Tere, kuidas Google tõlgib, kui palju on erinevaid võimalusi, kuidas masin võib või saab tõlkida. Täna saame seda teada. Saates on Tartu Ülikooli vanemteadur Heiki-Jaan Kaalep, filoloogiadoktor, kelle teadus kui huvialad on arvutuslingvistika, arvutusmorfoloogia, korpuslingvistika ja keeletehnoloogia. Tere päevast, Heiki Kaalep. Tervist. Mina olen keelesaate toimetaja Piret Kriivan. Kas teie oskate tegelikult öelda, et kui vana on masintõlge kõige laiemas mõttes? No tegelikult see on nüüd tõesti raske küsimus. Et kas kõik, mida on proovitud tehtud, et kas see väärib, ütleme siis tõesti masintõlke nimetust. Kõik need katsetused kulu järgi olevat ühed esimesed katsetajad olnud nagu ikka venelased kes pakkusid välja mingisugust mehhaanilist sellist noh, enam vähemalt vändaga käivitatavat tõlkemasinat. Ka ütleme, see masintõlge, mida meie tänapäeval tunneme ja mida meie peame masintõlkeks, selle vanus on enam-vähem 20 aastat. See on väga väike number, mis te praegu ütlesite. Ma eeldasin küll märksa märksa pikemate või suuremat numbrit. Jah, aga praeguseks on selge, et kõik see, mis on varem tehtud enam-vähem, võib öelda, et see on allavett läinud. See on üks imelik olukord, jahet, et väga paljud inimesed aastakümneid tegid väga sellist usinad teadustööd ja need olid targad inimesed. Ja ühel hetkel selgus, et teine lähenemine on nii palju mõistlikum, et varasemast ei ole peaaegu midagi midagi üle võtta. Mõnes mõttes ei ole nagu üllatav, kui me mõtleme praegu oma LCD-kuvarite peale ja selle peale, et kunagi olid meilgi kine skoopidega kuvarit mõnel pool veel on mul endal on veel kodus ka selline vanaaegne telekas, aga et üsna praeguseks on juba selge, et suur osa teadustööst, mis on tehtud sellise vananenud tehnoloogiaga ja vallas ja inimesed, kes on asjatundjad vananenud tehnoloogia vallas et nende teadmised on noh, ütleme kasutud mõttes. Mis siis valesti oli ja mis mis on selles uues lähenemises teises lähenemises, mis siis on nüüd 20 aastat vana, mis on selles põhjapanevat teistsugust? Kui hästi lihtsustatult öelda, siis algne lähenemine arvas umbes nii, et me teame, kuidas inimkeelt tuleks töödelda tõlkimise jaoks. Et meil on mingisugused mudelid, mida me võiksime rakendada ja neid tulekski rakendada. Ja see uuem meetod, mis on nüüd umbes 20 aastat vana alustas minu meelest umbes sellest, et me ei tea, kuidas tõlkimise protsess töötab. Küll aga on meil olemas materjalid, kus me näeme tõlkimise protsessi tulemusi. Meil on olemas reaalsed elektroonilised tõlked ja neid on hästi palju. Me saame näha, mis oli algses tekstis lause ja väljend ja me saame näha, et kuidas see siis reaalselt näeb välja tõlgitud versioonis. See uus teine lähenemine, seda nimetatakse siis statistiliseks masintõlkeks. Ja veel, kui päris täpsem olla, siis statistiline fraasipõhine, masintõlge see on siis praegu selline kõige levinum masintõlkemeetod. Kas on võimalik öelda, kes selle välja mõtles? 20 aastat tagasi? Niitväljamõtlejaid oli tegelikult terve hulk, vaat mõtlesid selle välja Ameerikas IBM-i uurimiskeskuses võiks natukene võib-olla rääkida sellest, et kuidas nad selle mõtte peale tulid. Kui see huvitab, see huvitab meid väga. See oli siis 90.