L’utilizzo del traduttore automatico è una frontiera.

Una frontiera tra l’esattezza lessicale che viene richiesta dal buon traduttore nelle scuole di linguistica odierne, e dall’altro lato la necessaria contestualizzazione del materiale tradotto.

Traduttore automatico

E’ evidente che tra le due sia più difficile raggiungere la seconda, per un traduttore automatico. Per quanto riguarda la prima, le regole grammaticali impostate dai programmatori come ferree consentiranno un minore margine di errore. Va detto che la varietà che la mente di un traduttore consente, e tutte le sfumature di un termine, di un’immagine, forse non saranno immagazzinate in quella macchina specifica. Però vorrei dire che quando lessi alcune poesie di Baudelaire, masticando un po’ meglio il francese di quanto io faccia ora, mi trovai in disaccordo con alcune delle traduzioni proposte.

Traditore

Il traduttore traditore è una figura che di per sé ricompare in alcuni ambienti nella storia della letteratura. Tradire è già passare da una lingua a un’altra, perché il retaggio culturale e regionale che un autore imprime al proprio testo sono variabili. Variabile è anche e già la percezione che un lettore se ne fa, a seconda della propria percezione linguistica.

Certo, non vogliamo sfociare nel relativismo più scevro, ma per capirci, qualche problema con la traduzione c’è sempre stato, ed è sempre stato percepito. Ma come si insegna, dunqeu, questo contesto alle macchine?

Il contesto spiegato alle macchine

Il contesto in cui calare un sintagma è inserito grazie a processi di machine learning nella cui complessità non saprei addentrarmi. Quel poco che mi pare di aver capito è che alla macchina viene insegnato “come imparare”. ovvero, le viene sottoposta una quantità di dati sempre variabili, e quello che dovrà apprendere sarà come scremare le casistiche.

Quello che fanno “manualmente” i linguisti che studiano un corpus, la macchina lo eseguirà grazie alla propria abilità di calcolo.

Nella prossima puntata vedremo meglio quest’ultimo punto.