Nejnovější verze běžně dostupných jazykových překladačů udivují veřejnost i odborníky svou vysokou kvalitou. Jak moc se ještě dají vylepšovat, jak si dovedou poradit s politickou korektností a mohou vůbec někdy dosáhnout úrovně profesionálních překladatelů krásné literatury? Nejen těmito tématy se již přes patnáct let zabývá jazykový expert Martin Popel z Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy (MFF UK), jehož překladač v odborné soutěži poráží nejen největší světové firmy, ale také překladatelské agentury.
Trénink překladače na Mechanickém pomeranči u oficiálních dokumentů narazil, směje se jeho autor
Veřejně a zdarma přístupných překladačů je v současnosti k dispozici on-line hned několik. Patří mezi ně pro české uživatele zřejmě nejznámější Google, kvalitou srovnatelné jsou ale například také DeepL, Microsoft Bing a také český CUBBITT vytvořený odborníky z Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK. Všechny fungují na podobném principu a liší se mimo jiné počtem jazyků, které umí přeložit.
Který z nich ale funguje nejlépe? Problematika měřitelnosti kvality je složitá, nicméně jednu z možných odpovědí dává každoroční soutěž Workshop on Machine Translation (WMT), v rámci které se odborně porovnávají strojové (nebo také automatizované či automatické) překlady v několika jazycích včetně angličtiny a češtiny.
„Účastníci pošlou své překladové systémy. Ty se testují na několika tisících testovacích vět, které nejsou dopředu známé. Jde o publicistické a zpravodajské texty z poslední doby,“ popisuje počítačový lingvista a autor českého univerzitního překladače Popel. Následně se překlady anonymně hodnotí, a to včetně těch od živých překladatelů, které se přimíchají ke strojovým.
Události: Úspěch českého překladače (zdroj: ČT24)
„Dlouhou dobu vítězil Google Translate. V roce 2018 tuto soutěž vyhrál můj veřejně dostupný systém CUBBITT. Porazili jsme všechny testované překladače, ale k mému překvapení také profesionální překladatelskou agenturu,“ uvádí Popel a doplňuje: „V přesnosti překladu nám to vyšlo významně lepší než u překladatelské agentury a v plynulosti horší.“ I další roky se podle něj potvrzovalo, že pro angličtinu a češtinu v obou směrech dosahuje český překladač minimálně na zpravodajských textech lepší kvality.
Překladače velkých společností do soutěže zařazují organizátoři WMT, a to pod anonymizovanými názvy. Oficiálně se tak sice neví, který je který, ale každý si může překlady zaslané do soutěže porovnat s těmi, které společnosti aktuálně nabízejí.
Trénink překladačů na větných párech
„V podstatě všechny dnešní překladače jsou založeny na principu neuronových sítí a hlubokém strojovém učení,“ říká Popel a princip dále rozvádí: „V trénovacích datech máme dvojice vět – trénovací příklady – a chceme, aby se to překladač naučil. Nikoliv však úplně nazpaměť, ale aby z toho získal nějaké zobecnění a mohl přeložit i věty, které nikdy neviděl.“ Pro češtinu a angličtinu mají jazykoví experti z MFF UK k dispozici zhruba šedesát milionů větných párů.
Právě přes angličtinu se automaticky překládá mezi většinou jazyků světa, a to i těmi velmi příbuznými. „Pro většinu jazyků je nejvíce trénovacích párů s tímto jazykem, i když předpokládáme, že například některé menší jazyky v Jižní Americe budou mít nejvíce paralelních dat se španělštinou, jinde možná s čínštinou,“ vysvětluje lingvista. Výhodou neuronových sítí je, že při dostatečném množství a kvalitě trénovacích dat je možné udělat dobrý překladač i pro velmi nepříbuzné jazyky.
- Už během studií na Matematicko-fyzikální fakultě Univerzity karlovy (MFF UK) se začal zaměřovat na matematickou lingvistiku a strojové překlady. Nyní vyučuje a vědecky působí v Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK.
