Моделирование перевода терминов инфотелекоммуникаций

Подготовка специалистов отрасли инфотелекоммуникаций включает в себя изучение иностранного языка, необходимого для осуществления профессиональной деятельности. Значительную часть практического курса составляет изучение основ перевода научно-технических текстов, а также уверенное владение общенаучной, технической, отраслевой и узкоспециализированной терминологией.

В процессе обучения особое внимание уделяется изучению:

– универсальных закономерностей процесса перевода;

– теоретических основ межъязыковых, стилистических и функциональных соответствий;

– специфики письменного и устного перевода.

Рассматриваются частные теории перевода, которые позволяют выявить особенности перевода с одного языка на другой, а также типы соответствий между конкретными языковыми единицами и явлениями. Кроме того, изучаются виды индивидуальных стилистических приёмов, используемых переводчиком.

Основные трудности перевода отраслевых терминов

Несмотря на комплексный подход к формированию практического курса, необходимо учитывать, что современные языки находятся в постоянном развитии. Это требует от специалистов регулярного обновления знаний о языко- вых реалиях. «С развитием научно-технического прогресса подавляющее число неологизмов-терминов обозначает понятия, ранее не существовавших технологий, устройств и аппаратов, что в свою очередь приводит к регулярному обновлению лексического состава современного английского языка» [1, с. 497]. Таким образом, специалистам необходимо систематически изучать современную научно-техническую литературу по выбранной отрасли, что позволит своевременно осваивать новые понятия и языковые единицы.

Наряду с неологизацией в современных языках происходит ещё один процесс, который представляет определённые трудности для переводчиков. Одной из ключевых проблем в области терминоведения и переводоведения является отсутствие нормативно закреплённых определений терминологических единиц, в частности, терминов, связанных с процессами внедрения и применения информационных технологий. Такие термины не обязательно являются неологизмами. Они могут быть широко известными и употребляемыми в течение длительного времени.

Например, «термины компьютеризация, информатизация, автоматизация, цифровизация и цифровая трансформация имеют различное значение и фактически отражают различные аспекты процесса внедрения, распространения и использования информационно-телекоммуникационных технологий. Эти термины отражают процессы, которые не являются сменяющими друг друга этапами. Они тесно связаны между

собой и фактически осуществляются одновременно» [2, с. 25]. В качестве решения проблемы бессистемности терминов, Чурикова А.Ю. предлагает разработать единый национальный стандарт, содержащий «термины и определения, связанные с внедрением и использованием информационных, в том числе и цифровых, технологий и систем» [2, с. 31].

Введение и утверждение подобного стандарта будут иметь существенное значение для специалистов, занимающихся переводческой деятельностью. Это особенно актуально в контексте развития квантовых технологий, которое может привести к переходу от цифровой трансформации к квантовой.

Следует также отметить ещё одну тенденцию, которая вызывает наибольшие трудности при работе с иноязычной научной литературой. Она связана с изменениями в семантике устоявшихся терминов в рамках одной научной области или при их переходе в другую.

В отрасли инфотелекоммуникационных технологий принято использовать современную терминологию. Однако в последнее время специалисты данной отрасли всё чаще используют устоявшиеся технические выражения, придавая им новое значение, при этом не фиксируя их на лексикографических ресурсах.

Одним из таких терминов является Technical Debt или Tech debt (в переводе с англ. яз. «технический долг»). Понятие «технический долг» было впервые определено инженером-программистом Уордом Каннингемом в 1990-х годах. Примечательно, что У. Каннингем провёл аналогию между техническим долгом и финансовым долгом, чтобы помочь объяснить его влияние своему начальству [3]. Таким образом, термин, изначально относящийся к экономической сфере, претерпел незначительные изменения и был интегрирован в отрасль компьютерных технологий.

Первоначально термин Technical Debt обозначал упрощение процесса программирования, которое могло быть использовано для сокращения затрат, ускорения завершения работы или достижения обеих целей одновременно. Однако в долгосрочной перспективе такой подход может привести к сбоям в работе системы и потребовать дополнительных затрат времени и ресурсов.

Другие аналитики и отраслевые эксперты также используют термин Tech debt в контексте обсуждения проблем устаревшей интеграции: “ Cloud-based technical debt requires a multifaceted approach that addresses the root causes of the problem, rather than simply treating the symptoms ” [5] ( Облачный технический долг требует комплексного подхода, который направлен на устранение коренных причин проблемы, а не просто на устранение симптомов ).

