Что за рыбка в вашем ухе? Удивительные приключения перевода

В момент зарождения машинного перевода имелась теоретическая возможность (вскоре ставшая практической) хранить на компьютере большой массив слов, разбитых на грамматические категории, разработанные греками и римлянами. Можно было хранить и два массива: один для русского языка, а другой — для английского, указав компьютеру, какое английское слово соответствует тому или иному русскому. Менее ясно было, как реализовать подразумеваемое в метафоре Уивера утверждение, что людей из отдельных башен можно собрать в общем подвале, — то есть как научить компьютер выявлять значение предложения по его форме. Для этого компьютеру должна быть известна вся грамматика языка. Ему следует сообщить, из чего она состоит. Но кому известна вся английская грамматика? Все, кто изучает язык, быстро усваивают, что систематизированные закономерности часто нарушаются всевозможными исключениями. Каждый носитель языка знает, что правила грамматики можно нарушать (что он часто и делает). Полное лингвистическое описание какого бы то ни было языка остается лишь мечтой, далекой от реальности. Это одна из двух причин, по которой первоначальный этап развития машинного перевода потерпел фиаско. Вторая заключается в том, что даже люди — уж, казалось бы, знатоки грамматики родного языка! — не могут уловить смысл высказывания без кучи дополнительных знаний о мире, — и уж конечно никто пока не знает, как передать эти необходимые дополнительные знания компьютеру. Классическая головоломка, которую компьютер не в силах разрешить, — это правильно определить значения слов в предложениях: The pen is in the box[141] и The box is in the pen[142]. Чтобы их понять, нужно знать соотносительные размеры предметов в реальном мире (пенала и загона для овец соответственно), которые нельзя узнать с помощью словарных значений и синтаксических правил. В 1960 году выдающийся логик Йегошуа Бар-Хиллел, которого МТИ нанял специально для разработки FAHQT (fully automated high-quality translation[143]), раздраженно объявил о своей капитуляции:

Я неоднократно пытался указать на иллюзорный характер идеального FAHQT даже в отношении механического определения синтаксической структуры заданного предложения на языке оригинала… В английском — как, думаю, и в любом другом естественном языке — есть совсем простые предложения, которые в определенном лингвистическом контексте были бы… однозначно переведены на другой язык любым, кто в достаточной степени владеет этими двумя языками, но я не знаю такой программы, которая позволила бы машине найти этот однозначный перевод, если не включить в нее совершенно произвольную, зависящую от ситуации процедуру…{143}

Это заявление практически положило конец щедрому притоку грантов от различных фондов. Однако создание в 1957 году Европейского союза дало новый политический стимул — и новый источник финансирования — для разработки инструментов, создание которых Бар-Хиллел считал невозможным. Планка была несколько снижена: речь шла уже не о FAHQT, а о более реальных задачах. По мере увеличения мощности и уменьшения размеров компьютеров все проще становилось переложить на них обременительные для людей задания — например, проверку того, одинаково ли переведены термины на всем протяжении длинного документа. Компьютеры можно было использовать для составления и хранения не просто терминологических словарей, но и собраний переводов целых фраз и выражений. Началась эра не полностью автоматизированного перевода, а перевода с помощью компьютерных программ — так называемого CAT-инструментария (computer-aided translation[144]). Частные компании занялись разработкой собственных систем, потому что, хотя самый большой спрос был со стороны международных организаций, таких как ЕС, CAT-инструментарий требовался и крупным производителям самолетов, автомобилей и других товаров, продающихся в разных странах.