In un contesto commerciale e culturale senza frontiere, la traduzione fra lingue differenti è diventata sempre più una necessità pressante e continua – perfino per le piccole imprese. Non è soltanto la globalizzazione a spingere questo settore, ma anche la digitalizzazione. Il mercato internazionale della traduzione è immenso, a livello globale. Nel 2017, vanterà un volume d’affari di circa 34 miliardi di dollari. La traduzione, però, è un lavoro che richiede molto tempo. Anche quando viene eseguito da persone, non ci sono due risultati esattamente identici. Perché? Per le abbondanti sfumature culturali. E spesso non esiste un modo “giusto” di tradurre qualcosa; l’interpretazione è altamente soggettiva e contestuale.
Poiché i computer non sono in grado di interpretare il linguaggio nello stesso modo in cui lo fanno gli umani, la traduzione automatica diventa una prospettiva ancora più insidiosa. I “linguaggi” dei computer sono fondamentalmente dei codici di comando, che in definitiva si riducono ad una cosa: una comprensione binaria del mondo, in termini di sì/no, fare/non-fare. Il linguaggio dei computer, in altre parole, non è soggettivo. L’intelligenza artificiale, o AI, è un campo di studi che cerca i modi per espandere questa funzionalità, e la MT (“Machine Translation”, traduzione automatica) è parte di questa riflessione. Ecco i termini del problema in due parole. I computer non sono capaci di comprendere il contesto; sono letterali. Ciò apre il campo a tutta una serie di problemi, specialmente riguardo alla traduzione e localizzazione. Detto questo, nuovi progressi negli algoritmi dei calcolatori e nell’intelligenza artificiale stanno colmando il divario. Cosa c’è di nuovo nel mondo della traduzione automatica?
COS’È LA TRADUZIONE AUTOMATICA?
La traduzione automatica è una branca della linguistica che fa uso di software per interpretare e spesso anche tradurre da una lingua all’altra. Su un certo piano, le traduzioni sono in realtà molto semplici. Un cane è un cane, in tutte le lingue. Tuttavia, ciò che quel cane fa, o il modo in cui quel cane si comporta, sono un altro paio di maniche. La MT non è necessariamente in grado di distinguere il contesto culturale o locale del linguaggio. La sua interpretazione delle frasi ed espressioni idiomatiche, per esempio, dà dei risultati molto a casaccio. È già abbastanza complicato quando sono gli esseri umani a dover interpretare il linguaggio gli uni degli altri; quando ci si mettono i computer, si scatenano conversazioni digitali ancora più complicate.
I software professionali di MT offrono di solito delle possibilità di personalizzazione secondo la professione; e tendono a cercare di migliorare il risultato limitando la portata dei dati introdotti. Quindi, per esempio, laddove più numerosi sono i dati convenzionali e ordinari, la MT tende a funzionare meglio: vi sono minori ambiguità.
In aggiunta a ciò, la MT ha conosciuto drastici miglioramenti dagli anni ’50, quando cominciò a diventare un argomento di interesse scientifico. C’è ancora chi sostiene che l’intelligenza artificiale non potrà mai reggere il confronto con il cervello umano, e di conseguenza, che la MT non sarà mai in grado di rivaleggiare con dei “veri umani” quando si tratta di riconoscere i significati. I recenti sviluppi tracciano una rotta che si situa ancora a metà strada.
I NUOVI ALGORITMI LINGUISTICI CAMBIANO LE REGOLE DEL GIOCO
A tutti i detrattori: il settore continua ad espandersi e sviluppare nuovi strumenti. Per esempio, i ricercatori dell’università di Liverpool hanno introdotto l’anno scorso un nuovo, rivoluzionario strumento. I ricercatori hanno sviluppato un set di algoritmi che possono aiutare i computer a contestualizzare il linguaggio. In altri termini, questi algoritmi renderanno i computer capaci di comportarsi in maniera molto simile a come farebbe un umano. Gli algoritmi controlleranno la parola, ed aiuteranno poi il computer a prevedere ciò che dovrebbe apparire successivamente. I ricercatori sono in questo modo capaci di valutare e comparare i modi di funzionamento degli algoritmi. Finora, i risultati sono stati estremamente interessanti, perfino incoraggianti.
IMPLICAZIONI
In futuro, i computer diventeranno sempre più abili nel tradurre, riassumere, e contestualizzare il linguaggio. Se pure la tecnologia non è ancora perfettamente a punto, continua a progredire. Ma che possa mai progredire fino al punto di poter eguagliare le intuizioni dell’umano, è cosa ancora molto da dubitare.
