В 1959 г. философ Й. Бар-Хиллел (Yohoshua Bar-Hillel) выступил с утверждением, что высококачественный полностью автоматический МП (FAHQMT) не может быть достигнут в принципе. В качестве примера он привел проблему нахождения правильного перевода для слова pen в следующем контексте: John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in the pen. John was very happy (Джон искал свою игрушечную коробку. Наконец он ее нашел. Коробка была в манеже. Джон был очень счастлив). Pen в данном случае должно переводиться не как «ручка» (инструмент для письма), а как «детский манеж» (play-pen). Выбор того или иного перевода в этом случае и в ряде других обусловлен знанием внеязыковой действительности, а это знание слишком обширно и разнообразно, чтобы вводить его в компьютер. Однако Бар-Хиллел не отрицал идею МП как таковую, считая перспективным направлением разработку машинных систем, ориентированных на использование их человеком-переводчиком (своего рода «человеко-машинный симбиоз»).
Это выступление самым неблагоприятным образом отразилось на развитии МП в США. В 1966 г. специально созданная Национальной Академией наук комиссия ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), основываясь в том числе и на выводах Бар-Хиллела, пришла к заключению, что машинный перевод нерентабелен: соотношение стоимости и качества МП было явно не в пользу последнего, а для нужд перевода технических и научных текстов было достаточно человеческих ресурсов. За докладом ALPAC последовало сокращение финансирования исследований в области МП со стороны правительства США — и это несмотря на то, что в то время как минимум три различные системы МП регулярно использовались рядом военных и научных организаций (в числе которых ВВС США, Комиссия США по ядерной энергии, Центр Евроатома в Италии).
Следующие десять лет разработка систем МП осуществлялась в США университетом Brigham Young University в Прово, штат Юта (ранние коммерческие системы WEIDNER и ALPS) и финансировалась Мормонской церковью, заинтересованной в переводе Библии; в Канаде группами исследователей, в числе которых TAUM в Монреале с ее системой METEO; в Европе — группами GENA (Гренобль) и SUSY (Саарбрюкен). Особого упоминания заслуживает работа в этой области отечественных лингвистов, таких, как И. А. Мельчук и Ю. Д. Апресян (Москва), результатом которой стал лингвистический процессор ЭТАП. В 1960 г. в составе Научно-исследовательского института математики и механики в Ленинграде была организована экспериментальная лаборатория машинного перевода, преобразованная затем в лабораторию математической лингвистики Ленинградского государственного университета.
Новый подъем исследований в области МП начался в 1970-х годах и был связан с серьезными достижениями в области компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности. Соответствующая область исследований, возникшая несколько позже МП (датой ее рождения обычно считают 1956 г.), получила название искусственного интеллекта, а создание систем машинного перевода было осмыслено в 1970-е годы как одна из частных задач этого нового исследовательского направления.
При этом несколько сместились акценты: исследователи теперь ставили целью развитие «реалистических» систем МП, предполагавших участие человека на различных стадиях процесса перевода. Системы МП из «врага» и «конкурента» профессионального переводчика превращаются в незаменимого помощника, способствующего экономии времени и человеческих ресурсов.
За период 1978-93 гг. в США на исследования в области МП истрачено 20 миллионов долларов, в Европе – 70 миллионов, в Японии – 200 миллионов.
Можно выделить два основных стимула к развитию работ по машинному переводу в современном мире. Первый – собственно научный; он определяется комплексностью и сложностью компьютерного моделирования перевода. Как вид языковой деятельности перевод затрагивает все уровни языка – от распознавания графем (и фонем при переводе устной речи) до передачи смысла высказывания и текста. Кроме того, для перевода характерна обратная связь и возможность сразу проверить теоретическую гипотезу об устройстве тех или иных языковых уровней и эффективности предлагаемых алгоритмов. Эта характеристическая черта перевода вообще и машинного перевода в частности привлекает внимание теоретиков, в результате чего продолжают возникать все новые теории автоматизации перевода и формализации языковых данных и процессов. Вместе с тем разработки в области МП стимулировали развитие не только лингвистики. Результаты работ по МП способствовали началу и развитию исследований и разработок в области автоматизации информационного поиска, логического анализа естественно-языковых текстов, экспертных систем, способов представления знаний в вычислительных системах и т.д.