-te aastate alguses, kui Ameerikas, siis IBM-i uurimiskeskuses nad uurisid seal igasuguseid asju ja üks asi, mida nad siis märkasid, et nende sekretärid muudkui aga kirjutasid dokumentatsiooni ja nad tahtsid seda dokumentatsiooni noh, kontrollida, et kas see on õige sul ingliskeelne dokumentatsioon. Ühesõnaga, neil oli tarvis õigekirjakontrollijad ehk spellerit ja nad võtsid mingisuguse sõnastiku, mida siis need, nende tehnilised toimetajad kasutasid oma tekste kontrollide ja nad avastasid, et et ikka väga palju neil tekstides sõnu, mida nad sõnastiku põhjal ära ei tunne, kuigi need on täitsa korrektsed sõnad. Ja nad kaebasid oma probleemist inseneridele ja insenerid laiskade inimestena mitte ei hakanud neid sõnu ükshaaval sõnastikku lisama, mida neile näidati vaid mõtlesid, et, et võib-olla saaks kuidagi automaatselt uusi sõnu sõnastikku panna. Kuidas ta saaks teha, noh, kui oleks olemas mingisugused varasemad elektroonilised tekstid, kus nad saavad tõeliselt kasutatavaid sõnu näha ja need sealt oma sõnastikku panna. Nii nad siis püüdsid kuskilt kokku saada hästi palju inglisekeelseid tekste ja täiesti kogemata nad sattusid Kanada parlamendi istungite ja nende tõlgete peale nimelt Kanada on kakskeelne maa ja kõik jutt, mis parlamendis toimub, peab olema kirjas nii inglisekeelsena kui ka tõlgituna prantsuskeelsena või siis algselt prantsuskeelsena tõlgitud inglisekeelsena. Nad said selle materjali kätte, see oli kõigile tasuta saadav ja alguses kasutasid siis seda selleks ainult inglise keele poolt. Et noh, oma spellerit parandada. Aga ühel päeval läks nende ülemus Mehhikosse puhkama päris pikale puhkusele. Ja insenerid mõtlesid, et tegelikult oleks huvitav proovida, kui meil juba siin kakskeelne tekst on inglise prantsuse oma, et äkki õnnestuks leida mingisugune selline viis, kuidas ühest keelest teise tõlkida nimelt lähtusid nagu sellest, et et sageli on mingit ühte lauset võimalik tõlkida mitmel eri moel. Ehk teiste sõnadega, et et lauset tõlge teise keelde mingisugused tõenäosuslike funktsiooni tulemus. Ja et me võime endale ette kujutada, et mistahes tõlge ühest keelest teise on mingisuguse tõenäosuslikus funktsiooni tulemus. Ja oled tahame, et kui meil oleks selline hiigelsuur tabel, kus oleks Ühel pool kõik ühes keeles välja öeldavat võimalikud laused ja teisel pool siis kõik nende võimalikud tõlked et siis ainus, mida me peaksime tegema, oleks leida sobiv tõenäosus funktsioon, mis leiab vastavuse Nende kahe tabeli poole konkreetsete lausete vahel. Noh, et mõned laused on, eks ole, väga tõenäoliselt teise tõlked, mõned on äärmiselt vähetõenäolised tõlked. Jaa, on küll muidugi tõsi, et sellist tabelit pole olemas ja sellist tabelit tõenäoliselt praktiliselt pole ka nagu päris valmis võimalik teha. Aga nende seisukoht oli selline, et aga see on selline praktiline probleem. Noh, ülesandeks on ühesõnaga et leida mingisugused küllalt head lahendused selleks, et parem mitte nähtud lauseid tõlkida ka. Aga noh, et see ülesanne on siiski leida lihtsalt selline funktsioon, mis teisendab siis ühest keelest teise keelde. Ja see mõte tuligi neil selle tõttu, et nad nägid reaalses elus seda, kuidas on tõlgitud väga palju tekste Kanada parlamendidebattides. Muidugi ei olnud selle masintõlke tegemine neil üldse mitte tööülesandena nagu noh, see ei olnud nende ülesanne. Aeg-ajalt nende ülemus helistas Mehhikost ja küsis, et kuidas teil tööülesannetega küll edeneb. Alati nad vastasid, et tööl on kõik korras ja ei teinud seal mitte midagi muud, kui tegelesid ainult masintõlkega. Kui