Этан Цукерман - Новые соединения. Цифровые космополиты в коммуникативную эпоху

Добровольческие программы перевода – орудие мощное, но не быстрое. С их помощью говорящие на арабском смогут понять англоязычную лекцию, но им приходится ждать по несколько дней, а то и недель, пока арабский переводчик выполнит свою задачу. Кроме того, даже просмотрев лекцию с переводом, они не успевают участвовать в онлайн-дискуссиях, которые разворачиваются вскоре после размещения новых лекций на сайте. По-настоящему нам нужны переводы, которые, были бы такими же точными и передающими все оттенки, как те, что делают волонтеры TED или Global Voices, и производились бы так же быстро, как в Google-переводчике.

Проект Эда Байса Meedan.net – это онлайн-пространство, где арабские и англоязычные пользователи собираются в общей языковой среде, создаваемой как с помощью машинного, так и традиционного перевода. Слово «Meedan» по-арабски означает «городская площадь», и авторы проекта пытаются создать сетевое общественное пространство, где люди могли бы беседовать между собой на английском и арабском языках. Размещенные на сайте новостные материалы из онлайн-источников автоматически переводятся с арабского на английский и наоборот с помощью машинного перевода. Комментарии к новости можно писать на обоих языках, поскольку после отправки они также переводятся автоматически. При этом машинный перевод в сообществе Meedan считают лишь первым шагом; добровольцы просматривают новости и комментарии и «подчищают», а когда нужно, полностью переделывают уже опубликованный машинный перевод. Машинный перевод позволяет носителям разных языков поддерживать разговор в режиме реального времени. Традиционный перевод делает разговор более понятным, кроме того, создается постоянная запись беседы, которую впредь можно использовать как онлайн-ресурс.

Замысел Байса расширить арабо-англоязычный диалог с помощью перевода весьма амбициозен, однако и он бледнеет на фоне планов Луиса фон Ана, создателя платформы Duolingo. Фон Ан является профессором Университета Карнеги—Меллон иэкспертом в новой области «коллективно-распределенного мышления». Распределенное мышление использует навыки тысяч людей, работающих параллельно над решением проблем, непосильных компьютерам. Наибольшую известность фон Ан приобрел благодаря внедрению формы reCAPTCHA, которую вам, вероятнее всего, приходилось заполнять, чтобы оставить комментарий на веб-сайтах. Для заполнения формы вам нужно расшифровать два слова и таким образом продемонстрировать, что вы человек, а не компьютерная программа. В процессе вы помогаете расшифровывать сканы книг, каждый раз распознавая одно слово. В 2008 году объем текстов, расшифрованных с помощью reCAPTCHA, равнялся примерно 160 книгам в день, [196]а сейчас используется для исправления ошибок в Google Books – крупнейшем проекте Google по сканированию основных университетских библиотек.

Если люди могут расшифровать нечетко отсканированные слова и транскрибировать книги, почему нельзя использовать этот ресурс для перевода документов? Фон Ан поставил перед своим аспирантом Северином Хакером вопрос: «Как нам привлечь 100 миллионов человек к переводу веб-страниц на все ведущие языки, да еще и бесплатно?» [197]Так они придумали проект, который помогает миллионам людей в изучении второго языка. Зарегистрируйтесь на Duolingo, и вам предложат учить испанский, французский или немецкий. Сначала вы будете переводить простые, шаблонные предложения, но по мере повышения вашего языкового уровня вам начнут давать на перевод предложения с действующих веб-страниц.

Можно ли доверить человеку, только начавшему изучать испанский язык, переводить веб-страницы? Придуманные фон Аном алгоритмы помогают объединить варианты десятков неопытных переводчиков в результат, который, как он утверждает, не уступает по качеству работе профессионального переводчика. Его преимущество в масштабе: ежедневно 30 миллионов пользователей помогают решать поставленные перед reCAPTCHA задачи. Фон Ан убежден, что, даже если небольшой процент этих пользователей решит выучить новый язык, он сможет перевести все материалы английской «Википедии» на испанский менее чем за неделю. [198]

В то время как Yeeyan и TED доказывают, что добровольцы могут производить высококачественный перевод газетных статей и научных лекций, а Meedan предлагает сочетание машинного и традиционного перевода для общения в реальном времени на разных языках, по-настоящему впечатляющих результатов можно добиться, лишь совместив эти методы. Для качественного машинного перевода программистам необходим большой корпус переведенного между двумя языками материала. Если объем текста, переведенного на платформах Global Voices или TED, на сегодня составляет лишь небольшую часть корпуса, необходимого для построения системы статистического машинного перевода, сотрудничество между переводческим сообществом и специалистами по машинному переводу может привести к созданию таких корпусов там, где другие варианты отсутствуют. Четыре тысячи произведенных силами Global Voices малагасийских переводов общим объемом в 300 тысяч слов составляют всего лишь 1,2 % от размера корпуса текстов Европарламента (один из основных источников параллельных корпусов текстов, состоящий из разнообразных документов парламентского делопроизводства), [199]и, вероятно, это слишком мало для создания точной системы машинного перевода. С другой стороны, это, пожалуй, самый большой из существующих корпусов переводных текстов с английского на малагасийский и обратно.