Conoscere più lingue la ritengo una cosa meravigliosa. Aiuta a viaggiare, lavorare, stringere nuove amicizie, capire culture diverse dal paese d’origine e, perché no, cambiare vita se lo si desidera. Non è un percorso senza “sofferenze”: bisogna andare in modo graduale, studiare tanto, fare esercizio. Tendenzialmente prima si inizia, non solo a livello di età ma anche di percorso accademico, e più l’apprendimento risulta rapido ed efficiente. In casi di necessità, se non conosciamo una determinata lingua affidarsi a un traduttore online è una soluzione adeguata almeno per capire il contesto base. Pensarlo come alternativa completa a una traduzione umana non è ancora possibile: gli errori e le interpretazioni scorrette si sprecano, crescendo insieme alla complessità del testo tradotto. Negli ultimi anni sono stati fatti comunque molti passi avanti, con Google Traduttore tra i servizi di punta nel settore. L’azienda di Mountain View ha annunciato nelle scorse ore la prossima importante evoluzione, volta a renderlo sempre più vicino ai risultati di un professionista in carne ed ossa.

Pur sottoposto a svariati aggiornamenti e con la possibilità per gli utenti di proporre traduzioni più pertinenti, sinora l’algoritmo adottato è rimasto quello basato sulla traduzione per frasi: nel caso specifico la frase non è intesa per forza nella sua canonica costruzione grammaticale ma più come un gruppo di parole il cui legame tra loro viene rilevato in modo statistico, verificando corrispondenze nei database interni per le due lingue (quella di partenza e quella finale di traduzione). L’utilizzo di metodi statistici porta buoni risultati in termini di velocità del servizio ma sacrificando precisione e correttezza del prodotto testuale finito. Google ha perciò lavorato sulla migliore via possibile per far compiere al suo Traduttore il salto di qualità, ovvero renderlo in grado di elaborare davvero la traduzione e non solamente comporla. È qui che interviene la rete neurale artificiale: il funzionamento per sommi capi replica quello dei neuroni umani, con nodi tra loro interconnessi e in continua attività. Oltre ad essere più flessibile a cambiamenti nel tempo e ridurre sensibilmente i limiti conseguenti dall’uso statistico di banche dati precompilate, questo metodo opera in maniera coerente sull’intero blocco di testo senza necessità di spezzettarlo in frasi artificiali. Il risultato si può vedere nel confronto sottostante:

Se la traduzione da cinese a inglese basata sul metodo per frasi permette solo di capire il contesto di fondo, quella su rete neurale restituisce un quadro più chiaro e strutturato, avvicinandosi maggiormente all’operato umano. Su altri scambi di lingua, come da inglese a francese o viceversa, gli effetti sono anche migliori: Google ha stimato una riduzione degli errori più comuni fino all’85% in certi casi. Nonostante ciò, la strada da percorrere rimane lunga. Allo stato attuale il metodo neurale è adottato nella versione pubblica del Traduttore solo per il passaggio cinese-inglese, mentre per le altre combinazioni occorrerà attendere. Inoltre il cervello artificiale rimane per rendimento parecchio inferiore rispetto al suo corrispondente e ispiratore naturale. Ciò comunque non sminuisce l’importante traguardo raggiunto, che nei prossimi tempi faciliterà molto la consultazione da parte di noi utenti di siti o documenti in lingue che non padroneggiamo.