L'intelligenza artificiale è quindi pronta a sostituire in toto la mente umana?
La traduzione automatica esiste da lungo tempo, eppure tradurre non significa ricalcare ogni singola parola da una lingua all'altra: comporta, piuttosto, la piena comprensione del testo di partenza e del contesto in cui esso è stato prodotto, la conoscenza della cultura della lingua verso la quale si traduce, minuzia nel lavoro e attenzione al dettaglio. Qualità che Google Translate non ha mostrato di avere, benché abbia compiuto passi in avanti rispetto a qualche anno fa.
Recentemente, l'azienda californiana ha dichiarato di stare lavorando al Google Neural Machine Translator (GNMT), un sistema basato sulla Neural-Network Architecture, che si fonda sui meccanismi di deep learning e sulle reti neurali che simulano il funzionamento del cervello umano. Il nuovo sistema sarà sottoposto alla lettura di testi letterari tradotti in lingue diverse, affinché impari da solo il lessico, le regole e il corretto modo di procedere con i testi che verranno inseriti successivamente. A differenza del precedente Phrase Based Machine Translator di Google Translate che segmentava la frase in parole da tradurre in modo indipendente, il GNMT considera l'intera frase di input come un'unità singola per la traduzione. Secondo gli ideatori, con questo metodo si otterrebbe una traduzione automatica molto precisa, vicina ai livelli di un traduttore professionista, con una riduzione dell'errore dal 55% all'85% rispetto al sistema precedente. Lo stesso Vintaloro prende atto del fatto che Google potrebbe tradurre da solo addirittura l'80% di un romanzo, impiegandoci circa 1/8 del tempo di un traduttore umano.
È vero che, a tutt'oggi, esistono sistemi informatici, detti CAT Tools (Computer Assisted Translation Tools), di cui i traduttori si servono per ridurre i tempi e i costi. Essi, tuttavia, costituiscono quanto di più distante ci sia dai sistemi di traduzione automatica. La loro caratteristica principale è, invece, la memoria: tutte le traduzioni svolte tramite l'utilizzo di questi software sono, infatti, registrate nella memoria del programma, che è in grado di creare banche dati atte a individuare eventuali corrispondenze tra nuovi testi e memorie di traduzione, fornendo utili suggerimenti che snelliscono il lavoro del traduttore.
Tuttavia, la lingua da sola non basta: esistono, infatti, settori di traduzione che esigono una specializzazione se si desiderano risultati eccellenti. Ad esempio, nelle traduzioni tecniche o nei brevetti è necessario documentarsi sulla terminologia, sul modo corretto di tradurre; nelle traduzioni di marketing, bisogna valutare il target di riferimento e la cultura cui ci si rivolge, operando un lavoro di transcreazione; in una traduzione letteraria, invece, si devono trasmettere le emozioni che il testo vuole veicolare, considerando anche il ritmo e la musicalità della lingua, lo stile dell'autore nonché il contesto in cui il romanzo è stato concepito.
Il mese scorso, al cinema è uscito T2 Trainspotting, tratto dal secondo capitolo della saga, Porno, e fortemente connotato dalla parlata scozzese di Edimburgo negli Anni Novanta: riuscirebbe Google Translate a veicolare la stessa immediatezza e le stesse particolarità linguistiche del testo inglese? In italiano, esso è stato tradotto da Massimo Bocchiola, traduttore e docente di traduzione letteraria all'Università di Pavia, che nell'approcciarsi al testo si è confrontato con una serie di scelte stilistiche quali la valutazione del registro linguistico e la resa dei regionalismi, dei neologismi e dei termini gergali.
Un ragionamento simile, potrebbe applicarsi anche a lingue come il coreano, il quale presenta quattro registri linguistici diversi a seconda della situazione comunicativa e del rapporto tra i parlanti: come rendere conto di queste differenze attraverso Google Translate?
Sullo stesso blog di Google si legge: "La traduzione automatica non è certo una questione risolta. GNMT può ancora commettere errori significativi che un traduttore umano non farebbe mai, [...] come tradurre frasi isolate senza tenere conto del contesto del paragrafo o della pagina."
Insomma, se è pur vero che Google Translate potrebbe tradurre un brevetto in pochi minuti o un romanzo in un mese, è altrettanto vero che ci sono delle questioni tecniche di stile, e competenze linguistico-culturali e di settore, che vanno ben oltre il significato letterale delle singole parole. Senza contare la revisione e il post-editing, che comunque richiederebbero ancora l'intervento di una mente umana preparata e competente.
Scritto da Marcella Sartore - Marketing & Communication Assistant @ Athena Parthenos