העתיד של תעשיית התרגום

חברות התרגום – העתיד

המאמר: “שירותי תרגום אנושיים מול שירותי תרגום אוטומטיים” עונה על השאלה המתבקשת: אז מה נשאר עוד לחקור? בכן, החשש העיקרי היום בקרב המתרגמים הוא שהתרגום האוטומטי ייקח מהם את עבודתם. מצד אחד נביאי זעם מתארים תרחישים בהם המתרגמים האנושיים נאלצים לחפש עבודה חדשה ומצד שני, כל אדם בר דעת שאי פעם ניסה תוכנות תרגום אוטומטי יודע שהמתרגמים האנושיים כנראה הולכים להישאר בסביבה עוד הרבה זמן.

משקפת -כמה זמן נשאר למתרגמים עד שהמחשב יתפוס את מקומם?

העתיד של תעשיית התרגוםכן, התוצאות המתורגמות של תוכנות התרגום האוטומטי עדיין מצחיקות. אבל שימו לב! התוכנות הללו עדיין בחיתוליהן. בנוסף, לפי קצב ההתפתחות הנוכחי, הן של החומרה והן של התוכנה, סביר להניח שנראה מהר משציפינו תוצאות תרגום הוגנות ורלוונטיות. כל מה שנדרש הוא מחשב חזק ותוכנת תרגום טובה עוד יותר.

החומרה כבר פה. התוכנה גם ועדיין, עבודות התרגום עדיין לא ראויות להצגה בציבור. אם כן, מה פספסנו?
נראה שהשאלה צריכה להישאל בצורה מעט שונה:

האם העתיד של התרגום האנושי יהיה בעצם עריכה והגהה של עבודות התרגום של המחשב?

החדשות הרעות הן: כן. הכול שאלה של מתי יהיו המחשבים מסוגלים לבצע תרגום הגון. כל מה שהם צריכים כבר נמצא פה. רשתות עצביות ואינטליגנציה מלאכותית לאט לאט הופכות לטובות יותר ויותר. הגילויים בתעשיות אחרות עתירות ממון שזקוקות לשירותי תרגום אוטומטי (בקרות תנועה ותקשורת צבאיות ואזרחיות כגון זיהוי מכשולים, ניתוב ועוד) משפיעות גם הם. ויתר על כן, אוספי מאגרי ידע כתובים (כגון ויקיפדיה, מילונים וזכרונות תרגום) יעזרו לשפר את תוכנות התרגום עוד יותר.

הדרך בה תוכנות תרגום עובדות

בפועל, רוב התרגום שהתוכנות הללו עושות הוא תרגום של מילה אחרי מילה שמשתמש במערכת של כללים שנקבעו מראש. לא מפתיע שהתוצאה קרובה להיות קריאה. בואו נשווה את זה עם מה שאדם היה עושה. לדוגמה, אם הוא היה צריך לבצע תרגיל מתמטי פשוט עומדות בפניו שלוש דרכים עיקריות לבצע חישוב שכזה:

  • חישוב. כשאנו רוצים תוצאה עבור 154+960, אנו בעצם מפרקים את המשימה למשימות משנה קטנות, מבצעים חישוב בסיסי פשוט ונותנים תשובה.
  • זיכרון. כשאנו נשאלים מה התשובה עבור: 9X4 אנו מייד ניגשים בזיכרוננו לטבלה שלמדנו בבית הספר היסודי ושולפים משם את התשובה.
  • הגיון. כשאנו צריכים לענות האם 1,579,000 x 5,749 הוא גדול או קטן מ2, אנו משתמשים בהיגיון שלנו ומייד עונים את התשובה: גדול – למרות שלא ממש ביצענו חישוב (מחשב לא ממש עובד כמונו – הוא מחשב קודם ורק אז נותן תשובה סופית).

גארי קספרוב, יכול לאשר כי מחשבים משתמשים בשיטות 1 ו-2 בתוספת מהירות רבה. אנו יכולים לומר כי השיטה השלישית היא אולי יפה ומעוררת התפעלות אבל לא ממש יעילה. בפועל, זוהי טעות רצינית מכיוון שכל מהנדסי תוכנות התרגום הרציניות (ויש אלפים מהם) אומרים כי עיקר המאמצים מתרכזים היום בפיתוח השימוש של המחשבים בשיטה השלישית, ממנה תבוא הישועה לשירותי התרגום האוטומטיים.

