Коммуникативная деятельность и профессиональная компетентность переводчика в век машинного перевода

Аннотация

Прогресс машинного перевода, основанного на моделях глубокого обучения нейронных сетей, привёл к значительному улучшению качества выполнения тех задач, которые традиционно составляли преимущество переводчика­профессионала. Тем не менее, впечатляющее развитие технических средств перевода не должно приводить к искажению понимания сущности лингвистически опосредованной коммуникации и роли переводчика в этом процессе. Данная статья посвящена анализу сложной функциональной системы, которая объединяет переводчика, обладающего умениями функционирования в информационной среде, и высокотехнологичные программные продукты для машинного перевода. Анализируется трансформация содержания коммуникативной компетентности переводчика, особое внимание уделяется его прагматическим компетенциям.

Литература

Анохин П.К. Избранные труды: Кибернетика функциональных систем / Под ред. К.В. Судакова. Сост. В.А. Макаров. М.: Медицина, 1998. 400 с.

Гарбовский Н.К. Роль современных информационных технологий в повышении качества перевода и развитии эффективных коммуникаций // Вестн. Моск. ун­та. Сер. 22. Теория перевода, 2016. No 2. С. 114–119.

Комиссаров В.Н. Теория перевода (лингвистические аспекты). М.: Высшая школа, 1990. 253 с.

CEFR — Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment. Companion Volume with New Descriptors. Strasbourg: Council of Europe, 2018. 253 p.

Li H., Chen H. Human vs. aI: An assessment of the translation quality between translators and machine translation. International Journal of Translation, Interpretation, and Applied Linguistics, 2019. No. 1 (1), pp. 43–54.

Kiraly D.С. A Social Constructivist Approach to Translator Education: Empowerment from Theory to Practice. London, New York: Routledge, 2014. 216 p. 

Popel M. et al. Transforming machine translation: a deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Popel M., Tomkova M., Tomek J., Kaiser L., Uszkoreit J., Bojar O., Zabokrtsky Z. Nature Communications, 2020. No. 11, pp. 1–15.

Way A. Quality expectations of machine translation. Translation Quality Assessment: From Principles to Practice. Edited by J. Moorkens, Sh. Castilho, F. Gaspari, S. Doherty. Springer, 2018, pp. 159–178.