…где ваша сладость?
Страница 1

Нет, кибернетическая революция, о которой мечтали четверть века назад и которую связывали прежде всего с машинным переводом и созданием информационно-логических машин, до сих пор не произошла. ЭВМ не переводят с языка на язык ни технические, ни тем более научные тексты. И хранителями знаний по-прежнему служат полки библиотек, а не блоки электронной памяти машин.

Более того. По свидетельству самих специалистов по машинному переводу, в наши дни свое основное внимание они сосредоточивают не на переводе, не на машине и не на алгоритме, формальной программе перевода!

В чем же тут дело? В порочности самой идеи, будто машина может переводить с языка на язык? Нет, идея эта подавляющим большинством ученых признается верной.

Тогда, быть может, все дело в технических трудностях: слишком маленькой оперативной памяти ЭВМ, недостаточной скорости, трудности ввода информации? Опять-таки псе эти проблемы не имеют отношения к реальным проблемам машинного перевода.

На исследования в этой области отпускались большие средства, над машинным переводом работали целые лаборатории. Случалось, что попадали в них люди, далекие от науки, видевшие в МП лишь легкую поживу. Но ведь в основном и в нашей стране, и за рубежом проблемой автоматического перевода занимались крупные ученые, причем и математики, и языковеды, и логики… И все-таки проблема эта не решена до сих пор.

Почему? Да потому что обманчивая простота механизации перевода вступила в совсем необманчивую сложность нашего человеческого языка. Чтобы сделать машинный перевод не проблемой, а реальностью, нужно сделать науку о языке достаточно точной, иначе нельзя перевести ее положения на формулировки программ ЭВМ. Вполне понятно, что ни десяти, ни двадцати лет не хватит для такой коренной перестройки. Да и вообще возможна ли она до конца — это тоже еще под вопросом.

Ну, а как же первые переводы с помощью машины? — спросит читатель. Ведь переводила же ЭВМ с русского на английский, с английского на русский и т. д.?

Переводила, это бесспорный факт. Но вот что она переводила — это другое дело. Есть такая шутка: «Черное, с крыльями, жужжит, жук — что это такое?» Ответ однозначен — жук, потому что он содержался в самом вопросе. Нечто подобное было и в первом опыте публичного машинного перевода, осуществленного в рекламных целях фирмой ИБМ. Текст был тщательным образом отпрепарирован, предельно упрощен. Правила грамматики также были элементарны. И словарный запас минимален.

Когда же стали увеличивать объем словаря, усложнять грамматику и пытаться перевести не препарированные, а подлинные тексты, перед исследователями стали задачи, неразрешимые на уровне современных знаний о языке. Проблем было сотни: слова, имеющие несколько значений, и слова-омонимы; грамматические правила и неизбежные в любом языке исключения из правил; многообразие не только слов, но и грамматических форм, В русском языке насчитывается сто пятьдесят семь различных глагольных окончаний, в немецком — триста пятьдесят четыре, а в языке аранта — около тысячи (правда, пока что аранта не имеют письменности и поэтому проблема машинного перевода для этого языка Австралии неактуальна).

Перечень подобного рода проблем можно было бы продолжить, но вам, пожалуй, ясна наша главная мысль: язык оказался слишком сложен для машины, а лингвистика — слишком «гуманитарна», чтобы изложить накопленные ею сведения о языке в виде формул и алгоритмов. Больше того, даже для информационно-логических машин, которые, казалось бы, должны иметь дело со строгими и однозначными терминами науки, по сей день не удалось найти приемлемого кода, языка-посредника между информацией, накопленной человечеством, и электронной памятью ЭВМ. А причина этого все та же: наш человеческий язык. Ведь именно на этом языке «закодирован» весь океан современной информации — научной, технической и просто житейской.

Возьмем слово белок. Как закодировать его? Химик понимает под белком одно, биолог — другое, демограф — третье, повар — четвертое, врач-окулист — пятое, генетики— шестое и т. д. Какое из этих значений мы должны вводить в машину? Или ограничиться структурной формулой, генетическим кодом, то есть заменить слово условными знаками той или иной науки?

Но, во-первых, не для всех наук мы имеем такие знаки. Во-вторых, с помощью знаков можно описать далеко не все положения науки, которые мы выражаем средствами обычного языка. В-третьих, в большинстве областей науки и техники термины — это не просто условные словесные знаки, а все-таки слова, они связаны с другими словами языка ассоциациями, хотим мы этого или не хотим (лингвисты говорят даже об эмоциональности терминов!). Превращая слово-термин в кодовый знак, мы можем отсечь от него нечто существенное, важное.

Страницы: 1 2

Другие статьи:

Сколько на планете языков?
На скольких языках говорят люди, населяющие планету? Ответить на этот вопрос, казалось бы, не так уж трудно. Число людей, живущих на земле, известно. При переписи населения обязательно учитывается ...

Костыль или вспомогательное средство?
Анатоль Франс называл словари «вселенной, расположенной по алфавиту». И я, даже по прошествии стольких лет, беря в руки словарь, всегда испытываю волнение. Мы, переводчики, счастливый народ. Одно д ...