Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - [101]

[ «Речь человеческая похожа на чан треснутый, где мы бьем мелодий, чтобы заставить танцевать медведей, когда мы хотели бы размягчить звезды»][107]. Это, как мне кажется, не совсем то, что хотел сказать Флобер. Тут важно чувствовать, как функционирует язык. Увидев, что слово battons стоит близко к слову mélodies, можно попробовать изменить перевод bat-tons – сказать не fight [ «бьем»], а beat [ «отбиваем»] и, может быть, даже добавить the rhythm [ «ритм»]. Но и после этого у нас остается нерешенным вопрос о том, что значит tenderise [ «размягчить»] звезды.

Качественный переводческий алгоритм должен хорошо чувствовать, какие слова с большой вероятностью могут появляться вместе. Я помню, как замечательно мы развлекались с моим лучшим университетским другом, который учил персидский язык. Когда я заглядывал в его персидско-английский словарь, казалось, что у каждого слова есть по меньшей мере три совершенно разных значения и одно из них связано с сексом. Мы провели массу времени, придумывая самые сумасшедшие переводы одного и того же предложения по-персидски.

Современные переводческие алгоритмы опираются на основополагающую математическую форму языка. Оказывается, слова языка можно представить в виде точек в многомерном геометрическом пространстве, а затем соединить прямыми слова, между которыми существуют структурные связи. Например, тот факт, что слово «мужчина» соотносится со словом «король» так же, как слово «женщина» со словом «королева», означает в математическом выражении, что прямые, проведенные между словами каждой из этих пар, оказываются параллельными и однонаправленными. В итоге получается фигура, похожая на многомерный кристалл. Интересно отметить, что формы кристаллов французского и английского языков очень похожи, так что остается только сообразить, как сопоставить их друг с другом.

Я ввел ту же строчку из «Госпожи Бовари» Флобера в Google Translate, чтобы посмотреть, насколько этой программе удастся уловить ее смысл. Получилось вполне правдоподобно: The human word is like a cracked cauldron where we beat melodies to make the bears dance, when we want to soften the stars [ «Человеческое слово похоже на потрескавшийся чан, где мы отбиваем мелодии, чтобы заставить танцевать медведей, когда мы хотим смягчить звезды»]. Слово soften [ «смягчить»] явно уместнее, чем tenderise [ «размягчить»], но все равно кажется не вполне точным. Обратившись к переводу романа, вышедшему в издательстве Оксфордского университета (и выполненному по старинке человеком – в данном случае Маргарет Молдон), я нашел в нем следующее: Human speech is like a cracked kettle on which we tap crude rhythms for bears to dance to, while we long to make music that will melt the stars [ «Человеческая речь похожа на потрескавшийся котел, на котором мы отбиваем грубые ритмы медвежьих плясок, когда нам хотелось бы растрогать своей музыкой звезды»].

Становится понятно, насколько важно не только выбрать правильное слово, но и уловить чувство, заложенное в предложении. Алгоритмические переводчики все еще отбивают грубые ритмы медвежьих плясок, а человек способен переводить прозу, которая может растрогать звезды. В большинстве случаев грубых ритмов бывает вполне достаточно при условии, что перевод верно передает смысл, если не поэзию, фразы. Об успешности системы Google Translate свидетельствует тот факт, что она поддерживает сейчас 103 языка и переводит более 140 миллиардов слов в день.

Скоро ли люди, занимающиеся письменным и устным переводом, останутся без работы или по меньшей мере будут вынуждены заниматься не созданием собственных текстов, а только исправлением ошибок компьютерного перевода? На самом деле, мне кажется, что такие алгоритмы никогда не сравнятся с уровнем человеческого перевода. Во всяком случае, это произойдет не раньше, чем искусственный интеллект разрешит проблему сознания. Перевод не сводится к механическому переносу с одного языка на другой. Речь идет о переносе из одного разума в другой, и пока у машины нет духа, она не сможет полностью овладеть всеми тонкостями человеческого общения.

Возвращаясь к двум переводам отрывка из «Госпожи Бовари», я должен сказать, что предложенное алгоритмом слово cauldron [ «чан»] мне нравится больше, чем kettle [ «котел»]. А выражение to make the bears dance [ «чтобы заставить танцевать медведей»] звучит чуть более угрожающе, чем соответствующее место в человеческом переводе. Может быть, лучшие переводы в конце концов будут создаваться в сотрудничестве человека с машиной.

Поэтому, чтобы добиться большей гибкости перевода, Google привлекает для совершенствования своего алгоритма помощников из числа людей, но это не всегда приводит к лучшим результатам. Кое-кто, получив возможность пошалить с алгоритмом, не может устоять перед таким искушением. Одной из иллюстраций этого был случай, когда Google Translate начал выдавать переводы заголовков корейской прессы, в которых северокорейского руководителя Ким Чен Ына называли мистером Сквидвардом, по имени персонажа из мультсериала «Губка Боб Квадратные Штаны». Хакерам удалось столько раз предложить слова «мистер Сквидвард» в качестве лучшего варианта перевода слов «Высший руководитель», как называют Ким Чен Ына северокорейские СМИ, что алгоритм переключился на этот перевод. Его вероятностный рейтинг изменили путем загрузки данных с поддельными примерами. Другой похожий случай произошел, когда официальное название Российской Федерации переводилось на украинский язык словом «Мордор» (так называется страна злого духа Саурона во «Властелине колец»).