Poza tym, maszyna nie będzie sobie wybierać najbardziej pasującego do kontekstu słowa i przetłumaczy tak jak GT :-)
Citation needed. Jeśli dobrze kojarzę, GT powoli zaczyna starać się rozróżniać kontekst na podstawie sąsiednich słów. Trwają też próby tworzenia programów/maszyn uczących się języka, łącznie z kontekstem. Jasne, ciężko sobie wyobrazić maszynę posługującą się językiem tak sprawnie jak człowiek (szczególnie, że to wymaga jakiegoś zmysłu estetyki, który pozwala na ciekawsze słowotwórstwo i wybór między różnymi sposobami przekazania tego samego), ale jednak w przyszłości jakość takiego tłumaczenia będzie się znacznie poprawiać. GT w porównaniu z programami tłumaczącymi sprzed nastu lat radzi sobie całkiem nieźle.
I o ile nie potrafię sobie wyobrazić możliwości zaprogramowania takiego ludzkiego zmysłu estetyki językowej, to również nie potrafię podać argumentów, czemu miałoby to być niemożliwe, więc może kiedyś uda się stworzyć maszynę posługującą się naturalnie językiem?
Największe trudności z podstawowym posługiwaniem się językiem póki co są, zdaje mi się, dwie:
1. Język ewoluuje, tłumacz musi umieć nadążać za zmianami, musi umieć się uczyć i domyślać.
2. Programy komputerowe nie doznają świata w żaden sposób, nie mają pojęcia o czym jakikolwiek tekst mówi. Uczący się robot miałby łatwiej – mógłby zauważyć, że piłka jest okrągła, na tyle mała, że da się ją podnieść, odbija się od podłogi, może występować w różnych kolorach itd.
Obie załatwia odpowiedni algorytm nauki i ogromna baza danych. Algorytmy nauki powoli powstają, ale wciąż nie są w stanie uwzględnić wszystkiego, co potrzebne, oraz wynikowa baza danych byłaby na tyle duża, że współcześnie nie bardzo mamy jak ją zapisać. Stąd trudności z nauczeniem maszyny choćby jednego języka, do tłumaczenia potrzeba przynajmniej dwóch.
Ale nie jest to niemożliwe.