Подобные семантические изменения коснулись и терминов, относящихся к одной из наиболее динамичных в терминологическом плане отрасли – обеспечение информационной безопасности. Она отвечает за конфиденциальность, целостность и доступность информации, а также за защиту данных от различных угроз. Кибербезопасность представляет собой комплекс методов и практик, направленных на защиту информации в цифровом пространстве. В настоящее время происходит активное обновление терминологии в этой отрасли, что обусловлено растущими потребностями современного общества и сформировавшейся цифровой коммуникативной средой.

Рассмотрим термин Multi-Factor Authentication (MFA), который в переводе с английского языка означает «многофакторная аутентификация». Данный термин обозначает систему безопасности, которая предусматривает подтверждение личности пользователя с использованием нескольких независимых способов аутентификации перед предоставлением доступа к системе [6]. Однако, в некоторых случаях термин используется в контексте одного способа аутентифика- ции, что не соответствует понятию «множественных форм», закреплённому в приставке Multi-.

Существует также метод проверки, называемый Continuous Authentication ( CA ) – непрерывная аутентификация. И хотя у них много общего, его не следует путать с терминами Behavioral Analytics ( BA ) – поведенческая аналитика, Applied Behavior Analysis (ABA) – прикладной анализ поведения, User behavior analytics (UBA) – аналитика поведения пользователей , User and Entity Behavior Analytics (UEBA) – аналитика поведения пользователей и объектов.

Перейдём к рассмотрению уже упомянутой выше отрасли квантовых технологий. Термин post-quantum encryption (пост-квантовое шифрование), вероятно, будет использоваться после появления настоящих квантовых систем, способных взламывать все существующие виды криптографии. Квантовое шифрование ( quantum encryption ) – это теоретическая возможность создания системы, которая может противостоять квантовым вычислениям. Постквантовое шифрование означает защиту от технологий, которые могут появиться после квантовых систем, предположительно через много лет. Важно понимать, что «после» в данном контексте означает «после появления квантовых систем».

Таким образом, отраслевые термины, которые ранее имели определённый смысл и функциональность, могут со временем изменить своё значение, приобрести новые значения, перейти в терминосистему другой отрасли науки. Это может привести к несоответствиям между лингвистическими понятиями и технической культурой использования терминологических единиц.

Моделирование переводческой деятельности

Исходя из вышеизложенного, представляется целесообразным обратиться к моделям теории перевода применительно к современной практике терминов–неологизмов отрасли телекоммуникаций. Практическое моделирование всегда зиждется на теоретическом обосновании в зависимости от целей и задач деятельности переводчика [7]. Наш материал отражает необходимость учёта и сочетания переводческого моделирования с практиками нескольких видов структурной логики родного, т.е. русского языка [8].

Использование разных платформ компьютерного перевода не противоречит логике и практике современного этапа. Однако, такие практики перевода весьма часто демонстрируют сбои и несоответствия лексико-грамматических, струк- турно-семантических и стилистических форм современного русского языка.

Нормы письменной речи достаточно строго кодифицированы, что позволяет уверенно ориентировать переводчика в его практической деятельности. Очевидными являются недостатки использования вышеприведённых форм и стандартов родного языка, которые выявляют неустойчивые знания и часто нежелание переводчика использовать необходимую кодификацию с целью достижения качественного перевода.

Реальной целью любого перевода является изложение смыслового содержания при соблюдении простых кодифицированных форм [9, 10].

Многие платформы компьютерного перевода ориентированы на количественные факторы словарных единиц в рамках единого предложения. Вариативность значений слова и термина может быть однозначна или многозначна. Контекст переводимого материала указывает на определённые значения, однако далеко не все платформы могут верно решать поставленные задачи.

Искусственный интеллект (AI) является несомненным прогрессом в решении вышеобоз-наченных задач и достижении основных целей практического перевода. Основные требования моделирования перевода могут быть соблюдены при подборе надлежащей программы. Отклонения в стандартах могут быть почти полностью нивелированы.

Моделирование форм русского языка особенно затруднено, когда английским языком пользуются неанглоязычные авторы. Вышеприведённые особенности моделирования переводов английского текста на русский язык указывают на необходимость учёта структурных факторов русского языка, обозначенных в данной статье.

Заключение

В условиях современного развития инфоте-лекоммуникационного пространства необходимо адаптировать образовательные программы для специалистов данной отрасли с учётом активного внедрения систем машинного перевода, а также возможных трудностей и особенностей переводческой деятельности, связанных с этим процессом. Кроме того, следует уделять повышенное внимание актуальным языковым тенденциям, которые требуют от переводчика особого подхода. Целью обучения становится формирование переводческой компетенции, которая включает в себя знание основ переводческой деятельности и способность осуществлять адекватный перевод в зависимости от характера исходной информации на иностранном языке.