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A lógica do tradutor automático

Mecanismos de tradução virtuais podem gerar aberrações sem a intervenção humana no texto. Uma boa tradução requer a capacidade humana de identificar aspectos fonéticos, sintáticos e semânticos, algo de que a inteligência artificial jamais será capaz. É melhor não confiar de “olhos fechados” nas ferramentas de tradução, várias delas on-line. São insuficientes e imprecisas, embora, no século passado, entre as décadas de 50 e 60, se tenha difundido a ideia de que o computador viria a traduzir de forma satisfatória os mais diversos textos, ilusão descartada trinta anos depois, e substituída, hoje, por um objetivo modesto e factível: criar aplicativos que auxiliem num momento inicial, sempre à espera da intervenção e da criatividade humana. Uma boa tradução requer a capacidade exclusivamente humana de identificar aspectos e nuances fonéticos, sintáticos e semânticos que a mais sofisticada inteligência artificial jamais identificará, pelo simples fato de que tal inteligência não é inteligente, não é lógica, lógica no sentido do termo grego lógos, envolvendo linguagem, razão, explicação e capacidade de argumentação.

É instrutivo, ou ao menos divertido, verificar a performance ilógica desses limitados recursos computacionais, comparando-os ao inspirado, belo e sofrido trabalho humano, cuja lógica ultrapassa em muito o maquinal. O tradutor automático pode nos servir de ajuda, mas é incapaz de pensar-sentir, entender-intuir, interpretar-criar. A lógica humana integra elementos aparentemente contraditórios e ilógicos, afinal, é a lógica que não se transcende, e, parafraseando Pascal, não ri da própria lógica. Vejamos esse exemplo em inglês.

Mario Quintana traduziu The Power and the Glory (O Poder e a Glória, pela Editora Globo, em 1953), um dos livros mais famosos de Graham Greene (1904-1991), que no início do capítulo 3 apresenta-nos o Capitão Fellows. O texto do original e as duas versões, a versão automática foi realizada por uma ferramenta on-line disponível.

O Original

Graham Greene

Captain Fellows sang loudly to himself, while the little motor chugged in the bows of the canoe. His big sunburned face was like the map of a mountain region - patches of varying brown with two small blue lakes that were his eyes. He composed his songs as he went, and his voice was quite tuneless. "Going home, going home, the food will be good for me-e-e. I dont like the food in the bloody citee."

Mario Quintana

(1)O Capitão Fellows cantava alto para si mesmo, enquanto o pequeno (2)motor ronronava na (3)proa do bote. O grande (4)rosto tisnado lembrava o mapa de uma região montanhosa, com as suas manchas de vários tons de castanho e os dois pequenos lagos azuis que eram os olhos. Cantava com uma voz terrivelmente desafinada umas canções que ia improvisando: "Vou pra casa, vou pra casa, tudo o que eu comer vai ser bem bom, bem bom, bem bom. Adeus, maldito grude desta maldita (5)cidaaaaade!".

Tradutor automático

Capitão Fellows (1)cantaram bem alto para si mesmo, enquanto que o pequeno motor (2)chugged nos arcos (3)da canoa. Sua grande (4)sunburned rosto era como o mapa de uma região de montanha - variando marrom com manchas de dois pequenos lagos azuis que eram seus olhos. Ele compõe suas canções como ele foi, e sua voz era muito desafinado. "Indo para casa, indo para casa, o alimento vai ser bom para mim-ee. Não gosto da comida na sangrenta (5)citee."

Comentários

(1) O "s" confundiu o tradutor automático, e o fez pensar que Fellows era mais de uma pessoa a cantar.

(2) A máquina não ouviu o som de outra máquina, e por isso não traduziu o verbo to chug. O motor do barco, para Quintana, ronronava como um gato.

(3) Se o tradutor automático estivesse a par da terminologia náutica, compreenderia que bows, neste contexto, refere-se à parte dianteira de uma embarcação.

(4) Como poderia a máquina saber que a pele clara, demasiadamente exposta ao sol, adquire tonalidade escura? Já o tradutor humano vê o rosto tisnado, tostado, do personagem.

(5) O personagem, tomado pela alegria, está inventando uma canção. Quintana estende a letra "a" de "cidade" para captar o citee do original, que rima com o me-e-e. A máquina não desafina nem acerta. Simplesmente reproduz "m-ee" e "citee", ilogicamente...

Matéria publicada no site www.uol.com.br

Gabriel Perissé é professor do Programa de Mestrado e Doutorado em Educação da Uninove

www.perisse.com.br