Az interjút Daniss Győző készítette.

Ha hét-nyolc évtizede az átlagember azt olvasta, hallotta, hogy komputer, számítógép, nemigen gondolhatott másra, mint hogy létezik egy ördöngös szerkezet, ami tud osztani, szorozni, százalékot számítani, és talán még köbgyököt vonni is képes. A nyelvről „általában” pedig elsősorban azt tudta, hogy van angol meg német meg kínai. S az iskolai tanulmányokból azt is, hogy a magyar ragozó nyelv, és ragozáskor megkülönbözteti egymástól az ikes meg az iktelen formát. Azóta a számítógép és a nyelv fogalma közel került egymáshoz. A sokféle programmal feltöltött műszaki csodák az asztali számítógéptől a tableten, a laptopon keresztül az okostelefonig sokunk mindennapos használati eszközévé lettek. Hatással vannak, lehetnek írásunkra, beszédünkre, s immár a nyelvészek tudományos munkájához is nélkülözhetetlenek. Hogy a közelkerülés miképpen történt, és miképpen történt Magyarországon, arról kérdéseinkre Prószéky Gábor mondta el a legfontosabbakat.

– Hogy a computer – hiszen akkor még nem született meg a számítógép szavunk – a nyelvvel is kapcsolatba kerülhet, azt az amerikai hadsereg mérnökei vetették fel a második világháború idején. A katonai kódolás ismert volt, és úgy tűnt akkoriban, hogy a fordítás is egyfajta kódolási feladat. És mindezek a tennivalók a hidegháború éveiben sem vesztették el a fontosságukat. Az Egyesült Államok a hatvanas évek derekáig nagyon sok pénzt fektetett be elsősorban az orosz és az angol nyelv közötti gépi fordító rendszerek fejlesztésébe. Az akkori hatalmas – még lyukszalagos, lyukkártyás – gépek arra már jók voltak, hogy megtalálják egy-egy kiválasztott szó más nyelvű megfelelőit. De hiányoztak azok a szoftverek, amik szükségesek lettek volna ahhoz, hogy a gép a kikeresett szavakból a tartalmat híven visszaadó mondatokat alkosson. E próbálkozások sikertelensége miatt az USA 1966-ban be is szüntette a gépi fordítások kutatásának, fejlesztésének nagy léptékű támogatását.

Prószéky Gábor

– E miatt a „visszalépés” miatt azonban – a mából visszatekintve úgy sejlik – a gépi fordítás ügye nem került le a tudományos-technikai világ szakembereinek napirendjéről…

– Egyáltalán nem került le! Ugyanis eközben, már az ötvenes években, az elméleti nyelvészet is felfigyelt a számítógép kínálta lehetőségekre. Korábban a nyelvészek főként a nyelv, a nyelvek múltját kutatták. A XX. században azonban megélénkült érdeklődésük a nyelvek jelene, „maga a nyelv” iránt. Nem utolsósorban az eredetileg matematikus, amerikai generatív nyelvész, Noam Chomsky hatására. Szerinte léteznek a nyelvekre nemcsak önmagukban, hanem univerzálisan is érvényes működési elvek. A Szovjetunióban az idő tájt szintén jó néhány tehetséges nyelvész dolgozott. Ők az egymástól eltérő formai megoldásokat használó nyelvek matematikai összehasonlításával próbálták a nyelvek összességének közös törvényszerűségeit felfedezni. És úgy esett, hogy az egyik ilyen nyelv az agglutináló, tehát toldalékoló magyar lett.

– Volt-e ennek a kiválasztásnak magyarországi hatása?

– Az ötvenes évek végén, a hatvanas évek elején nyelvészekből és matematikusokból, számítógépes szakemberekből megalakult egy munkacsoport, hogy megszülessen egy orosz–magyar gépi fordítási program. Tudva, hogy a gép nem lesz képes műfordítói szintű szövegeket alkotni, de remélve, hogy a „gépfordítások” segíthetik az „emberfordításokat”.