במילים אחרות, הם עובדים על איך להפוך את המתרגמים של היום לאנשי עריכה והגהה. זה יכול לקחת הרבה זמן, אבל אין צורך לשמוח כל כך מהר, בעולם המחשבים של היום “הרבה זמן” זה 3-5 שנים.

לוגיקה עמומה (הגיון עמום), כלומר לוגיקה אשר בניגוד ללוגיקה הקלאסית מתחשבת בגורמים משתנים כמו זמן והסתברות ושמשמשת מנועי תרגום אוטומטי עשויה לגרום לאנשים לצחוק. אלה מבינינו שהיו בחברת פריקי המחשב של שנות השמונים זוכרים שלוגיקה עמומה היוותה נושא שיחה קבוע בקבוצות דיון ומגזינים רבים. אבל בשנות התשעים הנושא הנ”ל נעדר התייחסות באופן בולט, כאילו חלומות מהסוג הזה לא הצליחו להפוך לשום דבר מוצק, לשום תוצאה. לוגיקה עמומה לכשעצמה אינה קשה ליישום. כל מתכנת טוב יכול לבנות תוכנה שכזו ואפילו טוב יותר, ליישם רשת עצבית. ברגע שפועל מעבד לוגיקה עמומה, נשלח ממנו מקבץ של פתרונות שונים לבעיה מסוימת. פתרונה הסופי על פי רוב הוא בחירת ה”אפשרות הסבירה” מבין כל הפתרונות שהוצעו. אם זה מתייחס לשחמט אזי התשובה פשוטה: אפשרות סבירה = לנצח במהלך הנוכחי, במשחק. עם זאת, ברוב הפעילויות האנושיות ובמיוחד בשפה, המטרה הסופית היא לא כל כך פשוטה. ברוב המקרים כדי לקבל פתרון יש להתאים את התשובה הסופית לשכל הישר שהושפע מאז הלידה במהלך חייו מהמוני גורמים שונים (ניסוי וטעייה, חוכמה כתוצאה מחינוך וידע אינסטינקטיבי מולד: בגרות והתפתחות טבעית).

ובכן, שתי שאלות טמונות כאן: האם זיכרון המחשב יכול להשיג ממאגר כלשהו כזו כמות של ידע? האם תוכנת מחשב יכולה לעבד ידע שכזה ולהסיק ממנו מסקנות הגיוניות?

התשובה לשאלה הראשונה, במובן המוחלט הוא, לא. הדרך היחידה לדעת האם הגלידה טעימה הוא לטעום אותה. הדרך היחידה לדעת איך מרגישה בגידה היא בעצם להיות נבגד וכן הלאה. מחשב יכול אולי לשמור בזיכרונו תיאור של דברים כאלה אך בפירוש לא יכול לאחסן רגשות. התשובה לשאלה השנייה, במובן המוחלט הוא, שוב, לא. הפרשנות של ידע שכזה על ידי תוכנה שלא רכשה אותו בצורה טבעית תוביל בצורה בלתי נמנעת לתוצאות חסרות פשר.

לסיכום המאמר

אם לרגע רק נפסיק לחלום על אדם שיוצר תוכנה שמסוגלת לחשוב כמו אדם, ניקח את הציפיות שלנו לקרקע המציאות ונקבל כי מכונות ותוכנות יכולות לבצע משימות אנושיות עם דיוק סביר אזי התשובה הופכת להיות כן מוחלט וגם הפעם זה יקרה בקרוב. תרגום הגון על ידי תוכנות תרגום אוטומטי נמצא ממש מעבר לפינה. המחשב מחשב שחמט אך קספרוב משחק שחמט. מחשב לעולם לא יוכל להבין אבל הוא יוכל לתרגם. ומכיוון ותרגום ללא הבנה הוא חסר משמעות עתידם של המתרגמים האנושיים כנראה יהיה טמון בעריכה והגהה של עבודות התרגום של המחשב.