CC BY
42
Вестник Московского университета. Серия 22. Теория перевода. 2021. № 2
УДК 81.255. 2/322.4 Е.Ю. Куницына,
доктор филологических наук, профессор кафедры перевода и переводоведения Института филологии, иностранных языков и медиакоммуникации Иркутского государственного университета. 664003, Сибирский федеральный округ, Иркутская область, г. Иркутск, ул . Карла Маркса, д . 1; e-mail: kunitsynae@yandex. ru
Е.А. Вебер,
кандидат филологических наук, доцент кафедры перевода и переводоведения Института филологии, иностранных языков и медиакоммуникации Иркутского государственного университета. 664003, Сибирский федеральный округ, Иркутская область, г. Иркутск, ул . Карла Маркса, д . 1; e-mail: elenaweber. islu@mail. ru
шекспир и искусственный интеллект:
перспективы цифрового художественного перевода
Статья посвящена тому, что, очевидно, претендует на терминологическое обозначение «цифровой художественный перевод». В центре нашего внимания два культовых монолога шекспировского Гамлета в нескольких версиях цифрового перевода, в том числе на основе нейронных сетей Проведённый нами эксперимент с использованием разных платформ, «движков» и полученные результаты позволяют утверждать, что понятие «цифровой художественный перевод» реализует значение указания исключительно на объект / сферу перевода; подразумеваемая же «художественным переводом» эстетика, аксиологика — сохранение в переводе фасцинации подлинника, его художественной ценности — эта задача оборачивается для цифры незадачей . Время (по мере совершенствования искусственного интеллекта) покажет, получит цифровой художественный перевод статус термина в его «драгоценной двусмысленности» или, к счастью (?), останется оксюмороном.
Ключевые слова: художественный перевод, искусственный интеллект, цифровой / машинный перевод, нейронные сети, игра, очарование.
Bless thee, Bottom! bless thee! thou art translated!
(W Shakespeare, MND1, III, 1)
Благослави тебя господь, Дно! благослави тебя господь, ты переведён!
(Яндекс Переводчик) Благослави тебя, Нижний! благослави тебя, ты переведён!
(Google Переводчик)
Время, в которое мы живём, — это время, когда стало возможным проводить компьютерные операции в любом месте, из любой точки (ubiquitous computing [Greenfield, 2006; Cronin, 2010]), когда персональным помощником располагает не только босс — им может обзавестись любой человек, как, например, в случае с умным облачным помощником Siri (Apple); это время, когда жизнь человека стала неотделимой от технологий, а точнее, пронизанной ими . Появился даже соответствующий неологизм — everyware (everywhere + -ware / software), предложенный А . Гринфилдом [Greenfield, 2006]. Этот термин послужил названием одной из глав книги М . Кронина «Перевод в цифровую эпоху» [Cronin, 2012]2 . Хождение получил сегодня термин М . Дуэйи digital humanism — цифровой (ср . дигитальный3) гуманизм [Doueihi, 2011], знаменующий собой новый этап в истории человечества, которому жизненно необходимо уметь работать с крупными массивами данных Век информации, «дигитальный век», это одновременно век перевода [Cronin, 2012]. Сама наука о переводе также претерпевает перемены: на смену лингвистической парадигме 1960-1970-х годов приходит культурная парадигма 1980-1990-х годов, за которой в нулевые годы двадцать первого столетия последует парадигма технологическая [Cronin, 2010]. Технологии становятся, в терминах М . Маклюэна, «расширениями человека» [Маклюэн, 2003], а, по аналогии со знаменитой максимой М . Хайдеггера «Язык есть дом бытия» [Хайдеггер, 1997: 192], сегодня, судя по всему, можно добавить «Технологии есть дом бытия» (ср everyware)
В статье нам хотелось бы поделиться наблюдениями и размышлениями о том, что, очевидно, претендует на терминологическое
1 A Midsummer Night's Dream . Act III, scene 1. Ср . : Спаси тебя бог, Основа, спаси тебя бог! Ты стал оборотнем! (пер . Т. Щепкиной-Куперник) [Шекспир, 2001: 490].
2 См . тж. монографии последних полутора лет: Translation in the Digital Age: Translation 4. 0 [2020] и When Translation Goes Digital: Case Studies and Critical Reflections [2021].
3 Выбор русского соответствия английскому термину является предметом полемики (см . , напр . , [Гусейнов, 2016]).
обозначение «цифровой художественный перевод» . Интерес представляет, каковы возможности и перспективы цифры в переводе художественной литературы . Сегодня по просторам Интернета курсируют «нечеловеческие» переводы литературных произведений или их фрагментов, в том числе, в рамках публицистических и научных статей . Цифровой, машинный перевод художественной литературы уверенно обозначил своё место в переводоведческой повестке (см . [Besacier, Schwartz, 2015; Constantine, 2019; Cullen, 2020; Ghazvininejad et al ., 2018; Large, 2018; Matusov, 2019]) . Отдельно следует заметить, что исследователей уже давно занимает проблема перевода «дигитальной» литературы, поэзии (ср . сетература, кибература) (см . , напр . , [Di Rosario, Borras, 2012; Marecki, Montfort, 2017]) . В центре нашего внимания — перевод классической во всех смыслах этого слова художественной литературы . Мы обратимся к Шекспиру, в частности двум культовым монологам Гамлета "To be or not to be" (Hamlet, III, 1) и "What a piece of work is man!" (Hamlet, II, 2) и посмотрим, по силам ли он искусственному интеллекту (далее — ИИ) В качестве эксперимента мы испытали 8 движков МП: DeepL API, Google, Yandex Free, Yandex (платный), Microsoft Translator, Google Neural Machine Translation, Amazon Translate (частично) и PROMT. Первые пять МП относятся к группе движков на основе статистического анализа (Statistical Machine Translation), два — нейронных сетей (Google Neural Machine Translation, Amazon Translate), последний — к гибридным МП
Статистический машинный перевод (SMT, СМП), в отличие от МП на основе правил (RBMT) и примеров (EBMT), способен сравнивать текст с имеющимися переводами и генерировать новый перевод, используя соответствующие статистические модели . Машинные переводчики, работа которых основана на статистическом анализе, задействуют обширный двуязычный корпус В ходе выполнения перевода машина соотносит переводимое сочетание знаков с базой межъязыковых соответствий и при наличии совпадений заданной частотности, выбирает «нужное» . Качество (точность) перевода в таком типе движков МП зависит от объёма словаря или базы данных, а также её правильного дизайна, при этом МП спроектирован как самообучающаяся система. Это означает постоянное накопление соответствий и улучшение показателей качества выбора из их числа с каждым новым переведённым в системе текстом . Наиболее известным и популярным из числа «киберпереводчиков» нового поколения СМП считается Google Translate, конкуренцию которому составит Microsoft Translator. В 2016-17 гг. Гугл сделает новый
шаг на пути модернизации . Использование сложного механизма рекуррентных нейронных сетей (NMT, НМП) позволяет машине переводить целые предложения с учётом ближайшего окружения, контекста (см . [Руков, 2018; Гладков, 2020; Large, 2018]), делая, таким образом, данный алгоритм функционально сопоставимым с действиями переводчика-человека (ср . Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation [Wu et al. , 2016; Le, Schuster, 2016], подчёркнуто нами — Е.К., Е.В. ) . Исследователи отмечают, что количество ошибок в нейронном машинном переводе сократилось на 60 процентов по сравнению со статистическим МП, более того, он превосходит последний по скорости [Cullen, 2020].