ülemus saabus umbes kuu aja pärast tagasi oma puhkuselt avastas, et kõik, mida ta oli käskinud, on tegemata, aga tihti hoopis midagi muud siis alguses oli ta kuri, aga kui ta nägi, mis, mis on tehtud hoopis suurem? Jah, et, et siis ta sai kohe aru, et sellega maksab tegeleda küll. Nii et puhas juhus oli tegelikult, et avastati see meetod, statistiline fraasipõhine masintõlge, te ütlesite. No nemad veel ei teinud fraasi paist aga jah, et selline ideed noh, niimoodi võiks tõlkida, see on mingis mõttes on see juhus. Aga samas, kui ma mõtlen, et kas see on tõesti juhus, et et Ameerikas oli siis selline uurimiskeskus, kus olid insenerid, kellel oli nii palju huvi tegeleda selliste veidrate asjadega ja ka nii palju vabadust ja veel niipalju julgust ja ülbust, et kui ülemust polnud, et siis nad ei teinudki seda, mida nad pidid, vaid tegid ühte teist asja. Minu meelest? Jah, see, et nad millegi peale tulid, on juhus, aga samas väga imelik, kui sellise töökorralduse puhul nad ei oleks millegi peale tulnud. Ja peab vist ikkagi olema teadlane suure tähega. Ma ei oskagi öelda, teadlane peab olema julge. No kahtlemata, teadlane peab muidugi olema julge, nemad ise küll vist ütlesid enda kohta pigem, et nad on insenerid. Nad ei nimetanudki ennast teadlasteks, nad proovisid teha. Proovisid teha ühte masinat. See, see ei ole teadus, mida nad püüdsid teha. Nad püüdsid teha ühte uut masinat, mis töötab teistmoodi. Et nad olid insenerid ja millest oleks praktilist tulu? Jah, jah, nad isegi täitsa mõtlesin algselt, et sellest võiks olla praktilist tulu. Te nimetasite, et alguses ei olnudki fraasipõhine masintõlge, kuidas see masintõlge on siis arenenud nüüd selliseks, nagu ta praegu on ja, ja missugune ta siis praegu on? No vot, esimesed need masintõlkemudelit, mille peale IBM-ist tulid, tõlkisid inglise keelest prantsuse keelde ja vastupidi ja inglise keel ja prantsuse keel on mingis mõttes mingis olulises mõttes sarnased sellise lähenemise jaoks. Esiteks kumbki neist keeltest ei armasta eriti liitsõnu erinevalt näiteks eesti või saksa keelest. See on üks asi, teiseks, nendes keeltes silinev fraasides sõnajärg. Nii palju kui mina tean, on suhteliselt ühesugune. Fraasisiseselt küll sulaton eri järjekorras inglise keeles on, eks ole. Pluchous, sinine maja prantsuskeeles on seesama asi, Jon, löö, kui ma õigesti hääldan, ehk siis maja sinine. Nii et tuleb selliseid väikseid järjekorra ümberkorraldusi teha. Aga need on sellised üsna lähedal asuvate sõnadevahelised ümberpaigutamisel. Kui nad oleksid võtnud mingisugused keeled, mis erinevad üksteisest palju rohkem, näiteks kas või eesti ja inglise keel siis ilmselt nad oleksid näinud, et nende lihtne insenerlik lähenemine annab täiesti mõttetuid juhuslikke tulemusi ja nad oleksid ilmselt kuulutanud oma lähenemisviisi nagu perspektiivituks. Nii et ühesõnaga täiesti õnneliku juhuse tõttu sattusid nad selliste keelte peale mis olid nende lähenemisi jaoks küllalt sarnased. Praegune Google'i masintõlkefraasipõhine masintõlge ja minu arvates selle masina tõlke ütleme väljamõtlemise juures oli äärmiselt oluline see, et masinatel, kes hakkasid tegelema sakslased saksa keelt, iseloomustab see, et seal on palju liitsõnu. Et selline idee, nagu algselt oli tõlgime statistiliselt ühest sõnast teise näiteks et Washington massiin on siis prantsuskeeles, ma ei teagi