AI – intelligent eller bara artificiell?

Få företeelser är så hajpade som artificiell intelligens, AI, och det gäller inte minst inom vårt eget område, språkindustrin. Vi talar då inte bara om maskinöversättning, MT, utan om algoritmer för att sammanställa hanterlig information ur ostrukturerade textmassor, skriva nyhetsartiklar m.m.

Men vad är artificiell intelligens egentligen? Går den frågan överhuvud taget att svara på? Nej, hävdade den välkände översättnings- och teknikskribenten Jost Zetzsche i sitt keynote-anförande vid memoQ-konferensen i Budapest den 30 maj 2019. Vi vet ju inte ens vad intelligens är. När vi försöker förklara för mugglare vad AI eller neural MT är förutsätter vi att det handlar om att emulera den mänskliga hjärnan. Men snälla nån, säger Jost, hjärnforskarna förstår ju inte ens vad som pågår i rundmaskens hjärna med sina 302 neuroner – långt mindre i människans med 100 miljarder neuroner. Vi har ingen som helst möjlighet att emulera processerna mellan våra öron. Vi vet inte hur minnen lagras, var drömmar föds, hur intelligens och känslor fungerar – eller vad medvetande, kärlek och samvete är för något. Vi vet inte hur hjärnans olika delar kommunicerar, eller hur dess fantastiska självreparationsprocess ser ut. Kort sagt, vi har inte en susning om vår hjärnas natur.

Att datorerna inte lyckas fullt ut med de uppgifterna alla gånger har vi tyvärr fått erfara, men rent generellt är datorer bättre än människor på att skyffla stora datamängder. Detta är vad Jost kalllar ”Narrow AI” – smal eller speciell AI. All nutida AI är smal AI. Det är också smal AI som driver dagens MT-motorer som tillämpar så kallad Neural MT. Förvisso inkluderar MT-motorerna något som med lite god vilja kan kallas ett neuralt nätverk, men i första hand är det frågan om snabb och avancerad sannolikhetsbedömning, baserad på en stor mängd tvåspråkigt textmaterial att jämföra med. I huvudsak enkla algoritmer som utförs parallellt och extremt snabbt. Smal AI, säger Jost, kan utföra fantastiska operationer på tillgängliga data, men kan inte gå bortom tillgängliga data. Aktiviteter som att lära, skapa, fantisera, känna med … som människor är bra på, kallar vi ”generell AI”. Men om, och i så fall när, vi kommer dit är höljt i dunkel, och det är långt ifrån säkert att en eventuell framtida generell AI ens kommer att likna dagens smala AI. Mera troligt är att generell AI kommer att bygga på helt andra processer.

Jost har undersökt vad språkindustrin anser om smal AI, framför allt i byråverksamhet. Det visar sig att möjligheterna är långt ifrån uttömda. Det är väl känt att smal AI, under rätt förutsättningar, kan åstadkomma osannolikt bra maskinöversättning – särskilt med tanke på att funktioner som kreativitet och fantasi definitionsmässigt inte är involverade. Men språkindustrin ser smal AI även som en lovande teknik för att styra arbetsflöden, generera offerter, hantera taggar, linjera dokument, extrahera termer, analysera kvalitet … rentav ersätta projektledare (det är inte bara översättare som har anledning att hålla ett vakande öga på utvecklingen!)

Här övergick Jost till en diskussion om vad kommunikation (det som vi översättare förmodas ägna oss åt) egentligen innefattar. Det handlar om att överföra ett budskap, inte bara från ett språk till ett annat, utan mellan olika kulturer och sociala miljöer, mellan människor från olika samhällsklasser, med olika bakgrunder, attityder och referensramar. Smal AI – dagens neurala MT – må vara bra på att göra kvalificerade gissningar om nästa ord i en mening, men det stannar vid det.

Jost framhåller efterredigering (post editing) av maskinöversatt text som exempel. Fram till 2017, när statistisk MT var den enda gångbara modellen, var det förhållandevis enkelt även för en enspråkig efterredigerare att se vad som hade blivit fel och rätta till det. Dagens neurala MT, baserad på smal AI, producerar så elegant flytande måltext att det krävs tvåspråkiga efterredigerare med översättarkompetens och falkögon för att hitta felen.