PROMT относится к так называемым гибридным переводчикам (Hybrid MT) Помимо применения статистического анализа он задействует сложные системы грамматического анализа (Rule-based systems) . Создавая подобные системы обработки текста, разработчики прописывают алгоритмы перевода, соответствующие семантическим, морфологическим и синтаксическим закономерностям конкретной пары языков . Благодаря такому подходу, текст оригинала на начальной стадии обрабатывается и распознается встроенными алгоритмами, а затем, согласно точно прописанной связи языковых структур, восстанавливается на другом языке в соответствии с его правилами . Благодаря использованию статистического анализа (а с 2019 г. PROMT использует также технологию нейронных сетей) в сочетании с системами грамматического анализа гибридные системы МП реже ошибаются, демонстрируют более гибкий подход к поиску переводческого решения, они запрограммированы выполнять и более сложные переводческие трансформации, например, с учётом принципов актуального членения предложения изменять заданный оригиналом порядок слов
Начнём не с главного, но существенного . Внимание обращает на себя форматирование текста перевода При работе в переводческой платформе часто обнаруживаются сбои форматирования, демонстрирующие, что машина некорректно считывает знаки заглавных букв, межстрочные интервалы, пробелы между словами, что становится причиной неверного перевода слова или словосочетания Машина не в состоянии корректно расставить пробелы между словами, иногда появляются несуществующие в оригинале знаки препинания, кавычки и т. д . Проблема некорректного форматирования в том или ином виде типична для всех использованных МП
Разработчики Google NMT признают, что нейронная сеть не совершенна, она делает ошибки, которых не сделал бы человек; это касается, например, перевода имён собственных, редких слов, терминов; машина допускает пропуски [Le, Schuster, 2016]. Этим грешат все механизмы, что подтверждает и наш эксперимент Проблемой перевода художественного текста, выполненного при помощи указанных движков-механизмов, является обилие грамматических, лексических, стилистических ошибок, в том числе с нарушением направления категоризации и норм сочетаемости, ошибок регистра, одним словом, общая нестабильность и в целом низкое качество перевода . Так, Яндекс перевёл имя Hamlet нарицательным деревушка, а слово bourn (The undiscover'd country from whose bourn No traveller returns), напротив, прочитал как имя собственное и перевёл Борно, приписав его путешественнику, который, к тому же, возвращается (вместо не возвращается) из неизведанной страны . Грубую семантическую ошибку допускает Google NMT при переводе the slings and arrows of outrageous fortune: (пращи и стрелы) безумной удачи, превращая тем самым драму в пародию . Удача, на сей раз, возмутительная — выбор Яндекса. Ay, there's the rub — Вот в чем трудность (пер . М . Лозинского) — получает в переводах самые разные «соответствия»: от трения (DeepL) и протирания (Google) до руба (?) (Microsoft) и тряпки (ай, там тряпка — PROMT), и только у Google NMT и Yandex фраза переведена как вот и загвоздка и да, вот в чем загвоздка, соответственно . Однако, в большинстве версий, в том числе у нейросетей Google NMT и PROMT, междометие ay, отмеченное в словарях как устаревшее и поэтичное, используемое для выражения огорчения или сожаления [Webster; Collins], выходит по-русски неадекватным ай, выражающим испуг от неожиданности, боли, упрёк или порицание или, напротив, удивление, одобрение [Ожегов, 2012: 27]. Цифра едва справляется с передачей значений глаголов sleep и dream Так, в рефреном звучащих строках To die, to sleep; / To sleep:perchance to dream DeepL API вместо уснуть (навсегда, т. е . умереть) выдаёт полностью противоречащее художественному образу, смыслу поспать, аналогично переводит Microsoft Translator. Ни Яндексу, ни ПРОМТу решить эту семантическую задачу также не удалось — подвёл вид глагола: умирать (т ж спать) Лучше других этот концептуальный фрагмент «понимает» Google NMT: умереть, уснуть. Но этот механизм следом использует логически, семантически некорректное соответствие спать и спотыкается далее о глагол dream: Спать, возможно присниться (Гамлет хочет кому-то присниться?) Этот же глагол стал камнем преткновения
для ПРОМТа: Спать: перчанс, чтобы сниться. Здесь перед машиной возникает ещё одно препятствие — редкое слово, архаизмperchance. Использованные в Smartcat движки не переводят слова, не знакомые машине, они просто оставлены в тексте как чужеродные элементы . В отдельных случаях они транслитерируются (перчанс, о 'ер, бод-кином, фарделс (ср . т. ж. Фарделс и Фардели, которые Google NMT и PROMT пишут с заглавной буквы), бурна, оризонов; квайетус — Yandex, Google) . Вместе с тем, любопытно наблюдать, как эти слова используются в предложении — словоформы меняются согласно заложенным в программе правилам . Ср .: С голым бодкином?, страна, из бурна которой, у твоих оризонов, квайетуса. Приведём две занятные строки целиком: он сам мог бы сделать своего квайетуса / голым бодкином (Yandex) .
Ни одной машине, ни одному механизму решительно не пришлись по силам заключительные строки этого монолога Гамлета: Soft you now! / The fair Ophelia! Nymph, in thy orisons / Be all my sins remember'd . DeepL API и Microsoft Translator ошиблись при вычислении, и прекрасная Офелия предстаёт у переводчиков ярмаркой Офелией . Справедливой «увидел» Офелию Google Translate, а вот прекрасной возлюбленную героя верно «считали» Google NMT, PROMT и Yandex . Киберпереводчики, все без исключения, не сумели правильно прочитать Soft you now!, обращённые Гамлетом к самому себе и означающие Тише (см . перевод М . Лозинского) . Вместо этого получились абсурдные, нелепые вариации в лексических пределах Мягкий / мягко ты / вы теперь / сейчас. Выделяется DeepL API с успокойтесь, однако, и это решение семантически, прагматически и стилистически не является адекватным, феноменологически тождественным Редкое слово orisons получило целую палитру неправильных соответствий в русском МП Только Google Translate нашёл верное решение — молитвы, все остальные, включая нейронные сети, допустили ошибки: устья (Google NMT), оризонов (PROMT) (ср . орисонов (Yandex)), орхидеи привиделись DeepL API, озоны — Microsoft Translator. Другая трудность — тонкая семантика глагола remember и его русских соответствий помнить и помянуть (= вспомнить, упомянуть [Там же: 455]) . Машинные переводчики не владеют этой разницей, более того, все версии используют глагол несовершенного вида. Наконец, общее нарушение логики и синтаксический хаос Приведём для сравнения два перевода полной фразы: Нимфа, в твоих устьях / Помни все мои грехи (Google NMT); Нимфа, у твоих оризонов / Будьте все мои грехи помнят (PROMT) .
В заключение этой части анализа хотелось бы обратить внимание на два момента Первый: перевод знаменитого гамлетовского
вопроса у шести версий МП получился верным и почти идентичным: Быть или не быть — вот в чем вопрос (с расхождениями в пунктуации (запятые, тире)). Это объясняется тем, что в базах данных машинных переводчиков данное выражение, точнее, последовательность знаков, является часто цитируемым устойчивым сочетанием слов с уже прочно закрепившимся однозначным вариантом перевода (ср . прецеденты) . Тем не менее, один киберпере-водчик — Microsoft Translator — допускает ошибку: начинающуюся инфинитивом to be фразу машина принимает за придаточное и переводит с добавлением союза: Чтобы быть, или не быть: это вопрос. Второй: единство, подобное тому, что обнаруживает перевод первых строк монолога, оказалось характерным и для перевода строчки ближе к концу — Thus conscience does make cowards of us all — здесь с вариациями в тема-рематической организации предложения решения разных систем МП также совпали: Таким образом, совесть делает всех нас трусами (DeepL API, Google NMT, PROMT) vs . Таким образом, совесть делает трусами всех нас (Yandex, Google Translate, Microsoft Translator) . Очевидно, и в этом случае срабатывает алгоритм извлечения прецедента
В качестве наглядной иллюстрации приводим таблицу с полным текстом оригинала и переводами, выполненными нейросетевой и гибридной системами:
W. Shakespeare (III, 1)
To be, or not to be, — that is the question: — Whether 'tis nobler in the mind to suffer The slings and arrows of outrageous fortune, Or to take arms against a sea of troubles,
And by opposing end them? — To die, — to sleep, — No more; and by a sleep to say we end The heart-ache and the thousand natural shocks That flesh is heir to, — 'tis a consummation
Google Neural Machine Translation
Быть или не быть: вот в чем вопрос: что благороднее в уме — терпеть Пращи и стрелы безумной удачи,
Или взяться за оружие против моря бед
И, противодействуя, положить им конец? Умереть: спать; Больше не надо; И во сне сказать, что мы закончили Боль в сердце и тысяча природных потрясений Эта плоть наследница, это завершение
