Особенности перевода ИИ средневековых персидских текстов

Целевая аудитория данной статьи – те немногие специалисты, которые сегодня профессионально занимаются переводами средневековых научно-религиозных текстов с восточных языков (персидского, арабского, тюркского). В ней на примере персидского языка кратко рассмотрены все современные виды машинного перевода этих текстов: автоматизированный перевод (CAT – computer assisted translation); нейронный машинный перевод (NMT – neural machine translation) с участием набора микрочипов и алгоритмов, который в наши дни стал именоваться ИИ (AI – artificial intelligence); перевод с помощью генеративного ИИ (GenAI); перевод ИИ на базе больших языковых моделей (LLM – large language models). При использовании любого из них в той или иной степени возникает необходимость в создании переводчиком глоссария ключевых терминов и слов с их однозначными русскими переводными эквивалентами, т. е. терминологической базы конкретного автора для конкретного сочинения. Подготовка такой базы целесообразна в двух случаях: 1) при наличии объёмного текста (текстов) одной тематической направленности (желательно одного автора), когда глоссарий, созданный при переводе первой части, сможет существенно сократить время перевода второй части; 2) при перерывах в работе по объективным и субъективным причинам, когда созданный в прошлом и уже забытый словарь поможет при возобновлении работы над переводом текста (текстов) одной тематики.