«Какой переводчик лучше?» или «о чем тут речь?»
30 April 2024
«Мало что на свете может сравниться со скукой, которую вызывает в нас хороший перевод»
Так говорил в свое время Марк Твен… На этом, вероятно, и стоило бы мне закончить данную статью, ведь как вообще можно спорить с гением прозы и публицистики?! Ну да ладно, не будем принимать всё так близко к сердцу. Уверен, Сэмюэл Клеменс (он же Марк Твен) имел в виду совсем иное. Не был он знаком и с современными средствами перевода, которые кому-то облегчают рутину перевода многочисленных «простыней», для кого-то являются помощником в понимании сложных участков текста (и такое бывает), а для третьих это, как ни странно, вообще источник юмора и, простите, «мемов».
Представьте себе, что в каком-нибудь кафе или ресторане иностранец пугается, видя перевод «свеклы с заправкой» как «beet with gas station» или, о, ужас, легендарной «сосиски в тесте» как «sausage in the father-in-law». Тут бы каждый уважающий себя мужчина испугался и позвонил бы родственнику, чтобы убедиться, что с ним все в порядке.
Компьютер в роли переводчика: как все начиналось
Увидев в наши времена такие, и снова простите, «перлы», Марк Твен бы обрадовался и может придумал пару-тройку шуток в том же духе. Но не тут-то было. Сегодня такого развлечения становится всё меньше и меньше. Системы перевода развиваются семимильными шагами, и смеяться (особенно профессионалам) приходится все реже. И здесь, дорогой читатель, уместно задать вопрос: а когда, собственно, такие системы впервые появились? Не во времена ли самого Марка Твена? А может в 90-е, когда блистала отечественная компания PROMT, разработчик систем машинного перевода?
Вы не поверите, но история отбрасывает нас в далекий 17 век. Уже тогда некоторые ученые стали создавать системы, позволяющие общаться носителям разных языков. Подобное впервые описал в 1663 году первопроходец Афанасий Кирхер. Благодаря его системе человек мог, пользуясь пронумерованным списком понятий, переводить текст на другой язык. Вот она, одна из первых попыток хоть что-то автоматизировать в работе тружеников переводческого дела.
К началу же двадцатого века появилась электротехника и электроника, и к середине 30-х годов два изобретателя независимо друг от друга запатентовали переводческие механизмы для хранения и поиска информации. В дальнейшем, по мере развития криптографии, появился и прототип того, что мы называем компьютером. Виднейшие умы середины столетия полагали, что можно найти единые для всех языков инварианты (величины, не изменяемые при каких-либо преобразованиях) и осуществлять перевод с их помощью.
Результатом коллективных исследований стала работа компьютера-переводчика, впервые продемонстрированная публике. Перевод производился с использованием перфокарт, которые вводились в компьютер, а через несколько секунд печатался перевод.
Типы компьютерного перевода
Не принимая в расчет компьютерный перевод устной речи, в которой своя специфика, и направляя взор только лишь на перевод текстов, мы можем условно (очень условно) выделить два основных типа компьютерного перевода, не принимая во внимание работу с электронными словарями: машинный перевод и автоматизированный. И это две кардинально разные (для пользователя) вещи.
Машинный перевод предполагает процесс перевода текстов с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы, в то время как при автоматизированном переводе программа скорее помогает человеку переводить тексты. Стоит отметить, что вместо понятия «машинный перевод» иногда употребляется термин автоматический, но никак не автоматизированный.
Конечно, существуют разные совмещения, когда доля участия в процессе перевода у компьютера либо больше, либо меньше. Но давайте ради наглядности посмотрим на конкретные примеры.
Существуют несколько принципиально разных подходов к построению алгоритмов машинного перевода: перевод на основе правил, статистический перевод, нейронный и даже гибридный.
Первый подход является традиционным и используется большинством разработчиков систем машинного перевода. Здесь уместно вспомнить систему ПРОМТ, которой многие (я уверен) в свое время пользовались в школе (те, кому сейчас за 30). Также были на слуху комплексы SYSTRAN и Linguatec.
Ко второму типу относится всеми известные популярные сервисы Яндекс Переводчик, Google Переводчик и другие похожие на них системы. Сейчас большинство программных комплексов являются гибридными — сочетая правила, статистику и нейронные сети.
И раз пользователи, когда им необходимо «просто понять, о чем тут речь», все чаще склоняются к выбору между Яндексом Переводчиком и «гугл транслейтом», ставшим притчей во языцех, отметим, что статистический машинный перевод, внимание, основан на сравнении больших объёмов языковых пар, текстов, содержащих предложения на одном языке и соответствующие им предложения на втором. Чем больше в распоряжении имеется языковых пар и чем точнее они соответствуют друг другу, тем лучше результат статистического машинного перевода.
А теперь сравните принцип работы программы для обеспечения автоматизированного перевода, например, системы Trados. Весь процесс перевода в данном случае осуществляется человеком, компьютер лишь помогает ему произвести готовый текст либо за меньшее время, либо с лучшим качеством .
Основные задачи здесь не перевод текста «под ключ» с одного языка на другой, а прежде всего, помимо прочих, ускорение перевода (программа запоминает перевод фрагментов, с которыми работал человек, и подсказывает или подставляет готовые объемы, если того требует человек) и контроль качества (программа разбивает весь текст перевода на сегменты и представляет рабочую среду в две колонки — исходную и целевую).
Какому переводчику стоит доверять?
Итак, если вы все еще задаетесь вопросом, какой переводчик лучше (помимо очевидного выбора, а именно профессионала с лингвистическим образованием, умеющего работать в вышеупомянутых системах и, что самое главное, на должном уровне владеющего иностранным и родным языками, а также, что немаловажно, тематикой перевода), и по-прежнему готовы довериться компьютеру в таком (доказано) сложном процессе, как перевод, то давайте сделаем оговорку: область машинного перевода стремительно развивается и у всех лидеров области (Deepl, Google, Яндекс, ChatGPT и т.д.) есть свои плюсы и минусы.
Рейтинги лучших среди них отсутствуют или субъективны, а поддержка языков у всех систем разная. Где-то больше проработаны пары «Русский-Английский», где-то «Китайский-Русский», некоторые языковые комбинации могут отставать по качеству. И всё же, в руках разбирающегося в этом человека, они являют собой порой бесценный рабочий инструмент.
Однако, отвечая на вопрос, какой же переводчик всё-таки лучше, я могу высказать лишь свое личное мнение применимо к случаям, когда вам действительно нужен качественный перевод.
Будучи специалистом в области переводческого дела, работающим с разными языковыми парами и накопившим достаточный переводческий опыт, повторю вышеописанную мысль: только человек, ПОНИМАЮЩИЙ тематику перевода, его контекст, требования заказчика, возможные опечатки и неправильно построенные фразы в тексте (с этим у «компьютера» пока что совсем туго), а также умеющий ПРАВИЛЬНО использовать электронные средства, упомянутые выше, сможет верно ответить на этот, как кажется, простой, банальный, элементарный, и, одновременно с этим, сложный, комплексный и, порой, даже риторический вопрос – «А о чем тут речь?», ведь кто-то однажды даже сказал: перевод начинается там, где кончается словарь…