How computers translate human language - Ioannis Papachimonas

423,128 views ・ 2015-10-26

TED-Ed


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Marta Konieczna Korekta: Marta Grochowalska
00:06
How is it that so many intergalactic species in movies and TV
0
6677
4629
Jak to możliwe, że w telewizji tak wiele międzygalaktycznych ras
00:11
just happen to speak perfect English?
1
11306
3177
mówi doskonale po angielsku?
00:14
The short answer is that no one wants to watch a starship crew
2
14483
3403
Po prostu nikt nie chce oglądać załogi statku kosmicznego
00:17
spend years compiling an alien dictionary.
3
17886
3888
tworzącej latami słownik języka kosmitów.
00:21
But to keep things consistent,
4
21774
1618
Dla porządku trzeba wspomnieć,
00:23
the creators of Star Trek and other science-fiction worlds
5
23392
3397
że twórcy Star Treka i innych światów science-fiction,
00:26
have introduced the concept of a universal translator,
6
26789
3725
wprowadzili ideę uniwersalnego translatora,
00:30
a portable device that can instantly translate between any languages.
7
30514
4498
przenośnego urządzenia tłumaczącego na dowolny język.
00:35
So is a universal translator possible in real life?
8
35012
3527
Czy taki wynalazek jest w ogóle realny?
00:38
We already have many programs that claim to do just that,
9
38539
3598
Istnieje wiele programów, które mają to właśnie robić:
00:42
taking a word, sentence, or entire book in one language
10
42137
3817
wziąć z jednego języka słowo, zdanie, a nawet całą książkę
00:45
and translating it into almost any other,
11
45954
3050
i przełożyć na niemal każdy inny język,
00:49
whether it's modern English or Ancient Sanskrit.
12
49004
3333
zarówno współczesny angielski, jak i starożytny sanskryt.
00:52
And if translation were just a matter of looking up words in a dictionary,
13
52337
3576
Gdyby tłumaczenie polegało jedynie na wyszukiwaniu słów w słowniku,
00:55
these programs would run circles around humans.
14
55913
3912
programy te byłyby lepsze od tłumacza-człowieka.
00:59
The reality, however, is a bit more complicated.
15
59825
3474
W rzeczywistości jest to bardziej skomplikowane.
01:03
A rule-based translation program uses a lexical database,
16
63299
4050
Program o systemie regułowym korzysta z leksykalnej bazy danych
01:07
which includes all the words you'd find in a dictionary
17
67349
2953
zawierającej wszystkie słowa ze słownika,
01:10
and all grammatical forms they can take,
18
70302
2981
ich wszystkie formy gramatyczne
01:13
and set of rules to recognize the basic linguistic elements in the input language.
19
73283
5642
oraz zbiór zasad gramatycznych do rozpoznawania elementów języka.
01:18
For a seemingly simple sentence like, "The children eat the muffins,"
20
78925
3471
W pozornie prostym zdaniu: "Dzieci jedzą muffinki",
01:22
the program first parses its syntax, or grammatical structure,
21
82396
4654
program najpierw analizuje składnię albo strukturę gramatyczną,
01:27
by identifying the children as the subject,
22
87050
2537
rozpoznając "dzieci" jako podmiot,
01:29
and the rest of the sentence as the predicate
23
89587
2730
a resztę zdania jako orzeczenie,
01:32
consisting of a verb "eat,"
24
92317
2051
składające się z czasownika "jeść",
01:34
and a direct object "the muffins."
25
94368
3054
oraz dopełnienia bliższego "muffinki".
01:37
It then needs to recognize English morphology,
26
97422
2827
Potem musi rozpoznać angielską morfologię,
01:40
or how the language can be broken down into its smallest meaningful units,
27
100249
4432
czyli jak można rozbić język na najmniejsze elementy znaczeniowe,
01:44
such as the word muffin
28
104681
1443
takie jak słowo muffinka
01:46
and the suffix "s," used to indicate plural.
29
106124
3631
i "s", angielski sufiks liczby mnogiej.
01:49
Finally, it needs to understand the semantics,
30
109755
2694
Wreszcie musi zrozumieć semantykę,
01:52
what the different parts of the sentence actually mean.
31
112449
3729
czyli co właściwie znaczą poszczególne części zdania.
01:56
To translate this sentence properly,
32
116178
1896
Żeby przetłumaczyć to zdanie prawidłowo,
01:58
the program would refer to a different set of vocabulary and rules
33
118074
3908
program odniesie się do innego słownictwa oraz zasad gramatycznych
02:01
for each element of the target language.
34
121982
3184
dla każdego elementu w języku docelowym.
02:05
But this is where it gets tricky.
35
125166
1854
Tutaj sprawy zaczynają się komplikować.
02:07
The syntax of some languages allows words to be arranged in any order,
36
127020
4800
Składnia niektórych języków pozwala dowolnie zmieniać szyk zdania,
02:11
while in others, doing so could make the muffin eat the child.
37
131820
5134
a w innych po zmianie szyku okazałoby się, że muffinki jedzą dzieci.
02:16
Morphology can also pose a problem.
