Perché i traduttori automatici non riescono a fare meglio dei traduttori umani?

Il 7 gennaio del 1954 andava in scena presso la Georgetown University di Washington, D.C., il primo esperimento di traduzione automatica di un testo scritto. Ma 65 anni dopo l’uomo è ancora insostituibile in questo campo.

​Il 7 gennaio del 1954 andava in scena presso la Georgetown University di Washington, D.C., il primo esperimento di traduzione automatica di un testo scritto. Allora la notizia ebbe ampia copertura sui media internazionali, spingendo il governo degli Stati Uniti a investire nella linguistica computazionale, mentre gli autori dell’esperimento, organizzato in collaborazione con l’IBM annunciarono che entro tre o cinque anni avrebbero creato una macchina in grado di tradurre qualsiasi testo automaticamente.

Dopo 12 anni di studi, il cammino verso un traduttore completamente automatico si dimostrò troppo lungo e i progressi troppo lenti, così il governo degli Stati Uniti, seguendo le raccomandazioni di un rapporto pubblicato nel 1966 dall’Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) decise di tagliare i fondi alla ricerca. Nonostante i progressi dell’informatica, non è stato ancora sviluppato alcun programma in grado di tradurre automaticamente qualsiasi testo.

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Il cosiddetto “esperimento Georgetown-IBM” fu concepito principalmente per attirare interesse e finanziamenti pubblici e privati e per mostrare le potenzialità della linguistica computazionale. L’esperimento fu ideato nel giugno del 1952 durante la conferenza tenuta presso il Massachusetts Institute of Technology a cui furono invitati tutti i ricercatori attivi nel campo della traduzione automatica. Durante questo evento, sia il dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, che il Laboratorio di ricerca di elettronica del MIT fecero intendere che avrebbero finanziato un tale progetto.

L’esperimento, portato a termine tramite un computer IBM 701, riguardò allora la traduzione di oltre 60 frasi scritte in russo riguardo una vasta gamma di argomenti politici, legali, matematici e scientifici, inseriti nella macchina da un operatore che non conosceva il russo. Le traduzioni in inglese apparvero su una stampante, senza alcuna interazione con l’operatore umano. La macchina operava seguendo solo sei regole, con un approccio principalmente “lessicografico” basato su un dizionario in cui una parola specifica aveva una connessione con la grammatica e alcuni passaggi specifici di autori noti. I risultati incoraggianti portarono il governo statunitense a investire nel progetto, che poi fu gradualmente abbandonato a causa della scarsità dei progressi.

Nonostante il ritiro di Washington, il Canada e una manciata di paesi europei hanno continuato a finanziare la ricerca, ma soltanto con l’avvento di Internet ai primi degli anni ’90, il settore ha ricevuto nuovo impulso. L’avvento degli anni 2000 e la nascita dei motori di ricerca ha poi reso disponibile a tutti gli utenti nuovi servizi di traduzione, come Microsoft Translator e Google Traduttore, che al momento risulta il più utilizzato in tutto il mondo.

Il monopolio del colosso di Mountain View è però messo in pericolo dall’avvento di DeepL, un traduttore online molto più “piccolo” rispetto ai concorrenti, che si concentra su  poche lingue: inglese, portoghese, russo, tedesco, francese, spagnolo, italiano, polacco e olandese.

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A settembre 2016, Google ha però annunciato il lancio del sistema Google Neural Machine Translation (GNMT), capace di tradurre intere frasi alla volta, anziché singole parole e dotato di codifica semantica. Attraverso una rete neurale simulata, la GNMT  usa più livelli di elaborazione letteralmente per imparare. Aggiungendo continue informazioni su strato e strato, il programma impara di volta in volta ed evolve nella traduzione dei testi.

Questo tipo di apprendimento, noto come “deep learning”, è la svolta più significativa che la traduzione automatica abbia mai visto. Tuttavia, perché questo tipo di macchina abbia successo, necessita di un insieme ben definito di parametri. Per fare un parallelo, l’intelligenza artificiale è stata in grado di sconfiggere giocatori umani negli scacchi perché il gioco prevede regole specifiche, che limitano il comportamento degli attori coinvolti.

Nonostante i molti progressi che abbiamo visto con la traduzione automatica, nessun programma, per quanto avanzato, può ancora sostituire i traduttori umani, che tuttavia adoperano regolarmente nuovi programmi per velocizzare il proprio lavoro.

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