– Egy fordításnak, persze, alapkérdése, hogy valamely szónak abban az aktuális szövegbeli helyzetben mi a megfelelője a másik nyelven…

– Ezt a feladatot a számítógépes és nyelvész szakembereknek csak részben sikerült megoldaniuk. Ma már bárki hozzáférhet olyan számítógépes szótárakhoz, amelyek szavak sokaságát száznál is több nyelven „tudják”. Sőt, némelyik nyelven nemcsak leírják, hanem ki is mondják. És nemcsak világnyelvekről vagy Európában gyakori nyelvekről van szó, hanem olyanokról is, mint a dél-afrikai xhosa, az indiai gudzsaráti vagy a haiti kreol. De hogy mikor melyik jelentésben áll valamelyik szó, az bizony a szövegkörnyezettől függ.

– A szavak megfeleltetésétől hogy juthatnak el a programok szószerkezetek mondatrészek, mondatok megfeleltetéséig?

– Nehezen. Kiváltképpen azért, mert a mondatok szerkezete különféle nyelveken más és más. Hiába tud jól angolul egy program, fordításkor nagyon gyakran beleütközhet a másik nyelvnek – akár még a németnek, svédnek, dánnak vagy különösképpen az orosznak – az angolétól különböző valamely sajátosságába. Még nehezebb a fordítás, ha egy szerkezetében gyökeresen különböző nyelven kell megtalálni az eredetivel azonos értékű megoldást.

Ilyen gyökeresen más nyelv – az angolhoz, némethez, svédhez, dánhoz s a más vonatkozásban már említett oroszhoz képest – a toldalékoló magyar. Amit nálunk egyetlen szó fejez ki, azt nem agglutináló nyelvek gyakran csak több szóval, esetleg egy egész mondattal tudják csak elmondani. Például egy ilyen szó: elnézegethetném.

Könnyíti a gépi fordítást – bármelyik nyelvpár esetében –, hogy bizonyos esetekben már nemcsak szavak, hanem szószerkezetek, sőt akár egész mondatok is benne vannak a fordítórendszer adatbázisában. És az sem lehetetlen, hogy egy ritka, mondjuk svéd–bolgár szövegáttevést két lépcsőben oldjanak meg a gépek. Ilyenkor a svédet előbb valamilyen „közvetítő” nyelvre – a gyakorlatban sokszor angolra – fordítják, utána pedig az angolt bolgárra. Ahogyan ez az úgynevezett relézés soknyelvű konferenciákon „embertolmácsolásnál” is gyakorlat.

– A toldalékolás nemcsak fordításkor okozhat nehézséget, olykor magunknak is akadhatnak vele gondjaink. Hiszen: Bécs-ben, de Pécs-en, vagy akár Pécs-ett. Hogy boldogulnak az ilyen esetekkel a magyar nyelvű programok?

– Az ezzel foglalkozóknak – ezt a MorphoLogic cég számítógépes nyelvészeti tevékenységének vezetőjeként magam is tapasztalhattam – tengernyi fáradságába került, hogy megtanítsák a gépeket efféle feladatok megoldására. Az olyan egyedi helyzetekben, amelyekre nincs szabály, csak rögzült valamiféle hagyomány – mint az említett városnevek toldalékolása esetében –, viszonylag könnyű volt a megoldás: egy az egyben megadtuk a gépnek az adott városhoz illő toldalékot.

A magyar hangtan és szóalaktan szabályait megfogalmazhatjuk a programok nyelvén, és akkor jól fogja kezelni a különböző közneveket is, mint a ház-on, repülőgép-en, gyümölcs-ön, golyó-n. Tehát a gép „megtanítható” arra, hogy valamely általa addig nem ismert szóhoz is – annak magánhangzójára, magánhangzóira tekintettel – az „-on”, az „-en”, az „-ön” és az „-n” vagy a „-hoz”, a „-hez” és a „-höz” közül melyik ragot illessze. Tehát ha valaki, például egy nyelvtanuló azt írja, hogy virágcserép-ön vagy virágcserép-hoz, akkor a gép felhívja a figyelmet a rossz toldalékolásra, és akár javasolja is a helyes alakot: virágcserép-en, virágcserép-hez.

