Traduzioni fantastiche e dove trovarle — 1

Vladimir Nabokov

Il traduttore di Google aveva fatto passi da gigante, dicevano. E allora mettiamolo alla prova.

Lolita, light of my life, fire of my loins.

Lolita, luce della mia vita, fuoco dei miei lombi.

E fin qui, nulla da dire.

My sin, my soul.

Il mio peccato, anima mia.

Anche qua, a parte il punto che era misteriosamente saltato, ci siamo.

Lo-lee-ta.

Lo-lee-ta.

Qui, a pensar male, parrebbe che l’algoritmo non abbia idea di come funziona la sillabazione fonetica in inglese (e in italiano).

The tip of the tongue taking a trip of three steps down the palate to tap, at three, on the teeth.

La punta della lingua fa un giro di tre gradini lungo il palato per colpire, alle tre, sui denti.

Qui parte del senso si conserva, tranne la traduzione di “at three” con “alle tre”, che è un errore bello e buono; ma per evitarlo l’algoritmo avrebbe dovuto considerare la frase nel suo insieme anziché l’inciso a sé stante. Però la traduzione nel suo insieme suona poco naturale, e comunque va completamente perduta tutta la connotazione tra giocosa e sensuale della frase. Ovviamente.

Lo. Lee. Ta.

Lo. Lee. Ta.

Idem come sopra.

She was Lo, plain Lo, in the morning, standing four feet ten in one sock.

Era Lo, la pianura Lo, al mattino, in piedi quattro piedi dieci in un solo calzino.

Qui abbiamo un po’ di problemi. Primo, non si capisce come mai “plain” venga interpretato come sostantivo e non come avverbio (“semplicemente Lo”, “Lo e basta”). Poi, le misure andrebbero magari convertite e tradotte (“four feet ten”, poco meno di un metro e mezzo) ma prima caratterizzate, appunto, come misure. Per quanto riguarda infine “in one sock”, ammetto che non è facile per un algoritmo decidere come tradurre in modo naturale espressioni del genere. L’inglese, in questi casi, se la cava sempre con “in”, ma noi no: mentre “in white socks” si sarebbe potuto tranquillamente tradurre “in calzini bianchi”, “in one sock” è rigorosamente “con un calzino solo”.

She was Lola in slacks. She was Dolly at school.

Era Lola in pantaloni. Era Dolly a scuola.

Questa era facile, ma però, chissà se l’algoritmo ha “capito” a questo punto che stiamo parlando della stessa persona…

She was Dolores on the dotted line.

Era Dolores sulla linea tratteggiata.

Qui abbiamo un’espressione idiomatica (“the dotted line” è la linea dove apporre la firma sui documenti) che l’algoritmo, con particolare perfidia, non scioglie, dando luogo ad equivoci: la “linea tratteggiata” sarà stata mica quella del codice della strada?

But in my arms she was always Lolita.

Ma tra le mie braccia lei era sempre Lolita.

Amen.

La difficoltà della traduzione (al di là di domini specifici della conoscenza) è che inevitabilmente coinvolge le facoltà umane nel suo insieme e richiede di padroneggiare (almeno idealmente) vaste regioni dello scibile. Per ora, l’intelligenza artificiale sa svolgere molto bene compiti specifici, dal perimetro ben definito (riconoscere oggetti, giocare a scacchi o a go, o anche interpretare radiografie); per andare oltre, cioè per affrontare con successo sfide che richiedono un approccio multidisciplinare o addirittura una “mente” simile all’umana, serviranno di certo strumenti nuovi.

Google Translator

Probabilmente anche le reti neurali, anche quelle sofisticate come le LSTM su cui si basa l’algoritmo di Google, mostreranno la corda a un certo punto, perché una traduzione ben fatta esige la comprensione non di singole unità lessicali trattate più o meno come monadi, e nemmeno di frasi o paragrafi, ma del testo nel suo insieme. Ed esige il possesso di informazioni appartenenti a domini non determinati a priori.

Per tradurre un incipit come il nostro, ad esempio, l’algoritmo deve sapere che Lo, Dolly, Dolores e Lolita sono la stessa persona, e non è scontato che possa inferirlo dal testo. Poi, per cogliere e rendere il tono del testo “esso” dovrà avere padronanza assoluta non solo delle lingue di partenza e di arrivo, ma dei registri e dei modelli letterari di entrambe. E dovrà anche avere conoscere nozioni apparentemente lontane: per esempio, che le sillabe che compongono il nome di Lolita si pronunciano (in modo simile in inglese e in italiano, per fortuna) mettendo la punta della lingua in tre posizioni consecutive del palato, con l’ultima presso gli alveoli, e capire che è esattamente di questo che Nabokov sta parlando, pur con sottile compiacimento sensuale (“the tip of the tongue taking a trip of three steps down the palate to tap, at three, on the teeth”).

E infine l’algoritmo dovrà avere una certa esperienza dei fatti della vita, altrimenti ben difficilmente potrà “capire” (qualunque senso si voglia dare a questa parola) la ragione intima del testo che sta traducendo. Si va qui, verosimilmente, ben al di là della mimesi o la mise en abyme di un pensiero computazionale. Ma sono colonne d’Ercole che siamo ben lontani dal superare.

Pubblicato su Eventual Consistency