Второй стимул – социальный, и обусловлен он возрастающей ролью самой практики перевода в современном мире как необходимого условия обеспечения межъязыковой коммуникации, объем которой возрастает с каждым годом. Другие способы преодоления языковых барьеров на пути коммуникации – разработка или принятие единого языка, а также изучение иностранных языков – не могут сравниться с переводом по эффективности. С этой точки зрения можно утверждать, что альтернативы переводу нет, так что разработка качественных и высокопроизводительных систем машинного перевода способствует разрешению важнейших социально-коммуникативных задач.
Одной из новых разработок этого периода стала технология TM (translation memory), работающая по принципу накопления: в процессе перевода сохраняется исходный сегмент (предложение) и его перевод, в результате чего образуется лингвистическая база данных; если идентичный или подобный исходному сегмент обнаруживается во вновь переводимом тексте, он отображается вместе с переводом и указанием совпадения в процентах. Затем переводчик принимает решение (редактировать, отклонить или принять перевод), результат которого сохраняется системой. А в конечном итоге «не нужно дважды переводить одно и то же предложение!». В настоящее время разработчиком известной коммерческой системы, основанной на технологии TM, является система TRADOS (основана в 1984 г.).
В СССР с середины 70-х годов были созданы промышленные системы машинного перевода с английского языка на русский АМПАР (на основе исследований и разработок коллектива Ю. А. Моторина), с немецкого языка на русский НЕРПА, с французского языка на русский ФРАП, автоматические терминологические словари в помощь человеку-переводчику. Система АМПАР длительное время находилась в промышленной эксплуатации; впоследствии на ее базе были созданы более эффективные системы МП для персональных компьютеров семейства СПРИНТ; была также разработана система МП с русского языка на английский АСПЕРА. На этих разработках основываются такие системы машинного перевода, как Stylus, Socrat и другие.
90-е годы принесли с собой бурное развитие рынка ПК (от настольных до карманных) и информационных технологий, широкое использование сети Интернет (которая становится все более интернациональной и многоязыкой). Все это сделало возможным, а главное востребованным, дальнейшее развитие систем МП. Появляются новые технологии, основанные на использовании нейронных сетей, концепции коннекционизма, статистических методах.
В настоящее время несколько десятков компаний занимаются разработкой коммерческих систем МП, в их числе: Systran, IBM, L&H (Lernout & Hauspie), Language Engineering Corporation, Transparent Language, Nova Incorporated, Trident Software, Atril, TRADOS, Caterpillar Co., LingoWare; Ata Software; Lingvistica b.v. и др. В настоящее время в Российской Федерации продолжаются в незначительных масштабах некоторые работы по системам МП, основанным на подходе «текст-смысл-текст», не всегда явно проговариваемым лозунгом которого в момент обоснования этого подхода в 1960-х годов был «машинный перевод без перевода, без машин, без алгоритмов». Идея подхода заключалась в том, что от лингвиста требуется только декларативное описание фактов языка (т.е. лингвистическая теория, претендующая, правда, на особую точность и формализованность), а алгоритмы перевода составят программист и математик. В рамках этих исследований были получены значительные теоретико-лингвистические результаты (в частности, создана теория так называемых лексических функций, нашедшая применение в лексикографии), однако для создания практических систем подобного рода подход оказался недостаточно эффективным. Все практические системы без исключения используют идею переводных соответствий, т.е. в их основе лежит модель «текст-текст», и они реализуют краткую схему перевода. Неизмеримо выросшие за последние десятилетия возможности вычислительной техники и новые программистские подходы никак не могут помочь реализовать идеи анализа и синтеза, основанные на приоритете выявления только синтаксической структуры с последующим переходом к смыслу.
За рубежом эксплуатируется целый ряд систем машинного перевода. Наиболее известной из их числа является система Systran, разработанная и поддерживаемая компанией Systran Software Inc, используемая службой машинного перевода при комиссии Европейского союза.
Появилась возможность воспользоваться услугами автоматических переводчиков непосредственно в Сети: www.alphaworks.ibm.com/ aw.nsf/html/mt; www.freetranslation.com; www.transtlate.ru; www.logomedia.net/text.asp; www.foreignword.com/Tools/transnow.htm; babelfish.altavista.com/translate.dyn; infinit.reverso.net/traduire.asp; www.t-mail.com.