¿Cómo cambia la inteligencia artificial la industria de la traducción?

La inteligencia artificial en nuestro tiempo

El término "inteligencia artificial" (IA) ​​fue acuñado por primera vez por el científico John McCarty en una conferencia en el año 1956. E​n este importante evento ya quedó reflejado el interés por la traducción a máquina y el proceso de aprendizaje de los ordenadores. Fue el primer paso que llevaría a los avances ​actuales, de entre los que destaca sobre todo la Neural Machine Translation NMT (traducción a máquina neural).

Traducción a máquina neural, o cómo la inteligencia artificial adquiere lenguajes humanos

Los niños aprenden un idioma escuchando y reconociendo esquemas del lenguaje. El mismo mecanismo es el que aplica la traducción a máquina neural, donde una red electrónica neural busca patrones en los segmentos de datos introducidos (por ejemplo, una frase en inglés) y lo reproduce en la lengua de destino deseada (por ejemplo en español). Para "entrenar" la red se requieren millones de frases emparejadas, en este caso en inglés y español, a modo de cimientos.

El ordenador recibe una frase en mandarín y luego adivina cuál sería la frase en inglés. A continuación se le indica cuán precisa ha sido su traducción en relación al par de traducción correcto en inglés. Repetido millones de veces, el ordenador aprenderá a ser cada vez más preciso. Entonces, los ingenieros humanos prueban el sistema con una nueva frase no utilizada durante el entrenamiento para ver si el sistema ha aprendido a generalizar.

Google Translate usa NMT y no va mal para idiomas ampliamente hablados y escritos como el mandarín y el inglés. Sin embargo, si se amplía a idiomas menos utilizados como el samoano, empiezan a surgir inexactitudes como esta:

"Luna de miel", las vacaciones de las parejas recién casadas, se traduce como "Samoa", país insular del Pacífico. Con menos pares de idiomas para entrenarlo, el sistema NMT generará más errores de traducción.

Otras limitaciones: algunos idiomas no tienen pronombres específicos de género (por ejemplo, el malayo o el uzbeko), pero si estamos traduciendo a un idioma con géneros específicos (por ejemplo, francés, inglés), la NMT puede crear errores de género, aunque el género se haya indicado en una frase anterior. Además, los modismos culturales como "A bull in a china shop" a menudo se traducen literalmente, p. ej. al español como "Un toro en una tienda de China", cuando en nuestro idioma el modismo correcto sería "Como un elefante en una cacharrería".  

Cambios para la industria de la traducción

Obviamente las traducciones no son perfectas y la traducción humana sigue ganando en calidad, pero si comparamos el nivel actual con el de hace 10 años, la traducción mediante inteligencia artificial ha mejorado mucho. En el mercado existen ya numerosas herramientas para ayudar a las empresas con comercio electrónico a ofrecer sus productos en varios idiomas sin necesidad de recurrir a traductores humanos.

También es cada vez más frecuente la combinación de pretraducción automática y posedición por traductor humano, aplicando bases de datos terminológicas y mejorando los contenidos de las memorias de traducción.

Se estima que para 2022 la mayoría de las traducciones comerciales se harán mediante NMT con editores humanos que revisarán lo que la máquina traduzca. Además, los costes de las traducciones NMT son muy reducidos y su velocidad es simplemente inalcanzable para los traductores humanos.

Todavía estamos en una fase de transición donde la NMT se apoya mucho aún en el traductor humano para corregir los fallos. El año pasado en Corea del Sur se celebró una competición entre traductores profesionales del coreano al inglés y una base de datos con algoritmos de NMT.  Ganaron los humanos al considerar que el 90 % del texto generado por ordenador no tenía la calidad suficiente. Esto también depende en cierto grado de la combinación lingüística. Hay combinaciones que dan mejores resultados que otras, y si el inglés no es el idioma de origen el resultado final también suele disminuir en calidad.

¿Qué depara el futuro?

evolución de la traducción

Esto no es todo, ya que también la interpretación de textos hablados ha evolucionado ​a pasos agigantados, dando como resultado aplicaciones ​y ​herramientas como Pixel Buds de Google, Waverly Labs Pilot y Bragi, auriculares capaces de traducir la palabra hablada y reproducirla en el idioma del usuario. Por supuesto ​el resultado empeora en entornos con mucho ruido de fondo y no tiene la calidad de un intérprete ​profesional, pero ​para viajeros y hombres de negocios se han convertido en una herramienta casi imprescindible ​en su día a día.

Los humanos pronto ​​podremos entendernos entre nosotros con la ayuda de auriculares y aplicaciones de inteligencia artificial (traducción NMT y reconocimiento de voz), ​borrando la barrera del idioma que nos separa.  ¿​Volveremos a la ​Antigüedad, cuando todo el mundo se entendía antes de la construcción de la torre de Babel para tentar a Dios? La palabra hebrea babel (confundir) viene de la palabra akkadia bab-ilu que significa "Puerta de Dios". Sin embargo, parece que los tiempos de construir torres para acercarnos al cielo ​quedaron ya muy atrás. La evolución de la tecnología nos puede ​traer, idiomáticamente hablado, un paraíso en​ la tierra o el comienzo de ​un infierno de manipulación. La palabra sigue siendo un​ arma y, en manos de ordenadores y de aquellos que ​los manejan, puede crear una nueva realidad donde el ordenador control​e y ​moldee la comunicación.
¿Bendición o ​maldición? el futuro, siempre incierto, lo dirá.

Hans-Peter Bomatter

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