"a gép felhívja a figyelmet a rossz toldalékolásra, és akár javasolja is a helyes alakot"

– A mindennapi gyakorlatból kiviláglik, hogy a gép nemcsak toldalékolási hibákat jelez…

– Igen, kiszűr másféle hibákat is. Legalábbis a többségüket. Nem maradhat jelzetlenül a kájha, a malyom, a budapest, a szántófld, a bürökrata. Ezekben az esetekben is ajánlhatja a jó megoldást. A programok a maguk ismeretkörükön belül azt is tudják, hogy két vagy több szót egybe, külön vagy kötőjellel kell-e írni. Ez nem mindig könnyű, még a helyesírási szabályokat nagyon alaposan ismerő embernek sem. És ilyesmikben természetesen nemcsak mi tévedhetünk vagy bizonytalankodhatunk, hanem a gép is. Egy „gyanús” mondatban a legjobb program is zavarba jöhet. Egyik kedvencem az, hogy „A magyar ember evés közben nem beszél” mondat esetében – mert a gép óriási szövegtárában benne van az „emberevés” szó is – a program például felvet egy szerinte jobb lehetőséget: „A magyar emberevés közben nem beszél”.

– Mi történik a nyilvánvaló tévedések eseteiben? Ha valaki például azt írta: „1256-ban zajlott le a mohácsi csata”, vagy azt, hogy „Deák Lajos a haza bölcse”…

– A helyesírási programoknak nincs kulturális háttérismeretük, a számok értelmezésével pedig általában nem tudnak mit kezdeni. A gép tehát nemcsak a mohácsi évszámhoz nem nyúl, hanem azt sem jelzi, hogy valami nincs rendben, ha valamely szöveg szerint napjaink piacán, mondjuk, 24 vagy épp 2400 forintért árulják a krumpli kilóját. A „Deák Lajos” is legfeljebb csak akkor kaphatna esetleg figyelmeztetést egy speciálisan arra a célra írt programtól, ha a szövegben már nagyon sokszor előfordult a „Deák Ferenc” – de ez továbbra sem helyesírási kérdés.

Nehéz helyzetben van viszont a gép az olyan esetekben, amikor hasonló nevek közül kell választania – főképpen, ha csak a vezetéknevet látja: „Széchényi”, „Széchenyi”, „Szécsényi”. Hiszen egy adott szövegben általában csak az egyik név lehet helyes. A programok ebben és az ehhez hasonló helyzetekben érthető módon tanácstalanok. Jobb a helyzet, ha adott a keresztnév is, és ha a gép szövegtárában egyetlen kifejezésként megtalálható esetleg a könyvtáralapító Széchényi Ferenc, a „lánchidas” Széchenyi István és a diszkoszvető bajnok, majd egyetemi tanár Szécsényi József neve. Bonyolítja a dolgot, hogy a „szécsényi” betűsor, ha nem a mondat elején van, adott esetben kisbetűvel írandó, mert csupán jelzője a Nógrád megyei Szécsény városához kötött személynek, intézménynek, épületnek.

Bódi Zoltán: Infoszótár

– Hogy boldogul a gép más helyzetekben a kisbetűkkel és a nagybetűkkel?

– Általában jól. De ha egy szövegben előfordul például az, hogy valami „a XVIII. században történt”, akkor a római szám utáni pontot a nem magyar számítógépes nyelvészek által kifejlesztett szövegszerkesztő programok mondatzárónak vélik, és a passzust kijavítják: „a XVIII. Században történt” alakra. Hozzáteszem, hogy a mai programok többségét a felhasználó beállíthatja úgy, hogy hasonló esetekben hagyja meg a kisbetűs „XVIII. század” alakot. Azt azonban a szövegszerkesztő program felhasználójának kell tudnia, hogy melyik menüpontban lehet kikapcsolni az ennek a furcsaságnak az előidézőjét, a „Mondatkezdő nagybetű” opciót.

– Az ember tehát kijavíthatja, amit a gép „rosszul tud”. Persze, a gép nyilvánvalóan azért tud valamit rosszul, mert nem lehet minden különleges helyzetre felkészíteni. Különleges helyzet adódhat például sorvégeken. Hogy tudnak a gépek elválasztani?

– Az elválasztással értelemszerűleg csak a toldalékkezelő programunk elkészülte után kezdhettünk foglalkozni. A szavak java részénél egy program jól tudja alkalmazni a helyesírási szabályokat: e-me-let, meg-ma-gya-rá-zom, lám-pa-bú-ra. Jól alkalmazza egyébként a valahai helyesíráshoz szokott idősebb embereket olykor még mindig meglepő új szabályokat is: mad-zag helyett ma-dzag, mened-zser helyett mene-dzser, hiszen a „dz”-t és a „dzs”-t ma már ugyanolyan betűkapcsolatnak tekintjük, mint az „sz”-t vagy a „ty”-t.

