El aprendizaje automático 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 limita solo a herramientas de traducción de aprendizaje automático propiedad de Google (GOOGL ), Microsoft (MSFT ),   Facebook (META ) y Amazon (AMZN ) que se utilizan a diario, sino también a 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 los 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. Esto resulta insuficiente para traducir con éxito. Se requiere comprensión de frases completas tanto en el idioma de origen como en 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 supervisor, editorial o de auditoría es menos exigente y consume menos tiempo que la traducción”.

Estos métodos son los que utilizan la mayoría de las aplicaciones de traducción web como Google Translate. Como se señala, Google procesa 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 (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 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 la inteligencia artificial en lugar de contra ella”.