Czym jest tłumaczenie maszynowe?

Dzięki zaawansowanym algorytmom i sieciom neuronowym, komputery potrafią automatycznie przekładać teksty z jednego języka na inny, bez udziału człowieka. Choć tłumaczenia maszynowe mają swoje ograniczenia, stanowią niezwykle cenne narzędzie do użytku codziennego oraz przyspieszające pracę profesjonalnych tłumaczy. W artykule przyjrzymy się bliżej, na czym polega tłumaczenie maszynowe oraz jakie są jej zastosowania.

Na czym polega tłumaczenie maszynowe?

Tłumaczenie maszynowe (MT – Machine Translation) to automatyczny proces tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny, wykonywany przez specjalistyczne oprogramowanie komputerowe, bez udziału człowieka. Pierwsze koncepcje stanowiące podwaliny pod dzisiejsze maszynowe systemy tłumaczenia pojawiły się już w 1933 roku – więcej po początkach można znaleźć w artykule na temat historii tłumaczenia maszynowego.

Kluczowe cechy tłumaczenia maszynowego to:

• Wykorzystanie algorytmów i sieci neuronowych do analizy i przekładu tekstu,
• Możliwość szybkiego tłumaczenia dużych ilości różnorodnych treści,
• Ciągłe uczenie się i doskonalenie dzięki zapamiętywaniu schematów z wcześniejszych tłumaczeń,
• Tworzenie pamięci tłumaczeniowych, pozwalających na sprawniejsze tłumaczenie tekstów z danej dziedziny.

Tłumaczenie maszynowe ma swoje zalety, takie jak automatyzacja i przyspieszenie procesu przekładu. Ma jednak też pewne ograniczenia, np. czasami nie wychwytuje w pełni kontekstu. Mimo postępów technologii, na razie nie jest w stanie w pełni zastąpić pracy profesjonalnego tłumacza. Stanowi natomiast cenne wsparcie, ułatwiające i przyspieszające pracę tłumaczy.

Rodzaje tłumaczeń maszynowych

Tłumaczenie maszynowe oparte na regułach (RBMT)

Polega na dosłownym przekładzie słów z tekstu źródłowego na odpowiadające im słowa w języku docelowym w oparciu o zdefiniowane reguły językowe, gramatyczne i interpunkcyjne. Jest to jedna z pierwszych metod tłumaczenia maszynowego, szczególnie efektywna dla języków blisko spokrewnionych.

Statystyczne tłumaczenie maszynowe (SMT)

Wykorzystuje zaawansowaną analizę statystyczną dużych zbiorów tekstów przetłumaczonych przez człowieka (pamięci tłumaczeniowych), aby oszacować najbardziej prawdopodobne tłumaczenie danego słowa w kontekście kilku słów. Przez długi czas SMT było główną metodą stosowaną przez translatory internetowe.

Tłumaczenie maszynowe oparte na przykładach (EBMT)

Działa podobnie do SMT, ale zamiast dobierać pojedyncze słowa, system stara się dopasować całe zdania z pamięci tłumaczeniowej. Tworzy własne przykłady tłumaczeń z istniejących korpusów równoległych jako dane wejściowe do generowania nowych tłumaczeń.

Hybrydowe tłumaczenie maszynowe

Łączy w sobie różne podejścia, np. RBMT i SMT, w celu uzyskania lepszej jakości tłumaczenia niż przy zastosowaniu tylko jednej metody. Choć metody statystyczne zyskały dużą popularność, w praktyce wciąż stosuje się systemy hybrydowe.

Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)

To obecnie najbardziej zaawansowana technologia przekładu, oparta na sieciach neuronowych i głębokim uczeniu. NMT traktuje zdanie jako całość, uwzględniając kontekst, co pozwala uzyskać bardziej naturalne i spójne tłumaczenia niż SMT. Przewiduje ono prawdopodobieństwo sekwencji słów w odpowiedniej kolejności.

Zastosowanie tłumaczenia maszynowego

1. Tłumaczenie dużych ilości treści – systemy MT pozwalają na szybkie przetłumaczenie ogromnych baz danych, dokumentacji technicznej itp., odciążając tłumaczy w żmudnych, powtarzalnych zadaniach.
2. Zrozumienie treści w obcym języku – np. artykułów na zagranicznych portalach czy ofert firm – tłumaczenie maszynowe daje możliwość szybkiego zapoznania się z ogólnym sensem tekstu.
3. Tłumaczenie treści wideo – automatyczne tłumaczenie napisów pozwala firmom łatwo dostosować materiały wideo do różnych rynków i dotrzeć do międzynarodowej publiczności.
4. Komunikacja w biznesie – tłumaczenia maszynowe ułatwiają codzienną komunikację w wielojęzycznych zespołach, tłumaczenie korespondencji email itp.
5. Przekazywanie ogólnych informacji w pracach badawczo-rozwojowych – MT używane jest do szybkiego zapoznania się z treścią obcojęzycznych publikacji naukowych.
6. Wspomaganie nauki języków obcych – uczniowie korzystają z tłumaczeń maszynowych np. podczas odrabiania prac domowych, choć nauczyciele przestrzegają przed bezkrytycznym poleganiem na MT.

