Šiais laikais mašininis vertimas tampa vis populiaresnis ir prieinamesnis. Kiekvienais metais atsiranda vis daugiau mašininio vertimo sistemų vystytojų. Šių metų kovą gerai žinomas „Deepl Translator“ į vertyklę įtraukė ir lietuvių kalbą.
„Google vertėjas“ kasdien išverčia daugiau nei 100 milijardų žodžių, o siūlomų kalbų skaičius papildomas kasmet - pernai buvo įtrauktos kinjaruandos, orijų, totorių, turkmėnų ir uigūrų kalbos. Be to, vartotojai pastebi, kad verčiamų tekstų kokybė - vis geresnė.
Mašininio vertimo kokybė
Stenfordo universiteto mokslininkų publikuotoje ataskaitoje teigiama, kad dirbtinis intelektas leidžia pagerinti mašininį vertimą tam tikrose kalbų porose beveik iki žmogaus atlikto vertimo kokybės. Nustatyta, kad pastaraisiais metais sparčiausiai tobulėjo kinų-anglų, anglų-vokiečių ir rusų-anglų kalbų mašininio vertimo kokybė.
Aišku, tai taikoma kol kas tik didelėms kalboms ir populiarioms kalbų kombinacijoms, tačiau technologijos nestovi vietoje. „Atsiranda vis pažangesnės technologijos, pavyzdžiui, neuroniniais tinklais grįstas mašininis vertimas vystomas įdiegiant tobulesnius mašininio mokymosi modelius.
Mašininis vertimas visada generuoja geresnę kokybę populiariose kalbų porose. J. Motiejūnienė priduria, kad dažnai verčiamų kalbų rezultatai bus geresni nei tų kalbų, kurios verčiamos rečiau. Taip pat kuo artimesnės dvi kalbos raidos požiūriu, tuo geresnis bus mašininis vertimas. Pavyzdžiui, anglų-vokiečių vertimas bus daug geresnis negu anglų-lietuvių.
Lietuvių kalbos ypatumai
„Mašininėms vertyklėms apmokyti reikia didžiulių duomenų rinkinių. Lyginant su didelėmis ir populiariomis kalbomis, lietuvių kalba pralaimi“, - teigia R. Nors tiksliai nustatyti sunku, tačiau atlikus nemažai tyrimų su įvairių žanrų ir stilių tekstais, R. Kasperė pastebi, kad lietuvių-angų kalbų poroje mašininio vertimo tekstų kokybė - akivaizdžiai geresnė. Tuo tarpu anglų-lietuvių kalbų vertimo procese vertyklės sugeneruoja tik kiek daugiau nei 30 proc.
Klaidų neišvengiamumas
Vis dėlto, klaidų mašininiuose vertimuose neišvengiama. KTU tyrėja teigia, kad lietuvių kalboje dažniausios klaidos yra morfologijos (galūnių derinimo) ir leksikos (neatpažintų, klaidingai išverstų leksinių vienetų). Tokios klaidos yra kritinės, nes tekstas tampa nesuprantamas, arba suprantamas klaidingai.
KTU lektorė J. Motiejūnienė teigia, kad mašininis vertimas kol kas negali išlaikyti teksto stiliaus, versti poezijos, vertyklės taip pat nesupranta kultūrinių atspalvių - žodžių šaltibarščiai ar cepelinai vertimas nebus teisingas.
Konfidencialumas
Pasak J. Motiejūnienės, svarbiausia priežastis, kodėl ne visada galima naudoti nemokamas mašinines vertykles - tai konfidencialumas. „Jei dirbate su neskelbtinais duomenimis, tokiais kaip medicininė dokumentacija, finansinės ataskaitos, darbuotojų ir klientų asmeninė informacija, naudodami mašininį vertimą, turėtumėte nuasmeninti duomenis, ir apskritai tokiais atvejais naudotis nemokamais įrankiais labai atsargiai. Svarbiausia taisyklė - pasitelkti mašininio vertimo programas tik tais atvejais, kai to pageidauja klientas ir atliekamas mašininio vertimo redagavimas“, - teigia J.
Mašininis vertimas ateityje
„Yra pasvarstymų, kad galbūt netolimoje ateityje mes galėsime išversti ne keliolika puslapių per dieną, bet pavyzdžiui, 100 puslapių. Reikės vis mažiau ir mažiau pastangų atliekant redagavimą po mašininio vertimo, bus mažiau klaidų, neatitikimų, reikšmės iškraipymo ar neatpažinimo“, - teigia KTU tyrėja.
R. Kasperė prideda, kad žmonės gali ne visiškai teisingai suvokti mašininio vertimo trūkumus, todėl būtina kalbėti, aiškinti, edukuoti visuomenę apie technologijų pažangą, mašininio vertimo ir dirbtinio intelekto galimybes. „Akivaizdu, kad galimybė plačiai naudotis mašininio vertimo sistemomis, tokiomis kaip „Google vertėjas“, taip pat ir šnekos bei vaizdo atpažinimo technologijomis mobiliose aplinkose iš esmės pakeitė visuomenės požiūrį į komunikaciją“, - pasakoja R.