täpselt, kuidas, eks ole, aga igatahes saksa keeles on ta Mosmoshine ühe sõnana ja täiesti selgelt tekib see probleem, et mingile täitsa mõistlikule sõnal ei ole teises keeles nagu noh, sellist üksühest vastet, eks ole, vasted on niimoodi mitu ühele ja mitu-mitmele ja et see ei ole mitte erandlik võib-olla nagu inglise prantsuskeele vahel vaid et see on täiesti süstemaatiline, et ei olegi üldse mõtet proovida üksikute sõnade kaupa tõlkida. Paid peakski kohe proovima tõlkida suuremate tükkide kaupa fraaside kaupa ja sakslastele tuntus, kuidas öelda, nende keel nii loomulik ja tõlkimine, kui nad ilmselt enda sisse vaatasid ja mõtlesid, et kuidas nad oma mõttes tõlgivad ja said aru, et milliseid suuri fraase nad nagu asendavad korraga seal. Kui nad ise tõlgivad, et siis nad oskasid seda intuitsiooni rakendada ka programmides. Ja praegune Google'i masintõlkejuht on sakslane. Kas praegu on olemas selliseid tõlkeprogramme nagu Google Tõlgi. On olemas teisi veel või on see ainus? No põhimõtteliselt ma tähendab, on küll teisi ka aga ta on vaat selles mõttes ainus, et seesama tarkvara, mida Google kasutab, on tegelikult vaba tarkvarana samuti olemas mitte võib-olla päris kõik need väiksed nõksud, mida Google kasutab, vot ei ole avalikult kättesaadavad ja kes iganes ei või neid endale alla laadida. Aga põhiline lähenemine, põhilised programmid on vaba, tarkvara on olemas ja igaüks võib mad endale alla laadida enda masintõlkeserveri üles panna, treenida seda olemasolevate tõlkekorpuste peal ja üles sättida omaenda väikese masintõlkeserveri mis tähendab treenida seda. Tõepoolest vaat alguses ma rääkisin, eks ole, et see algne idee on see, et et meil on hiigelsuur tabel, kus on ühes keeles lauside, teises keeles lauset. Meie ülesanne on leida, et milline lause, millele vastab mingisuguse tõenäosusega tegelikult on ju meil selliseid tõlkekorpused olemas. Euroopa Parlamendis tõlgitakse jutud paljudesse keeltesse, sealhulgas Eesti keelde. Euroopa seadusandlus tõlgitakse paljudesse keeltesse, sealhulgas eesti keelde. Üks väga oluline asi, mis masin, tõlk, kelle väga positiivselt mõjub, on see tohutu hulk subtiitreid, mille vabatahtlikud tõlgivad oma keelde. Nii et selles mõttes me võime öelda, et mitte filmide nüüd piraatlus, vaid et filmide oma keelde kohandamine mida inimesed vabatahtlikud teevad. Et see on üks väga oluline, ütleme, panus masintõlke arendamisesse. Ja kui meil on olemas sellised suured tekstikorpused, kus meil on teada, et ühest keelest teise tõlgitud ja meil on olemas programmid, mis enam-vähem automaatselt suudavad siis öelda, et milline lauset täpselt, milliseks lauseks täpselt tõlgitud. Noh, see ei ole ju päris triviaalne, mõnikord võib mõni lause jääda tõlkimata ja võib-olla ühed tõlgid kaheks ja teadkaks üheks ja noh, et seal nüüd automaatselt leida, et mis, milleks tõlgitud ei ole päris triviaalne, aga noh, enam-vähem saadakse need ära tehtud. Nii et me teame, mis lause on, milleks tõlgitud omakorda sealt me siis jällegi kasutades statistilisi meetodeid, saame teada enam-vähem, et milline sõna, milleks on tõlgitud. Sealt omakorda tuletame, et noh, millised need fraasid olid, mis olid omavahel tõlgiti, mis on omavahel vastavuses. Ja kõik see tohutu statistiline töötlus, mille sisendiks on siis paralleelne tekst ja väljundiks on siis mingisugune suur fraaside tabel. Esiteks, ja teiseks siis