PROMT
Быть или не быть: вот в чем вопрос:
Будет ли это благороднее в уме страдать Стропы и стрелы возмутительного состояния, Или взять оружие против моря неприятностей,
И, выступая против, положить им конец? Умереть: спать;
Больше нет; и сном, чтобы сказать, что мы заканчиваем
Сердечная боль и тысяча природных потрясений Что плоть наследник, 'tis консуммация
Devoutly to be wish'd. To die, — to sleep; — To sleep! perchance to dream: — ay, there's the rub; For in that sleep of death what dreams may come When we have shuffled off this mortal coil, Искренне желать . Умереть, уснуть; Спать: возможно, присниться: ай, вот и загвоздка; Ибо в этом сне смерти могут быть сны Когда мы перетасуем эту смертельную катушку, Преданно быть желанным Умирать, спать; Спать: перчанс, чтобы сниться: ай, там тряпка; Ибо во сне смерти могут прийти сны Когда мы перетасовали эту смертную катушку,
Must give us pause: there's the respect That makes calamity of so long life; For who would bear the whips and scorns of time, The oppressor's wrong, the proud man's contumely, Должен дать нам паузу: есть уважение Это превращает такую долгую жизнь в беду; Ибо кто вынесет кнуты и презрение времени, Угнетатель неправ, гордый человек оскорблён, Должен дать нам паузу: есть уважение Это делает бедствием столь долгую жизнь; За то, кто будет нести хлысты и шалости времени, Угнетатель ошибается, гордый человек постоянно,
The pangs of despised love, the law's delay, The insolence of office and the spurns That patient merit of the unworthy takes, When he himself might his quietus make Муки презренной любви, промедление закона, Наглость офиса и отвержения Эта терпеливая заслуга недостойных берёт, Когда он сам может сделать Клыки презираемой любви, задержка закона, Дерзость офиса и пороки Это терпеливое достоинство недостойного принимает, Когда он сам может сделать свой тихий
With a bare bodkin? who would fardels bear, To grunt and sweat under a weary life, But that the dread of something after death, — The undiscover'd country from whose bourn С голым телом? кто будет нести Фарделс, Крякать и потеть под усталой жизнью, Но что страх чего-то после смерти, Неизведанная страна, с родины которой С голым бодкином? кто бы несли Фардели, Ворчать и потеть под утомлённой жизнью, Но что страх чего-то после смерти, Нераскрытая страна, из бурна которой
No traveller returns, — puzzles the will, And makes us rather bear those ills we have Than fly to others that we know not of? Thus conscience does make cowards of us all; Путешественник не возвращается, загадывает волю И заставляет нас скорее терпеть те болезни, которые у нас есть, Чем лететь к другим, о которых мы не знаем? Таким образом, совесть делает всех нас трусами; Ни один путешественник не возвращается, озадачивает волю И заставляет нас переносить те болезни, которые у нас есть Чем летать к другим, о которых мы не знаем? Таким образом, совесть делает всех нас трусами;
And thus the native hue of Resolution Is sicklied o'er with the pale cast of thought, And enterprises of great pith and moment With this regard, their currents turn awry, И таким образом родной оттенок разрешения Болен бледными мыслями, И предприятия великой сути и момента В связи с этим их токи сбиваются, И, таким образом, родной оттенок разрешения Больной о 'ер с бледным отливом мысли, И предприятия великой души и момента В связи с этим их течения разворачиваются наперекосяк,
And lose the name of action — Soft you now! The fair Ophelia — Nymph, in thy orisons Be all my sins remember'd И потерять название действия . — Мягко ты сейчас! Прекрасная Офелия! Нимфа, в твоих устьях Помни все мои грехи И потерять название действия . — Теперь ты мягкий! Прекрасная Офелия! Нимфа, у твоих оризонов Будьте все мои грехи помнят
Что касается прозаического монолога Гамлета (II, 2) с его знаменитым панегириком человеку-венцу творения, «венцу всего живущего» (пер . М . Лозинского), здесь ограничимся указанием на такое же низкое качество перевода, как и в случае с «Быть или не быть» . Единственным более-менее читабельным переводом оказался перевод, выполненный Яндексом, хотя так же далёкий от того, что можно было бы признать адекватным переводом (см ниже), редкие совпадения перевода отдельных единиц с переводом М Лозинского, например, How noble in reason! — Как благороден разумом! или, выше по тексту, sterile promontory — бесплодный мыс (пустынный мыс у Лозинского) — положения не спасают. Переводы платного и бесплатного сервисов Яндекса полностью идентичны . Остальные версии изобилуют самого разного рода ошибками . Ср . : отвергнутый все пользовательские упражнений; смотреть вам, этот храбрый о» erhanging тверди (Google); моровая община испарений / паров (DeepL, Amazon Translate) . Приведём пример повторяющейся неудачи в кульминационной части монолога: how infinite in faculties! DeepL API, Google, Microsoft Translator, а также нейросетевые переводчики Amazon Translate и PROMT перевели следующим образом: как бесконечно на / в факультетах. Как бесконечно много факультетов — так прочитал эти слова Google NMT — машина успешно справилась с диалогом английской и русской грамматик, но избежать грубейшей семантической ошибки ей также не удалось Слова, завершающие ренессансные размышления героя, the paragon of animals звучат в МП так: образцовые животные — решение Google Translate, остальные шесть версий МП «единогласно»
выдали немногим более удачное образец животных. Предлагаем вниманию читателя данный фрагмент монолога с версиями МП и переводами М . Лозинского [Шекспир, 1981: 190] и М . Вронченко4 [Шекспир, 1828: 65]:
W. Shakespeare
(II, 2)
Google Neural Machine Translation
Yandex (платн . )
М. Лозинский
М. Вронченко
What a piece of work is man! How noble in reason! how infinite in faculties! In form and moving how express and admirable! in action, how like an angel! in apprehension, how like a god! the beauty of the world! the paragon of animals!
Какая работа, человек! Как благородно рассудком! как бесконечно много факультетов! По форме и трогательности насколько выразительны и достойны восхищения! в действии, как ангел! в предчувствии, как на бога! красота мира! образец животных!
Что за произведение искусства человек! Как благороден разумом! какими безграничными способностями! По форме и движению как выразительно и восхитительно! в действии — как ангел! в предчувствии, как это похоже на бога! красота мира! образец животных!
Что за мастерское создание — человек! Как благороден разумом! Как беспределен в своих способностях, обличьях и движениях! Как точен и чудесен в действии! Как он похож на ангела глубоким постижением! Как он похож на некоего бога! Краса вселенной! Венец всего живущего!
Какое превосходное творение человек! Как благороден он умом своим, как бесконечно разнообразен в способностях! По виду и движениям как совершенен и удивителен! Деяниями как близок к Ангелу! Созерцанием как подобен Божеству!
Остаётся резюмировать: достижения МП, обеспечивающие достаточно высокое или приемлемое качество перевода общих и информационных, а также специальных текстов5, не находят подтверждения в переводе художественного текста с английского на русский язык, и применение рекуррентных нейронных сетей или гибридных систем не дают здесь желаемого результата
Перевод и конкуренция интеллектов — сама постановка вопроса предполагает обращение к конкуренции интеллектов человека
4 Михаилу Павловичу Вронченко принадлежит первый полноценный, в терминах современной теории, адекватный перевод трагедии «Гамлет» .
5 Компания Intento назвала Amazon Translate лучшим поставщиком машинного перевода в 2020 году в 14 языковых парах, 16 отраслях промышленности и 8 типах контента [https://aws. amazon .com/ru/ translate/] (выделено нами. — Е.К., Е.В.).
и машины, с одной стороны, и искусственных интеллектов между собой . Для сравнения приведём цитату с сайта Amazon Translate: «По сравнению с традиционными алгоритмами статистического и основанного на правилах перевода этот метод позволяет получить более точный и естественно звучащий текст» [https://aws . amazon . com/ru/translate/]. Конкуренция интеллектов человека и машины, в свою очередь, может быть осмыслена в терминах двух взаимодействующих пространств: переводчик-машина против автора-человека, переводчик-машина против переводчика-человека / переводчиков-людей Признавая наличие некоторых скромных удач отдельных версий, следует отметить, что конкретные переводческие решения, как правило, представляются таковыми при сопоставлении с другими цифровыми, машинными переводами, а не всеми переводами вообще, в том числе и в первую очередь выполненными человеком Конкуренция — это инстанция игры, это агон . Логично в этой связи посмотреть на проблему с позиций людической теории художественного перевода [Куницына, 2011].
