Концепция так называемого «машинного» перевода появилась на заре вычислительной техники, в 1940 году, когда устройства состояли из вакуумных ламп и занимали целую комнату. Идея стала особенно актуальной во времена холодной войны, когда в руки США попало огромное количество письменных и устных материалов на русском языке, но не хватало человеческих ресурсов для их быстрого перевода.
Специалисты в области компьютерных наук начали с того, что выбрали сочетание грамматических правил и двуязычный словарь. В 1954 году компания IBM перевела 60 русских фраз на английский язык на основе словарного запаса компьютера, состоящего из 250 пар слов, и шести правил грамматики. Результаты оказались многообещающими. В компьютер IBM 701 с помощью перфокарт ввели текст «Мы передаем мысли посредством речи» и получили на выходе We transmit thoughts by means of speech. В пресс-релизе по случаю такого события отмечалось, что было «благополучно переведено» 60 предложений. Директор программы профессор Леон Достерт из Джорджтауна заявил, что машинный перевод станет «свершившимся фактом» предположительно через «лет пять, а то и три [года]».[46]
Первоначальный успех был обманчив. К 1966 году комитет по вопросам машинного перевода признал, что потерпел неудачу. Проблема оказалась сложнее, чем они предполагали. Суть перевода заключалась в обучении компьютеров не только правилам, но и исключениям. Этому трудно обучить компьютер в прямой форме. В конце концов, перевод состоит не только в запоминании и воспроизведении, как могло показаться раньше. Речь идет о поиске подходящих слов среди множества альтернативных вариантов. Что значит bonjour? «Доброе утро», «добрый день», «здравствуйте» или, может быть, «привет»? Все зависит от обстоятельств.
В конце 1980-х годов у исследователей из компании IBM родилась новая идея. Вместо того чтобы загружать словари и явные лингвистические правила в компьютер, они позволили ему автоматически вычислять статистическую вероятность того, что то или иное слово либо словосочетание на одном языке лучше всего соответствует аналогу на другом. В 1990-х годах в проекте компании IBM Candide был задействован десятилетний опыт переводов стенограмм заседаний канадского парламента, опубликованных на французском и английском языках, — около трех миллионов предложений.[47] Поскольку это официальные документы, их переводы были выполнены с соблюдением чрезвычайно высоких требований. По меркам того времени количество данных было огромным. Эта технология, получившая известность как «статистический машинный перевод», ловко превратила задачу перевода в одну большую математическую задачу. И это сработало. Компьютерный перевод неожиданно стал намного лучше. Однако вслед за начальным прорывом компании IBM не удалось внести каких-либо значительных улучшений, несмотря на большие вложения. В конечном счете проект был закрыт.
Менее чем через десять лет, в 2006-м, компания Google подалась в область перевода в рамках своей миссии «упорядочить мировую информацию и сделать ее полезной и всесторонне доступной». Вместо того чтобы использовать аккуратно переведенные на два языка страницы текста, Google задействовала более массивный, но при этом гораздо более беспорядочный набор данных — глобальную сеть интернет. Разработанная система поглощала все переводы, которые ей только удавалось найти, с целью обучить компьютер. Она обрабатывала корпоративные сайты на нескольких языках, а также идентичные переводы официальных документов и отчетов межправительственных организаций, таких как Организация Объединенных Наций и Европейская комиссия. Даже переводы книг в рамках проекта по сканированию книг были пущены в дело. Вместо трех миллионов тщательно переведенных предложений, используемых в проекте Candide, по словам Франца Оча, главы службы «Google Переводчик» и одного из ведущих специалистов в этой области, система Google охватывала миллиарды страниц документов с широким спектром качества перевода. Корпус этой системы содержал триллион слов и насчитывал 95 миллиардов англоязычных предложений, пусть и сомнительного качества.[48]
Несмотря на беспорядочность входящих данных, служба Google лучше других систем. Ее переводы точнее, хотя и весьма далеки от совершенства. К тому же эта служба во много раз полнее других: к середине 2012 года она охватила более 60 языков, а теперь даже способна принимать голосовой ввод на 14 языках для моментального перевода. Поскольку она рассматривает язык лишь как беспорядочный набор данных, по которому можно судить скорее о вероятностях явлений, чем о них самих, служба может выполнять переводы между языками, в переводах на которые представлено недостаточно прямых соответствий, чтобы создать систему. В таких случаях (например, для хинди и каталонского языка) английский язык служит своеобразным мостом. Кроме того, эта система более гибкая, чем другие подходы, поскольку может добавлять и удалять слова по мере того, как они входят в обиход или устаревают.
