I fjernsynsreklamen ser vi en mann snakke et fremmedartet språk inn i en mobiltelefon. En liten gutt holder sin telefon mot øret, der han nesten samtidig hører mannens forklaringer på norsk. Eller vi ser et innslag om fremtidens biler, der bilføreren fører intelligente samtaler med dashbordet om bilens tilstand, trafikksituasjonen og reiseruten. En annen gang hører vi om et dataprogram som vi kan fore med en lang tekst vi ikke orker å lese, og som da vil trekke ut hovedpunktene og gi oss et oversiktlig sammendrag. Det er tydeligvis like før vi er omgitt av språkmektige og taleføre maskiner.

Men så leser vi i avisen om "bærp-lukkere" eller "bilt-rafikk", og fastslår at dagens teknologi tydeligvis ikke klarer å gjenkjenne delene av enkle sammensetninger en gang. Skal vi da tro på visjonene om elektroniske samtalepartnere og teksttolkende dataprogrammer?

Ikke uten videre på alle sammen. Den simultanoversettende mobiltelefonen som hvem som helst kan plukke opp og snakke om hva som helst i, hvoretter mottageren øyeblikkelig hører en behagelig elektronisk stemme fremføre budskapet på flytende japansk, kan vi forholdsvis trygt plassere på hyllen for utopier. Ikke desto mindre har tyske myndigheter (Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie (BMBF)) lagt nettopp en slik visjon til grunn for et omfattende forskningsprosjekt kalt Verbmobil. Ti universiteter, seks andre forskningsinstitusjoner og fire industribedrifter samarbeider om en lang rekke delprosjekter innenfor Verbmobil. Noen studerer hvordan man kan få en maskin til å gjenkjenne ord og setninger på grunnlag av de lydbølgene et talende menneske produserer (noe vi selv gjør med letthet, men som det er forunderlig vanskelig å automatisere), andre studerer hvordan man kan beskrive tyske, engelske og japanske ord og deres betydninger på en så presis måte at et dataprogram kan forstå dem, atter andre studerer hvordan man kan bruke betydningsanalyse og statistikk til å få et datasystem til å oversette fra ett språk til et annet, osv. Det langsiktige mål er en innretning av den typen jeg nettopp beskrev som utopisk.

Er da tyskerne naive? Neppe. Men de erkjenner at ved å oppstille et slikt mål, identifisere alle de problemene man måtte løse for å nå det, og så forsøke å løse dem, vil de uunngåelig nå en mengde nyttige resultater. Det tyske Verbmobilprosjektet er en av de større satsningene innenfor et raskt voksende felt kalt `språkteknologi', og formålet er å sikre Tyskland en internasjonal spissposisjon på dette feltet i neste årtusen. Den lille innretningen som oversetter naturlig tale mellom tysk, engelsk og japansk, er velvalgt som ledestjerne, for skal man utvikle en slik, må man løse nesten alle de ulike problemene det arbeides med på det språkteknologiske feltet.

Ordet `språkteknologi' skurrer kanskje i enkelte ører. Det rommer en liten kulturkollisjon: Vi aner et sammenstøt mellom "harde" og "myke" fag, og det er lett å skjønne hvem som kommer til skade da. Språket er jo det bærende elementet i enhver kultur, språket er menneskets redskap for å finne mening, nå ny erkjennelse og skape litterær kunst. Det er det sentrale humanistiske studieobjekt, og styres ikke av naturvitenskapelige lover. Teknologi, derimot, synes å være en legemliggjøring nettopp av naturlover, temmet for å skaffe oss innretninger av stadig mer overveldende kompleksitet og raffinement, men uten antydning til gnist av noe menneskelig. Hvis man vil lage teknologi av språk, må ikke da språket bli redusert til sjelløs mekanikk?

