كيف يحدث للكثير من أنواع المخلوقات الفضائية أن تتحدث بطلاقة باللغة الانكليزية في الأفلام والتلفاز؟ الجواب باختصار أنه لا أحد يريد مشاهدة طاقم عمل فيلم المركبة الفضائية يقضون سنوات بالترجمة من معجم المخلوقات الفضائية. لكن لإبقاء الأمور متناسقة فإن صانعي فيلم مركبة الفضاء وعوالم الخيال العلمي الأخرى قدمت مفهوم مترجم شامل جهاز محمول بإمكانه الترجمة الفورية بين أي لغتين إذاً هل المترجم الشامل ممكن في الحياة الواقعية؟ بالفعل لدينا عدة برامج تدَّعي أنها تقوم بذلك فعلا تأخذ كلمة، جملة، أو كتاب كامل بلغة واحدة وتترجمه تقريباً إلى أي لغة أخرى سواء كان باللغة الانكليزية الحديثة أو السنسكريتية القديمة وإذا كانت الترجمة فقط مسألة بحث عن كلمات في القاموس فربما تتفوق هذه البرامج على البشر الواقع بأية حال أكثر تعقيداً بقليل القاعدة التي يستند إليها برنامج الترجمة هي استخدام قاعدة بيانات معجمية والتي تتضمن كل الكلمات التي قد تجدها في المعجم وجميع الأشكال القاعدية الممكن أخذها ومجموعة من القواعد لتمييز العناصر اللغوية الأساسية للغة المُدخلة فلجملة تبدو بسيطة مثل "الأطفال يأكلون حلوى المافن" يحلل البرنامج أولاً بناء الجملة أو البنية النحوية من خلال تحديد الأطفال كالفاعل والباقي من الجملة المفعول به تتألف من الفعل "أكل" والمفعول به المباشر "حلوى المافن" بعدها يحتاج للتعرف على مورفولوجيا الانكليزية أو كيف يمكن تفصيل اللغة لأصغر وحدات ذات معنى مثل كلمة "مافن" واللاحقة "s" التي تستخدم لتدل على الجمع أخيراً يحتاج لفهم الدلالات اللفظية ماذا تعني فعلاً الأجزاء المختلفة من الجملة لترجمة هذه الجملة بالشكل الصحيح سيعود البرنامج إلى مجموعة مختلفة من المفردات اللفظية والقواعد لكل عنصر من اللغة المستهدفة لكن هنا تبدأ الصعوبة بناء الجملة لبعض اللغات تسمح بأي ترتيب للكلمات بينما في لغات أخرى، فعل هذا ممكن أن يجعل المافن يأكل الطفل مورفولوجيا أيضاً بإمكانها طرح مشكلة السولفينية تُميز بين طفلين أو ثلاثة أو أكثر باستخدام لاحقة الغائب الثنائية في عدة لغات أخرى بينما تفتقر الروسية للمقالات المؤكدة والتي ربما تتركك في تساؤل في ما إذا كان الأطفال يأكلون نوع مخصص من المافن أم هم فقط يأكلون المافن بشكل عام أخيراً حتى عندما تكون الدلالات اللفظية صحيحة عملياً فإن البرنامج قد يُفوت معانيها الدقيقة مثل إذا كان الأطفال يأكلونها بهدوء أو يلتهمونها بشراهة الطريقة الأخرى هي الترجمة الآلية الإحصائية والتي تحلل قاعدة بيانات الكتب المقالات، والوثائق والتي قد تُرجمت فعلاً من قبل البشر بإيجاد الترابط بين المصدر والنص المترجم والذي من غير المرجح أن يحدث عن طريق الصدفة يمكن للبرنامج تحديد العبارات والنماذج المطابقة واستخدامها للترجمة المستقبلية بأية حال، جودة هذا النوع من الترجمة يعتمد على حجم قاعدة البيانات الرئيسي ومدى توفر أمثلة للغات محددة أو أساليب للكتابة الصعوبة تواجهها الحواسيب مع الاستثناءات والتجاوزات والمعاني العميقة التي يبدو أنها تُفهم فطرياً من قبل البشر والذي قاد بعض الباحثين للاعتقاد أن فهمنا للغات هو نتاج فريد عن البنية البيولوجيا لأدمغتنا في الحقيقة أحد أكثر مترجمي الخيال العلمي شهرة السمكة بابل من "دليل المسافر إلى المجرة" ليست آلة مطلقاً ولكنها مخلوق صغير يترجم أمواج الدماغ وإشارات الأعصاب لكائناتٍ حية من خلال شكل من أشكال التخاطر إلى الأن تعلم اللغة بالطريقة التقليدية لا يزال يعطيك نتائج أفضل من أي برنامج حاسوبي متاح حالياً لكن هذه ليست مهمة سهلة والعدد الكلي للغات في العالم بالإضافة إلى تزايد تفاعل الناس المتحدثين بهذه اللغة سيساعد في استمرار التحفيز لتقدم أكبر في المترجم الآلي ربما مع الوقت تلتقي أشكال الحياة في المجرات عندها سنكون قادرين على التواصل معهم من خلال آلة صغيرة أو قد يكون علينا البدء بتجميع هذا القاموس في النهاية.