selline tõenäosuslik mudel, mis ütleb, et millised fraasid selles ühes keeles tüüpiliselt üksteise järel on ja millistes käänetes pööretes sõnad seal on. Et vot sellised mudelit saadakse automaatselt jällegi kasutades tarkvara, mis on vabalt saadavad ja põhimõtteliselt võibki öelda, et et masintõlke ongi nii hea, kui hea on see tema treeningmaterjal. Ehk siis see eesti keel, mis on juba internetiavarustes Jah, tegelikult küll võiks arvata, võiks olla kas eesti keel noh, ega ta ei pea olema internetis, ta võiks olla ükskõik kus mingites paberkujul, mõelda vaid, kui palju meil on tõlgitud sajandite vältel praeguseks juba ilukirjandust teistest keeltest eesti keelde aga kuni see ilukirjandus ei ole elektroonilisel kujul kättesaadav nii kaua, on ta masintõlke jaoks nagu olematu. Ühesõnaga, kui mina näiteks tahan tõlkida eestikeelset lauset näiteks see oli läinud aastasaja kolmanda veerandi lõpul kõik, kes vähegi Tammsaaret teavad, teavad, kust see lause pärit on, ikka tõest ja õigusest ja päris algusest. Aga see lause ma trükin selle lause sinna kasti Google'i tõlgi lehel ja siis hakkab see masin otsima sellele vasteid kogu elektroonilisest kirjavarast. Kas on nii? Ei ole, ei no ta pärisele noh, mingis mõttes jah, mingis mõttes ei, selles mõttes, et et kui me mõtleme, et hakkab otsima, siis meile tundub, et see on üks hästi suur ja keeruline probleem. Tegelikult muidugi tõenäosused, et täpselt selline lause tal juba olemas on, on üsna väike, välja arvatud juhul, kui tal Tammsaare teosed on sealsamas tema oma masina mälus juba olemas, kui need seal on olemas, siis on hästi lihtne, võtab terve selle lause ja Ongi perfektne tõlge, eks ole. Kui tal on olemas, et keegi on tõlkinud selle sama lause inglise keelde. Aga tüüpiliselt on ikkagi niimoodi, et ta vaatab, küllap selles lauses on mingisugused fraasid ja ta vaatab oma sellest fraasi tabelist, mida ta on teinud. Et milliseid need fraasid seal on, millised on nende võimalikud tõlkide, proovib neid siis omavahel kokku panna ja siis saab sellise fraaside jada mis tema meelest siis võiks vastata sellele lähti, kelle lauses olevale fraasid jadale. No mulle tundub, et seda lauset Tammsaare lauset tõlgitud ei ole, sest suhteliselt ebatäpset tulid vastused inglise keeles, näiteks situatsioon, insener, sööd Nad ei end of life. See oli poiss ja 30-le neljaneks, selle lobussa elamen ja etavuseniebõlav, triitsi, kvartali Effgantseežystni, aga kõigil tundub olevat üks, üks tähenduse nihe, mis tasemele teie hinnangul eesti keel masintõlkes on? No seda on jah tõesti, selles mõttes nagu nagu raske öelda, et minule meeldiks seda, seda nagu hinnata kahe asja poolt, üks asi on see, et et nagu ma enne ütlesin, et see, kui hea on masintõlge on vägagi seotud, vot sellega, et kui palju on varem selles keeles tõlgitud teksti olnud? No ikkagi ega masin, mis kasutab oma ainsa teadmisallikana varem tõlgitud tekste, kui neid tekste tal pole, siis tal teadmisi ei ole ja punkt see on üks asi, näiteks eesti ja inglise või eesti ja mingite muude keelte paralleelteksti on õnneks päris palju. Nii et selles mõttes eesti keel on üsna sellisel samal tasemel nagu nagu soome keel või, või rootsi keel või et seal sellist kvalitatiivset vahet ei ole. Teine asi, et eesti keele puhul et eesti keeles on palju käändeid pöördeid ja tema sõna järgi, ütleme, võrreldes inglise keelega on väga