Dette er et spørsmål mange forskningsmiljøer heldigvis mer har latt seg utfordre av enn bekymre over. En av de spennende egenskapene ved språk og språkbruk er at de både har mekaniske og kreative sider, og at disse sidene virker sammen på intrikate måter. Det er mye regelbunden automatikk i det et menneske gjør når det snakker og lytter, for eksempel produksjonen av umiskjennelig bergenske lyder når en bergenser snakker, sammenføyningen av ord i fraser og setninger, oppfatningen av lydsvingninger som språklyder, gjenkjennelsen av ord og deres betydninger, erkjennelsen av de logiske forbindelsene i en setning - alt dette og mer til skjer raskt, systematisk og uten store tankemessige anstrengelser eller høy bevissthet om hva som skjer. Men hvis vi så betrakter den gode samtalepartners evne til å komme med replikker som både uttrykker det hun vil si og passer inn i sammenhengen og situasjonen, eller oppgaven å skrive et kjærlighetsbrev, en begravelsestale eller en jobbsøknad, eller den å forstå hvor jeg egentlig vil hen med det jeg skriver her, da har vi åpenbart for oss sider av vår språkevne som ikke lettvint kan reduseres til enkle, mekaniske regler.

Spørsmålet blir da hvor grensen går mellom det vi kan finne presise regler for, og det som har å gjøre med vår frie vilje, vår skapende evne, våre uforutsigelige hensikter og vår ordløse, intuitive forståelse av hverandre og verden. Den grunnforskningen om språk som ligger bak språkteknologien blant annet innenfor fag som almen lingvistikk og datalingvistikk, prøver å flytte denne grensen fra det stedet vi idag synes vi ser den, og dermed gradvis å utvide området for det vi kan beskrive med en viss presisjon. Dette innebærer at språk og mening blir utforsket ved hjelp av matematiske og logiske redskaper mange kanskje helst forbinder med andre typer fag. Det gir ny innsikt i tradisjonelle humanistiske emner, og det kan også gi teknologisk anvendelighet av dem. For det vi kan beskrive presist nok, kan vi også få en maskin til å etterligne.

Likevel - og kanskje til beroligelse for dem som fremdeles er bekymret - det er betydelige deler av våre språklige evner som unndrar seg automatisering, og som kanskje alltid vil gjøre det. For eksempel: Som enhver oversetter vet, innebærer det å oversette en tekst fra ett språk til et annet langt mer enn å oppfatte de logiske forbindelsene mellom ordene i kildeteksten og deretter finne tilsvarende ord i det andre språket og plassere dem i de samme logiske forbindelsene til hverandre. Et dataprogram kan gjøre noe slikt, men det blir sjelden noe særlig til oversettelse av det. En oversetter må ha mye mer enn språkkunnskap - blant annet må hun kjenne det emnet teksten handler om, og hun må kjenne kulturen der målspråket brukes. Det er gode grunner til å tro at mye av denne kunnskapen aldri vil kunne fores inn i en maskin. Derfor kan vi påstå at fjernsynsreklamens mobiltelefon, som leverer en høykvalitets oversettelse av hvilken som helst tekst talt av hvem som helst, er en utopi.

Dette til tross er det mulig å komme tilstrekkelig langt til at språkteknologiske produkter nå kommer på markedet i eksplosivt økende omfang, og at bearbeidelse av menneskelig språk fremstår som ett av de viktigste utviklingsområdene for fremtidens informasjonsteknologi. Dermed har norsk språk havnet i en betrengt posisjon på enda et område: Vi vil nødig tvinges til å bruke engelsk i vår fremtidige teknologiske hverdag, men det skal omfattende forskning og utvikling til forat de mange språkteknologiske produktene vi får, også skal beherske bokmål og nynorsk - for ikke å snakke om alle de dialektene folk kommer til å bruke i fremtidige samtaler med taleforstående maskiner. Her er det tale om langt mer enn enkel tilpasning av utenlandsk teknologi. Derfor har regjeringen identifisert språkteknologi som et satsningsområde i sin næringsrettede IT-plan. I denne satsningen deltar både språkvitenskapelige og teknologiske miljøer, og både universiteter og næringsliv.

Med språkteknologien har behovet for en ny type fagfolk oppstått: Fagfolk som ikke har latt seg tyrannisere av nedarvede fagbarrierer i sine studievalg, men som har skaffet seg innsikt både i språk og mening og i matematiske metoder og informasjonsteknologi. Studietilbudene, for eksempel i datalingvistikk, finnes for studenter som har klart å kvitte seg med den gamle selvbekreftende fordom at man enten er flink i det ene eller i det andre, men aldri i begge deler.