Google Переводчик работает хорошо не потому, что в его основе заложен более разумный алгоритм. Как это было у Банко и Брилла из корпорации Microsoft, причина тому — большее количество входящих данных (но не всех подряд). Так, например, компании Google удалось использовать в десятки тысяч раз больше данных, чем системе Candide компании IBM. И все потому, что в Google принимались беспорядочные данные. Корпус из триллиона слов, выпущенный Google в 2006 году, состоял из разбросанных фрагментов интернет-контента. Он стал «обучающим набором», по которому вычислялась вероятность того, что именно последует за тем или иным английским словом. Это был огромный шаг вперед, в корне отличающийся от предшественника — знаменитого Брауновского корпуса с миллионом английских слов, созданного в 1960-х годах. Благодаря более объемным наборам данных развитие обработки естественного языка шло семимильными шагами. На нем были основаны как системы распознавания голоса, так и системы компьютерного перевода. «Простые модели с множеством данных по результатам превосходят более сложные модели, основанные на меньшем количестве данных», — отметил Питер Норвиг, гуру искусственного интеллекта в компании Google, в статье «Необоснованная эффективность данных», написанной в соавторстве с коллегами.[49]
Однако, как поясняют Норвиг и его коллеги, ключевым элементом была беспорядочность: «В некотором смысле этот корпус — шаг назад по сравнению с Брауновским корпусом, ведь его данные взяты с неотфильтрованных веб-страниц, а значит, содержат неполные предложения, а также орфографические, грамматические и прочие ошибки. Такой корпус не имеет примечаний с добавленными вручную пометками частей речи. Но то, что он в миллион раз больше Брауновского корпуса, перевешивает эти недостатки».
Больше данных — лучше результат
Аналитикам, которые работают с обычными выборками, трудно свыкнуться с беспорядочностью, которую они всю жизнь стремились предотвратить или искоренить. Статистики используют целый комплекс стратегий в целях снижения частоты появления ошибок при сборе выборок, а также для проверки выборок на наличие потенциальных систематических ошибок перед объявлением результатов. Этот комплекс стратегий включает в себя сбор выборок, который осуществляется специально обученными специалистами в соответствии с точным протоколом. Реализация стратегий, направленных на сокращение числа ошибок, — дорогостоящее удовольствие, даже при ограниченном количестве точек данных. Что немаловажно, эти стратегии становятся невозможными в случае сбора данных в полном объеме — не только из-за чрезмерной стоимости, но и потому, что при таком масштабе вряд ли удастся равномерно соблюсти строгие стандарты сбора. И даже исключение человеческого фактора не решило бы проблему.
Двигаясь в сторону больших данных, мы будем вынуждены изменить свое представление о преимуществах точности. Пытаясь мыслить привычными категориями измерений в цифровом взаимосвязанном мире ХХІ века, мы упускаем важный момент. Одержимость точностью — не более чем артефакт аналогового мира, находящегося в информационной изоляции, где данные поистине были редкостью. На тот момент измерение каждой точки данных было крайне важно для результата, поэтому большое внимание уделялось тому, чтобы не допускать в анализе систематические погрешности.
В наше время нет такого дефицита информации. При переходе на всеобъемлющие наборы данных, которые охватывают всё или почти всё рассматриваемое явление, а не только его мизерную часть, нам уже не приходится беспокоиться об отдельных точках данных, привносящих в анализ систематические погрешности. Вместо того чтобы искоренять каждый неточный бит (что со временем обходится все дороже), мы выполняем вычисления, принимая во внимание беспорядочность.