How computers translate human language - Ioannis Papachimonas

컴퓨터는 어떻게 언어를 번역할까? |이오니스 파파치모나스(Ioannis Papachimonas)

번역: Saechan Park 검토: Jihyeon J. Kim

How is it that so many intergalactic species in movies and TV

영화나 텔레비전에 등장하는 수많은 외계 종족들은

just happen to speak perfect English?

어떻게 완벽한 영어를 구사하는 걸까요?

The short answer is that no one wants to watch a starship crew

간단히 말하자면, 우주 승무원이 수년 간 외계어 사전을 번역하는 것을

spend years compiling an alien dictionary.

아무도 보고 싶어하지 않기 때문일 겁니다.

But to keep things consistent,

그러나 일관성을 유지하기 위해서

the creators of Star Trek and other science-fiction worlds

"스타 트렉"과 다른 공상과학영화 제작자들은

have introduced the concept of a universal translator,

'만능 번역기'라는 개념을 만들어냈습니다.

a portable device that can instantly translate between any languages.

어떤 언어라도 바로 번역해주는 휴대용 번역기이죠.

So is a universal translator possible in real life?

그런데 과연 이게 현실에서 가능한 걸까요?

We already have many programs that claim to do just that,

사실 그런 기능이 있다고 '주장'하는 프로그램들은 이미 많이 있습니다.

taking a word, sentence, or entire book in one language

한 언어로 된 단어나 문장, 아니면 책 전체를

and translating it into almost any other,

거의 모든 언어로 번역해주는 것이죠.

whether it's modern English or Ancient Sanskrit.

현대 영어로든, 고대 산스크리트어로든요.

And if translation were just a matter of looking up words in a dictionary,

만약 번역이 단순히 사전에서 단어를 찾는 것의 문제였다면

these programs would run circles around humans.

이런 번역 프로그램들은 인간을 훨씬 능가했을 겁니다.

The reality, however, is a bit more complicated.

하지만 현실은 좀 더 복잡합니다.

A rule-based translation program uses a lexical database,

규칙 기반 번역 프로그램의 경우에는 '어휘 데이터베이스'를 사용하는데,

which includes all the words you'd find in a dictionary

이는 사람들이 사전에서 찾는 단어와

and all grammatical forms they can take,

사용하는 문법의 구조와

and set of rules to recognize the basic linguistic elements in the input language.

입력된 언어의 기본적인 요소들을 인식하는 법칙들을 모두 포함합니다.

For a seemingly simple sentence like, "The children eat the muffins,"

'아이들이 머핀을 먹는다.'와 같이 간단해 보이는 문장의 경우에

the program first parses its syntax, or grammatical structure,

번역 프로그램은 가장 먼저 구문이나 문법구조를 분석합니다.

by identifying the children as the subject,

'아이들'을 주어로

and the rest of the sentence as the predicate

그리고 문장의 나머지 부분들은

consisting of a verb "eat,"

'먹다'라는 동사와

and a direct object "the muffins."

'머핀'이라는 직접 목적어로 구성된 술부로 인식하는 거죠.

It then needs to recognize English morphology,

다음 단계로 프로그램은 영어를 형태론적으로 인지하거나

or how the language can be broken down into its smallest meaningful units,

의미를 갖는 가장 작은 단위로 언어가 어떻게 분해되는지를 찾게 됩니다.

such as the word muffin

단어 'muffins'가 'muffin'과

and the suffix "s," used to indicate plural.

복수형을 나타내는 접미사 's'로 나뉘는 것처럼요.

Finally, it needs to understand the semantics,

마지막으로 의미론에 대한 이해가 필요합니다.

what the different parts of the sentence actually mean.

다시 말해, 문장 각 부분의 실제 의미를 파악하는 거죠.

To translate this sentence properly,

이 문장을 제대로 번역하기 위해

the program would refer to a different set of vocabulary and rules

프로그램은 각각의 단어와 법칙들을

for each element of the target language.

번역하려는 언어의 각 요소에 적용합니다.

But this is where it gets tricky.

하지만 이 과정은 정말 까다롭습니다.

The syntax of some languages allows words to be arranged in any order,

몇몇 언어의 구문론에서는 단어를 어떤 순서로 배열하든 상관 없지만

while in others, doing so could make the muffin eat the child.

어떤 언어의 경우에는 순서가 잘못되었을 때 '머핀이 아이들을 먹게' 될 수도 있습니다.

