Sarà mai possibile sostituire il traduttore con una forma di intelligenza artificiale?

immagine_1_blogAl giorno d’oggi, la traduzione automatica, impiegata in molti contesti e diverse forme, funziona in modo abbastanza efficiente ed è in continua evoluzione. Tuttavia, manca e mancherà sempre una tecnologia rivoluzionaria in grado di offrire traduzioni, interamente automatiche, della stessa qualità della traduzione umana. E’ impensabile, infatti, che la Machine Translation (MT) arrivi a sostituire il traduttore umano, per alcune sue esclusive caratteristiche di essere umano (sensibilità, flessibilità, abilità di esistere all’interno di una lingua e di muoversi tra le altre).

Di certo, i sistemi di traduzione automatica sono un buon compromesso quando ciò che interessa è limitare le spese e ridurre i tempi, ma il tutto a scapito della qualità.

Uno dei padri della traduzione automatica fu lo scienziato e matematico statunitense Warren Weaver, che nel celebre memorandum del 1949 per la Rockefeller Foundation, definì una serie di obiettivi e metodi a riguardo, favorendo la ricerca e le sperimentazioni nel settore.

Del ’59, però, i primi dubbi: Bar-Hillel sosteneva infatti che fosse impossibile una traduzione automatica di elevata qualità perché è impossibile riprodurre in un computer la conoscenza situazionale, pivot dell’atto traduttivo. In aggiunta, nel 1966 con il rapporto ALPAC la traduzione automatica venne fortemente criticata dato che lenta, inefficiente e all’epoca molto costosa.

Nonostante questo rapporto e la generale sfiducia e diffidenza, la ricerca nel campo proseguì, tanto che nacque Systran verso la fine degli anni ’60. Il sistema Systran prevede un approccio ibrido, sfruttando, da un lato, i vantaggi del rule-based e dello statistics-based e, dall’altro, cercando di superare i limiti dei due approcci, come la possibilità di incorrere in errori collegati all’addestramento del software e l’incapacità di gestire l’ambiguità delle parole e le numerose combinazioni linguistiche, a volte anche troppo rare da reperire.

Un altro celeberrimo esempio è Google translate, servizio di traduzione generico, offerto gratuitamente e istantaneamente. Basato su un approccio statistico, quando genera una traduzione, cerca modelli in milioni di documenti già tradotti, effettuando dei calcoli sulla probabilità che la traduzione sia corretta.

Per sfruttare al meglio questi sistemi si dovrebbero utilizzare linguaggi controllati quanto a lessico, grammatica e stile, e si dovrebbe avere sempre la possibilità di personalizzare i software.

Ma dato che questi accorgimenti non sono sempre possibili, e considerate le riflessioni precedenti sulla qualità, negli ultimi anni, si preferiscono sistemi TM (Traslation Memory)/MT alla pura traduzione automatica. Si tratta di sistemi in cui si incontrano traduzione automatica e assistita, computer e traduttore umano.

Giulia Cataneo

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