자동 번역: 성과와 과제

텍스트를 자동으로 번역한다는 아이디어는 전자 컴퓨터의 등장과 함께 탄생했습니다.

1949년 수학자 W. 위버는 과학계에 컴퓨터를 번역에 활용하자고 제안했습니다. 그로부터 거의 70년이 흘렀지만, 이 과제는 아직 완전히 해결되지 않았으며 가까운 미래에도 해결되기 어려울 것입니다. 올바른 의미에서 «컴퓨터 번역기»는 거의 «인공지능»에 가깝기 때문입니다. 인공지능의 실현은 아직 요원합니다.

번역 프로그램 개발 초기에는 문법과 의미론의 언어 구조를 형식화하는 데 주력했습니다. 언어 외적 정보를 활용하려는 시도도 있었습니다. 영어, 독일어 등 분석적 언어에서는 꽤 괜찮은 결과를 얻었습니다. 반면 러시아어와 같은 종합적 언어에서는 문법이 더 복잡하고 «올바른» 문장을 만드는 규칙도 다양해 상황이 훨씬 좋지 않았습니다.

자동 번역기에 적용하려던 알고리즘 번역 모델은 두 종류의 모듈로 구성되어 있었습니다. 원문을 분석하는 모듈과 목표 언어로 텍스트를 생성하는 모듈입니다. 원문 언어에서는 형태론, 어휘, 통사론, 의미론을 분석하고, 목표 언어에서는 통사적·의미적·형태론적 생성을 수행합니다.

오늘날에는 형식적 방법이 작동하기는 하지만, 그 과정이 쉽지 않다는 점이 분명해졌습니다.

프로세서 성능이 향상되고 메모리 용량이 늘어나면서, 언어의 형식 분석을 통해 축적한 경험과 데이터베이스를 활용하는 해결책을 모색하게 되었습니다. 사전 분석을 거치면 «예문»을 살펴볼 범위를 적절한 수준으로 줄일 수 있습니다. 그런 다음 데이터베이스에서 목표 언어의 문장 중 가장 적합한 것을 선택합니다.

이러한 접근법은 간단한 «일상» 문장을 만족스러운 수준으로 번역할 수 있게 해주었습니다. 전문 용어 사전을 활용하면(배경 정보를 간접적으로 활용하면) 기술 문서도 상당히 잘 번역할 수 있었습니다.

컴퓨터 번역은 형식적 과정이므로 번역가가 주변 세계와 넓은 의미의 맥락, 번역 대상 문장이 놓인 상황, 번역의 목적, 세계의 다양성에 관해 지닌 비언어적 지식을 모두 배제합니다. 따라서 이런 번역은 사람에게 훌륭한 보조 수단이 될 수는 있어도 그 이상은 아닙니다. 기계 번역과 관련 자동화 도구는 기본적인 의사소통(식당에서, 이동 중에, 길거리에서)에 유용하며, 전문 기술 문서를 번역하는 전문가에게도 매우 도움이 됩니다. 컴퓨터가 제안한 «어색한» 번역문을 사용자나 전문가가 짧은 시간 안에 언어 규범과 해당 분야의 어휘에 맞는 텍스트로 다듬을 수 있으므로, 키보드로 직접 입력하는 시간을 절약할 수 있습니다.

그러나 컴퓨터가 N. S. 레스코프의 «매혹된 방랑자»를 영어로 문학 번역해 주리라고 기대하기는 아직 어렵습니다. 인공지능이 탄생하기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 따라서 어떤 언어에서든 서면 번역이 필요하다면 전문 번역 업체에 의뢰하시기를 권합니다.