Logo

«Все, що можна автоматизувати, буде автоматизовано»
Шошана Зубофф, «пророчиця інформаційного століття», авторка книги «In the Age of the Smart Machine: The Future of Work and Power» («Ера розумної машини: як ринок праці та влада виглядатимуть у майбутньому» (1988)

«Добрий день, я ваша перекладачка»

Кожен усний перекладач починає свою роботу, звісно, не з кабінки чи мікрофона. Перекладачі навмисне приходять заздалегідь, щоби представитися і познайомитися з доповідачами.

В ці 10-15 хвилин розмови можна не лише уточнити важливі терміни, нагадати «правила гри»:

«Ми будемо он у тій частині залу, якщо читаєте із листка, дуже не поспішайте та говоріть в мікрофон, будь ласка. Техніки он там. Якщо раптом зникне звук, ми вам помахаємо.»

Так, ми нагадаємо аудиторії взяти навушники. Але водночас у цю мить налагоджується людський контакт, а отже – перекладачі перетворюються із «передавачів даних» на посередників комунікації.

Але – чи так це важливо? Зрештою, все тече, все змінюється, і на зміну людській праці приходять розумні машини. То чи варто усним перекладачам чекати на конкуренцію з боку машинного перекладу?

Machine Enterpreting

Машинний послідовний переклад

Машинним перекладом письмових текстів уже давно нікого не здивуєш, та і в галузі усного перекладу раз по раз відбуваються гучні презентації нових технологічних досягнень. Утім, навіть сама назва попереджала, що тут навряд чи йдеться про ‘interpreting’ (усний переклад на противагу письмовому перекладу ‘translation’).

Skype Translator пропонує користувачам спілкуватися виключно дистанційно, Microsoft PowerPoint Presentation Translator перетворює голосове повідомлення на текстове, а послідовний переклад через мобільний додаток від Google Translate збоку більше нагадує спілкування людей із телефоном, ніж справжню розмову.

Тож, звісно, поява нових видів портативних голосових перекладачів лишалася хіба питанням часу. Пристрій ili навіть виглядом нагадує мікрофон і, відповідно, відтворює принцип послідовного перекладу.

Robot Staffed Hotel

Машинний синхронний переклад

Маємо спроби запропонувати технологічний аналог синхронного перекладача – вже восени цього року перші передплатники отримають розумні навушники в парі з мобільним додатком від Waverly Labs. І, оскільки, на краудфандинговій платформі Indiegogo проект підтримали не просто на всі сто, а на вражаючі 3181% ($4,427,061), думаю, попит на такого типу електронні перекладачі цілком очевидний.

Варто відзначити, що від власне синхронного перекладу Waverly Labs поки взяли тільки принцип використання навушників, як зізнається в інтерв’ю засновник компанії. З цього ж відео зрозуміло, що якісний переклад досить простих фраз навіть для мовної пари англійська-іспанська ще не під силу електронному перекладачеві.

Хоча саме цю мовну пару Ніколас Руіз, консультант компанії Waverly Labs з питань усного перекладу та дослідник в галузі автоматичного опрацювання природної мови (Natural Language Processing), ставить у приклад «рекордної точності» машинного перекладу.

Користувачі ізраїльського старт-апу Lexifone, який надає послуги усного перекладу для телефонних розмов, також скаржаться на якість перекладу та довгий час очікування.

Значно цікавіші досягнення у цій галузі зараз демонструє наукова спільнота. Ще у 1999 році японські науковці представили на конференції, присвяченій штучному інтелекту, експериментальну систему для англо-японського синхронного перекладу.

Machine Translation 1

Нейронний машинний переклад

В 2016 році група вчених із трьох університетів (Гонконгський, Нью-Йоркський та Університет Карнеґі — Меллона) запропонувала систему нейронного синхронного машинного перекладу, яка має забезпечити правильний баланс між якістю перекладу та затримкою, із якою він відбувається.

Звісно, великі компанії теж не пасуть задніх, і Google Translate із осені минулого року також використовує нейронний машинний переклад. Це дозволило взяти за одиницю перекладу вже не слово (що призводило до буквального перекладу) чи фразу (що виливається в проблеми із узгодженням окремих фраз у реченні), а ціле речення. Чи цього досить? Як добре знають перекладачі, «одиниця перекладу» – це вельми широке поняття.

Machine Vs Human Translation

Дайте мені контекст!

Що найперше просять усі перекладачі перед початком роботи? Байдуже, письмовий текст чи усний – професійні перекладачі не візьмуться до роботи, не з’ясувавши контексту. В процесі усного перекладу велике значення має також екстралінгвальний / позамовний контекст – хто говорить, кому говорить, в якій ситуації. Жести, міміка, інтонація підказують перекладачам, коли мовці іронізують, жартують, або й забувають потрібне слово. За реакцією аудиторії також доводиться стежити. Ось кілька прикладів ситуацій, з якими постійно доводиться мати справу в усному перекладі:

  • Доповідачі використовують реалії, незнайомі аудиторії – доводиться додатково пояснювати або проводити аналогії.
  • Люди виступають нерідною для себе мовою, плутають слова, припускаються граматичних помилок – в перекладі ці помилки залишати не можна.
  • Люди хвилюються, затинаються, уривають фрази і не можуть закінчити думку. Зв’язного тексту в оригіналі не виходить, але аудиторія розраховує, що перекладена ідея звучатиме зрозуміло.