Morphology can also pose a problem.

형태론과 관련해서도 문제가 발생할 수 있습니다.

Slovene distinguishes between two children and three or more

슬로베니아어의 경우에는 두 명, 세 명, 또는 그 이상의 아이들을

using a dual suffix absent in many other languages,

다른 많은 언어에서는 볼 수 없는 '이중 접미사'를 이용해 구분합니다.

while Russian's lack of definite articles might leave you wondering

반면 러시아어에는 정관사가 부족하기 때문에

whether the children are eating some particular muffins,

아이들이 '특정한 머핀'을 먹는 건지

or just eat muffins in general.

아니면 '그냥 머핀'을 먹는 건지 의문을 남길 수 있습니다.

Finally, even when the semantics are technically correct,

마지막으로 의미적인 부분이 기술적으로는 정확하다고 해도

the program might miss their finer points,

번역 프로그램은 미세한 점을 놓칠 수 있습니다.

such as whether the children "mangiano" the muffins,

아이들이 머핀을 '그냥' 먹는지

or "divorano" them.

아니면 '게걸스럽게' 먹는지요.

Another method is statistical machine translation,

또 다른 번역 방식은 통계에 근거한 번역 시스템입니다.

which analyzes a database of books, articles, and documents

이 프로그램의 경우에는 사람들이 이미 번역해 놓은

that have already been translated by humans.

책, 기사 또는 문서들의 통계 자료를 분석해서 언어를 번역합니다.

By finding matches between source and translated text

원본과 번역본에서 어떤 부분이 우연히 일치할 가능성은 거의 없기 때문에

that are unlikely to occur by chance,

원본과 번역본 사이에 일치하는 부분을 찾음으로써

the program can identify corresponding phrases and patterns,

프로그램은 서로의 언어에 부합하는 구절과 패턴을 찾을 수 있고

and use them for future translations.

이를 앞으로의 번역 과정에 사용할 수 있습니다.

However, the quality of this type of translation

하지만 이런 방식의 번역은

depends on the size of the initial database

초기 데이터베이스의 규모와

and the availability of samples for certain languages

특정 언어나 문체의 예시가 존재하는지의 여부에 따라

or styles of writing.

번역의 질이 좌우됩니다.

The difficulty that computers have with the exceptions, irregularities

예외적 요소들이나 불규칙한 부분들, 혹은 말의 뉘앙스와 같이

and shades of meaning that seem to come instinctively to humans

인간에게 자연스러운 요소들이 컴퓨터에게는 어려운 점일 수 있으며

has led some researchers to believe that our understanding of language

때문에 어떤 연구자들은 언어의 이해가

is a unique product of our biological brain structure.

생물학적 뇌 구조의 독특한 산물이라고 봅니다.

In fact, one of the most famous fictional universal translators,

실제로, 유명한 가상 번역기 중 하나인

the Babel fish from "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",

'은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서'의 '바벨 피쉬'도

is not a machine at all but a small creature

기계가 아닌 하나의 작은 생명체로서

that translates the brain waves and nerve signals of sentient species

텔레파시를 통해 지각이 있는 생명체들의

through a form of telepathy.

뇌파와 신경 신호를 번역합니다.

For now, learning a language the old fashioned way

당분간은 컴퓨터 번역 프로그램을 사용하는 것보다

will still give you better results than any currently available computer program.

지금까지 그랬던 것처럼 언어를 배우는 게 더 나을 겁니다.

But this is no easy task,

물론 언어를 배우는 일이 결코 쉬운 일은 아닙니다.

and the sheer number of languages in the world,

하지만 전 세계적으로 수많은 언어가 존재하고

as well as the increasing interaction between the people who speak them,

다양한 언어를 사용하는 사람들 간의 의사소통이 증가하고 있는 만큼

will only continue to spur greater advances in automatic translation.

자동 번역기의 발전을 위한 노력도 계속될 것입니다.

Perhaps by the time we encounter intergalactic life forms,

아마도 우리가 외계인을 만나게 될 때쯤이면

we'll be able to communicate with them through a tiny gizmo,

작고 간단한 장치를 통해 그들과 의사소통을 할 수 있을 겁니다.

or we might have to start compiling that dictionary, after all.

아니면 결국 외계어 사전 편찬을 시작해야 할 지도 모르는 일이죠.