Ключевой тезис людической теории гласит: «Художественный перевод — это игра . Игра определяет онтологию художественного перевода как процесса и результата Таким образом, игра художественного перевода обладает двойным онтологическим статусом: игра — способ бытия перевода как творческой деятельности; игра — способ бытия перевода как духовного продукта творчества» [Куницына, 2011: 17]. Игра перевода осмысливается в двух терминах английского языка как game и play (ср ludus (лат ) vs paidia (греч . )). В терминах возможных миров А . Уайтхеда можно интерпретировать соотношение game и play как означающие, соответственно, принадлежность перевода-игры Миру Деятельности, «который увеличивает разнообразие смертных вещей», и Миру Ценности, «который увеличивает продолжительность существования» (см . [Уайтхед, 1990: 306-307]) . Добавим, игра play определяет онтологию произведения искусства, выступает путеводной нитью онтологической экспликации у Х. -Г. Гадамера (см . [Gadamer, 2006; Гадамер, 1988]) . Возвращаясь к переводу, принципиально важно отметить, что У. Эко однозначно видел в игре переводчика game, оставляя право на play автору — так однажды, фактически мимоходом, философ чётко разграничил «юрисдикцию» сторон: "For the English translator the game was not so easy", а ниже "Here my play was perhaps too sophomoric" [Eco, 2006: 93]. Но игра переводчика (game / ludus), как показывает сама жизнь, непременно обнаруживает осцилляцию, трансгрессию — игра переводчика обретает признаки
play / paidia . Творческий, непредсказуемый момент игры «по правилам» и есть, как ни парадоксально, условие, обеспечивающее возможность их «обойти» с той лишь целью, чтобы игра переводчика была конгениальна игре автора, чтобы она могла быть помыслена как эпифания . Показательным и поучительным примером благословенной игры является переводческая эпистема самого У Эко . Ценность представляют его переговоры со своими переводчиками, ситуации, когда он давал своё согласие на определённые переводческие решения, требовавшие не слепого следования правилам игры, его требованиям как автора, но живой искры воображения, импровизации, риска (см . [Eco, 2006; Эко, 2006]). Полярно противоположной была ситуация у Б . Пастернака в его диалоге с редактором М . М . Морозовым, который отказывал переводчику в праве на ту самую play, что приводило поэта в отчаяние (см . [Ку-ницына, 2011]) . В отчаяние, но радостное, Б . Пастернака поверг и перевод «Гамлета», выполненный М . Лозинским . Пастернак не стал читать перевод Лозинского, «выдерживал себя в намеренном неведении» перед тем, как принялся за свой перевод, в котором, как окажется впоследствии, будет много совпадений с переводом коллеги, в отдельных случаях «до запятой и именно в виде строчек», и ему придётся искать новые решения [Там же: 67]. У машины другой принцип действия, она изначально запрограммирована на использование прецедентов и «печать индивидуальности» не предусмотрена её интеллектуальной системой
Игра переводчика художественной литературы, переводчика-человека, это, в терминах теоретико-игровой семантики Я. Хин-тикки [1980; 1998], эпистемическая игра, направленная на поиск истины (см . [Куницына, 2011: 128]) . Её интенция определяется синергией game и play, ludus и paidia. Цифра же подчинена жёсткому алгоритму — она обладает преимуществом в смысле способности обрабатывать массивы информации (big data, ср . тж . data-mining [Large, 2018]) и перебирать предложенные, зафиксированные словарями, корпусами значения, извлекать прецеденты, реализуя, таким образом, «свою» исключительно game6-интенцию . Поэтому машине, нейросетям и гибридным системам гораздо лучше удаются семантические игры, игры, направленные на установление истины (см Я Хинтикка выше), то есть, в нашем профессиональном слу-
6 Ср . : No longer do machines play by the rules written by linguists — instead they are making their own rules, and have even created their own language [Cullen, 2020]. Машины больше не играют по правилам, написанным лингвистами, напротив, они разрабатывают свои правила и даже создали свой язык (перевод наш — Е.К., Е.В.).
чае, перевод специальных текстов . Это как раз тот самый случай, когда «из помощника переводчика» компьютер «превращается в соперника» [Гарбовский, Костикова, 2018]. Вернёмся к литературе, к Шекспиру, который, очевидно, может стать пробирным камнем для новых поколений ИИ, машинного, цифрового перевода.
У Ш . Бодлера есть пассаж о Гюго, который начинается словами: «В Библии говорится о пророке, которому Бог повелел съесть книгу» и далее: «Я не знаю, в каком мире Виктор Гюго съел словарь языка, на котором он призван был заговорить, но я вижу, что французская лексика, выходя из его уст, становится целым миром, красочной, мелодичной и подвижной вселенной» [Женетт, 1998: 361] <...> [в таком случае], о Шекспире, о Шекспире играющем можно сказать, что он съел не просто словарь, а словарь вроде многотомного Оксфордского <. > И мир, который открывает шекспировский «язык в состоянии грёзы» (выражение Ж . Женетта [Там же]), — это целая галактика, исполненная красок, и, словами самого Шекспира, «звуков — и шелеста, и шёпота, и пенья» (Буря, монолог Калибана (III, 2), пер . М . Донского) (цит. по: [Куницына, 2011: 286]) . Чтобы воссоздать мир, созданный Шекспиром, машине необходимо прочитать всё, что прочёл Шекспир — это требование к переводчикам Шекспира, в том числе и самому себе, высказал ещё Ф . Гюго, переведший Шекспира на французский язык . А пока есть сомнения, что программный алгоритм учёл всё, что поэт написал, не то, что прочитал Важно сделать существенное примечание: требование, сформулированное Ф . Гюго, — это идеал, к которому стремятся (или должны стремиться) переводчики В этом смысле подобная идеалогичность, казалось бы, должна быть по плечу цифре, машине в силу её способности обрабатывать большие данные . Но для перевода художественной литературы, для перевода такого поэта и драматурга как Шекспир больших данных недостаточно, большие данные оказываются маленькими . Машину нужно снабдить «данными», о которых говорил Ф . Гюго, а также всем, что известно шекспироведам о Шекспире, его времени (времени культуры со свойственными ему знаками) и его языке, включая шекспировское словотворчество, изобретение им новых слов и выражений, амфибологии, конверсии и т.д . А ещё машине придётся усвоить девять заповедей переводчика поэзии, сформулированные Н . Гумилевым [Гумилев, 2000]. Предположим, однажды такое станет возможным, или, хотя бы наметится устойчивая тенденция к формированию базы мега- / гига- (список можно продолжать) данных Но существует другая проблема, которая ждёт своего решения, — дальнейшее обучение цифры переводу на
русский язык с его могучей грамматической системой склонений, падежей, спряжений глаголов и, соответственно, формообразованием, а также исключениями из правил7 . Наконец, есть ещё одна причина, главная, которая, можно смело утверждать, в обозримом будущем не позволит машине пройти тест Тьюринга .
Мы отнюдь не хотим сказать, что идеалу Ф . Гюго безоговорочно отвечают все переводчики-«человеки» или что переводы Шекспира, выполненные людьми, поэтами, не вызывали замечаний, нареканий — достаточно вспомнить противостояние Б . Пастернака и М .М . Морозова, известное сожаление А . С . Пушкина о том, что в общем хорошем переводе М . Вронченко к каждому слову будто «гирька привешена», или, наконец, неизменно отрицательную критику шекспировских переводов А А Фета, которого «ругали» за «нехудожественность» и «неудобочитаемость» [Ачкасов, 2004: 144-145]. Проблема в другом . Машина, цифра призвана сэкономить время и, главное, деньги, её задача — обеспечить повышение производительности труда в условиях нарастающего объёма информации, подлежащей дальнейшей трансляции на других языках Цифра не ищет эпифании, она не в состоянии переживать текст по-человечески, в феноменологическом смысле, во внутреннем времени ego (см . [Воскобойник, 2004]) — оно не запрограммировано, его просто не существует Непреодолимое несовершенство цифры, МП, неспособность достойно «отыграть» заданную эпистемиче-скую игру обусловлено, назовём это, рецептивным конфликтом: информативное восприятие того, что требует восприятия фасци-нативного (термины В . И . Карасика [2012]8) (это при том, что цифра не в состоянии воспринимать текст даже в полном информативном ключе, не говоря уже о «недостаточном уровне владения языками») . Диалог, вопрошание, молитва как залог эстетики словесного творчества, по М .М . Бахтину [Бахтин, 1979], — этого не умеет машина, причём и в прямом смысле слова тоже: Siri, напомним, облачный персональный помощник Apple, в ответ на команду «Помолись за меня» «честно» ответил: I'm not programmed to do that (Это не предусмотрено моей программой, читай, такой команде я не обучен) [Merritt, 2017] (перевод наш — Е. К., Е. В. ) . Художественная
7 См . также [Cullen, 2020; Matusov, 2019].