В моїй практиці бували випадки, коли люди в залі, розуміючи обидві мови, слухали переклад лише тому, що там думки доповідачів були чіткіше, зрозуміліше сформульовані.

Стаття в тему: “Підводне каміння усного перекладу

У всіх цих випадках перекладачі – де потрібно – додатково пояснюють чи витлумачують сказане. Повертаючись до слів Шошани Зубофф в епіграфі цієї статті: «все, що можна автоматизувати, буде автоматизовано».

А це означає, що шаблони – добре надаються до машинного перекладу, але унікальні тексти треба не перекладати, а відтворювати на унікальній основі.

Художня література, безумовно, належить до унікальних текстів. Але чи належать до них усні висловлювання? З мого досвіду, багато доповідачів не поступаються в художності вислову красному письменництву – стільки у їхніх промовах алюзій, каламбурів, переінакшених цитат і яскравих порівнянь. Взагалі, для спонтанного мовлення часто характерні унікальні оказіоналізми, метафори, персоніфікації. Образне мислення складно загнати в рамки шаблонів.

Machine Translation

Людський фактор

Якби я говорив мовами людськими й ангельськими, але не мав любови, я був би немов мідь бреняча або кимвал звучний. 

І Послання Апостола Павла до Корінтян  в перекладі Івана Хоменка

Окремо хочу зупинитися на додаткових ролях, які усним перекладачам доводиться брати на себе під час послідовного перекладу, особливо, якщо це супровід цілої делегації:

  • Резюмування обговорень – гаряча дискусія за круглим столом, всі говорять одночасно, перебиваючи одне одного та забувши про іноземних гостей. Перекладачам у таких випадках доводиться вичленовувати ключові думки та підсумовувати все сказане.
  • Медіювання та фасилітація. Нещодавній випадок – делегація замовників готується до складних переговорів, усю групу просять зберігати спокій і не гарячкувати. Ремарка від голови групи: «Нічого, з нами перекладачка. Якщо доведеться, вона згладить ситуацію».
  • Консультування. Знову ж таки, в процесі підготовки до перемовин чи зустрічей перекладачів часто просять пояснити культурні норми, політичну / економічну ситуацію і т.д., аби ненароком не образити співрозмовників чи не втрапити в незручне становище.

Це лише кілька стандартних прикладів, з яких видно, що усний перекладач часто працює в тандемі з іноземним замовником чи й виступає повноцінною частиною делегації. Адже завдання перекладача – забезпечити якісну комунікацію, а це не можна звести лише до передачі вимовленого.

Pepper Cruise Robot 1

То чи потрібен машинний переклад?

Звісно, що потрібен. Зокрема, якщо діалоги короткі, прості та відповідають певним шаблонам, а мовні пари – різноманітні, то швидше і дешевше скористатися електронним перекладачем. Зокрема, перспективними для машинного усного перекладу виглядають такі сфери:

  • Туристичні поїздки – існують цілі списки фраз, необхідних подорожуючим. В готелі, в дорозі, у магазині люди зазвичай користуються шаблонними реченнями. Поза тим, якщо ваш пристрій підтримує багато різних мов, вам не доведеться шукати в кожній наступній країні призначення щоразу нових помічників.
  • Допомога мігрантам – дуже актуальна наразі проблема. В країнах, які переживають наплив мігрантів, машинний усний переклад може стати незамінним для приймалень у медичних закладах, державних установах, судових інстанціях і т.д. Щоправда, так само, як із автономними автівками – як мінімум на перших етапах використання доведеться звузити до шаблонних, протокольних випадків і фраз. Адже, хто нестиме відповідальність за помилку при перекладі, яка призвела, наприклад, до неправильного діагнозу?
  • Освіта – мови на початках розучують за стандартними фразами і діалогами. Чому б не скористатися допомогою такого машинного перекладача, вивчаючи мову в класі або вдома?

Корисними ці технологічні напрацювання будуть і для самих усних перекладачів. По-перше, результати досліджень та досягнення нейронних мереж цікаві будуть нейролінгвістам та когнітивістам. Можливо, на основі нових даних вдасться покращити програми для студентів мовних та перекладних спеціальностей. Як гросмейстери тренуються із машинами, так і професійні перекладачі зможуть вправлятися з штучним інтелектом у вузькоспеціалізованих напрямках типу судового, наприклад, перекладу.

Shutterstock 601297382 850×476

Цікаве також застосування автоматизованих технологій для оцінки перекладу (на початку, мабуть, переважно на основі статистичних, а не якісних показників).

А що вже маємо чудові досягнення в сфері розпізнавання усного мовлення, то я би не відмовилася в кабінці від такого додатку на телефоні. Щоби в режимі реального часу відображав мені текст промови та виділяв ключові слова (країни, цифри, дати, т.д.). Зрештою, письмові перекладачі вже опанували переклад з використанням комп’ютерних технологій та програми пам’яті перекладів. Цікаво, коли в усному перекладі з’являться свої відповідники.

Авторка статті – Наталія Дьомова, перекладачка з англійської

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nataliediomova/

Facebook: https://www.facebook.com/nataliya.diomova