En unos años los avances en traducción automática se han producido de manera veloz gracias al desarrollo de la tecnología. En el ámbito de la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automatizado supone una sorprendente revolución en continuo progreso. ¿Hasta dónde crees que puede llegar la tecnología en este sector? ¿Crees que supone una amenaza real para los traductores profesionales?

Traducción automática y Machine learning

La evolución de los traductores automáticos

Los primeros métodos de traducción por ordenador basados en reglas aparecen en la década de los sesenta. Su sistema era muy básico: al igual que un diccionario, se tomaban dos lenguas distintas relacionando las palabras de origen y destino. Una opción con buenos resultados, pero costosa en tiempo y dinero: los datos debían introducirse uno por uno.

Con la llegada de Internet y los procesadores de última generación aparece un nuevo sistema: la traducción automatizada basada en estadística. Utilizando bases de datos de idiomas, el sistema detectaba una palabra del idioma de origen. Mediante cálculos y algoritmos, ofrecía una predicción del idioma de destino basada en la estadística. Si la palabra A se traducía como la palabra B en un número determinado de casos, elegía B por probabilidad. Sin duda, se trataba de un método más fluido y económico que los anteriores.

En la actualidad, este sistema sigue empleándose. Por ejemplo, la aplicación Google Translate utiliza algoritmos predictivos. Su principal desventaja es que sus resultados se basan en el análisis de las traducciones hechas con anterioridad. Los resultados suelen ser traducciones literarias que no reconocen el contexto de las palabras.

¿Hacia dónde van los traductores?

En los últimos años está ganando terreno el método de traducción basado en redes neuronales. Si no lo conoces, su funcionamiento básico se asemeja al del cerebro humano. El sistema utiliza una gran base de datos con miles de traducciones de las lenguas de origen y destino. Después, realiza conexiones entre términos asociando palabras que se asemejan mediante machine learning, ya que su motor predice la traducción.

Los avances en este método siguen estando en constante desarrollo. El sistema se puede entrenar y personalizar para que realice traducciones más precisas.

Cada vez son más las empresas que se alían con universidades para investigar el desarrollo de la traducción automática. Es el caso de la colaboración entre Pangeanic y la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) para crear software avanzado basado en redes neuronales. O la investigación de CPSL Language Services y la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) sobre nueva tecnología de traducción automatizada.

¿Arrinconarán los ordenadores a los traductores profesionales? Seguramente convivirán en equilibrio, puesto que un ordenador podrá facilitar traducciones de textos para sectores más técnicos y científicos. Pero será muy difícil que pueda desarrollar una inteligencia para reconocer el contexto de determinadas expresiones en un texto literario. O que realice una traducción creativa de un poema. ¿Crees que podría un ordenador traducir al inglés la belleza de los versos del Romancero gitano de Lorca?

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