erinev. Nii et kui ta on inglise keelest üsna kaugel, siis tõlge eesti keel ja inglise keele vahel on noh, lihtsalt keel oma omapära nagu tülikas asi pole mitte selles, et keel oleks raske, vaid et lihtsalt need olemasolevat masintõlkemudelit ei arvesta keele teatud teatud omapärasid. Nii nagu alguses, eks ole, ei osatud arvestada seda, et fraasi tuleks tõlkida fraaside kaupa. Sest et lihtsalt inglise prantsuse keeles sellist probleemi nagu ei esinenud. Ja praegu, kui kõige rohkem tõlgitakse germaani romaani keelte vahel siis väga palju tõlgitakse ka, ütleme inglise Hiinakile vahel, millel kummalgi pole morfoloogiat. Et siis ütleme see tähelepanu, et kuhu suunda tuleks masintõlget arendada, millised on need probleemid, mida tuleks parandada läheb natuke teises suunas, kui see, mida ütleme eesti, kellel tarvis oleks. Nii et selles mõttes noh, eesti keeles siis ei ole väga hea mitmed sellised minu arvates olulised asjad just nimelt sõnavormide muutlikkus, et see on masintõlkes nagu halvasti arvestatud praegu. Kas Eesti teadlased, insenerid on ka midagi selle masintõlkevallas avastanud välja mõelnud, ise? No ühelt poolt on vastus jah, ikka mingisuguseid artikleid on avaldatud aga noh, ma ei saaks öelda, et need oleksid väga ütleme, suured ja olulised avastused ega teaduses ja siis ka sellistes arendustes noh, on igasugused avastus, on selliseid väikseid sammukesimis, teevad asja vähehaaval paremaks on siis selliseid, sellist tööd, kus katsetatakse mingit ideed ja leitakse, et ei, see idee siiski ei tööta. Ja justkui tundub, et asi paremaks ei läinud, aga tegelikult ikkagi katsest oli selles mõttes kasu, et siis teised inimesed ei pea selle peale enam aega kulutama, tahavad proovida midagi muud. Nii et ühelt poolt on vastus jah, et on küll tehtud ja mõningaid asju omastatud ja neid maailmale noh, ette kantud ja seletatud aga seal mingisugune oluline läbimurre oleks toimunud, et seda ei jah, et seda ei saa öelda. Aga kuhu masintõlge üldse võiks või peaks või saaks välja jõuda, et praegu me räägime seda, mis on ikkagi kirjutatud tekst ja selle tõlkimine. Aga kas ei tea, kas on võimalik ka, et kunagi need samad subtiitrid, millest te rääkisite, et need hoopis kuidagi automaatselt tõlgitakse masintõlke abil või et hakatakse heli tõlkima kohe suulist kõnet, kas see on ka võimalik? On ikka jah, ühesõnaga, et muidugi praegu toimub siis niimoodi, et, et tõlgitakse, see heli ei tõlgita või teisendatakse helitekstiks, siis ikkagi tehakse seda teksti peal masintõlget ja siis sünteesitakse uuesti see heli, aga noh, et selle kohta ma ei oska midagi. Väga nagu öelda, et sellele minu meelest see, et kas, kas tekst on suuline või kirjalik. Et sellel loomulikult on väga suur mõju masinatele, kelle aga ütleme, praegune masin, tõlketase on selline, et probleemid on, ütleme palju fundamentaalsemad. Et et jah, et ma ei näe, et et need oleksid probleemid, millega praegu kõige rohkem nagu hädas oldaks, aga pikas perspektiivis ausalt öeldes ma üldse ei kahtle, et lähebki, tõlkimine selliseks küll. Et ühesõnaga, kui praegu räägitakse sellest, et masinad peaksid aru saama ka eesti keelest, ütleme et külmkapile, kui sa tahad häälkäsklust anda, et tee uks lahti, siis peaks saama seda eesti keeles teha ka tulevikus, kunagi sa võid, eesti keeles öeldes külmkapp tõlgib selle inglise keelde keelde ära, kui ta on inglisekeelne masin