Bardzo wiele firm ogłosiło, że "opanowało" tłumaczenie maszynowe w ciągu ostatnich kilku lat, że samo pojęcie jest teraz traktowane z sceptycyzmem - i nie bez powodu! Maszyny nie mogą tłumaczyć tak dobrze, jak ludzie. Odważne twierdzenie, ale takie, które powstaje, gdy porównasz tłumaczenia dokonane przez obie strony.

Kiedy pierwsze tłumaczenie maszynowe zostało dokonane w latach pięćdziesiątych ubiegłego wieku, w wyniku eksperymentu w Georgetown, czołowi eksperci w tej nowej dziedzinie wierzyli, że tłumaczenie maszynowe zajmie od trzech do pięciu lat by dorównać jakości tłumaczenia ludzkiego. Jednak po udanym tłumaczeniu maszynowym z około 60 zdań z języka rosyjskiego na angielski w 1954 roku, cel uzyskania idealnego tłumaczenia maszynowego okazał się jak dotąd nieosiągalny.

Na pewno nie wynika to z braku starań. Zainwestowano w nie niezliczone dolary, a wszyscy od dużych firm technologicznych do innowacyjnych startupów starają się być pierwszymi, którzy produkują naprawdę dokładne tłumaczenie maszynowe.

Sieci neuronowe i głębokie uczenie się z pewnością zbliżyły nas w ostatnich latach. Microsoft z przyjemnością ogłosił niedawno, że osiągnął parytet ludzki na próbnym zestawie 2000 zdań zaczerpniętych z internetowych gazet. Jednak nikt naprawdę nie opanował perfekcyjnego tłumaczenia maszynowego.

Problemy językowe nie są jedyną kwestią. Jeśli/kiedy maszyny będą w stanie niezawodnie tłumaczyć tak kompetentnie jak ludzie, przy niuansach i finezji, które ludzie wprowadzają do równania, lokalizacja nadal będzie problemem.

Lokalizacja polega na zastosowaniu wiedzy eksperckiej do treści dokumentu w celu zapewnienia, że jest on odpowiedni dla docelowych odbiorców. Proces ten uwzględnia wszystko, od wydarzeń historycznych po wierzenia religijne, a także względy kulturowe. Profesjonalni eksperci lokalizacyjni gromadzą taką wiedzę w ramach swojego wychowania i pracy, którą podejmują. Zadanie maszynie gromadzenia takiej wiedzy to jedno, ale prośba, by zastosować tę wiedzę do przetłumaczonego dokumentu, to zupełnie inna sprawa - i to taka, która może być równie trudna do złamania, jak tłumaczenie maszynowe.

Są też problemy związane z maszynami do wykonywania zadań z tłumaczeniem dokumentów, takich jak pliki audio i wideo. Tłumaczenie wideo zwykle rozpoczyna się od transkrypcji pliku. Spodziewając się, że komputer dokładnie wykona takie zadanie, a następnie wyprodukuje bezbłędne, opatrzone znacznikami czasu tłumaczenie, wraz z sygnalizowaniem wszelkich problemów, które można uznać za niewrażliwe kulturowo, jest mało prawdopodobnym założeniem na obecną dekadę!

Wszystko to składa się na ciągłą potrzebę umiejętności ludzkich tłumaczy - więc jeśli masz potrzebę tłumaczenia biznesowego, nie stawiaj na maszyny!