Zalety i wady tłumaczenia maszynowego

Tłumaczenia maszynowe mają zarówno zalety, jak i wady.

Zalety

• Szybkość – tłumaczenie maszynowe pozwala na znacznie szybsze przetłumaczenie dużych ilości tekstu niż w przypadku tłumaczenia przez człowieka.
• Niższe koszty – korzystanie z tłumaczeń maszynowych jest tańsze niż zlecanie tłumaczeń profesjonalnym tłumaczom.
• Odciążenie tłumaczy – systemy MT mogą wykonać żmudną pracę tłumaczenia powtarzalnych fragmentów tekstu (np. baz danych), pozwalając tłumaczom skupić się na trudniejszych zadaniach.
• Dobre rezultaty dla tekstów technicznych – w przypadku tekstów o jednoznacznej terminologii, np. instrukcji obsługi, tłumaczenia maszynowe radzą sobie bardzo dobrze.

Wady

• Błędy i niska jakość – surowe tłumaczenia maszynowe często zawierają błędy i nie oddają niuansów języka, wymagają korekty przez człowieka.
• Problemy z kontekstem – algorytmy mają trudności z uwzględnieniem szerszego kontekstu i znaczenia, co prowadzi do błędów w tłumaczeniu.
• Ograniczenia językowe – tłumaczenia maszynowe nie radzą sobie dobrze z niektórymi rodzajami tekstów, np. literackimi, marketingowymi, czy zawierającymi elementy kulturowe.
• Brak kreatywności – maszyny nie są w stanie wykazać się kreatywnością i wyczuciem stylistycznym, co jest domeną ludzkich tłumaczy.

Popularne narzędzia tłumaczenia maszynowego do codziennego użytku

1. Google Translate: Obsługuje ponad 130 języków, oferuje darmową wersję internetową oraz płatne usługi API, wykorzystuje neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT).
2. DeepL: Zapewnia bardziej naturalne tłumaczenia, zwłaszcza dla języków europejskich, obsługuje ponad 30 języków, oferuje darmową wersję internetową oraz płatne usługi API, wykorzystuje neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT).
3. Microsoft Translator: Wykorzystuje neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT), Oferuje usługi tłumaczeniowe dla firm.
4. Yandex Translate: Wykorzystuje neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT), Popularny tłumacz rosyjskiej firmy Yandex.
5. iTranslate: Oferuje tłumaczenie między językiem angielskim a chińskim, francuskim, niemieckim i hiszpańskim, w pełni funkcjonalny w trybie offline.
6. Reverso: Darmowe narzędzie AI obsługujące tłumaczenia na 18 różnych języków, pozwala wpisać tekst lub wyartykułować słowa, aby uzyskać tłumaczenie

Czy praca tłumacza w dobie tłumaczeń maszynowych jest jeszcze potrzebna?

Rola tłumaczy w dobie tłumaczeń maszynowych pozostaje bardzo istotna, choć ulega pewnym zmianom.

1. Postedycja i kontrola jakości – głównym zadaniem tłumaczy staje się weryfikacja i poprawa tłumaczeń wykonanych przez systemy MT. Surowe tłumaczenia maszynowe często zawierają błędy i nie oddają niuansów językowych, dlatego wymagają ingerencji człowieka.
2. Obsługa narzędzi MT – tłumacze muszą nauczyć się efektywnie korzystać z systemów tłumaczeń maszynowych i pamięci tłumaczeniowych, aby przyspieszyć swoją pracę. Wymaga to zdobycia nowych umiejętności technicznych.
3. Specjalistyczne tłumaczenia – maszyny nie radzą sobie z tekstami kreatywnymi, marketingowymi, literackimi czy zawierającymi elementy kulturowe. W tych obszarach nadal niezbędna jest praca tłumaczy-ludzi.
4. Tworzenie zasobów dla MT – tłumacze odgrywają kluczową rolę w przygotowywaniu korpusów tekstów i pamięci tłumaczeniowych, na których „uczą się” systemy MT. Bez wysokiej jakości danych wejściowych, tłumaczenia maszynowe nie osiągną zadowalających rezultatów.
5. Zapewnienie jakości i spójności – w przypadku dużych projektów, tłumacze czuwają nad poprawnością terminologiczną i stylistyczną tekstów, łącząc zalety MT (szybkość) i tradycyjnego tłumaczenia (jakość).