Висновки до другого розділу

Таким чином, виходячи з цієї класифікації ІС по РР, а також з результатів аналізу, можна зробити висновок про РР СМП GoogleTranslate і Pragma 5.

Так, ми бачили, що GoogleTranslate має засоби розуміння, що дозволяють в деякій мірі розуміти фразовий рівень мови, тоді як Pragma 5 - синтаксичний. У той же час, виходячи з результатів аналізу, більш-менш добре обидві СМП здатні розуміти тільки морфологічний рівень. Таким чином, можна зробити висновок про те, що РР даних СМП дорівнює одиниці.

3. Перспективи розвитку машинного перекладу

Незважаючи на те, що з часів створення перших СМП пройшло вже більше півстоліття, при дійсній потребі людства в перекладі величезних обсягів інформації на різні мови, досі не створена СМП, яка могла б адекватно перекладати тексти будь-якої складності. Чи можливо взагалі створення такої СМП? Чи правильно було прийняте рішення в 1967 р. у США відмовитися від розробок в галузі МП через нерентабельність, як їм здавалось тоді?

На думку Дмитра Гензеля, [15] співробітника компанії Google, який брав участь у створенні СМП GoogleTranslate, у зв'язку з надзвичайною складністю створення досконалої СМП, якість перекладу СМП прогресивно розвивалася приблизно тільки перші десять-двадцять років після створення першої СМП за рахунок покращення алгоритмів і моделей СМП. Приблизно так само, як програми для гри в шахи, алгоритми для яких були придумані дуже давно, і з тих пір вони мало змінюються, таким чином ці програми ставали сильнішими не за рахунок покращення алгоритмів, а за рахунок збільшення потужності комп'ютерів. Так, у 1997 році Гаррі Каспаров, будучи чемпіоном світу з шахів, програв комп'ютеру DeepBlue, розробленому IBM.[13] Так і якість перекладу поліпшувалася останні 30-40 років в основному за рахунок збільшення швидкості обробки інформації та збільшення обсягів пам'яті, як оперативної, так і для зберігання даних, що дало можливість створювати більш об'ємні словники і швидше виконувати розроблені алгоритми.

Створення нових СМП, що базуються на нових, більш досконалих підходах в даний час ускладнене, а прогрес у цій галузі сповільнений. Це відбувається з багатьох причин, в основному, через надзвичайну складність опису механізмів, які приймають участь у процесі перекладу, а, відповідно, й побудови математичних моделей, необхідних для створення алгоритмів, без яких функціонуванняпрограми не можливе. Наприклад, на думку А. Д. Швейцера, розгляд перекладу як цілеспрямованої діяльності навряд чи можливий без проникнення в плани, структуру і реалізацію цієї діяльності, або, іншими словами, в психологію перекладу. Без урахування психологічного компонента неможливе розкриття ролі людського фактора в перекладі, що являється необхідним хоча б тому, що в будь-якому акті перекладу присутній творчий підхід і проявляється в незапрограмованих і непередбачуваних рішеннях. Навряд чи можна було б описати у вигляді вичерпної лінгвістичної формули „алгоритм”, якому підпорядковане будь-яке справді творче рішення перекладача. Крім того, він стверджує, що переклад - це не проста зміна мовного коду, але й адаптація тексту для його сприйняття крізь призму іншої культури.[1]

Для того, щоб зрозуміти сутність перекладу, а це необхідно, щоб описати його, потрібно пізнати психологічну основу перекладу. Так, наприклад, С.Н. Сироваткін, вважає, що в самій потаємній глибині переклад - це психологічний процес. Психологічну природу мають три його стадії (розуміння оригінального тексту, „осмислення” від форм вихідної мови та вибір форм мови перекладу).[1]

Адже, як ми визначили, сучасні перекладачі самих останніх версій мають лише РР1. Це робить їх якість перекладу залежним лише від обсягу підключених словників. Але, як Івін А.А. стверджує,[18] що ніякий словник не здатний вичерпати всього багатства значень окремих слів і всіх відтінків цих значень. Слово пізнається та засвоюється не на основі сухих і приблизних словникових роз'яснень. Вживання слів у живій та повнокровній мові, в різноманітних зв'язках з іншими словами - ось джерело повноцінного знання як окремих слів, так і мови в цілому.

Вищесказане дає право стверджувати, що багато лінгвістів взагалі сумніваються в можливості створення ідеальної СМП. Хоча, математики, якіне стикаються з усією складністю процесу перекладу, як, наприклад, Дмитро Гензель, сповнені оптимізму, і продовжують намагатися створювати все більш складні моделі, що дозволяють створити нові або покращити існуючі СМП. Але чи дійсно рентабельно вкладати кошти й працю в розробку МП?

На сьогоднішній день існує багато компаній по всьому світу, що займаються розробкою СМП, що здійснюють перекладна різні мови світу. В їх число входять: Google, TriadaSoftware, SYSTRAN (США), Langenscheidt (Німеччина), TransparentLanguage (США), LANGUAGE ENGINEERING CORPORATION (США), TranslationExperts (США), Linguatec (Німеччина), SDL (Великобританія), STAR (Швейцарія), ATRIL (США), Alis Technologies (Канада)¹. Це лише найвідоміші компанії, але ж існують і багато інших. Прагнення людей, особливо підприємців, створювати нові, більш досконалі, конкурентоспроможні СМП можуть свідчити про те, що витрати виправдовують кошти, і, крім того, є попит на даний товар, а саме - на машинний переклад. Насправді, відгуки про машинні перекладачісвідчать про те, що СМП задовольняють якусь частину потреби користувачів в перекладі іноземних текстів, і це створює потребу в них. Сьогодні адекватність перекладу СМП - це те, чого хотілося б досягти, але також і те, що не є обов'язковим для того, щоб СМП представляла дійсну матеріальну цінність для суспільства.

Якщо це все-таки рентабельно, і на розробку систем МП виділяється чимало коштів, то в якому напрямку має сенс працювати, судячи за станом справ у даний час?