38
136954
2693
Morfologia też może stanowić problem.
02:19
Slovene distinguishes between two children and three or more
39
139647
3596
Słoweński rozróżnia między dwójką a trójką i więcej dzieci
02:23
using a dual suffix absent in many other languages,
40
143243
3854
za pomocą sufiksu liczby podwójnej, nieobecnej w wielu językach.
02:27
while Russian's lack of definite articles might leave you wondering
41
147097
3435
W rosyjskim brak przedimków określonych
02:30
whether the children are eating some particular muffins,
42
150532
3043
powoduje, że nie wiemy, czy dzieci jedzą konkretne muffinki,
02:33
or just eat muffins in general.
43
153575
3144
czy jadają je w ogóle.
02:36
Finally, even when the semantics are technically correct,
44
156719
2989
Wreszcie, nawet gdy znaczenie jest technicznie poprawne,
02:39
the program might miss their finer points,
45
159708
3049
program może przeoczyć drobne różnice znaczeniowe,
02:42
such as whether the children "mangiano" the muffins,
46
162757
3052
jak to, czy dzieci "jedzą" muffinki,
02:45
or "divorano" them.
47
165809
1985
czy je "pożerają".
02:47
Another method is statistical machine translation,
48
167794
3764
Inną metodą jest statystyczne tłumaczenie maszynowe,
02:51
which analyzes a database of books, articles, and documents
49
171558
4204
czyli analiza bazy danych z książkami, artykułami i dokumentami,
02:55
that have already been translated by humans.
50
175762
3726
które wcześniej zostały przetłumaczone przez człowieka.
02:59
By finding matches between source and translated text
51
179488
3471
Wyszukując dopasowania między źródłem a przetłumaczonym tekstem,
03:02
that are unlikely to occur by chance,
52
182959
2434
które raczej nie pojawiają się przez przypadek,
03:05
the program can identify corresponding phrases and patterns,
53
185393
3952
program może rozpoznać odpowiadające sobie frazy i wzory
03:09
and use them for future translations.
54
189345
3084
i wykorzystać je potem w tłumaczeniach.
03:12
However, the quality of this type of translation
55
192429
2540
Jednak jakość takiego tłumaczenia
03:14
depends on the size of the initial database
56
194969
2721
zależy od wielkości bazy danych
03:17
and the availability of samples for certain languages
57
197690
3667
oraz dostępności próbek dla poszczególnych języków
03:21
or styles of writing.
58
201357
2026
lub stylów pisania.
03:23
The difficulty that computers have with the exceptions, irregularities
59
203383
3757
Problemy, jakie komputery mają z wyjątkami, nieregularnościami
03:27
and shades of meaning that seem to come instinctively to humans
60
207140
3854
i odcieniami znaczeniowymi zrozumiałymi tylko dla człowieka,
03:30
has led some researchers to believe that our understanding of language
61
210994
4051
doprowadziły pewnych badaczy do wniosku, że rozumienie przez nas języka
03:35
is a unique product of our biological brain structure.
62
215045
4206
jest wytworem biologicznej struktury naszego mózgu.
03:39
In fact, one of the most famous fictional universal translators,
63
219251
3850
Jeden z najbardziej znanych fikcyjnych uniwersalnych translatorów,
03:43
the Babel fish from "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
64
223101
3338
Ryba Babel z "Autostopem przez galaktykę",
03:46
is not a machine at all but a small creature
65
226439
3287
nie jest maszyną, ale stworzonkiem,
03:49
that translates the brain waves and nerve signals of sentient species
66
229726
4484
które tłumaczy fale mózgowe i sygnały nerwowe czujących istot
03:54
through a form of telepathy.
67
234210
2795
za pomocą telepatii.
03:57
For now, learning a language the old fashioned way
68
237005
2721
Na razie nauka języków w tradycyjny sposób
03:59
will still give you better results than any currently available computer program.
69
239726
5380
wciąż da nam lepsze wyniki niż jakikolwiek dostępny program.
04:05
But this is no easy task,
70
245106
1643
To niełatwe zadanie,
04:06
and the sheer number of languages in the world,
71
246749
2265
a ogromna ilość języków na świecie
04:09
as well as the increasing interaction between the people who speak them,
72
249014
3975
i coraz więcej interakcji między ich użytkownikami
04:12
will only continue to spur greater advances in automatic translation.
73
252989
5015
pozostanie bodźcem do dalszego rozwoju tłumaczenia automatycznego.
04:18
Perhaps by the time we encounter intergalactic life forms,
74
258004
3405
Być może do czasu, gdy spotkamy obcych z innych galaktyk,
04:21
we'll be able to communicate with them through a tiny gizmo,
75
261409
3251
będziemy mogli porozmawiać z nimi za pomocą maleńkiego gadżetu,
04:24
or we might have to start compiling that dictionary, after all.
76
264660
4366
a może będziemy musieli i tak sporządzić słownik.
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7