El Aprendizaje Automático se Abre Camino en el Intrincado Arte de la Traducción

El experto en lenguaje y escritura Reuven Koret discutió en detalle el estado de influencia y uso de la inteligencia artificial en la traducción para la publicación en línea readwrite. Koret señala que el uso de herramientas de traducción automática basadas en inteligencia artificial en todos los aspectos del proceso de traducción se está volviendo cada vez más común. Esto no se reserva solo para herramientas de traducción de aprendizaje automático propiedad de Google, Microsoft,   Facebook y Amazon que se utilizan a diario, sino también para herramientas profesionales detalladas de empresas como SDL.

Sin embargo, muchos traductores profesionales y agencias como William Mamane, jefe de Marketing Digital de Tomedes, una agencia de servicios lingüísticos profesionales, siguen siendo escépticos sobre el uso de la inteligencia artificial en la traducción. Pero incluso esos escépticos como Mamane admiten que la traducción automática ha hecho avances serios, y como él señala, “todavía hay un lugar para la inteligencia artificial y la traducción automática en la cadena de valor de los servicios de traducción”.

Para explicar el desafío de la traducción automática, Koret señala que “a un nivel básico, la traducción automática utiliza algoritmos para sustituir palabras en un idioma por las de otro. Eso resulta insuficiente para traducir con éxito. La comprensión de frases enteras es necesaria tanto para el idioma de origen como para el de destino. Podemos entender la traducción automática como la decodificación del idioma de origen y la grabación de su significado en el idioma de destino”.

Resolver este desafío es un proceso muy complejo y actualmente, los procesos más desarrollados utilizan ” estadísticas para elegir la mejor traducción para una frase determinada”, o “reglas estructuradas para seleccionar el significado más probable”. Estos enfoques aún requieren la participación de editores y correctores de pruebas, pero “ese papel de supervisión, edición o auditoría es menos exigente y menos tiempo-consuming que la traducción”.

Estos métodos son los que utilizan la mayoría de las aplicaciones de traducción web como Google Translate. Como se señala, Google procesó traducciones que llenarían un millón de libros al día. 

Actualmente, sin embargo, se están logrando avances aún mayores en el uso de la inteligencia artificial en el proceso de traducción con el uso de la traducción neuronal automática (NMT), que utiliza el aprendizaje profundo al traducir, “examina oraciones completas, no solo palabras individuales”. Al mismo tiempo, la NMT requiere “una   fracción de la memoria necesaria por los métodos estadísticos”, lo que significa que funciona mucho más rápido.

El uso de la NMT se investigó por primera vez en 2014, pero los rápidos avances en los últimos cinco años han hecho posible el desarrollo de la red neuronal recurrente bidireccional recurrentneural network o RNN. “Estas redes combinan un codificador que formula una oración de origen para una segunda RNN, llamada decodificador. Un decodificador predice las palabras que deberían aparecer en el idioma de destino”. Google utiliza este enfoque en la NMT para impulsar Google Translate. También, Microsoft utiliza RNN en Microsoft Translator y Skype Translator.

Como concluye Koret, las NMT pueden ayudar en la traducción mientras que los lingüistas capacitados pueden terminar y pulir la salida de traducción. Los traductores futuros trabajarán más a menudo con inteligencia artificial en lugar de contra ella”.