– Képes-e a program jól elválasztani olyan – alakjukban azonos, de jelentésükben különböző – betűsorokat, amilyen például a „gépelem”?

– Az elválasztó program tudja, hogy a szónak két felbontása van: gép-elem és gé-pelem. Csak nem lehet teljességgel bizonyos benne, hogy melyik jelentésűt kell az adott helyen elválasztania. Ezért ezt a szót nem választja el, meghagyva ezt a lehetőséget az embernek, ha a felhasználó mindenképp el akarná választani. De idővel akár az elválasztó programok is képesek lehetnek ilyen helyzetben is jól dönteni. Mert alaposan „megnézhetik” majd, hogy aktuálisan milyen tartalmú szövegben fordul elő a „gépelem” betűsor. Ha a szövegben határozottan felismerhetők írógépeléssel kapcsolatos más szavak, kifejezések is, akkor ezt fogja javasolni: gé-pelem. Ha pedig a szó műszaki jellegű, valamilyen szerkezet alkatrészeit soroló szövegben áll, akkor azt javasolja: gép-elem. Ugyanígy a szövegösszefüggéseket figyelembe véve dönthet a program például a le-gelőre és a leg-előre megoldás között. De az embernek mindig kontrollálnia kell a még oly okos gépet is.

Ha az ímélemet gépelem, az elválasztás nem lehet "gép-elem"!

– Akkor hát – sokak felületes hitével ellentétben – nem elég a helyesírást javító szoftver, változatlanul szükség van emberi helyesírástudásra is. Miközben a számítógépet néhány tévedése, eseti tanácstalansága ellenére is tarthatjuk valamiféle három műszakos „robot-magán-magyartanárnak”, aki vagy ami nemcsak kijavítja a rosszul használt „ly”-t, „j”-t, hanem ezzel egyszersmind meg is tanítja vagy legalább megtaníthatja a helyes szóalakot…

– Arra taníthatja meg, amit az embertől megtanult. Amikor a nagy nyilvánosságnak szánt, „közhasználatra” való szöveget írunk a gépbe, akkor igyekszünk betartani a helyesírás szabályait. Jó esetben még lektor, szerkesztő vagy korrektor is megnézi a mondatokat. Ám ha magánlevelet írunk, ha valakivel számítógépen keresztül folytatunk laza „írott beszélgetést”, akkor nem okvetlenül fordítunk nagy gondot a helyesírásra. Esetleg közismert, vagy csak kettőnktől használt rövidítésekkel, sajátos szóötletekkel küldjük el társunknak a mondandónkat. És ő egy-egy nyelvileg helytelen megoldásunkat jónak, kifejezőnek találva talán maga is használni fogja. Azt az üzeneteiben akaratlanul is megismerteti másokkal. Ha aztán a „normától eltérő” szóalakot a képernyőn sokan és sokszor látják, kezdhetik azt tekinteni jónak. És a rossz szóalak, szófordulat lassanként szélesebb körben is elterjed.

A számítógép tehát – mint ahogy egy nyomtatott szöveg régebben is, ma is – nemcsak a jó, hanem a rossz megoldásokra is biztathat. Például a közelmúltban divatossá lett „csevej” szót többen és gyakran csevely formában írták le. Ezt mások helyesnek vélték, és maguk is így kezdték használni. A tévedés azon alapul, hogy a nyelvhasználók nem ismerik fel a robaj, zörej, moraj mintájára létrejött csevej-t. Ez esetben talán a „csermely” szó formai rokonságának volt szerepe a rossz alak elterjedésében. Szerencsére – az ezzel kapcsolatos kritikák okán is – mostanában mintha csökkenne az „ly”-os előfordulások száma. A csevely „népszerűsítésétől” eltekintve azt hiszem, hogy a gépre a helyesírás dolgában is sokkal inkább a pozitívumok jellemzők. Tehát: csevej!

– Amikor néhány esztendeje Olaszy Gábor, a Nyelvtudományi Intézet Kempelen Beszédkutató Laboratóriumának munkatársa rekonstruálta a labor névadójának a beszélőgépét, az bizony – nyilvánvalóan a XVIII. század műszaki korlátai miatt – csupán néhány hang kiejtésére volt képes. Kempelen óta e fontos tekintetben – hiszen a kommunikációnak nemcsak az írás, hanem a beszéd is eszköze – meddig jutott a műszaki tudomány és a nyelvtudomány?