8 «Информативное восприятие текста представляет собой рациональное определение его тематики, основной идеи, новых фактов и соотнесение полученных знаний с индивидуальным тезаурусом — совокупной системой знаний личности. <...> Фасцинативное (fascinatio — очарование) восприятие текста проявляется как его эмоциональное переживание, эмпатическое слияние с текстом, ощущение его значимости для личности» [Карасик, 2012].
литература, поэзия, в том числе или даже тем более такая как поэтическая драма Шекспира, заключающая в себе многомерные символические смыслы — эмпатический, эйдетический и в первую очередь энигматический (термины В . И . Карасика [2012]), не в состоянии получить фасцинативное прочтение у машины Машина «оперирует другими категориями», её «мышление» лишено живописной пластичности9, оно безобразно И это в довершение того, что (или как раз именно поэтому) для машины по определению не существует «своего» и «чужого» [Гарбовский, Костикова, 2018]. Потенциальный термин «цифровой художественный перевод» есть не что иное как оксюморон, в котором сталкиваются значения неживой субстанции, цифры, холодной, мёртвой машины (несомненно, следует отдать должное, быстро и успешно обучающейся), и живой, творческой энергии, животворящего духа произведения, созданного человеком
По аналогии с известным опытом Пьера Менара Х . Борхеса [Борхес], в контексте настоящей дискуссии можно констатировать: для того, чтобы «цифра» смогла переводить художественную литературу, ей надо стать человеком И здесь возникает прелюбопытнейший динамический парадокс Хосе Ортега-и-Гасет утверждал, что «поэт начинается там, где кончается человек»: «Поэт умножает, расширяет мир, прибавляя к тому реальному, что уже существует само по себе, новый ирреальный материк», и напоминает о том, что слово «автор» «происходит от "аисГог" — тот, кто расширяет. Римляне называли так полководца, который добывал для родины новую территорию» [Ортега-и-Гасет, 2006: 156]. Противопоставлением поэта человеку, «людскому» отмечена лирика А Ахматовой, её проникновенные строки о не ведающих стыда растущих из сора на радость «вам и мне» стихах, в которых «всё должно быть некстати, / Не так, как у людей» [Ахматова, 1992: 192]. Вряд ли то, что мы увидели в цифровом переводе Шекспира можно назвать новым прекрасным материком, добытым для читателя киберпереводчиками Из их сора стихам расти не суждено . Цифре надо для начала стать человеком, чтобы затем, по логике Ортеги-и-Гасета и Ахматовой, перестать быть им и стать поэтом . Требование к цифре гипотетически (в возможном мире) должно зиждиться на необходимости удвоенного преображения — в человека и поэта. А пока, перефразируя А . С . Пушкина, получается «Тятя! тятя! нейросети / Притащили мертвеца!»10
9 Ср . «живописно-пластический принцип упорядочения и оформления внешнего предметного мира» [Бахтин, 1979: 88].
10 Стихотворение «Утопленник»
Между тем, машинный перевод высокой классики, в частности перевод Шекспира, в ряде случаев оказывается «металлом более притягательным»11, чем перевод человеческий
Интерес представляют собой факты предпочтения машинных, цифровых версий перевода шекспировских текстов для нужд театра . Так, в 2004 году «символом "нового уровня"» стала постановка трагедии У Шекспира «Король Лир», переведённой в системе PROMT. Идея использовать МП принадлежала режиссёру киевского Центра театрального искусства им . Леся Курбаса Александру Остапенко [Тарасевич, 2004], который таким образом хотел получить «вещь в себе», безо всяких следов того самого фасцина-тивного восприятия переводчиков Главный вывод, который делают режиссёр и автор статьи, и с чем, пожалуй, можно отчасти согласиться, — механистичность МП, делающая его уязвимым в силу причин поэтического и эстетического порядка и, соответственно, неконкурентоспособным в сравнении с переводами, выполненными людьми, тем не менее обладает определенным достоинством или, по крайней мере, заслуживает оправдания — формализм, буквализм пробуждает «взрыв ассоциаций» Деонтологически закономерно, что режиссёры-постановщики традиционно, всегда обращаются и к соперничающим версиям перевода и, главное, к оригиналу и в минуты «сомнений и тягостных раздумий» ищут ответы на свои вопросы у самого поэта . В этом смысле МП может послужить своего рода нервным раздражителем — чем он прово-кационнее, тем сильнее азарт и тем больше шансов у пытливого режиссёра, актёра ли, словами Пастернака, дойти до самой сути, до оснований, до корней, до сердцевины
В ходе исследования наше внимание привлекла также дипломная выставка выпускников Школы (фотографии) Родченко 2020, которая проходила с 22 января по 5 февраля 2021 года под девизом «Время вне сустава» / "Time is out of joint". Автор публикации, представляющей собой философское эссе-размышление, эссе-приглашение на встречу с искусством, экспозиционер Б Клюшников, аргументирует выбор, сделанный в пользу машинного перевода ещё одной знаменитой строчки Гамлета Не случайно, что именно шекспировское выражение The time is out of joint послужило названием выставки, которая из-за пандемии «была отложена, перенесена, состоялась в пугающих условиях и не по плану Состоялась уже в другом времени, вывихнутом и вырванном из своего сустава»
11 Шекспировское выражение here's metal more attractive [Hamlet, III, 2] / есть металл более притягательный (пер . М. Лозинского).
[Клюшников, 2021]. Автор подчёркивает, что «искусство всегда обращается к вывиху времен» и проводит параллель: «Обратите внимание, что и Шекспир, и Мандельштам (стихотворение Осипа Мандельштама «Век мой, зверь мой»12 — Е.К., Е.В. ) в своих строках говорят о костях и суставах. Время для них — событие тела, странный натуралистический акцент будто бы из боди-хоррора. Поэтому мы используем машинный перевод — он парадоксально и более точен, и более механистичен Он соединяет телесность, манипуляцию со временем и машинную логику. Выставка погружается в призрачное присутствие, но при этом эти призраки наделены предельной абстрактной телесностью» [Там же].
Здесь хотелось бы отметить, что с точки зрения точности и остранения как такового в его созвучии сегодняшнему положению дел и тонком схватывании интеллектуального и эмоционального состояния людей, русская шекспировская переводческая эписте-ма насчитывает четыре версии, использующие метафору вывиха: А . Радловой (1934), Б . Пастернака (1940), А . Чернова (2003) и М . М . Морозова (прозаический перевод, 1939) (об этих и других переводах этого шекспиризма см . подробнее в [Куницына, 2011]) . Преимущество же выданного машиной варианта время вне сустава, послужившее решающим при выборе его в качестве названия, слогана выставки, обусловлено вышеупомянутой механистичностью, или, в терминах М . М . Бахтина, математизированностью [Бахтин, 1979], создающей странность на грани эпатажа, бросающую вызов привычной логике и норме русской речи, и гарантирующей тем самым «возмущённое» внимание адресата, что вполне согласуется с субверсивной эстетикой постмодернизма
Примечательный факт: система Neural Machine превращает ошибки Google переводчика в стихи . Писатель и SMM-щик Роман Трунин, занявшийся коллекционированием подобных артефактов, ставит под сомнение, что это явление можно рассматривать как «творческое» воплощение ИИ, и диагностирует его как «искусственное безумие» «Ведь это психическое расстройство, когда ты на основе вторичных данных получаешь несуществующие образы, а затем неосознанно достраиваешь информацию, получая искажённый результат «Google Переводчик» оказывается также склонным к шизофазии и неологизмам, он также видит в случайных буквах что-то отдалённо напоминающее ему знакомые данные . Это аналог
12 Век мой, зверь мой, кто сумеет / Заглянуть в твои зрачки / И своею кровью склеит / Двух столетий позвонки?
человеческого явления «парейдолии» — когда видишь рожицы в текстуре обоев на стене или сфинкса на Марсе . Мы увидели, каковы будут галлюцинации роботов» [Руков, 2018].
