Una Terra, una lingua? la strada è tracciata

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Traduzioni perfette con l’intelligenza artificiale?

Più che realtà, siamo ancora a livello di suggestione. Ma è così che la scienza fa le sue conquiste. Prima le immagina, poi le attua. E in questo caso siamo a metà del guado. Parlo della difficoltà di capirsi a causa delle mille lingue differenti in ambito planetario e dell’inglese che comunque, se non sei madrelingua, costa la fatica di impararlo. E difatti, nell’epoca della connettività globale e del relativo pianeta sempre più piccolo a livello di relazioni, affari e tecnologie in rapidissimo sviluppo, l’ostacolo delle lingue differenti – soprattutto in chiave di business – diventa sempre più pregnante. E le varie realtà di traduzioni più o meno professionali da una parte e Google Translate dall’altra non hanno ancora risolto un problema che invece pare aver trovato il protagonista definitivo come risoluzione futura: l’intelligenza artificiale.

È proprio lei, in abbinamento alla traduzione linguistica, la chiave per riuscire a ottimizzare l’elaborazione del linguaggio naturale e nell’analisi dei sentimenti. E Google lo sa bene visto che già dal novembre 2016 ha implementato una rete neurale al suo strumento di traduzione. Come detto – o semplicemente andando a “spugnettare” su Google Translate – sappiamo che la “versione definitiva” è ancora lontana anni luce, però il solco è tracciato.

Perché tutte queste difficoltà? Perché apprendimento automatico e intelligenza artificiale amano regole fisse, con il classico esempio del computer che può battere un campione di scacchi grazie al numero delle mosse possibili che comunque è limitato. Mentre, come ha detto alla Singularity University Michael Housman, responsabile “data science” di RapportBoost: “Con il linguaggio non ci sono regole nette e definite e la conversazione può andare in un numero infinito di direzioni diverse”.

Già oggi la tecnologia di Google considera la frase intera, ma questo non è ancora abbastanza. Jorge Majfud, professore associato di letteratura spagnola, latinoamericana e studi internazionali alla Jacksonville University, spiega infatti che “il significato di una parola dipende dal resto della frase ma il significato di una frase dipende anche dal resto del paragrafo e dal resto del testo, poiché il significato di un testo può dipendere dal contesto complessivo”. Con variabili complicatissime come sarcasmo, ironia ed espressioni idiomatiche, nemiche oggi ancora invincibili per le traduzioni automatizzate.

Per una constatazione imprescindibile rilevata da Majfud: “Tradurre è fondamentalmente interpretare, non solo un’idea, ma un sentimento. I sentimenti e le idee umane che solo gli esseri umani possono capire”. E non sempre ci capiamo tra noi, figurarsi come possano riuscirci le macchine.

E le variabili come sarcasmo, ironia ed espressioni idiomatiche sono complicatissime proprio perché appartengono a sfere più ampie che sfociano nella cultura personale e dell’epoca, nel genere e nell’età.

Inoltre, sottolinea Erik Cambria, ricercatore accademico di intelligenza artificiale alla Nanyang Technological University di Singapore: “Il più grande problema della traduzione automatica oggi è che tendiamo ad andare dalla forma sintattica della frase nella lingua di partenza a quella di destinazione. Mentre gli uomini per prima cosa decodificano il significato della frase nella lingua di partenza e poi ne rielaborano il significato nella lingua di destinazione”.

Fatte tutte queste considerazioni. La posta in gioco – ovvero il mercato globale e la sua semplificazione linguistica – è troppo importante perché nel prossimo decennio non si faccia il possibile (e l’impossibile) per avere, finalmente, il traduttore perfetto, con buona pace di tutti quelli che oggi, in Italia, fanno il Liceo linguistico e poi studiano da traduttori!

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Alberto Forchielli

Presidente dell’Osservatorio Asia, AD di Mandarin Capital Management S.A., membro dell’Advisory Committee del China Europe International Business School in Shangai, corrispondente per il Sole24Ore – Radiocor

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