– Vannak már olyan programok – programok ma már akár egy okostelefonban is –, amelyek nemcsak hangot rögzítenek s adnak vissza, hanem arra is képesek, hogy ha írott szöveget „látnak”, azt emberi hangon felolvassák. Mégpedig nem betűnként, hiszen akkor a „felolvasás” inkább csak zörej lenne, hanem pontosan követve a betűknek az adott szóban megjelenendő valóságos hangalakját.

– Vagyis?

– Ugyanaz a leírt betű a betűkapcsolatoktól függően sokféleképpen hangozhat. Az „n”-t nem ugyanúgy mondjuk az orgona, az angol és a honvéd szóban. E különböző „n”-eket – mégpedig több embertől rögzített sokféle kiejtést „átlagolva” – mind-mind meg kell adni a programnak, hogy aztán az később az azonos hangkapcsolódási helyzetben rögzített hangmintát vegye elő.

Egy másik érdekesség, hogy a beszélőt is tudjuk már „utánozni”: a mai technikával akár Marilyn Monroe hangján is megalkothatunk egy olyan slágert, amit a művésznő sohasem énekelt. Természetesen csak akkor, ha rendelkezésünkre áll az ő néhány más dalfelvétele, és azok hangkapcsolatait megtanítjuk a programnak.

Az efféle programoknak köszönhetően már az sem csupán álom, hogy valaki az erre alkalmas gép ábécétáblájára nézve, tekintetét betűről betűre irányítva jelenítsen meg szöveget a képernyőn, s azt kinyomtassa, elküldhesse. Ma már lehetséges, hogy amit a látássérültek a maguk – esetleg Braille-betűs – klaviatúráján beírnak, azt egy másik gép Braille-írással is kinyomtassa. Hogy hallássérültek a maguk jelelését okostelefon képernyőjén továbbíthassák társuknak.

Immár az sem lehetetlen, hogy mondjuk egy magyarul elküldött szöveg a fogadó készüléken egy másik nyelvre lefordítva jelenjen meg. És ki tudja, milyen eszközöket, milyen lehetőségeket, fordulatokat hoz még a jövő…

– Eközben az emberi aggyal vezérelt kézírás a mindennapokban kezd visszaszorulni. Ez akár oda vezethet, hogy elfelejtjük a kézírást vagy esetleg meg sem tanulunk már tollal, ceruzával írni?

– Nagy butaság lenne lemondani a kézírásról. Nemcsak azért, mert a kézírás személyesebb a „gépi” írásnál, és vannak helyzetek, amikor ez a személyesség nagyon fontos. Hanem azért is, mert ha kézzel írunk, azzal gyakoroljuk, fejlesztjük a motorikus készségeinket.

– Sokmilliónyian élvezhetjük már Magyarországon is a számítógépes szakemberek és a nyelvtudósok munkálkodásának gyümölcseit. És mindezektől a hardver- és szoftvercsodáktól mit kapott – vagy inkább: mit kapott vissza – a nyelvtudomány?

– Nagyon sok ismeretet és lehetőséget. Olyanokat, amelyekkel számítógépek nélkül nem élhettek volna, nem élhetnének a nyelvész szakemberek. Például: könnyen hozzáférhető lett elképesztő mennyiségű nyelvi adat, és ezek a gépi programok – hangsúlyozom, hogy ember alkotta programok – sokféle dologban nagyon gyorsan megfaggathatók.

Nemrégen – elődeink minden dicséretet megérdemlő szövegkorpuszainak létrejöttét követően – sikerült megcsinálnunk az azoknál sokszorta nagyobb Pázmány Korpuszt. Ez a több mint 1,2 milliárdos anyag majdnem 70 millió önálló mondatot tartalmaz. Van benne 403 millió főnév, 141 millió melléknév, 137 millió ige, és még római számból is van 164 ezer, kötőjelből pedig 152 ezer. Mindezeket természetesen nem egyenként kellett bevinni, hanem megfelelő programok segítségével internetes és más források magyar nyelvű anyagaiból kerültek a számítógéprendszerünkbe.

– Mifélékből?

– Főképpen különféle közelmúltbeli írott – részben szerkesztett, tehát igényesen megformált – szövegekből, részben az írott beszélt nyelv személyes szövegeiből.