How is it that so many intergalactic species in movies and TV just happen to speak perfect English? The short answer is that no one wants to watch a starship crew spend years compiling an alien dictionary. But to keep things consistent, the creators of Star Trek and other science-fiction worlds have introduced the concept of a universal translator, a portable device that can instantly translate between any languages. So is a universal translator possible in real life? We already have many programs that claim to do just that, taking a word, sentence, or entire book in one language and translating it into almost any other, whether it's modern English or Ancient Sanskrit. And if translation were just a matter of looking up words in a dictionary, these programs would run circles around humans. The reality, however, is a bit more complicated. A rule-based translation program uses a lexical database, which includes all the words you'd find in a dictionary and all grammatical forms they can take, and set of rules to recognize the basic linguistic elements in the input language. For a seemingly simple sentence like, "The children eat the muffins," the program first parses its syntax, or grammatical structure, by identifying the children as the subject, and the rest of the sentence as the predicate consisting of a verb "eat," and a direct object "the muffins." It then needs to recognize English morphology, or how the language can be broken down into its smallest meaningful units, such as the word muffin and the suffix "s," used to indicate plural. Finally, it needs to understand the semantics, what the different parts of the sentence actually mean. To translate this sentence properly, the program would refer to a different set of vocabulary and rules for each element of the target language. But this is where it gets tricky. The syntax of some languages allows words to be arranged in any order, while in others, doing so could make the muffin eat the child. Morphology can also pose a problem. Slovene distinguishes between two children and three or more using a dual suffix absent in many other languages, while Russian's lack of definite articles might leave you wondering whether the children are eating some particular muffins, or just eat muffins in general. Finally, even when the semantics are technically correct, the program might miss their finer points, such as whether the children "mangiano" the muffins, or "divorano" them. Another method is statistical machine translation, which analyzes a database of books, articles, and documents that have already been translated by humans. By finding matches between source and translated text that are unlikely to occur by chance, the program can identify corresponding phrases and patterns, and use them for future translations. However, the quality of this type of translation depends on the size of the initial database and the availability of samples for certain languages or styles of writing. The difficulty that computers have with the exceptions, irregularities and shades of meaning that seem to come instinctively to humans has led some researchers to believe that our understanding of language is a unique product of our biological brain structure. In fact, one of the most famous fictional universal translators, the Babel fish from "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy", is not a machine at all but a small creature that translates the brain waves and nerve signals of sentient species through a form of telepathy. For now, learning a language the old fashioned way will still give you better results than any currently available computer program. But this is no easy task, and the sheer number of languages in the world, as well as the increasing interaction between the people who speak them, will only continue to spur greater advances in automatic translation. Perhaps by the time we encounter intergalactic life forms, we'll be able to communicate with them through a tiny gizmo, or we might have to start compiling that dictionary, after all.