Мы — переводчики - Дмитрий Анатольевич Жуков

и сказал, что он разработал новый способ дешифровки. Он попросил П. составить шифрованный текст, на котором можно было бы испытать этот метод. П. написал по-турецки небольшой текст и упростил его, заменив турецкие буквы ç, g, l, ö, ş, и ü на c, g, i, о, s и u. Потом зашифровал текст, превратив его в колонку пятизначных чисел. Уже на следующий день друг принес ему текст, сказав при этом, что, очевидно, ничего не вышло. Но, добавил он, если получившийся ряд букв расчленить на слова и исправить некоторые буквы, то получится текст, похожий на турецкий.

Самое интересное, что друг П. не знал ни турецкого языка, ни того, что текст был написан по-турецки.

Постараемся теперь проследить дальнейший ход мыслей Уоррена Уивера. Люди в разных концах света создавали и развивали свои языки в общем при сходных условиях и сходным путем. Лексика (слова) и грамматика у всех языков разные, а вот логический строй, по-видимому, сходен, то есть мыслят люди, говорящие на разных языках, по одинаковым логическим законам. Это делает возможной дешифровку текстов людьми, — не знающими языка, но разбирающимися в логических закономерностях.

Все это убеждало Уивера, что формально машинный перевод осуществим. Сомневался он в одном: будет ли такой перевод литературным? «Люди, чувствующие все красоты русского языка, — писал Уивер, — говорят, что совершенно бесполезно пытаться перевести стихи Пушкина на какой-нибудь другой язык — этого не сможет сделать не только вычислительная машина, но и самый способный поэт, владеющий обоими языками».

И он был уже согласен на малое. «Не очаровывать или услаждать, не стремиться к красоте или изяществу, а приносить большую пользу в повседневной работе, делать доступным основное содержание документов[2] (разрядка моя. — Д. Ж.), написанных на языках, не известных читателю».

* * *

Уоррену Уиверу в то время было трудно представить, как быстро разовьются «способности» электронных машин.

А пока он нашел единомышленника — доктора Эндрю Бута, который в отделении профессора Джона Бернала в Биркбекском колледже Лондонского университета занимался проектированием и конструированием вычислительных машин. В 1948 году Уивер посетил Бута в Лондоне и с восхищением следил за его первыми попытками изучить проблему создания автоматического словаря. Словарь этот давал еще только по одному значению всех слов подряд, что, конечно, не было переводом в нашем понимании этого слова.

В письме слово — это ряд букв, отделенных от других букв пробелами или знаками препинания. Так мы выделяем слово. Значит, по этим же признакам его может выделить и машина.

А как осуществляется перевод слова, как находится его эквивалент в другом языке? Предположим сначала, что слово однозначно, и представим себе упрощенно работу некоего абстрактного автоматического словаря.

Как поступаем мы? Нам кажется, что, встретив английское слово, мы просто отыскиваем в своей памяти его русский эквивалент.

Значит, если мы поместим в «память» машины словарь, то, сопоставляя встреченное слово поочередно со всеми словами английского словаря и получая ответы «нет», мы в конце концов дойдем до полного совпадения всех букв и получим ответ «да». Против каждого слова в словаре стоит какое-нибудь число, обозначающее место эквивалента этого слова в русском словаре. Теперь легко найти его и вставить в русский текст.

Только машинный словарь построен не совсем привычно. Для того чтобы облегчить поиск нужного слова, он иногда строится сначала не по алфавиту, а по числу букв в каждом слове. В нем сгруппировались слова однобуквенные, двухбуквенные и т. д. А уже в каждой группе слова стоят по алфавиту.

Это делается для того, чтобы сократить время, которое затрачивает машина на поиск нужного слова. Ведь ей пришлось бы делать большое число сравнений, чтобы найти нужное слово.

Предположим, мы ввели в машину английское слово «and». Первый вопрос, который задается по программе, на русском языке прозвучал бы так: «В этом слове одна буква?» — «Нет», — ответила бы машина. «В этом слове две буквы?» — «Нет». — «В этом слове три буквы?» — «Да», — ответила бы машина. «Является ли первая буква слова буквой «а»?» — последовал бы вопрос. — «Да». — «Является ли вторая буква слова буквой «b»?» — «Нет»...

Вы уже, наверно, догадались, что в конце концов машина отыщет в своей памяти слово «and» и прочтет запечатленный рядом адрес русского эквивалента этого слова. По адресу в русском словаре легко отыщется союз «и». Другое дело, что «and» можно перевести как «а» и даже как «но». Это уже проблема многозначности...

Проделываем ли мы все эти операции, когда переводим сами? Когда мы еще только начинаем учиться, последовательность многих из этих действий заметна. Но потом совокупность признаков слова анализируется в нашем мозгу уже так быстро, что в нашей памяти всплывает сразу готовый эквивалент, а промежуточные операции как бы совсем исчезают.

Кстати, машина произведет все эти действия, описание которых заняло у нас столько места на бумаге, в тысячи раз быстрее, чем человек, вспоминающий знакомое слово. Не надо забывать, что машины производили уже миллион логических действий в секунду.

Но вернемся к Уиверу, которого мы оставили в лаборатории вычислительных машин Бута. Здесь он познакомился с работой доктора Риченса, который был помощником начальника Бюро выведения растений и генетики. Риченс много занимался вопросами реферирования материалов и так же, как Бут, заинтересовал — ся проблемой машинного перевода.

Нетрудно заметить, что в нашем повествовании еще не встречались имена профессиональных лингвистов и переводчиков. Язык — достояние людей любой науки. Ученым приходится читать много информации на других языках и даже переводить. Из знания техники, логики и языка родилась мысль о создании машины-переводчика. Лингвисты же, круг интересов которых был ограничен только языковыми проблемами, просто не могли выйти за рамки своей науки.

Доктор Риченс, как и Бут, еще не занимался многозначностью и порядком слов, идиомами и т. д., но уже пришел к мысли, что машина может сама отчасти разбираться в грамматике.

Так, в автоматическом словаре Бута были записаны основы слов. Например, «бег». Но в тексте встретилось русское слово «бегущий». Такого слова в «памяти» машины нет. Она отбрасывает по одной букве с конца слова «бегущий» и сравнивает остаток со словами в своей «памяти». «Бегущий», «бегущ», «бегу», «бег». Такое слово есть. Тогда машина находит в грамматическом приложении к словарю остальную часть слова («ущий»). А там уже заранее стоят грамматические примечания