– Az óriási adatszámból következik, hogy egy-egy szó több ezerszer vagy akár több tízezerszer is megjelenhet a korpuszban…

– Így van. Egy szó, persze, nemcsak egy alakban szerepel: ház, a házban, házakat, házon, műanyag ház, a kutya háza és így tovább. És ugyanaz az alak több különféle szövegkörnyezetben jelenhet meg. Például a „vár” ige is sokféle formában, más-más szavak előtt-után nagyon sokszor fordul elő. A „várt” alakot kiválasztva a képernyőn egyebeken kívül ilyen szövegeket látunk: „…levegő árad; olyasféle, amilyet már nagyon régen várt a kritika és a színház. A Rang és mód…”, és mellette egy másik szövegdarab: „…ellenezte az emigrációt is: tőle semmi jót nem várt, legfeljebb a Monarchia s vele együtt…”. A „várt” szóhoz hasonlóan a többit szintén szövegkörnyezetben adjuk vissza. És ezt a környezetet meg is hosszabbíthatjuk. Ismét hozzáteszem: egy-egy szó mindig a szövegkörnyezettől kapja meg a pontos jelentését.

– Azaz egy-egy szó árnyalatnyi jelentéskülönbségeire, jelentésgazdagságára is felhívja, felhívhatja a figyelmünket?

– Többre is. Például a „hány” betűsor lehet kérdő névmás és lehet ige. Az utóbbi pedig az árnyalatnyinál nagyobb jelentéskülönbségeket is kifejezhet. Csak néhány lehetőség: valakinek a szeme szikrát hány, valaki havat hány, cigánykereket hány, epét hány, kardélre hány vagy holmikat egymásra hány, esetleg a búza már hányja a kalászát…

 A Pázmány Egyetemen működő kutatócsoportomnak van olyan fejlesztése, amely arra is képes, hogy azonos alakú szavakat jelentésük szerint különböző más halmazokban mutasson meg. Az „egér” betűsor az egyik jelentésében bekerül például a patkány mellé, a „rágcsálókarámba”. A másikban, egyebeken kívül a klaviatúra mellé, a „számítógépkarámba”. A gép olyan halmazokat is megalkothat, amilyenekre az ember nem is gondol. Tengernyi névből kiválasztja például a női neveket, és abból is villámgyorsan létrehozza a régebben kedvelt nevek csoportját: Mária, Erzsébet, Teréz, vagy éppen a mai divatnevek csoportját: Cintia, Villő, Roxána, sőt azt is sejteti, hogy a Genovéva–Eulália–Skolasztika halmaz elemei rokonok, hiszen – tesszük hozzá, mi, emberek – közös vonásuk, hogy belőlük gyakran választottak maguknak nevet a valamelyik apácarendbe belépők…

Bevezetés a korpusznyelvészetbe

Néha nem is értjük pontosan, hogy a mai, úgynevezett mély tanulást végző programok hogyan képesek ilyen ismeretek kibányászására. De képesek rá. Ahogyan egy kazánházi dolgozó is pontosan tudja, hogy melyik gombot kell megnyomnia vagy melyik kart kell elfordítania, ha a műszerek ilyen vagy olyan hibát jeleznek – miközben nincsenek pontos ismeretei arról, hogy közbeavatkozására miképpen is áll helyre a kazán működése.

Egyébiránt a számítógépbe táplált programok „tudományos hozadéka” az is, hogy a nyelvész könnyebben követheti nyomon, hamarabb ismerheti fel nyelvünk nagyobb távú és napjainkbeli változásait, a „csak írott” és az „írott beszélt” nyelv azonosságait, különbségeit, egymásra hatását. E programokkal észrevehetjük a „szabad szemmel” még nem látható, akár a kanonizált szabályoktól eltérő, de a gyakorlatban már jelen lévő nyelvhasználati változásokat is.

– Túlzott derűlátás-e azt gondolni, hogy az említett tanulságokat kamatoztató újabb és újabb gépi programokkal, korszerű tankönyvekkel, nyelvművelő írásokkal, rádió- és tévéműsorokkal, nem utolsósorban pedig a számítógépes világ teljes arzenáljával gazdagabbá válhat nyelvi kultúránk? És talán még abban is hinni, hogy a mai és jövőbeni hardvereknek és szoftvereknek köszönhetően nyelvi tekintetben jobban, pontosabban megértjük majd egymást?

– Nem túlzott derűlátás: és ez már nem is a jövő, hanem a jelen…