Организаторы VI Международной научной конференции «Наука о переводе сегодня: перевод и конкуренция интеллектов» справедливо подчёркивают в информационном письме, что понятие «цифровой перевод» определяет сегодня новый вид не только технологии, но философии перевода. Новая философия перевода объемлет новую этику перевода, новую профессиональную деонтологию, обусловленную новой реальностью . Сегодня «венец творения» сменяет амплуа и из автора перевода превращается в редактора перевода . По крайней мере, в сфере технического перевода будущее видит переводчиков не как авторов переводов (работающих с использованием «кошек» (CAT)), но как редакторов готовых переводов, выполненных машиной [Cronin, 2012; Large, 2018]13, когда сотрудничество интеллектов машины и человека будет служить ключом к успеху (см . [Cullen, 2020]) . В сфере перевода художественного такая тенденция, вполне вероятно, тоже может обозначиться (см . [Matusov, 2019]), и о редакторе, в конце концов, можно сказать гениальный или выдающийся — звучит похвально, приятно, но всё же выдаёт «непервородство»
Проведённый нами эксперимент с использованием разных платформ, механизмов (движков) и полученные результаты позволяют утверждать, что цифровой художественный перевод носит условный характер и указывает исключительно на объект или сферу перевода . Подразумеваемая же термином «художественный перевод» оценка, ценность, связанная с сохранением в переводе фасцинации, очарования игры подлинника, его эстетики и поэтики, — это пока отдалённая перспектива, дело будущего, и будет ли далёко прекрасным, покажет время Поставить задачу перевести художественный текст цифре, машине реально и даже оправданно (например, МП может помочь обычному читателю, не владеющему языком оригинала, но наслышанному о произведении и желающему получить представление о романе или пьесе; то же самое может быть актуально для издательства, заинтересованного в опубликовании неизвестного сочинения; или нужно привлечь внимание, поразить, встряхнуть, шокировать адресата), но катартически, гедонистиче-
13 Производительность труда переводчика, осуществляющего пост-редактирование машинного перевода, на 36% выше производительности труда переводчика, переводящего вручную, с нуля [СиНеп, 2020].
ски, энигматически, аксиологически14 задача оборачивается незадачей . Цифровой перевод художественного произведения не обладает возможностью реализовать двойной онтологический статус игры художественного перевода, то есть ни «подтвердить» производимые действия в качестве творческой, эстетической, духовной деятельности, ни, тем более, обеспечить его бытие в качестве духовного продукта творчества в Мире Ценности
Подводя итог, важно подчеркнуть, что разработчики систем МП пока вовсе не «замахиваются» на перевод художественной литературы, точнее, на собственно художественный перевод . Однако человек амбициозен, горд — ничто не может помешать ему пожелать, вознамериться сделать так, чтобы перевод, выполненный машиной, мог составить конкуренцию переводу, выполненному человеком Стремительное развитие технологий порождает закономерные опасения, в том числе вопрос, а не случится ли так, что переводчик-человек, даже переводчик-редактор-человек однажды вообще станет не нужен — не столько потому, что ИИ его вытеснит «как класс», сколько потому, что читателя, в современном контексте уместнее, пользователя, предлагаемое машиной (качество перевода) будет устраивать как «приемлемое» . Серьёзная проблема — гуманитарная, этическая, философская Нельзя не упомянуть в этой связи угрозу технологической сингулярности, перед лицом которой оказывается человеческая цивилизация В этом отношении обращает на себя внимание статья Дж. Мерритта 2017 года в журнале "The Atlantic", которая называется "Is AI a Threat to Christianity?" (чем опасен ИИ для христианства? (букв . представляет ли ИИ угрозу для христианства?)), а эпиграфом выступает фраза: Are you there, God? It's I, robot (Господи, ты слышишь меня? Это я, робот) [Mer-ritt, 2017] (перевод наш — Е.К., Е.В. ) . Так что есть риск устранения самого объекта расширения (см начало: технологии — расширения человека) Не случайно, восемь тысяч человек, среди которых С . Хокинг, Н . Хомский и И . Маск, написали открытое письмо с предостережением об опасностях, которые таит в себе дальнейшее развитие ИИ [Там же]. Чтобы не случился новый Вавилон, остаётся возносить молитву в духе Гамлета Б . Пастернака: «Если только можно, Авва Отче, чашу эту мимо пронеси»
14 Катартическая, гедонистическая, аксиологическая — виды эстетической информации, по С. Ф . Гончаренко [Гончаренко, 1999].
Список литературы
Ахматова А. Мне ни к чему одические рати // Стихи и проза. Иркутск: Восточно-Сибирское книжное издательство, 1992. С. 192-193.
Ачкасов А.В. Русская переводческая культура 1840-1860-х годов: на материале переводов драматургии У Шекспира и лирики Г. Гейне: дис. ... докт. филол. наук. Великий Новгород, 2004. 420 с.
Бахтин М.М. Эстетика словесного творчества. М. : Искусство, 1979. 424 с
Борхес Х.Л. Пьер Менар, автор Дон Кихота [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://knigogid. ru/books/ 1131563-per-menar-avtor-don-kihota/toread
Воскобойник Т.Д. Тождество и когнитивный диссонанс в переводческой теории и практике // Вестник МГЛУ Сер . Лингвистика . Вып . 499. М. , 2004. 181 с.
Гадамер Х.-Г. Истина и метод. М. : Прогресс, 1988. 704 с.
Гарбовский Н.К., Костикова О.И. Перевод и общество [Электронный ресурс] // Вестник Московского университета. Сер . 22. Теория перевода. 2018 . № 1. Режим доступа: https://cyberleninka. ru/article/n/perevod-i-obschestvo
Гладков С. Зачем нужны переводчики, если уже есть искусственный интеллект и нейросети? [Электронный ресурс], 2020. Режим доступа: https://logrusglobal. ru/ news/why-need-translators . html
Гончаренко С.Ф. Поэтический перевод и перевод поэзии: константы и вариативность // Тетради переводчика Вып 24 М : МГЛУ, 1999 С. 107-122.
Гумилев Н. Девять заповедей переводчика (Принципы стихотворного художественного перевода) // Антология английской поэзии. М. : Арт-Флекс, 2000. С . 12-16 .
Гусейнов Г. Что такое дигитальный гуманизм? [Электронный ресурс], 2016. Режим доступа: https://www.rfi.fr/ru/rossiya/20160507-chto-takoe-digitalnyi-gumanizm
Карасик В.И. Лингвосемиотическое моделирование ценностей [Электронный ресурс] // Политическая лингвистика. Екатеринбург, 2012. Вып. 1 (39). С. 43-50. Режим доступа: http://www. philology.ru/linguistics1/ karasik-12 htm
Клюшников Б. Онлайн-каталог выставки «Время вне сустава» / Time is out of joint [Электронный ресурс], 2021. Режим доступа: https://mdfschool. ru/events/ anounces/time_out_of_joint_j
Куницына Е.Ю. Лингвистические основы людической теории художественного перевода: дис. ... д-ра фил . н. 10 . 02.19 . Иркутск, 2011. 474 с.
Куницына Е.Ю., Воскобойник Т.Д. Перевод и правила игры (лингвопро-тотипический аспект) // Прототипические и непрототипические единицы в языке: коллективная монография / отв . ред . Л. М. Ковалева; под ред . С. Ю . Богдановой, Т. И. Семеновой. Иркутск: ИГЛУ 2012. С. 216-237.
МаклюэнМ. Понимание Медиа: Внешние расширения человека. Москва; Жуковский: Канон-пресс-Ц; Кучково поле, 2003. 464 с.
Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка. М . : ООО «Издательство Оникс»: ООО «Издательство «Мир и образование»», 2012. 736 с.
Ортега-и-Гасет Х. Запах культуры . М . : Алгоритм, Эксмо, 2006. 384 с . Руков К. Поэзия нейросетей: Как ошибки «Google Переводчика» превращает в стихи проект Neural Machine [Электронный ресурс], 2018 . Режим доступа: https://www. the-village . ru/people/zakladka/335197-zvuk-voln-eto-tyen-vetra
Тарасевич Г. Компьютер замахнулся на Вильяма нашего Шекспира [Электронный ресурс], 2004. Режим доступа: https://polit.ru/ar-ticle/2004/06/06/transl/
Уайтхед А. Избранные работы по философии . М . : Прогресс, 1990. 719 с. Хайдеггер М. Письмо о гуманизме // Время и бытие . М . : Республика, 1993. С. 192-220.
