Makine Çevirisinin Özellikleri

aşama, hem interlingua yaklaşımı (yapay ara dil) hem de daha başarılı olduğu varsayılan aktarım (transfer) yaklaşımından biri olabilir (Somers, 1998: 14576’ten akt. Hatim ve Munday, 2004: 117). Interlingua yaklaşımında, kaynak metin soyut bir hâle getirilir ve sonra bu formdan erek metin üretilir. Aktarım yaklaşımında ise, ilk adımda kaynak metnin sentaktik (sözdizimsel) yapısı analiz edilir ve bir yapı oluşturulur. Sonra bu yapı erek metin yapısına aktarılır ve üçüncü aşamada bu yapıdan çıktı sentezlenir (Somers, 1998: 145’ten77 akt. Hatim ve Munday, 2004: 117, ayrıca krş. Güner, 2015). Makine çevirisinin bugün geldiği noktadan hareketle, bazı çeviribilimcilerin ve bilim insanlarının makine çevirisi kavramını yayınlarında paradigma kavramıyla yan yana kullandığı görülmektedir: Yayınlarında Sin Wai “makine çevirisi paradigması” (İng: machine translation paradigm); Declerq ise “istatistiksel makine çevirisi paradigması” (İng: “statistical machine translation paradigm”) vb. kullanmıştır.

Sonuç olarak, daha önce de vurgulandığı gibi, günümüzde makine çevirisi sistemleri gelişmeye, modern çeviri teknolojisi araçlarıyla entegre olmaya devam etmektedir ve bu durumda makine çevirisi sistemlerinin çevirmenin iş istasyonunun parçalarından biri haline geldiği de söylenebilir. O hâlde Sofer’in de belirttiği gibi “bilgisayarsız bir çevirmen fırçasız bir ressama benzer” (2002: 83). Sofer’in, bilgisayarlı teknolojilerin önemini vurgularken ressam ve çevirmen arasında kurduğu bu ilişki, cerrah ve çevirmenler arasında da kurulabilir. Başka bir deyişle, modern teknolojiden faydalanan cerrahların günümüzde neşter yerine daha ağrısız ve etkili sonuçlar verebilen laparoskobi yöntemine başvurduğu gibi, gerçek zamanlı çeviri piyasasında çalışan çevirmenlerin çoğu da uzun yola girip, basılı sözlüklerden saatlerce sözcük aramaktansa, makine çevirisi sistemleri ile entegreli çalışan elektronik araçlara başvurmaktadır.

2.2. Makine Çevirisinin Özellikleri

Dillinger ve Lommel’e göre, makine çevirisi yeterince iyi bir çeviri yapmak amacıyla kaynak dile ait cümle yapılarının detaylı bir analizini gerçekleştirir ve bu süreçte yapay zekâdan faydalanır (bkz. Dillinger ve Lommel, 2004: 5). Sofer de, makine çevirisi ile yapay zekâ alanını ilişkilendirmekte ve yapay zekânın tanımını “insan düşüncelerini taklit yoluyla benzer sonuçlar oluşturan bir bilgisayar bilim dalı” olarak yapmaktadır.

76 bkz. Somers, Harold. (1998), “Machine Translation: History”.

30

(bkz. Sofer, 2002: 88). Başka bir ifade ile, yapay zekâ teknolojisiyle donatılan makine çevirisi sistemlerinin işlevi, insan çevirmeni tâklit ederek, benzer çeviriler üretmektir.

Makine çevirisinde kullanılan yapay zekâ teknolojisi akla dilbilimde nispeten yeni bir alt dal olan bilgisayarlı dilbilim kavramını da getirmektedir. Bilgisayarlı dilbilim, uygulamalı dilbilim ve genel dilbilimle yakından bağlantılıdır. Bununla paralel olarak, makine çevirisi teknolojisindeki doğal dil işleme sürecinin (İng: Intelligent natural language processing) gerçekleşmesi de bilgisayarlı dilbilime bağlıdır (bkz. Bolshakov ve Gelbukh, 2004: 17). Makine çevirisi sistemleri hem yapay zekâ hem de bilgisayarlı dilbilimle yakından ilişkili olduğundan, bu sistemlerin çeviri sürecinde daha ziyade dilsel aktarıma yoğunlaştığı sonucuna ulaşılabilir. Dolayısıyla bu sistemlerden çıkan çeviriler hamdır78 ve bir insan çevirmen tarafından denetlenmesi gerekmektedir. Zira bir makine çevirisi sisteminin genelde dilsel öğelere yoğunlaşarak yaptığı çeviride bile kompleks cümle yapıları veya çok anlamlı kelimelerin varlığı nedeniyle hatalar meydana gelebilir. Bu durum Martin Kay tarafından da doğrulanmaktadır. Ona göre çok anlamlı kelime ve karışık dilbilgisi yapılarından oluşan cümleler, hangi zamirin neye gönderim79 yaptığının belirsiz olması vb. durumlar makine çevirisinin işlevsiz çeviriler üretmesine neden olabilir (bkz. Hatim ve Munday, 2004: 116).

