекинув от неё тонкий мостик к теме своего высказывания. Пусть более опытные коллеги меня поправят, если что не так скажу, но лично мне в такие моменты хочется выйти и застрелиться. Машине, может быть, тоже хотелось, но кто ж её, бессловесную, спросит...

Получается, что на все трудности перевода, которые не по силам письменным компьютерным переводчикам, в режиме устного перевода накладывается ещё как минимум несколько.

Тогда какая же часть реплик за тем столом была переведена верно, и получатель перевода услышал из машинки то же, что в машинку сказал отправитель исходного сообщения?

И наконец, благодаря чему коммуникация всё-таки состоялась: машинке-разговорнику или бутылочке сакэ? Не знаю, до какого градуса нагрелось застолье, но невольно вспомнил кадр из «Особенностей национальной охоты», когда Кузьмич бойко общался с финном, вполне себе адекватно реагируя по-русски на реплики, сказанные на финском.

Взгляд профессиональный

Вышеперечисленные препятствия, стоящие на пути устного переводчика, заставляют поинтересоваться, как были получены результаты вскользь упоминаемого А. Вайбелем «одного исследования». В его рамках сравнивался синхронный перевод человека и машины и была получена весьма высокая оценка последнего: степень понимания материала составила 64 балла из 100 против 74 для человеческого.

Кто проводил это исследование? Что за переводчики принимали в нем участие? Какой материал подвергался переводу? И — главное — по какой методике и критериям подсчитывалась эта самая степень понимания материала?

Те же сомнения хочется выразить и относительно сказанного Алоном Леви, президентом Всеамериканской ассоциации машинного перевода. Мол, по шкале «Метеор» Google набрал 50 баллов из 100 возможных, где 40 соответствуют пониманию общей идеи, а 70 это уровень большинства переводчиков. «Намного лучше, чем простая передача сути. Суперхорошо. Google просто нет равных», восторгается А. Леви.

Вместо того чтобы повторять уже заданные выше вопросы, предложу читателям ещё раз взглянуть на примеры машинного перевода в таблице. Понимание общей идеи? Передача сути?

В том, что Google в МП нет равных, А. Леви, возможно, прав — не буду спорить. Но не потому ли что его конкуренты выдают еще более жалкий продукт? Помнится, было что-то про сорта, в которых разбираться не следует...

К слову, эксперимент проводился только представителями Всеамериканской ассоциацией машинного перевода? Думается, привлечение экспертов, например, из Американской ассоциации переводчиков, а также квалифицированых независимых наблюдателей было бы весьма целесообразным.

Заметка на полях

По непонятным причинам вдруг вспомнился совершенно не связанный с темой нашего разговора анекдот.

Зубная паста «ХХХ» — единственная зубная паста, одобренная Российский ассоциацией стоматологов.

Российская ассоциация стоматологов — единственная ассоциация, созданная специально, чтобы одобрить зубную пасту «ХХХ».

Если представленные результаты исследований хотя бы приблизительно отражают реальную картину сегодняшнего или завтрашнего дня, то что же получается? Качество перевода машины — а примеры МП мы воочию видели на предыдущих страницах — кардинально не отличается от качества, которое дают некоторые переводчики-люди. Тогда есть серьёзный повод задуматься.

Не о том, чтобы переквалифицироваться в управдомы. А об уровне квалификации людей, называющих себя (называемых) сегодня переводчиками. Чьими силами сегодня часто делается перевод, к сожалению, известно. О том уровне подготовки, который дают многие вузы, тоже сказано достаточно. Всем известны и некоторые работодатели бюро переводов, изначально ориентированные на выпуск откровенно дрянного продукта и дающие вчерашним выпускникам такой опыт, от которого бежать нужно.

Что из этого следует?

Во-первых, по мере развития средств МП та часть людей, которая неспособна и часто не желает дать ничего лучшего, чем перевод — не важно, письменный или устный, но ненамного превосходящий по качеству машинный — должна отсеяться. Переводчик не может позволить себе переводить получше, чем компьютер. Он должен переводить намного лучше.

Поток информации сегодня такой, что работы хватает всем: и профессионалам, и шарлатанам. И если программы машинного перевода смогут составить последним реальную конкуренцию и станут инструментом естественного профессионального отбора, то я только поддерживаю усилия по дальнейшей разработке таких программ. А если аудиоразговорники для солдат ещё и уберегут хороших специалистов от необходимости лезть под пули на передовой (тех, кто не хочет), то я и вовсе обеими руками «за». Хороших переводчиков и так немного.

Во-вторых, пора всерьёз задуматься об инвестициях в человеческие ресурсы, в подготовку и развитие профессиональных кадров. Это актуально не только для России. Не так давно была опубликована «Стратегия американской инновационной политики» Барака Обамы, где отмечается жизненная важность правильного и точного перевода для экономики и безопасности США и их взаимоотношений с другими странами. Важное место президент отдает роли технологий в переводе. В ответ на эту статью президент Американской ассоциации переводчиков Иржи Стейскал адресовал Б. Обаме открытое письмо (с его оригиналом и русским переводом можно ознакомиться на сайте Союза переводчиков России). Соглашаясь со значимостью и полезностью технологий, И. Стейскал подчёркивает, что какими бы сложным ни стало ПО МП, роль человека в этом процессе всегда будет неотъемлемой. Автор письма призывает президента к обеспечению долгосрочной языковой безопасности страны за счёт инвестиций в навыки человека и повышения уровня владения иностранными языками.

Автоматический vs автоматизированный

Можно только согласиться с И. Стейскалом. Информационно-коммуникационные технологии играют сегодня важнейшую роль в переводе и являются неотъемлемой составляющей конкурентоспособности специалиста на рынке переводческих услуг.

При этом важно понимать, что автоматический перевод — это миф, по крайней мере, до тех пор, пока компьютерные системы на начнут сращивать с биотехнологиями. Пока до этого не дошло, профессиональным может быть только автоматизированный перевод. Иными словами, процесс перевода должен быть организован так, чтобы мозговым центром, системным интегратором, был человек. Приспосабливая технологии к своим нуждам в решении практических переводческих задач, заставляя машину работать на достижение цели — максимально качественного и быстрого перевода — человек принесет максимальную пользу обществу. Так или иначе, основополагающий принцип такой: машина лишь оптимизирует процесс перевода, а все переводческие решения принимает только человек.

Речь в данном случае идёт обо всем спектре технологий, применимых в переводе: и о специализированном ПО для профессионального перевода, таком, как системы переводческой памяти (SDL Trados и прочие), и об электронных словарях и информационно-справочных средствах, и о целом арсенале интернет-ресурсов, и даже о программах общего пользования, настраиваемых особым образом для повышения эффективности переводческой работы («горячие клавиши» и макросы в MS Office).

На сегодняшний день наиболее мощным средством оптимизации переводческого процесса признаются программы переводческой памяти, аккумулирующие переводческие решения человека для дальнейшей подстановки в перевод текста, содержащего подобные ранее переведенным элементы. По всей видимости, этот принцип отчасти реализуется и в Google Translate: если пользователю не нравится предложенный вариант перевода, ему предлагают исправить результат, поделившись более подходящим вариантом. Полностью автоматический перевод, говорите? Ну-ну...

Исторические параллели

1775 год — Парижская Академия наук прекратила принимать проекты вечного двигателя ввиду принципиальной невозможности его создания.

1964 год — Национальная академия наук США и Национальный исследовательский совет признали невозможным получение годного к использованию машинного перевода.

На пороге 2010 год — а воз и ныне там...


<< К началу статьи
Комментарии читателей статьи