- Mezi hlavní zájmy jeho výzkumu patří strojové učení, hluboké učení a syntaktická analýza.
- V roce 2017 začal pracovat na vlastním strojovém překladači CUBBITT (Charles University Block-Backtranslation-Improved Transformer Translation), s nímž o rok později zvítězil v mezinárodní soutěži WMT 2018 (Conference on Machine Translation). Téma zpracoval ve studii, jejíž výsledky publikoval prestižní vědecký časopis Nature Communications.
- Překladač je dostupný veřejnosti na webových stránkách LINDAT/CLARIAH-CZ, což je infrastrukturní projekt pro podporu špičkového výzkumu v oblasti jazykových technologií a humanitních a společenských věd.
Počítačový lingvista Martin Popel
Ke strojovému překládání se dříve používaly i jiné metody, v současnosti však podle Popela dosahují nejlepších výsledků právě neuronové sítě – konkrétně architektura Transformer, se kterou přišla společnost Google a dala ji veřejně k dispozici pod svobodnou licencí. „CUBBITT je tedy můj systém, který by ale nemohl vzniknout bez práce tisíců lidí přede mnou,“ podotýká expert.
Překladače se trénují na velmi výkonných počítačích, což podle něj může v dnešní době být limitujícím faktorem. Rozhodně se prý v tomto ohledu nemůžou s velkými firmami poměřovat. „Ale i s tím, co máme, jim dokážeme konkurovat,“ konstatuje.
Čím více kvalitních dat, tím lepší výsledky
Množství trénovacích dat a jejich kvalita jsou pro automatické překladače určujícími faktory. „Nemůžeme těch šedesát milionů vět zadat překladatelské agentuře a vyžadovat vysokou laťku. Bereme všechno, co je někde k dispozici, například filmové titulky, které leckdy překládali amatéři,“ prozrazuje Popel.
Dalším důležitým zdrojem jsou dokumenty Evropské unie vydané povinně v překladech do více jazyků a pod volnou licencí, včetně právních textů nebo promluv poslanců v Evropském parlamentu. Zásadní vliv na kvalitu překladu má také zastoupení trénovacích dat z různých oblastí lidské činnosti. „Asi by bylo složité překládat z čínštiny do angličtiny o tradiční čínské medicíně pomocí dat trénovaných na filmových titulcích,“ vysvětluje lingvista.
Součástí práce jazykových odborníků je proces filtrování a „čištění“ dat, který zčásti probíhá automaticky. „Je třeba zdůraznit, že máme velmi kvalitní trénovací data, na kterých kolegové z Ústavu formální a aplikované lingvistiky pracují přes patnáct let,“ říká expert a upřesňuje: „Dávali dohromady paralelní česko-anglický korpus CzEng, který používáme jako jádro trénovacích dat.“
Nespisovná mluva není problém, politická korektnost ano
Také pro nespisovný a hovorový jazyk nebo idiomy platí, že při dostatečném množství trénovacích dat si strojové překladače poradí velmi dobře. „Je třeba ale dávat pozor, aby překladač například nepoužil v překladu vulgarismy, pokud v původní větě žádné nebyly. Také je třeba dávat pozor na vnášení předsudků vůči genderu, náboženství nebo rase,“ poznamenává Popel.
Podle něj tyto předsudky v trénovacích datech jsou. Pro ilustraci uvádí: „Když řekneme ‚pracuje jako průvodčí', není jasné, jestli je to muž, nebo žena. Většina překladačů pak použije nějaké stereotypy. Takže pokud v trénovacích datech byl častěji průvodčí muž, přeloží to do angličtiny jako muž. My jsme teď vydali novou verzi CUBBITT, která překládá celé dokumenty, nikoli jen jednotlivé věty. V uvedeném příkladu tedy může zohlednit okolní věty a poznat z nich, jakého rodu je průvodčí. V jiných případech se vylepšil překlad víceznačných slov či návaznost vět.“
Vzpomíná si ale i na úsměvnější příklad z praxe. „V počátcích byly součástí trénovacích dat i titulky z filmu Mechanický pomeranč (A Clockwork Orange). Je v něm dost vulgarit, novotvarů a rusismů, ten překlad a zejména originál je z hlediska práce s jazykem geniální. Při překladu oficiálních dokumentů jsme je tam nechtěli mít, ale bylo poznat, že systém byl trénovaný i na tomto filmu,“ přiznává.