Dolayısıyla, insan çevirmenin yerini almak hayaliyle tasarlanan makine çevirisi sistemlerinin günümüz koşullarında bunu tam anlamıyla gerçekleştirmesinin mümkün olmadığı görülmektedir ve dolayısıyla bir insan unsuruna ihtiyaç vardır. Ayrıca makine çevirisi sistemleri, tam otomatik yüksek kaliteli sistemler henüz geliştirilemediğinden büyük ölçekli çeviri işlerinde ve uluslararası ticari, kültürel ve toplumsal etkileşimde tek başına etkili olamayabilir. Ancak makine çevirisi sistemleri, insan çevirmenin bulunmadığı ortamlarda yeterince iyi çeviri çözümü sağlayabilir ve insan elinden çıkan çevirilerin daha etkili ve verimli olmasını mümkün kılabilir (bkz. Dillinger ve Lommel, 2004: 4). Hutchins de makine çevirisinin veya bilgisayar tabanlı çeviri sistemlerinin özellikle günümüz koşullarında insan çevirmenlerin rakibi olmadığını belirterek, ancak onlara yardımcı araçlar olduğunu ifade eder. Bu nedenle, çeviri sürecinde çoğu zaman insan faktörü de söz konusudur (bkz. Hutchins, 2001: 5-6) Bununla beraber günümüzde

78 Ham çeviri taslak çeviri olarak da bilinmektedir. Taslak çevirinin ise çeviri bittikten sonra veya önce (post-editing ve pre-editing) çevirmen tarafından gözden geçirilmesi ve düzeltilmesi gerekebilir (bkz. Hartley, 2009: 126).

31

ulaşılan teknolojiyle, makine çevirisi sistemlerinin yerelleştirme endüstrisi gibi büyük ölçekli endüstriyel alanlarda ancak diğer çeviri teknolojileri araçlarıyla entegreli olarak kullanılması durumunda daha etkili sonuçlar verdiğini söylemek mümkündür.

Makine çevirisi sistemlerinin başarı oranı aynı dil ailesine mensup İspanyolca-Portekizce, İsveççe-Danca, Fransızca-İtalyanca arasında veya ekonomik ve stratejik öneme sahip Fransızca-Almanca, Rusça-İngilizce vb. arasında daha da artmaktadır. Ancak bu koşullarda bile metin türleri açısından bir sınırlamaya gidilmek zorundadır (krş.O’Hagan ve Ashworth, 2002: 38, krş. Dillinger ve Lommel, 2004: 6). Başka bir ifade ile, aynı dil ailesinden olsalar bile İspanyolca-Portezkice vb. diller arasında yapılan edebi bir çeviride, makine çevirisi günümüz koşulları göz önüne alındığında tam başarılı çeviriler üretemeyebilir ve makine çevirisinin edebi eserlerin çevirisinde kullanılmasıyla ilgili olarak da fazla bir çalışma yoktur. Ancak Raley, bugünkü teknolojiyle bir zamanlar Altavista’ya bağlı olarak çalışan, günümüzde ise Yahoo’nun kullandığı BabelFish programıyla ya da Google arama motorundaki translate now (Tr: hemen çevir) işleviyle, basit ve hatalarla dolu bir çeviri ürün ortaya çıksa da Dante çevirisinin yapılabileceğini belirtmektedir (bkz. Raley, 2009: 349-350). O hâlde, şu an mükemmel olmaktan uzak olsa bile, yukarıda da belirtildiği gibi makine çevirisinin özellikle diğer bilgisayarlı ortamlar ve araçlarla entegre edilerek geliştirilmesi durumunda, teknik ve kullanmalık metinlerin dışındaki metin türlerinde de gelecek yıllarda etkili olabileceği düşünülebilir.

Makine çevirisi alanındaki son gelişmeler göz önüne alınırsa, makine çevirisi sistemlerinin bilgisayarlı bir ortamda okunabilir formattaki metinlerin çevirisini gerçekleştirirken, günde yüz binlerce kelimenin çevirisini yapabildiği söylenebilir ve bu da günümüzde oldukça önemli bir konum kazanan çeviride üretkenlik anlayışıyla parallelik göstermektedir. Ancak daha öncede belirtildiği gibi insan çevirmenin süreçte yer alması, makine çevirisinin yüzeysel ve motamot olarak bıraktığı noktaların duygusal ve sanatsal bir dokunuştan geçmesini mümkün kılar (krş. Dillinger ve Lommel, 2004: 6, krş. Dillinger ve Lommel, 2004: 10).

Bununla beraber, Sin Wai ise makine çevirisiyle insan çevirisinin gelişim evreleri kıyaslandığında aralarında bariz farklar olduğunu ima etmektedir. Başka bir ifade ile insan çevirisi, makine çevirisi ve bilgisayar destekli çeviriye oranla daha uzun bir geçmişe sahip olsa da gelişimi yavaş olmuştur. Makine çevirisi ise ALPAC raporunun ardından

32

önemini yititirmiş görünse de, 1940’lardan bu yana özelliklle yirmi birinci yüzyılda muazzam ölçüde ve hızlı adımlarla gelişmiştir. Bu, özellikle son yetmiş yıldır makine çevirisi ile bilgisayar destekli çeviri araştırmaları ve geliştirmeye yönelik analiz çalışmaları yapan ülkelerin girişimlerinden de anlaşılabilir (bkz. Sin Wai, 2015: 22-23). Bu durumda, makine çevirisinin kalitesini artırmak adına insan çevirmene ihtiyaç olsa da, insan çevirmenin gelişim süreciyle makine çevirisinin gelişim süreci kıyaslandığında, makine çevirisinin daha hızlı geliştiği görülmektedir. Neticede, gelecekte teknolojinin de sürekli ilerlemesiyle parelel olarak, yukarıda da değinildiği gibi makine çevirisinin teknik metinler dışında da pek çok metin türüne uygulanabileceği düşünülebilir ve ayrıca tam otomatik çeviriye geçilebilir mi sorusu da akla gelebilir.