Хинтикка Я. Теоретико-игровая семантика // Логико-эпистемологические исследования М : Прогресс, 1980 С 245-309
Шекспир В. Гамлет / Пер . с англ. М. Вронченко. СПб . : Тип. Медицинского департамента Министерства внутренних дел, 1828 205 с
Шекспир В. Гамлет / Пер . с англ . М. Лозинского // Трагедии. М. : Дет. лит. , 1981. С. 135-295.
Шекспир У. Сон в летнюю ночь / Пер . с англ . Т. Щепкиной-Куперник // Весь Шекспир . В 2 т. Т. 1. М. : ОЛМА-ПРЕСС, 2001. С. 475-508.
Эко У. Сказать почти то же самое . Опыты о переводе . СПб . : Symposium, 2006 574 с
Besacier L., Schwartz L. Automated translation of a literary work: a pilot study. Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature, 2015, pp. 114-122.
Сollins Dictionary [Electronic version], URL: https://www. collinsdictionary. com/ dictionary/ english/ay
Constantine P. Google Translate Gets Voltaire: Literary Translation and the Age of Artificial Intelligence // Contemporary French and Francophone Studies . 23 (4), 2019, pp. 471-479.
Cronin M. The Translation Crowd [Electronic version] // Revista Trad-umatica, 2010. URL: https://www.researchgate.net/publication/266161999_ The_Translation_Crowd
Cronin M. Translation in the Digital Age . Routledge, 2012. 176 p. Cullen A. How artificial intelligence "works" in literary translation . Understanding Neural Machine Translation [Electronic version], 2020. URL: https://www. goethe . de/ ins/us/en/kul/tec/21967556. html
Di Rosario G., Borras L. Translating Digital Literature: Two Experiences and a Reflection [Electronic version] // Texto Digital. 8 (1), 2012. URL: https://www. researchgate . net/publication/314388602_Translating_Digital_Literature_Two_ xperiences_and_a_Reflection . Doueihi M. Digital Humanism? [Electronic
version]. The UNESCO Courier. Oct. -Dec. 2011. URL: https://unesdoc. unesco. org/ark:/48223/pf0000213090
Eco U. Mouse or Rat? Translation as Negotiation . Phoenix, 2006. 200 p .
Gadamer H.-G. Truth and Method . London, New York: Continuum, 2006. 601 p.
Ghazvininejad M. Neural poetry translation . M . Ghazvininejad, Y. Choi, K. Knight. Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies . Vol. 2 (Short Papers), 2018, pp. 67-71.
Greenfield A. Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing. Berkeley CA: New Riders, 2006. 267 p .
Hintikka J. The Principles of Mathematics Revisited Cambridge Univ Press, 1998 304 p
Large D. Could Google Translate Shakespeare? [Electronic version], 2018. URL: https://ueaeprints . uea. ac . uk/id/eprint/68373/1/Accepted_manuscript . pdf
Le Q.V., SchusterM. A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale [Electronic version], 2016 . URL: https://ai . googleblog. com/2016/09/a-neural-network-for-machine html
Marecki P., Montfort N. Renderings: Translating literary works in the digital age . Digital Scholarship in the Humanities, Vol. 32. Supplement 1. 2017, pp . 84-91.
Matusov E. The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature [Electronic version] // The Qualities of Literary Machine Translation. Dublin, 2019 . URL: https://www. aclweb. org/anthology/W19-7302.pdf
Merritt J. Is AI a Threat to Christianity? [Electronic version]. The Atlantic. 2017 . URL: https://www. theatlantic . com/technology/archive/2017/02/artifici al-intelligence-christianity/515463/
Shakespeare W. A Midsummer Night's Dream // The Complete Works . New York: Avenel Books, sine anno; pp. 153-174.
Shakespeare W. Hamlet, Prince of Denmark The Complete Works New York: Avenel Books, sine anno; pp. 1071-1112 .
Translation in the Digital Age: Translation 4 0. C Sinner, C Paasch-Kaiser, J. Härtel (eds.). Cambridge Scholars Publishing, 2020. 257 p.
Webster's New Collegiate Dictionary. Springfield, Mass . : G. & C. Merri-am-Webster, 1981. 1532 p.
When Translation Goes Digital: Case Studies and Critical Reflections . R. Desjardins, C. Larsonneur, P. Lacour (eds .). Palgrave Macmillan, 2021.301 p.
Wu Y Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation [Electronic version]. Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le et al. 2016 . URL: https://www. researchgate . net/publication/308646556_Google's_Neural_ Machine_Translation_System_ Bridging_the_Gap_between_Human_and_Machine_Translation
Evgeniya Yu. Kunitsyna,
Dr. Sc. (Philology), Professor at the Department of Translation and Translation Studies, Institute of Philology, Foreign Languages and Media Communication, Irkutsk State University. 1, Karl Marks Str. , Irkutsk 664003, Siberian Federal District, Russia; e-mail: kunitsynae@yandex. ru
Yelena A. Weber,
Cand. Sc. (Philology), Associate Professor at the Department of Translation and Translation Studies, Institute of Philology, Foreign Languages and Media Communication, Irkutsk State University. 1, Karl Marks Str. , Irkutsk 664003, Siberian Federal District, Russia; e-mail: elenaweber. islu@mail. ru
shakespeare and artificial intelligence: prospects for digital literary translation
The paper addresses what apparently claims to be termed as digital literary translation . We have conducted an experiment using different engines to render Shakespeare into Russian . Two iconic Hamlet's monologues in several versions of digital translation including those provided by neural machine translation tools are considered, their competitiveness assessed . The results obtained allow us to argue that the concept of digital literary translation so far merely indicates the sphere of translation; aesthetics and axiology, implied by literary translation involving retention of the aesthetic value and fascination of the original in the digital version, is a matter to be resolved in the future . Time (as artificial intelligence advances) will show whether digital literary translation will gain the status of the term in its "precious ambiguity" or, fortunately (?), remain an oxymoron.
Key words: literary translation, Artificial Intelligence, digital / machine translation, neural networks, game, play, fascination
References
Achkasov A.V. Russkaya perevodcheskaya kul'tura 1840-1860 godov: na materiale perevodov dramaturgii W. Shekspira i liriki H . Heine [Russian Translation Culture of 1840-1860 p. exemplified by translations of W. Shakespeare's drama and H Heine's lyric poetry: Doctor's thesis filol nauk [doct phil. sci. diss. ]. Velikii Novgorod, 2004. 420 p. (In Russian).
Akhmatova A. Mne ni k chemu odicheskiye rati [I have no use for odic legions], Stikhi i proza [Poetry and Prose], Irkutsk: Vostochno-Sibirskoye knizhnoye izdatel'stvo, 1992, pp. 192-193 (In Russian).
Bakhtin M.M. Estetika slovesnogo tvorchestva [Aesthetics of Verbal Creation], Moscow: Iskusstvo Publ. , 1979. 424 p. (in Russian).
Besacier L., Schwartz L. Automated translation of a literary work: a pilot study. Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature . 2015, pp. 114-122.
Borges J.L. Pierre Menard, Author of the Quixote [Electronic version], URL: https: //knigogid . ru/books/1131563-per-menar-avtor-don-kihota/toread (In Russian)
Collins Dictionary [Electronic version], URL: https://www. collinsdictionary. com/ dictionary/ english/ay
Constantine P. Google Translate Gets Voltaire: Literary Translation and the Age of Artificial Intelligence . Contemporary French and Francophone Studies . 23 (4). 2019, pp . 471-479.
Cronin M. The Translation Crowd [Electronic version]. Revista Tradumatica, 2010 . URL: https://www. researchgate . net/publication/266161999_The_Trans-lation_Crowd
Cronin M. Translation in the Digital Age . Routledge, 2012. 176 p .
Cullen A. How artificial intelligence "works" in literary translation . Understanding Neural Machine Translation [Electronic version], 2020. URL: https:// www. goethe . de/ ins/us/en/kul/tec/21967556. html
Di Rosario G., Borras L. Translating Digital Literature: Two Experiences and a Reflection [Electronic version], Texto Digital. 8 (1), 2012. URL: https:// www. researchgate. net/pub lication/314388602_Translating_Digital_Litera-ture_Two_Experiences_and_a_Reflection
DoueihiM. Digital Humanism? [Electronic version]. The UNESCO Courier. Oct. -Dec, 2011. URL: https://unesdoc. unesco. org/ark:/48223/pf0000213090
Eco U. Mouse or Rat? Translation as Negotiation. Phoenix, 2006. 200 p.