Automatický překlad beletrie zatím v nedohlednu
Při současné kvalitě by se mohlo zdát, že automatické překladače představují pro profesionální překladatele krásné literatury zdatnou konkurenci. Podle Popela se však jejich úroveň zatím nedá srovnávat. „Překlad beletrie, to je pro mě úplně jiná kategorie. To je něco jako malíř pokojů a malíř obrazů,“ přiznává.
I pro beletrii prý platí, že čím více dat bude k dispozici, tím lepších výsledků bude překlad dosahovat. „To samo o sobě ale nestačí. Je potřeba pracovat nejen s jednotlivou větou nebo odstavcem, ale i kontextem kapitoly a ideálně celé knížky. Nevím o překladači, který by toto zatím uměl obsáhnout,“ konstatuje. Při čtení krásné literatury je prý třeba brát v potaz také samotný zážitek. I zde pak mají automatické překladače velké rezervy. Zároveň poznamenává, že zážitek z četby může být špatným překladem pokažen, ať je to překlad strojový či lidský.
Martin Popel vyzdvihuje kvality zkušených překladatelů, před jejichž uměním cítí velkou pokoru. Zároveň ale upozorňuje, že také záleží, kolik péče textu dají. Na otázku, zda kvůli strojovému překladu přijdou překladatelé o práci, odpovídá diplomaticky: „Myslím si, že ti nekvalitní dost možná ano.“
Při překladu beletrie je prý stále mnoho míst, kde strojové překladače zatím dělají chyby a kde je jistě budou dělat i v následujících letech. Na druhou stranu však prý nelze s jistotou říci, že některé věci nikdy umět nebudou. „Když jsem si vybíral tento obor, říkal jsem si, že během následujících třiceti let bude kvalita tak špatná, že bude stále co vylepšovat. To sice stále je, ale rychlost vývoje jsem dost podcenil,“ přiznává. K dosažení tak dobrých výsledků v soutěži překladačů mu prý stačila polovina času.
Neuronové básně i divadelní hra
I v rámci vědeckého bádání matematických lingvistů občas vznikne nějaký vedlejší produkt. Jedním z nich je například překladačem generovaná poezie. Nápad se prý zrodil víceméně náhodou. „Kdysi jsem udělal takovou hloupou programátorskou chybu,“ říká Popel. „Místo toho, aby překladač vybral nejlepší variantu, zvolil tu nejhorší, i když syntakticky správnou. A překlady některých vět zněly jako básně.“ Myšlenku pak dotáhl do té podoby, že si návštěvníci dne otevřených dveří na MFF UK mohli sami vyzkoušet jeho generátor neuronové poezie. „Ale je to taková kratochvíle. Skutečným básníkům to nemůže konkurovat,“ připouští.
Dalším příkladem kreativního využití jeho automatického překladače je experiment, na kterém spolupracovali vědci z MFF UK s divadelníky ze Švandova divadla a DAMU. Společně vytvořili a zrealizovali první divadelní hru napsanou umělou inteligencí. Text byl nejprve vygenerován v angličtině a poté se do češtiny přeložil pomocí CUBBITT. Inscenaci „AI: Když robot píše hru“ uvedlo v únoru loňského roku Švandovo divadlo, symbolicky sto let po světové premiéře dramatu Karla Čapka R.U.R., ve kterém poprvé zaznělo slovo robot.