אביעד ברטובחברות רבות הודיעו כי הם "שולטות" בתרגום מכונה בשנים האחרונות, עד כי מתייחסים לעצם הרעיון בספקנות – ומתוך סיבה טובה! מכונות לא יכולות לתרגם היטב כמו בני אדם. טענה נועזת, אבל כזאת שעומדת בתוקפה כאשר משווים תרגומים שבוצעו על ידי השניים.
כאשר תרגום המכונה המקורי יוצר בשנות החמישים, בעקבות הניסוי של ג'ורג'טאון, המומחים המובילים בתחום המתפתח הזה האמינו כי יעברו בין שלוש לחמש שנים עד שתרגום מכונה ישווה באיכותו לתרגום האנושי. עם זאת, לאחר תרגום מכונה מוצלח של 60 משפטים בערך מרוסית לאנגלית ב-1954, המטרה של השגת תרגום מכונה מושלם הוכחה עד כה כבלתי ניתנת להשגה.
זה לא לשם הרצון לנסות. אינספור דולרים הושקעו בקונספט, כאשר כולם החל מחברות היי-טק גדולות וכלה בחברות סטארט-אפ חדשניות מבקשים להיות הראשונים לייצר תרגום מכונה מדויק באמת.
רשתות עצביות ולמידה מעמיקה בהחלט קירבו אותנו בשנים האחרונות. מיקרוסופט הודיעה בשמחה לאחרונה כי הגיעה לשוויון אנושי על מדגם של 2,000 משפטים שנלקחו מעיתונים מקוונים. עם זאת, אף אחד לא באמת שולט בתרגום מכונה מושלם.
גם עניינים לשוניים אינם הסוגיה היחידה. אם/כאשר מכונות יהיו מסוגלות לתרגם באופן אמין ומתאים כמו שבני אדם יכולים, עם הניואנס והתחכום שבני האדם מביאים אל היצירה, לוקליזציה עדיין תהיה סוגיה.
לוקליזציה כרוכה ביישום ידע מומחה על תוכן המסמך על מנת להבטיח שהוא מתאים לקהל היעד. התהליך מביא בחשבון כל דבר, החל מאירועים היסטוריים וכלה באמונות דתיות, כמו גם שיקולים תרבותיים. מומחי לוקליזציה מקצועיים צוברים ידע כזה כחלק מהחינוך שלהם ומהעבודה שעליה הם מתחייבים. הטלת משימת איסוף ידע כזה על מכונה היא דבר אחד, אך לבקש ממנה ליישם את הידע הזה באופן אוהד למסמך מתורגם זה כבר עניין אחר – וכזה שעשוי להיות קשה לפיצוח כמו תרגום מכונה.
יש גם סוגיות כשמדובר בהטלת משימת תרגום מסמכים כגון קובצי אודיו ווידאו על מכונות. תרגום וידאו מתחיל בדרך כלל עם תמלול של הקובץ. לצפות ממחשב לבצע משימה כזו במדויק, ולאחר מכן להפיק תרגום ללא רבב, עם חותם זמן, תרגום מושלם עם סימון של כל הסוגיות שעלולות להיחשב רגישות מבחינה תרבותית, סביר להניח שזה לא יקרה בעשור הקרוב!
כל זה מוסיף עוד לצורך המתמשך במיומנות של מתרגמים אנושיים – אז אם יש לך צורך בתרגום עסקי, אל תשאיר את זה למכונות!