Snaha o vytvoření kvalitního mechanického překladače trvá již více než 60 let. Od svých počátků v 50 letech vývojáři rozhodně pokročili.
Počínaje základními substitučními překlady, kdy se slova ve větách překládala jednotlivě, po dnešní nejmodernější neurální mechanické překlady, které vychází z miliónů interakcí na síti.
První automatizovaný překladač poskládala skupina programátorů v lednu roku 1954 na půdě americké George Town univerzity. Jednalo se experimentální projekt, jehož cílem bylo přetlumočit 60 ruských vět do angličtiny.
![](https://rfapi.digicon.cz/img/logo/rf-hobby.cz.small.jpg)
Jejich překladač byl ovšem velmi primitivní přístroj. Obsahoval pouze 250 slov a ve výsledku převedl pouze 49 vybraných vět, především z tématiky organické chemie.
Přestože experiment v George Town byl docela úspěšný, řada lingvistů označila automatizované překlady za příliš nepřesné a nákladné. Vývoj se tedy, alespoň v Americe, vydal na příštích 10 let cestou elektronických slovníků a dalších pomůcek pro tlumočníky.
S příchodem moderní informačních technologií a mikroprocesorů začínají být automatické překlady opět velmi zajímavé téma a vznikají tak první statistické mechanické překladače.
Statistika je sice nuda, dokáže však celkem dobře překládat
Statistické mechanické překlady, které ještě stále částečně využívají Google i Microsoft, již nepracují pouze ze slovníkovou zásobou, jak tomu bylo u substitučních překladů, ale mají k dispozici doslova tisíce stránek záznamů, se kterými mohou pracovat.
V těchto ukázkových textech pak vyhledávají vzory a snaží se najít paralely mezi jednotlivými jazyky.
Zdrojem dat se pak pro tento proces staly především směrnice vydané OSN, Evropskou Unií a dokonce také bible. Právě tyto materiály jsou totiž jedny z nejpřekládanějších tiskovin do mnoha světových jazyků.
Jak dobře fungují statistické programy, si můžeme jednoduše ukázat na vybraných překladech do angličtiny. Použijeme pak 3 v současnosti asi nejpokročilejší překladače:
Google, Microsoft a SDL FreeTranslation. Pro překlad jsme zvolili jednoduchou větu:
Soused Sodovka skladoval ve stodole jen kajak a kousek lana
Zde si můžete prohlédnout výsledky:
SDL – FreeTranslation
Microsoft
Neurální mechanický překlad
Jak si můžete všimnout, i tak jednoduché věty mají do dokonalosti daleko. Je to způsobeno tím, že podkladové materiály, jako směrnice o množství CO2 vydané Evropskou komisí v roce 1996, prostě nezmiňují souseda Sodovku, který se chystá v létě na vodu.
![](https://rfapi.digicon.cz/img/logo/rf-hobby.cz.small.jpg)
Na stejný problém pak naráží například odborné překlady, s věcmi jako idiomy nebo přísloví, si pak statistické překladače nedokáží poradit vůbec.
Pracovníci Googlu si toho jsou poměrně dobře vědomi a v roce 2016 vypustili do světa zatím nejvyspělejší verzi – neurální mechanický překladač.
Ten využívá vyšší počet parametrů a nepracuje již na modelu řazení slov jako statistický, ale snaží se převádět věty jako celek podle významu a kontextu. Výsledkem jsou pak překlady, které jsou podobné běžné řeči.
Na neurální překlady do a z češtiny si ještě nicméně nějaký čas počkáme. V současnosti je rozhraní nasazeno pouze na angličtinu, francouzštinu, němčinu španělštinu portugalštinu, čínštinu, japonštinu, korejštinu a turečtinu.