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Nonostante gli enormi progressi, la traduzione automatica ha ancora molta strada da fare

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I risultati saranno anche impressionanti, ma François Yvon rimane moderato riguardo ai numerosi annunci dei giganti di Internet.
“Non mi fido degli annunci troppo promettenti. In tedesco, una lingua difficile da tradurre, il punteggio prima delle innovazioni era di 25 su 100. Adesso siamo attorno al 30. Abbiamo guadagnato 5 punti in un anno, laddove pensavamo che ci volesse un anno per guadagnare un solo punto. La differenza è dunque molto significativa ma c’è ancora molta strada da fare prima di arrivare a 100.”
Gli ostacoli sono ancora molteplici prima di giungere a questo obiettivo. A cominciare dal fatto che queste macchine non capiscono il mondo che le sta attorno e di conseguenza non sono capaci di capire il testo che devono tradurre. Se parliamo dell’11 settembre e di torri nella stessa frase, gli esseri umani capiranno automaticamente il riferimento e sapranno tradurre correttamente il termine “torre”, cosa che non succede invece con le macchine. Dotare i programmi di senso comune è una delle grandi sfide attuali dell’intelligenza artificiale, una delle sfide più difficili da vincere.
Un altro problema più immediato riguarda il funzionamento stesso di questi sistemi, spiega François Yvon:

“Per adesso abbiamo tradotto frasi fuori contesto. Ora, una serie di fenomeni linguistici si estendono a più frasi, per questo le informazioni devono essere memorizzate a distanza di intere frasi. Cosa che per adesso non si riesce a fare.”

Inoltre, per ottenere un livello di traduzione simile a quello dei professionisti, la macchina deve raggiungere una certa coerenza stilistica e se certe traduzioni funzionano bene, come quelle dall’inglese al francese, altre sono molto meno coerenti. Le macchine necessitano quindi di molto più esercizio per tradurre bene ad esempio dal coreano al polacco che dall’inglese al francese.

Il tipo di testo tradotto dà quindi dei risultati più o meno convincenti a seconda della coppia linguistica e del tipo di testo. “Nell’industria, le brochures o i resoconti delle assemblee generali funzionano molto bene: sono testi ripetitivi con frasi che si ritrovano di anno in anno”. Sottolinea François Yvon, perché sono molti e tradotti molto spesso. “Ma quando si tratta di tradurre degli sms ad esempio, non si hanno gli stessi risultati. Nessuno li traduce mai! E ci sono giochi di parole, errori..”.

Se quindi pensa che la traduzione automatica raggiungerà dei buoni livelli nei prossimi dieci anni per un certo tipo di utilizzo, François Yvon sottolinea anche che “Per i romanzi o le conversazioni siamo ancora molto lontani”.

Fonte: articolo di Morgane Tual pubblicato su “Le Monde” il 19 Maggio 2017

Traduzione a cura di Isabella Scarselli
Interprete e traduttrice IT><FR ; IT><EN
Firenze, Milano