parajasti. See oli nüüd väga naiivne, ulmeline lugu. Ma tõesti ei tea selle nende häälkäskluste ka tead ausalt öeldes mul alati tuleb sellega seoses meelde üks äike, multifilm Gilbertist, kus Gilbert läheb häälkäsklusega juhitud duši alla. Ja kus ta siis täpselt ütleb, kui sooja Vetta siis tahaks ja tema kuriteokaaslane kättbert hüüab teisest toast. Kuule, Gilbert, mis oligi sellest Allik publiku filmi nimise see kosmoseodüsseia, mis asi, Tilver karjub 2001. Ja järgmine stseen on siis ilvert tuleb täiesti vähk punasena duši alt välja. Nii et kui ma ikka vajutan nuppu mingisuguse masina peal, siis ma tean, mida ma sellel masinale käsen teha, aga kui ma talle midagi ütlen, et mida ta siis ikkagi teeb? Ma ei tea, kas ma julgen kõiki neid kodumasinaid, kes ausalt öeldes pool, et mulle tundub, et on juba praegu minust targemad, et kas ma julgen neil ikka mingisuguseid käske anda ja loota, et nad saavad minust võib-olla paremini aru kui ma ise isegi sel hetkel. Et ei, ma ei tea jah. Ja viimane küsimus, Heiki Kaalep, kas kui me selle Google'i tõlgi juurde ja eesti keele juurde tagasi tuleme, siis me teame, et, et see programm on veel, vajab arenemist ütleme viisakalt siis ka ju, et ta on tegelikult poolpidune veel öeldakse eesti keeles. Kas see teeb eesti keelele kahju või on siiski kasu suurem sellest, et eesti keelt saab selle Google'i tõlgi abil tõlkida? Mina arvan, et ikka loomulikult kindlasti on sellest väga palju kasu. Ja et mis mõttes ta nüüd kahju võiks teha küll. Et eesti keel on nagu ei ole kõige täiuslikum ja õigem ja ilusam keel. Selles mõttes mitte väga ammu aega tagasi lugesin ma ühte kirjeldust, mis küll ei käi mitte masintõlke kohta vait arutas selle üle, et et kuidas internetikeel Simba internetis kasutatakse, ütleme, jututubades ja mujal mujal, et kuidas see küll mõjutab tõelist loomulikku keelt. Jutt oli siis seekord küll inglise keelest ja esimene selline tsitaat, mida autor tõi, oli 19. sajandi mure oma keele pärast. Selle peale ilmus telegraaf. Et kas nüüd tõesti inimesed hakkavadki niimoodi kirjutama niimoodi lühidalt kokkuvõtlikult nagu telegrammi stiilis. Ja kuidas see ometigi võiks keelt mõjutada. Praegu tundub äärmiselt naiivne ja mina arvan, et kõik need mured keele muutumise pärast, sellepärast et meil on olemas üks tehniline vahend mis mingil põhjus selles sunnib meil sunnib kas meid kasutama keelt natuke teistmoodi või näitab seda keelekasutust meile natuke teistsugusena. Et inimesed ikka saavad aru, et mis on nüüd see päris keel ja mis on nüüd see keel, mis on noh, lihtsalt olude natukene moonutatud ja nad ei võta seda moonutatud keelt. Noh, ütleme siis tõsiselt, aga nad küll-küll, nad aga kasutavad kõiki neid võimalusi, neid uusi võimalusi, mida, noh, need uued tehnilised vahendid võimaldavad kasutada. Te julgustate igati inimesi kasutama masintõlget kui vajadust on. Jah, ütleme julgustan, aga samas ma ei saa öelda, et soovitan sest et noh, ta ikka praegu jah, paraku teeb nii palju vigu, et mõnikord võib vabalt olla see, et et selle asemel, et lasta masinal tõlkida, siis pärast neid vigu parandada, et on lihtsam ise korraks järele mõelda, et mida see jutt nüüd tähendab, siis ta ise ära tõlkida. Ja keelt õppida keele õppimine oli, on ja jääb. Noh, see on ikka jah, et oli, on ja jääb. Aitäh, Tartu Ülikooli vanemteadur Heiki-Jaan Kaalep selle saate eest. Kõike head.