Eco U. Skazat' pochti to zhe samoe. Opyty o perevode [Saying Almost the Same Thing Experiences in Translation] Saint Petersburg: Symposium, 2006 574 p (In Russian)
Gadamer H.-G. Istina i metod [Truth and Method], Moscow: Progress, 1988. 704 p . (In Russian).
Gadamer H.-G. Truth and Method. London, New York: Continuum, 2006. 601 p.
Garbovsky N.K., Kostikova O.I. Perevod i obshchestvo [Translation and Society]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 22. Teoriya perevoda. Iss . 1, 2018. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/perevod-i-obschestvo (In Russian).
Ghazvininejad M. Neural poetry translation. M. Ghazvininejad, Y. Choi, K. Knight. Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies Vol. 2 (Short Papers), 2018, pp. 67-71.
Gladkov S. Zachem nuzhny perevodchiki, esli uzhe est' iskusstvenny intellekt i neiroseti? [Why do we need translators if we already have Artificial Intelligence and neural networks?] [Electronic version], 2020. URL: https://logrusglobal. ru/ news/why-need-translators.html (In Russian).
Goncharenko S.F. Poeticheskiy perevod i perevod poezii: konstanty i varia-tivnost' [Poetic Translation and Translation of Poetry: constants and variability], Tetradiperevodchika. Vyp. 24. Moscow, 1999, pp . 107-122 (In Russian).
Greenfield A. Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing. Berkeley CA: New Riders, 2006. 267 p.
Gumilev N. Devyat' zapovedei perevodchika [The Translator's Nine Commandments], Antologiya angliiskoy poezii [An Anthology of English Poetry]. Moscow: Art-Fleks, 2000. 285 p. (In Russian).
Guseinov G. Chto takoye digitalny gumanizm? [What is digital humanism?] [Electronic version], 2016 . URL: https://www. rfi.fr/ru/rossiya/20160507-ch-to-takoe-digitalnyi-gumanizm (In Russian)
Heidegger M. Pis'mo o gumanizme [Letter on Humanism], Vremya i bytie [Time and being]. Moscow: Respublika, 1993, pp. 192-220.
Hintikka J. Teoretiko-igrovaya semantika [Game-theoretical Semantics], Logiko-epistemologicheskiye issledovaniya [Logic and epistemology studies]. Moscow: Progress, 1980, pp. 245-309 (In Russian).
Hintikka J. The Principles of Mathematics Revisited . Cambridge Univ. Press, 1998 304 p
Karasik V.I. Lingvosemioticheskoye modelirovaniye tsennostei [Linguo-semiotic modeling of values] [Electronic version], Politicheskaya lingvistika [Political Linguistics]. Yekaterinburg, 2012. Iss . 1(39), pp. 43-50. URL: http:// www.philology. ru/linguistics1/karasik-12.htm (In Russian).
Klyushnikov B. Onlain-katalog vystavki "Vremya vne sustava" [Online catalogue of the exhibition "Time is out of joint"] [Electronic version], 2021. URL: https://mdfschool. ru/events/anounces/time_out_of_joint_j (In Russian).
Kunitsyna E.Yu. Lingvisticheskie osnovy ludicheskoi teorii khudozhestven-nogo perevoda [Linguistic foundations of the ludenic theory of translation]: Doctor's thesis filol. nauk [doct. phil. sci. diss.]. Irkutsk, 2011.474 p. (In Russian).
Kunitsyna E.Yu., Voskoboinik G.D. Perevod i pravila igry (lingvoprotot-ipicheskiy aspekt) [Translation and Rules of the Game (Linguoprototypical Aspects)]. Prototipicheskie i neprototipicheskie edinitsy v yazyke: monografiya. L. M. Kovaleva (ed. ). Irkutsk: IGLU (Irkutsk State Linguistic University), 2012, pp. 216-237 (In Russian).
Large D. Could Google Translate Shakespeare? [Electronic version], 2018 . URL: https://ueaeprints . uea. ac . uk/id/eprint/68373/1/Accepted_manuscript. pdf Le Q.V., SchusterM. A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale [Electronic version], 2016. URL: https://ai.googleblog. com/2016/09/a-neural-network-for-machine . html
Marecki P., Montfort N. Renderings: Translating literary works in the digital age . Digital Scholarship in the Humanities, Vol . 32 . Supplement 1. 2017, pp 84-91
Matusov E. The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature [Electronic version]. The Qualities of Literary Machine Translation. Dublin, 2019 . URL: https://www. aclweb. org/anthology/W19-7302. pdf
McLuhan M. Ponimanie media: Vneshnie rasshireniya cheloveka [Understanding Media: The Extensions of Man], Moscow, Zhukovsky, Kanon-Press-Ts, Kuchkovo pole Publ , 2003 464 p (In Russian)
Merritt J. Is AI a Threat to Christianity? [Electronic version] The Atlantic 2017 . URL: https://www. theatlantic . com/technology/archive/2017/02/artifi-cial-intelligence-christianity/515463/
Ortega y Gasset J. Zapakh kul'tury [Flavour of culture], Moscow: Algoritm, Eksmo, 2006, 384 p, (In Russian),
Ozhegov S.I. Tolkovy slovar' russkogo yazyka [Explanatory Dictionary of the Russian Language], Moscow: Oniks; Mir i obrazovaniye, 2012, 736 p, (In Russian),
Rukov K. Poeziya neirosetei: Kak oshibki "Google perevodchika" prevrash-chaet v stikhi proekt Neural Machine [Neural networks poetry: Neural Machine turns Google Translate errors into verse] [Electronic resource], 2018, URL: https://www,the-village,ru/people/zakladka/335197-zvuk-voln-eto-tyen-vetra (In Russian),
Shakespeare W. A Midsummer Night's Dream, The Complete Works, New York: Avenel Books, sine anno, pp, 153-174,
Shakespeare W. Hamlet, Prince of Denmark, The Complete Works, New York: Avenel Books, sine anno, pp, 1071-1112,
Shakespeare W. Hamlet / Transl, by M, Lozinsky, Tragedies, Moscow: Det-skaya literature, 1981, pp, 135-295, (In Russian),
Shakespeare W. Hamlet, Transl, by M, Vronchenko, St, Petersburg: Printing house of the Medical Dpt, of the Ministry of the Interior, 1828, 205 p, (In Russian), Shakespeare W. Son v letnyuu noch' [A Midsummer Night's Dream], Transl, by T, Shchepkina-Kupernik, Ves' Shekspir [All Shakespeare], In 2 vol, Vol, 1, Moscow: OLMA-PRESS, 2001, pp, 475-508, (In Russian),
Tarasevich G. Komputer zamakhnulsya na Vilyama nashego Shekspira [Computer has dared translate our dear William Shakespeare] [Electronic version], 2004, URL: https://polit,ru/article/2004/06/06/transl/ (In Russian),
Translation in the Digital Age: Translation 4,0, C, Sinner, C, Paasch-Kaiser, J, Härtel (eds,), Cambridge Scholars Publishing, 2020, 257 p,
Voskoboinik G.D. Tozhdestvo i kognitivnyi dissonans v perevodcheskoy teorii i praktike [Identity and Cognitive Dissonance in Translation Theory and Practice], Vestnik MGLU. Seriya Lingvistika. Iss. 499, Moscow, 2004, 181 p, (In Russian),
Webster's New Collegiate Dictionary, Springfield, Mass,: G, & C, Merri-am-Webster, 1981, 1532 p,
When Translation Goes Digital: Case Studies and Critical Reflections, R, Desjardins, C, Larsonneur, P, Lacour (eds,), Palgrave Macmillan, 2021, 301 p, Whitehead A, Izbrannye raboty po filosofii [Philosophy: Selected works], Moscow: Progress, 1990, 719 p, (In Russian),
Wu Y Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation [Electronic version], Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V, Le et al,, 2016, URL: https://www,researchgate, net/publication/308646556_Google's_Neural_ Machine_Translation_System_ Bridging_the_Gap_between_Human_and_Machine_Translation
Поступила в редакцию 12,05, 2021 После доработки 13,05,2021 Принята к публикации 06,06,2021
