Digital tolk kan hjelpe soldatene i Afghanistan

Gode og troverdige tolker er en mangelvare i den amerikanske hæren. Nå skal soldatenes smarttelefoner tolke i krigssonen.

Denne artikkelen er over ti år gammel og kan inneholde utdatert informasjon.

Det amerikanske militæret mangler tolker, og arbeider derfor med å utvikle et oversettelsesprogram til smarttelefoner. (Foto: Zachary J. Nola)

En afghansk bil kjører opp til et amerikansk kontrollpunkt i Green Zone. Soldatene er nervøse og roper til sjåføren. Men han forstår ikke hva de opphissede, bevæpnede mennene vil ha ham til å gjøre.

Det er ingen tolk i nærheten, og situasjonen blir mer og mer tilspisset. Det eneste soldatene kan gjøre er å bruke håndbevegelser - med alt det innebærer av misforståelser.

Mangelen på dyktige og troverdige tolker er et stort problem for de amerikanske troppene i Afghanistan.

Derfor forskes det nå på å utvikle et program til avanserte smarttelefoner som kan oversette engelsk talespråk til det afghanske språket pashto og tilbake igjen.

Oversetter på stedet

Med det nye oversettelsesprogrammet på telefonen får soldatene en digital tolk som kan hjelpe når det oppstår språkproblemer.

Soldaten snakker direkte inn i telefonen sin, som lynraskt oversetter beskjeden til pashto. Deretter kan afghaneren bruke telefonen til å svare, og telefonen vil oversette tilbake til engelsk. Denne typen oversettelse kalles tale-til-tale-oversettelse.

– Det er tre steder hvor det kan oppstå problemer i et slikt program. Først skal programmet gjenkjenne de talte ordene korrekt. Deretter er det maskinoversettelsen og endelig talesyntesen, altså det å generere forståelig tale fra tekst, forklarer språkforsker Anders Søgaard fra Det Humanistisk Fakultet på Københavns Universitet.

Maskinoversettelse vil si at det er et program som oversetter teksten, og altså ikke en person. Men selv om noen av delelementene nå virker feilfritt, er det stadig risiko for dårlige oversettelser hvis bare ett av de andre leddene feiler.

Det er stor forskjell på forståeligheten av en setning hvis programmet ikke kan høre forskjell på «bie» og «bil».

– Alle tre trinnene kan gå galt, og hvis det går galt i første trinn, ender det med et dårlig resultat. Hvis vi antar at det er ti prosents feil i første trinn, vil de neste trinnene arve den feilen. Det kommer altså for eksempel 10 prosent feil i alle leddene, og det ender med 30 prosent feil i den endelige oversettelsen, forklarer språkforskeren.

Forutsigbare situasjoner er lettere å oversette

Undersøkelse av kjøretøy, avhør om nøkkelinformasjon, inspeksjon av bygninger, medisinske undersøkelser og militære øvelser er blant de 25 situasjonene som det amerikanske militæret tester oversettelsesprogrammene på.

Suksessen for maskinoversettelsen avhenger i høy grad av hvor komplekse situasjonene er.

Hvis programvaren vet at det i en situasjon bare er 25 svarmuligheter, trenger det bare å sammenligne det som blir sagt med lydfiler for disse alternativene. Deretter kan den spille av den svarmuligheten som passer best.

Hvis programvaren derimot skal oversette på direkten, blir det straks vanskeligere.

– Man kan jo ikke forutsi hva folk vil si. Det gjør det vanskelig. Hvis det var en liste med 100 situasjoner, og soldaten anga hvilken han befant seg i, ville det være lettere for programmet å gjette seg til hva som blir sagt og gjenkjenne setninger.

– Men faren er at folk vil begrense seg til å snakke om bestemte emner hvis programmet bare kan oversette bestemte situasjoner godt, forklarer Søgaard.

Vanskelig med svært forskjellige språk

Hvis setningsstrukturen, bøyinger og kjønnsbestemmelse er svært forskjellig i to språk, vil det være enda vanskeligere for et program å oversette korrekt.

Det er altså lettere å oversette fra norsk til dansk enn fra norsk til kinesisk.

– Maskinoversettelsen er ekstremt følsom overfor språklig ulikhet. Hvis språkene ikke ligner grammatisk og syntaktisk, kommer det mange feil. Og jeg vet at det er mange språk i området som er relativt vanskelige å oversette til engelsk, forklarer Søgaard.

___________________

© videnskab.dk. Oversatt av Lars Nygård for forskning.no

Referanse og lenker

Anders Søgaard - publikasjonsliste

Københavns universitetet: Maskinoversættelse version 2.0 kan gøre en ende på absurde oversættelser 

Powered by Labrador CMS