Jak je možné, že se tolika mezigalaktickým druhům ve filmech a televizi daří mluvit perfektní angličtinou? Jednoduchá odpověď je, že nikdo nechce vidět hvězdnou posádku, jak roky sestavuje vesmírný slovník. Ale buďme důslední, tvůrci Star Treku a dalších sci-fi světů představili myšlenku univerzálního překladače, přenositelného zařízení pro okamžitý překlad mezi jakýmikoliv jazyky. Může univerzální překladač existovat v reálném světě? Dnes již máme mnoho programů, které tvrdí, že to umí, vezmou slovo, větu nebo celou knihu v jednom jazyce a přeloží je do téměř kteréhokoliv jiného, ať už je to moderní angličtina nebo starověký sanskrt. A kdyby překládání bylo pouze o vyhledávání slov ve slovníku, tyto programy by předčily lidi. Skutečnost je však trochu komplikovanější. Pravidlový překladač využívá slovní databázi zahrnující všechna slova ze slovníku ve všech jejich gramatických formách a sadu pravidel k rozpoznání základních lingvistických složek ve vstupním jazyce. Pro zdánlivě jednoduchou větu jako "Děti jedí muffiny", program nejprve rozebere její syntax, či gramatickou strukturu, rozpozná "děti" jako podmět a zbytek věty jako přísudek sestávající ze slovesa "jíst" a přímého předmětu "muffiny". Potom potřebuje rozpoznat morfologii či jak může být jazyk rozebrán na své nejmenší významové jednotky, jako slovo "muffin" a přípona "y" užívaná pro vyjádření množného čísla. Nakonec potřebuje porozumět sémantice, pro pochopení významu jednotlivých částí ve větě. Pro správné přeložení věty by musel program odkazovat na různou sadu slov a pravidel pro každé slovo v cílovém jazyce. Ale právě to je ta ošidná část. Syntax v některých jazycích povoluje použití jakéhokoliv slovosledu, zatímco v jiných by mohl muffin jíst dítě. I morfologie může představovat problém. Slovinština rozlišuje mezi dvěma dětmi a třemi či více, užíváním dvojné přípony neexistující v mnoha dalších jazycích, zatímco nepřítomnost určitého členu v ruštině může vyvolat nejasnost, jestli děti jedí nějaké konkrétní muffiny, nebo jen jedí muffiny obecně. Nakonec, přestože je sémantika technicky správně, program mohl opomenout jemnější záležitosti, např. zda děti "mangiano" (jedí) muffiny, nebo je "divorano" (hltají). Jinou metodou je statistický strojový překlad, který analyzuje databázi knih, článků a dokumentů, které již byly přeloženy lidmi. Nalezením protějšků mezi zdrojem a přeloženým textem, které nejspíš nejsou náhodné, může program identifikovat odpovídající fráze a vzorce a užít je pro budoucí překlad. Nicméně kvalita tohoto typu překladu závisí na velikosti počáteční databáze a dostupnosti vzorků pro určité jazyky nebo styly psaní. Problémy, které může mít počítač s výjimkami, nepravidelnostmi a odstíny významu, patrně pocházejícími z lidského instinktu, vedly některé výzkumníky k přesvědčení, že naše porozumění jazyka je jedinečný výsledek biologické struktury našeho mozku. Ve skutečnosti jeden z nejslavnějších fiktivních univerzálních překladačů, babylónská rybka z knih "Stopařův průvodce Galaxií", není vůbec přístroj, ale malé stvoření překládající vibrace z mozku a nervů prostřednictvím jakési formy telepatie. V současnosti vám učení se jazyků staromódní cestou dá stále lepší výsledky než dostupné počítačové programy. Ale toto není lehký úkol a naprosto všechny jazyky na světě, stejně jako zvyšující se množství interakcí mezi lidmi, kteří jimi mluví, budou nadále vyžadovat větší pokroky v automatickém překladu. Možná, že v době, kdy potkáme mezigalaktické formy života, budeme schopni komunikovat pomocí malého "udělátka", jinak bychom museli začít sestavovat vesmírný slovník.
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.